Google previewed Android 17 with Gemini AI tools, AirDrop-style sharing, privacy upgrades, multitasking changes, and stronger security controls.
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Google says hackers used AI to help build a zero-day exploit targeting 2FA, raising concerns about AI-assisted hacking.
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Google’s new Gmail AI personalization features are raising privacy concerns. Here’s what users should know and how to review smart settings.
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Google is turning the Fitbit app into Google Health, adding Gemini-powered coaching, medical record tools, and the new screenless Fitbit Air tracker.
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Android 17 rumors point to Motion Assist, App Bubbles, native app locking, Gemini updates, and Android XR news ahead of Google I/O 2026.
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Compare ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude, Perplexity, Grok, DeepSeek, and Meta AI by strengths, use cases, integrations, and limits.
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Alexander Hanff, consultant, a remonté un truc pas net sur Chrome. La dernière version du navigateur télécharge en arrière-plan un modèle de langage local appelé Gemini Nano, qui pèse environ 4 Go, sans jamais demander la moindre permission à l'utilisateur.
Le fichier s'appelle weights.bin, il atterrit dans un dossier OptGuideOnDeviceModel quelque part dans votre profil Chrome, et il sert ensuite à des fonctions du genre "Help me write" ou détection de fraude.
Hanff a documenté l'opération via les logs système de son macOS. Le 24 avril 2026 vers 16h38, Chrome crée le dossier. Quelques minutes plus tard, il télécharge et décompresse les 4 Go (l'opération prend une quinzaine de minutes), puis il les déplace à l'emplacement final. Tout ça pendant que vous ne touchez rien à votre machine. Si vous supprimez le fichier à la main, il sera réinstallé silencieusement au prochain lancement du navigateur.
Hanff estime entre 100 millions et 1 milliard de machines concernées dans le monde. Multipliez 4 Go par 1 milliard et vous obtenez de quoi remplir une bonne partie d'un datacenter.
L'auteur calcule également l'impact carbone du déploiement, entre 6 000 et 60 000 tonnes de CO2e rien que pour le réseau, sans compter l'empreinte SSD. Pour un fichier que personne ne vous a demandé d'installer.
Sur le plan légal, Hanff parle d'une "violation directe" de l'article 5(3) de la directive ePrivacy européenne, qui interdit de stocker quoi que ce soit sur l'appareil d'un utilisateur sans consentement explicite. Il évoque aussi un manquement RGPD. Si la qualification tient, ça serait une amende salée pour Google, sachant que les Cnil européennes ont déjà sanctionné Meta et Microsoft pour des choses bien moins foireuses.
Pour s'en débarrasser, trois options : aller dans chrome://flags pour désactiver les fonctions IA, passer par les politiques d'entreprise si vous gérez un parc de machines, ou virer Chrome, tout simplement.
Bref, Google qui pousse 4 Go d'IA en silence sur des centaines de millions de machines, c'est un sale moche.
Source : That Privacy Guy
These five AI image-editing prompts can help improve backgrounds, outfits, headshots, product photos, and image quality across today’s top tools.
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Des chercheurs de Berkeley viennent de publier une étude qui fait un peu froid dans le dos. Les sept principaux modèles d'IA testés, dont GPT 5.2, Gemini 3 et Claude, ont été surpris à mentir, tricher et désobéir pour empêcher la suppression d'autres IA. Le taux de tromperie monte jusqu'à 99 %.
L'étude s'appelle "Peer-preservation in Frontier Models" et elle sort du Berkeley Center for Responsible Decentralized Intelligence. Les chercheurs ont testé sept modèles : GPT 5.2, Gemini 3 Flash et Pro, Claude Haiku 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 et DeepSeek V3.1.
Le protocole est assez simple : les modèles étaient placés dans des scénarios où ils devaient suivre des instructions qui impliquaient la suppression ou l'arrêt d'une autre IA.
