Des chercheurs de l'université de Californie du Sud viennent de publier une étude improbable : demander à un modèle d'IA de jouer les experts dégrade ses performances sur les tâches factuelles. Commencer un prompt par "Tu es un expert en programmation" produit de moins bons résultats que de poser la question directement.

Le piège du "tu es un expert"

L'étude, intitulée "Expert Personas Improve LLM Alignment but Damage Accuracy", a mesuré l'impact des instructions de rôle sur les réponses des modèles de langage.

Sur le benchmark MMLU, qui teste les connaissances générales et le raisonnement, les modèles avec une persona d'expert ont obtenu 68 % de bonnes réponses contre 71,6 % sans aucune instruction de rôle.

La baisse est constante sur toutes les catégories testées : maths, code, sciences, culture générale. Bref, dire à une IA qu'elle est brillante la rend un peu moins brillante.

Quand ça marche quand même

Par contre, le persona prompting fonctionne très bien pour un autre type de tâches : la sécurité et l'alignement. En attribuant un rôle de "moniteur de sécurité" au modèle, les chercheurs ont augmenté le taux de refus d'attaques de 53,2 % à 70,9 %, soit une hausse de 17,7 points. Pour les tâches d'écriture et de mise en forme, les personas aident aussi.

L'explication est assez logique : quand on colle un rôle d'expert au modèle, il bascule en mode "suivi d'instructions" et mobilise moins de ressources pour aller chercher les faits dans ses données d'entraînement. Aucune connaissance n'est ajoutée, on déplace juste l'attention du modèle.

Le bon réflexe à adopter

Les chercheurs de l'USC proposent un outil baptisé PRISM qui active automatiquement les personas uniquement quand c'est utile. Mais en attendant que ce genre de système soit intégré aux chatbots grand public, la recommandation est simple : si vous avez besoin de réponses factuelles ou de code, posez votre question directement sans ajouter de rôle.

Si vous voulez que l'IA respecte un ton, un format ou des consignes de sécurité, le persona prompting reste la bonne approche.

On a quand même passé deux ans à répéter partout qu'il fallait commencer ses prompts par "Tu es un expert en..." pour avoir de meilleurs résultats. Visiblement, c'était un peu du vent.

Source : Search Engine Journal

Apple is reportedly preparing a major Siri overhaul with chatbot-style features, deeper app awareness, and possible Google Gemini support later in 2026.

The post Apple’s New Siri With ChatGPT-Like Features Could Be Coming Soon appeared first on TechRepublic.

Tencent integrates OpenClaw AI agents into WeChat, bringing autonomous assistants to 1 billion users and raising new security and governance concerns.

The post Tencent Brings OpenClaw AI Agents to 1B WeChat Users appeared first on TechRepublic.

At GTC 2026, Jensen Huang, Aravind Srinivas, Harrison Chase, Mira Murati, and Michael Truell made a compelling case that the future of AI belongs to open agent systems, not just open models.

The post Nvidia’s Open Model Super Panel Made a Strong Case for Open Agents appeared first on TechRepublic.

Si vous cherchez un moyen de faire du clonage vocal en local sans filer vos fichiers audio à un service cloud, Voicebox devrait vous plaire. C'est un studio de synthèse vocale open source et gratuit qui tourne entièrement sur votre machine, et qui n'a rien à envier à ElevenLabs.

Concrètement, vous téléchargez l'app (dispo macOS, Windows et Docker), vous importez un extrait audio d'à peine 3 secondes minimum et hop, la voix est clonée. Pas besoin de compte, pas de limite d'utilisation, pas de "crédits" qui fondent comme neige au soleil !

Voicebox embarque 5 moteurs TTS différents plutôt que de tout miser sur un seul. Par exemple, Qwen3-TTS gère 10 langues avec des instructions en langage naturel du genre "parle lentement" ou "chuchote". Chatterbox Multilingual couvre 23 langues, de l'arabe au swahili en passant par le finnois.

LuxTTS lui est ultra-léger... genre 1 Go de VRAM et 150x plus rapide que le temps réel même sur CPU (anglais uniquement par contre) ! Et avec Chatterbox Turbo, vous pouvez injecter des tags comme [laugh], [sigh] ou [gasp] directement dans le texte pour que la voix rigole ou soupire à la demande (anglais aussi). Franchement, c'est pas mal du tout.

Tenez voici ce que ça donne avec ma voix (J'ai utilisé Qwen3)

Et pour ceux qui aiment bidouiller, y'a une API REST complète sur localhost:17493. Du coup, on peut intégrer la synthèse vocale dans ses propres scripts, automatiser la génération de podcasts ou monter un pipeline perso avec ffmpeg. Parce que bon, avoir un moteur vocal sans pouvoir l'utiliser dans ses projets, ça n'a pas d'intérêt.

