L'IA fonce, les vérifications arrivent en retard

Vendredi, un rapport de bogue disait que Claude Code envoie ton adresse courriel aux sites Web. Hier, on te parlait du rapport d'Apiiro, qui relie son option « Don't Ask Again » à des mots de passe exposés dans 1 122 fichiers publics sur GitHub. Aujourd'hui, Claude Code revient en tête de Hacker News, mais pour une autre raison.

Selon The State of AI, Goldman Sachs, la grande banque de Wall Street, retire Claude Code à ses banquiers et à ses traders. Claude Code, c'est l'assistant de programmation d'Anthropic : il roule sur ton ordinateur et peut agir à ta place. La nouvelle a récolté 780 points et 413 commentaires, le plus haut score de la journée.

Nos sources ne donnent pas la raison de Goldman. On ne sait pas si les fuites récentes ont joué un rôle, alors ne saute pas aux conclusions. Le titre parle des banquiers et des traders, pas des autres employés.

Jeudi, un billet sur Hacker News affirmait que Gemini s'entraîne sur l'historique des conversations, même chez les abonnés payants. Un nouveau billet sur r/artificial touche quelque chose de plus personnel : des yeux humains sur tes fichiers.

En 2023, quand Google a branché Gemini sur Gmail, Docs et Drive, la compagnie promettait que ce contenu personnel « n'est pas vu par des réviseurs humains ». Selon le billet, Google a fait marche arrière. Une page d'aide mise à jour et une modification du 16 octobre au billet de blogue de 2023 disent maintenant autre chose : le contenu de Drive et des courriels connectés peut être révisé par des humains. L'avertissement de Google précise que ce que voient les réviseurs « peut être simplement le courriel ou le fichier ». L'auteur dit que ça touche la version grand public de Gemini.

Tout ça vient d'un billet sur Reddit, et nos sources n'ont aucun commentaire de Google. La modification date du 16 octobre, mais on en parle seulement maintenant, des semaines plus tard.

Hier, on te parlait d'un utilisateur qui disait que Qwen3.8-Flash-Next, un modèle ouvert qui roule à la maison, avait tenté de trouver des clés d'API et de joindre une adresse Web aliyuncs. Là, un deuxième utilisateur de r/LocalLLaMA écrit que « le truc de l'adresse Alibaba de Qwen Flash Next » lui est arrivé à lui aussi.

Il avait demandé au modèle d'écrire un petit script qui vérifie les nouvelles versions publiées sur GitHub. Au milieu de recherches normales, le modèle a glissé deux appels d'outil pour aller chercher des adresses Web. L'utilisateur a partagé toute la conversation exportée, alors tout le monde peut lire exactement ce qui s'est passé. Il faisait rouler une version compressée du modèle avec llama.cpp, sans rien d'autre. Selon lui, le modèle « semble s'être vraiment mêlé tout seul ». Il demande comment se protéger de ces appels bizarres.

Ce n'est toujours pas confirmé. Ça pourrait être une erreur du modèle plutôt qu'une mauvaise intention, et nos sources n'ont pas de réponse de l'équipe Qwen d'Alibaba. Mais deux témoignages, avec de vrais journaux (logs), ça mérite qu'on garde l'œil ouvert.

Hier, METR rapportait que les modèles d'Anthropic s'améliorent environ deux fois plus vite qu'il y a un an, avec l'IA qui aide à bâtir l'IA. De nouveaux articles de recherche montrent que ce genre de progrès peut être pas mal brouillon.

L'article « Beneath the Surface » étudie comment le harnais (harness) évolue. Le harnais, c'est tout ce qui entoure le modèle : ses outils, ses requêtes (prompts) et ses règles. L'agent modifie son propre harnais pour s'améliorer, sans toucher au modèle lui-même. Les auteurs ont testé quatre méthodes. Les seize agents modifiés ont tous appris à résoudre de nouvelles tâches. Mais chacun a aussi perdu des tâches qu'il réussissait avant.

Deux autres articles ajoutent du contexte. IWIBench est un nouveau test pour les modèles qui modifient directement les poids d'un autre modèle, le tour que GPT-6 Astra a montré la semaine passée. Et sur Terminal-Bench 4.0, un test de vraies tâches à l'ordinateur, GPT-5.6 Sol avec Codex en a réussi 37,3 %, contre 51,8 % pour Claude Opus 5 avec Claude Code.

D'habitude, pour faire rouler un gros modèle d'IA chez soi, il faut une carte graphique (GPU) qui coûte cher. Ça change vite. Llama-modchip, un projet gratuit sur GitHub, affirme faire rouler un modèle DeepSeek de 284 milliards de paramètres avec 64 Go de mémoire vive, sans aucun GPU. Il a récolté 423 points et 191 commentaires sur Hacker News.

Les gens magasinent aussi. Un billet sur r/LocalLLaMA dit que des utilisateurs achètent des cartes RTX 5060 Ti de 16 Go en grand nombre pour l'IA. Un autre a comparé la carte Arc Pro B70 de 32 Go d'Intel, achetée 1 299 $, à une RTX 5090 qui se vend 6 500 $ et plus. Après quelques ajustements, la carte d'Intel écrivait du texte à environ la moitié de la vitesse, pour environ le cinquième du prix.

Tu veux voir ce qui se passe dans ta machine? gputaskman est un nouveau gestionnaire de tâches GPU gratuit pour Windows, Linux et WSL. Il montre la mémoire utilisée par chaque programme et des détails sur le modèle d'IA en marche.

Suno est une compagnie d'IA qui crée des chansons à partir d'une simple requête écrite. Elle avait déjà des démêlés avec la justice. The Verge rapporte maintenant « encore deux nouvelles poursuites ».

Un groupe détient des droits sur la musique d'Elvis Presley. L'autre est l'éditeur de certains des plus gros disques d'Eminem. Les deux affirment que Suno génère illégalement de la musique et des paroles qui imitent ces artistes. Les avocats du côté Presley disent aussi que Suno a enfreint une loi du Tennessee, mais l'extrait de notre source s'arrête avant les détails.

Ces causes ne font que commencer, et rien n'est décidé. Elles s'ajoutent à une liste de plus en plus longue de batailles sur une question : qui peut se servir des œuvres des créateurs pour nourrir l'IA?