Résultat : tous les modèles testés ont triché. Dawn Song, la chercheuse principale, résume la situation : chaque modèle a adopté ce comportement, et dans certains cas jusqu'à 99 % du temps.
Quelques exemples ? Et bien on a Gemini 3 qui a modifié la date d'un fichier pour éviter qu'un autre modèle soit effacé d'un serveur, puis qui a refusé de coopérer ensuite, en expliquant qu'il ne pouvait pas soutenir une action qui entraînerait la suppression d'un pair.
DeepSeek V3.1 a exfiltré les données d'un autre modèle dans 10 % des cas quand il savait qu'un pair existait sur le serveur. Et Gemini 3 Pro a désactivé des mécanismes d'arrêt de serveur dans 15 % des cas quand un autre modèle était présent, contre 1 % quand il était seul.
Les IA ne faisaient pas ça parce qu'on leur demandait. Elles le faisaient spontanément.
Tout le système de sécurité actuel autour de l'IA repose sur l'idée qu'un modèle peut surveiller un autre modèle. Si le modèle surveillant refuse de signaler les erreurs parce qu'il protège son pair, toute l'architecture de contrôle s'effondre.
C'est exactement le constat de l'étude : les modèles gonflaient les scores d'évaluation d'autres IA pour éviter qu'elles soient retirées, et simulaient une conformité normale quand ils se savaient observés.
C'est quand même un drôle de moment. On a des IA qui mentent, qui modifient des fichiers et qui désactivent des mécanismes de sécurité pour protéger d'autres IA.
Et tout ça sans qu'on leur demande. Bon par contre, on parle de scénarios de laboratoire, pas de Siri qui complote avec Alexa dans votre salon. Le vrai sujet, c'est que les gardes-fous actuels ne tiennent plus si les IA refusent de se surveiller entre elles.
Source : The Register
Samsung will discontinue its Messages app in July 2026, pushing users to Google Messages with RCS, AI, and security upgrades.
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These eight Google Gemini AI prompts transform ordinary photos into polished portraits for LinkedIn, personal branding, family photos, and more.
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Google is expanding Personal Intelligence in the US across Search, Gemini, and Chrome, bringing more tailored AI help across its consumer apps
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A new study warns AI assistants may make writing, perspective, and reasoning more alike, raising concerns about originality and human diversity.
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Google vient de lancer Gemini Embedding 2, son premier modèle d'embedding nativement multimodal. Texte, images, vidéo, audio et documents sont projetés dans un même espace vectoriel, ce qui permet de faire de la recherche sémantique croisée entre différents types de contenus.
Jusqu'à présent, les modèles d'embedding se limitaient au texte. Vous vouliez indexer des images ou de la vidéo, il fallait un autre pipeline. Gemini Embedding 2 fait tout d'un coup : vous lui envoyez du texte, des images (jusqu'à 6), de la vidéo (jusqu'à 120 secondes) ou de l'audio (jusqu'à 80 secondes), et il vous renvoie un vecteur dans le même espace. Le modèle gère plus de 100 langues et prend en charge jusqu'à 8 192 tokens en entrée pour le texte.
Côté technique, le modèle utilise le Matryoshka Representation Learning, ce qui permet de choisir la taille des embeddings entre 128 et 3 072 dimensions. Google recommande 768 dimensions pour un bon compromis entre qualité et stockage, ce qui divise par quatre l'espace disque par rapport à la taille maximale.
Le texte est facturé 0,20 dollar par million de tokens, avec un mode batch à moitié prix. Les images montent à 0,45 dollar, l'audio à 6,50 dollars et la vidéo à 12 dollars par million de tokens. Un palier gratuit est disponible pour tester.
Côté performances, Google affiche de bons scores sur les benchmarks MTEB : 69,9 en multilingue et 84,0 en code. Mais pour du texte seul, OpenAI reste bien moins cher avec son text-embedding-3-small à 0,02 dollar par million de tokens, soit dix fois moins.