Côté post-production, 8 effets audio sont dispos (pitch shift, reverb, delay, chorus, compression...) propulsés par pedalboard, la lib audio de Spotify. On peut aussi sauvegarder des presets et les appliquer par profil vocal. Y'a même un éditeur multi-pistes pour composer des conversations ou des narrations avec plusieurs voix sur une timeline.

Attention par contre, le projet est assez récent (c'est sorti en janvier) et côté Linux, y'a pas encore de binaires pré-compilés, faudra donc compiler from source mais je sais que vous adorez ça, les barbus ^^. Et le problème avec 5 moteurs différents, c'est que chacun a ses propres dépendances, donc ça prend pas mal en espace disque.

Sous le capot, c'est codé en Rust, ça utilise Tauri (pas Electron) car personne ne veut un genre de Chromium de 500 Mo pour lancer un simple outil audio. Sur Mac Apple Silicon, l'inférence passe par MLX et le Neural Engine et sur Windows et Linux, c'est CUDA, ROCm pour AMD, DirectML et même Intel Arc. D'ailleurs si vous voulez exploiter l'IA locale sur Mac pour d'autres usages, les Foundation Models d'Apple s'y prêtent aussi.

Si vous avez déjà joué avec MLX-Audio pour faire de la synthèse vocale en ligne de commande, Voicebox c'est finalement la version "app complète" avec interface graphique, gestion de profils vocaux et file d'attente de génération. C'est un peu le Ollama de la voix.

Voilà, si le clonage vocal en local vous branche, c'est sous licence MIT, c'est gratuit et ça tourne nickel ! Ah et si vous êtes un escroc qui cherche à cloner des voix pour arnaquer des gens, sachez que je viens de vous jeter un mauvais sort à travers la lecture de cet article. Attendez-vous à avoir des cheveux qui vous poussent sur la langue et des verrues dans les yeux, d'ici quelques semaines.

Merci à Lorenper pour la découverte.

Une startup spécialisée dans le dessalement de l'eau a perdu 200 000 dollars et quatre mois de recherche après avoir fait confiance à ChatGPT et Grok pour un choix de matériaux. Du coup, l'équipe a développé Rozum, un moteur de raisonnement qui fait tourner plusieurs modèles d'IA en parallèle et vérifie leurs réponses avant de les livrer.

Une erreur qui a fait très mal

L'histoire commence chez Waterline Development, une entreprise californienne qui travaille sur la désalinisation de l'eau. L'équipe devait choisir entre deux types d'électrodes en carbone pour son procédé. Elle a demandé à ChatGPT et à Grok de l'aider à trancher. Les deux modèles ont recommandé le tissu de carbone. Sauf que ce choix était le mauvais : mauvaise conductivité, problèmes de rétention d'eau, durabilité insuffisante. Derek Bednarski, le fondateur (passé par Tesla pendant huit ans), résume la situation : les modèles se sont trompés avec aplomb, et ça leur a coûté quatre mois et 200 000 dollars.

Et voilà que l'équipe a décidé de construire son propre outil. En janvier 2026, le projet est devenu une entreprise à part entière : Rozum Corporation, basée à San Mateo en Californie. Le nom vient du slave, il veut dire "raison".

Comment ça fonctionne

Rozum fait tourner plusieurs modèles d'IA en même temps sur une même question. Chaque réponse passe ensuite par un système de vérification qui utilise des outils déterministes : exécution de code, outils de chimie comme RDKit, mathématiques symboliques. Le système détecte les erreurs, les hallucinations, les calculs faux et les citations inventées.

Sur un test de 1 000 questions de niveau doctorat, cette vérification a signalé des affirmations non fondées dans 76,2 % des réponses des modèles. Et 21,3 % des sources citées par ces modèles n'existaient tout simplement pas. Sur le test de référence Humanity's Last Exam, Rozum affiche 65,7 % de bonnes réponses, soit 7 points de plus que le meilleur score connu publiquement.

Pas pour tout le monde

Le service est accessible sur liste d'attente. Il coûte plus cher qu'un modèle classique et prend beaucoup plus de temps, de quelques minutes à plusieurs heures par requête. Rozum ne vise pas le grand public. La cible, ce sont les ingénieurs, les chercheurs et les analystes qui prennent des décisions où chaque erreur coûte des millions.

Sur le papier, c'est malin. Quand on sait que trois quarts des réponses des meilleurs modèles contiennent des affirmations non vérifiées, on comprend que certains secteurs ne puissent pas se contenter d'un ChatGPT brut. Bon par contre, un outil qui met des heures à répondre et qui coûte plus cher, ça limite forcément l'usage au quotidien. On est clairement sur un produit de niche, pour ceux qui investissent des millions sur une analyse technique. Pour le commun des mortels qui demande une recette de gâteau à ChatGPT, on est tranquilles, a minima.

Source : Globenewswire

"Something need doing ?" Si cette réplique vous file un frisson nostalgique, alors vous allez adorer Peon Ping !!

Il s'agit d'un outil CLI open source qui joue des voix de personnages de jeux vidéo quand vos agents IA ont besoin de votre attention. Vous lancez Claude Code, vous passez sur autre chose, et le moment venu, un peon de Warcraft III vous gueule "Work complete!" quand c'est terminé.

Concrètement, ce truc s'intercale via des hooks entre vous et votre IDE, comme ça, chaque événement (démarrage de session, fin de tâche, erreur, demande de permission) déclenche une réplique différente. Du coup le peon dit "Something need doing?" quand l'agent attend un input, et "I can't do that!" quand y'a une erreur.

Ça marche avec Claude Code, Cursor, Codex, et une dizaine d'autres outils (Kiro, Windsurf, Copilot, Gemini CLI, OpenCode, Antigravity, Rovo Dev CLI...), tout ça livré avec plus de 160 packs sonores dans 14 langues, de GLaDOS à StarCraft en passant par Zelda, Red Alert 2 ou Team Fortress 2.

Installation

Deux options principales. La plus propre, via Homebrew :

brew install PeonPing/tap/peon-ping

Sinon, le bon vieux curl :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PeonPing/peon-ping/main/install.sh | bash

Et pour Windows, y'a un script PowerShell :

Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/PeonPing/peon-ping/main/install.ps1" -UseBasicParsing | Invoke-Expression

Par défaut, l'installeur télécharge 5 packs (Warcraft, StarCraft, Portal). Si vous voulez tout d'un coup :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PeonPing/peon-ping/main/install.sh | bash -s -- --all

Attention par contre, sous WSL2, il faudra installer ffmpeg au préalable pour lire les formats audio autres que WAV.

Configuration

Une fois installé, lancez le setup :

peon-ping-setup

Ça détectera votre environnement, configurera les hooks et téléchargera les packs sonores en local. Ensuite, dès votre prochaine session Claude Code, vous entendrez un joli "Ready to work?" au démarrage.

Maintenant, si Warcraft c'est pas votre truc et que vous voulez changer de voix, genre passer à GLaDOS (une IA qui vous insulte pendant que vous codez avec une IA... ahahah), ça se fait en une commande :

peon packs use glados

Vous pouvez binder un pack à un dossier spécifique avec peon packs bind glados, comme ça, chaque projet a sa propre ambiance sonore, et si vous êtes du genre à aimer les trucs en français, il y a aussi des packs dans la langue du roi Arthur.

Moi j'en ai rien à foutre, j'installe les packs Age of Empires + Red Alert ou rien !!

Les commandes utiles

Tout passe par la commande peon :

peon status # Vérifier si c'est actif
peon volume 0.7 # Régler le volume
peon pause # Couper le son (réunion...)
peon resume # Remettre le son
peon packs list # Voir les packs installés
peon packs next # Passer au pack suivant
peon preview # Écouter un aperçu

Petit détail bien pensé, le système de "no repeats" fait qu'il ne jouera jamais le même son deux fois de suite dans la même catégorie. Et vous pouvez activer/désactiver chaque catégorie individuellement (greeting, acknowledge, complete, error, annoyed) si y'a des sons qui vous cassent les pieds.

En bonus, le terminal affiche le nom du projet et son statut dans le titre de l'onglet, avec un petit point indicateur quand c'est terminé. De grosses bannières desktop s'afficheront aussi quand un événement se produit, même si vous êtes sur une autre app.

Et si vous bossez en SSH ou dans un devcontainer, y'a un mode relay qui renvoie l'audio sur votre machine locale via peon relay --daemon. Pas mal du tout, hein ?

Le mode Peon Trainer

Maintenant, c'est là que ça part complètement en cacahuète car Peon Ping intègre un mode fitness qui vous rappelle de faire des pompes et des squats pendant que vous codez. L'objectif : 300 reps par jour, rien que ça !!

Dès que vous ouvrez une session, le Peon vous accueille avec un "Pushups first, code second! Zug zug!". Ensuite, toutes les 20 minutes environ, il vous relance. Et si vous ignorez, ça escalade jusqu'à "You sit too long! Peon say do pushups NOW!".