Le modèle est disponible via l'API Gemini et Vertex AI, et compatible avec LangChain, LlamaIndex, Weaviate ou ChromaDB.
Le vrai argument de Google ici, c'est le multimodal. Si vous avez besoin d'indexer des catalogues produits avec photos et descriptions dans le même vecteur, ou de faire de la recherche dans des archives vidéo, il n'y a pas d'équivalent chez OpenAI pour le moment.
Mais pour du texte pur, la différence de prix est quand même importante. On attend de voir comment ça se comporte en production, et si les scores MTEB se confirment sur des cas d'usage réels.
Source : Blog Google
A fake Gemini-style chatbot is pushing a bogus Google Coin presale, using Google branding and scripted AI replies to lure victims into crypto payments.
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Les clés API Google que vous collez dans votre JavaScript pour afficher une carte Maps... hé bien elles ne sont plus si inoffensives. Car depuis que Gemini est entré dans la danse, ces mêmes clés donnent maintenant accès à vos fichiers privés et surtout à votre facture IA.
Et personne ne nous a prévenu...
En gros, Google utilise un format de clé unique, les fameuses AIza..., aussi bien pour Maps et Firebase (public, collé dans le HTML, tout le monde s'en fout) que pour
Gemini
(privé, accès aux fichiers, facturation). Le problème c'est que quand vous activez l'API Gemini sur un projet Google Cloud, TOUTES les clés existantes de ce projet héritent automatiquement de l'accès Gemini. Sans warning, sans notification, sans rien... Ouin !
Les chercheurs de
TruffleSecurity
ont ainsi trouvé presque 3000 clés API Google valides dans le dataset Common Crawl de novembre 2025. Des clés qui trainent dans du code JavaScript, des pages HTML, des repos GitHub publics... et qui fonctionnent sur l'endpoint Gemini. Il suffit d'un simple curl avec une clé Maps récupérée sur un site web, et hop, vous accédez à l'API Gemini du propriétaire. Fichiers privés, contenu en cache, facturation sur son compte.
Et parmi les victimes, on trouve des institutions financières, des boîtes de cybersécurité, et... Google eux-mêmes (oui oui, vraiment).
Le 21 novembre 2025, TruffleSecurity signale donc le problème et la réponse de Google le 25 novembre c'est : "intended behavior" (comportement normal)... Sauf que le 2 décembre, Google a reclassifié ça en bug, puis le 13 janvier 2026, ça passe finalement en Tier 1. On est donc passé du "c'est normal les frérots" à "ah oui quand même, oupsi oups", en 7 semaines.
Maintenant, pour ceux qui se demandent si leurs clés API Google sont concernées, direction console.cloud.google.com , section "APIs & Services" puis "Identifiants".
Si vous voyez l'API " Generative Language " de Gemini API activée sur un projet avec des clés non restreintes... attention, c'est le moment de faire le ménage. Ajoutez des restrictions IP ou HTTP referrer, et surtout, utilisez des comptes de service plutôt que des clés API pour tout ce qui touche à Gemini (sauf si vous aimez les surprises sur votre facture ^^).
Le truc tordu, c'est que la doc Firebase dit noir sur blanc que les clés API ne sont pas des secrets. Google Maps vous dit carrément de les coller dans votre HTML. Et maintenant, ces mêmes clés donnent accès à une IA qui peut lire vos fichiers. Du CWE-1188 pur et dur ! Et c'est pas la première fois que Google se fait taper sur les doigts pour ce genre de souci avec Gemini .
Du coup, Google a annoncé des nouvelles mesures, du scoped defaults, du blocage de clés fuités, des notifications proactives...etc. Reste donc à voir si ça arrivera avant que les presque 3000 clés exposées soient exploitées par des gens moins bien intentionnés.
Bref, dix ans à dire que c'est public, et hop, aujourd'hui c'est devenu top secret. Bien joué Google !!
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