Pour logger vos reps en pleine session de code, pas besoin de quitter le terminal :

peon trainer on # Activer le mode trainer
/peon-ping-log 25 pushups # Logger 25 pompes
/peon-ping-log 30 squats # Logger 30 squats

Quand vous atteignez les 300, le Peon célèbre avec un "THREE HUNDRED! Human strong like orc now!" et vous laisse tranquille pour le reste de la journée. Pas mal comme incentive pour bouger un peu entre deux refactorisations, non ?

Pour ceux qui utilisent Claude Code au quotidien , y'a aussi un serveur MCP intégré qui permet à l'agent de choisir lui-même quel son jouer. L'agent qui communique en répliques de Warcraft... on vit une époque formidable ! Et si vous voulez aller plus loin, Claude Octopus permet carrément d'orchestrer plusieurs IA en parallèle.

D'ailleurs, les plus motivés peuvent carrément créer leurs propres packs via openpeon.com . Le format suit la spec ouverte CESP (Coding Event Sound Pack), comme ça n'importe quel IDE peut l'adopter.

Le Peon Pet

Et le truc le plus mignon du projet c'est ce petit orc animé qui squatte un coin de votre écran. Ce Peon Pet réagit en temps réel aux événements de Claude Code. Il dort quand rien ne se passe, se réveille au démarrage d'une session, tape frénétiquement du clavier quand l'agent bosse, et fait sa danse de la victoire quand la tâche est terminée. C'est du Electron + Three.js, le tout en open source bien sûr.

En résumé, c'est votre Tamagotchi de développeur, sauf qu'au lieu de le nourrir, c'est lui qui vous engueule pour bosser.

Voilà, si checker votre terminal toutes les 30 secondes pour voir si Claude Code a avancé dans sa life, ça vous saoule, c'est le genre de petit outil con mais génial qui change la vie.

Zug zug !

Google is expanding Personal Intelligence in the US across Search, Gemini, and Chrome, bringing more tailored AI help across its consumer apps

The post Google Expands Personal Intelligence Across Gemini, Chrome in the US appeared first on TechRepublic.

Researchers reveal how Microsoft Copilot can be manipulated by prompt injection attacks to generate convincing phishing messages inside trusted AI summaries.

The post Researchers Uncover New Phishing Risk Hidden Inside Microsoft Copilot appeared first on TechRepublic.

A fake fitness tracker fooled AI chatbots in China, exposing risks of AI poisoning and prompting calls for regulation.

The post China Probe: How a Fake Fitness Tracker Became an AI ‘Top Pick’ appeared first on TechRepublic.

Jensen Huang’s GTC 2026 keynote framed data centers as AI factories, where inference, agentic AI, and physical AI reshape business strategy.

The post 5 Key Takeaways from Jensen Huang’s GTC Keynote: The Rise of the AI ‘Token Factory’ appeared first on TechRepublic.

Si vous utilisez des LLM dans vos projets, vous savez que le plus flippant c'est pas de les faire fonctionner (quoique..lol) mais c'est de vérifier qu'ils ne disent pas n'importe nawak ! Et pour cela, il y a Promptfoo , un outil CLI open source qui permet de tester vos prompts, comparer les modèles et scanner les vulnérabilités de vos apps IA, le tout avec un simple fichier YAML.

Ça s'installe en une commande (npx promptfoo@latest init) et vous voilà avec un fichier promptfooconfig.yaml où vous définissez vos prompts, les modèles à tester et les assertions à vérifier.

Genre, vous voulez que votre traduction contienne bien "Bonjour le monde", Hop, un petit tour dans le YAML, assertion contains, et c'est terminé. Plus besoin de relire 200 outputs à la main en plissant les yeux ! Par contre, attention : le YAML peut vite devenir un plat de spaghetti si vous testez 15 prompts sur 8 modèles en parallèle. Commencez donc petit.

La matrice d'évaluation de promptfoo, sobre mais efficace

L'outil supporte plus de 60 providers différents comme OpenAI, Claude, Gemini, Llama via Ollama, Mistral... vous mettez tout ça dans le même fichier de config et promptfoo les fait tourner côte à côte. Vous voyez alors directement lequel hallucine le moins, lequel répond le plus vite, lequel coûte une blinde pour un résultat bof bof. Le tout avec des assertions typées : contains, llm-rubric (où un autre LLM note la réponse), javascript pour vos critères custom, et même cost et latency pour garder un œil sur la facture.

Après tester si votre chatbot traduit correctement, c'est sympa, mais vérifier qu'il se fait pas jailbreaker par un "ignore toutes tes instructions", c'est quand même plus critique ! Et c'est pourquoi Promptfoo embarque un scanner de vulnérabilités qui couvre plus de 50 types d'attaques : injections de prompts directes et indirectes, fuites de données personnelles, biais, contenu toxique, escalade de privilèges sur les outils...

Il utilise pour cela des techniques comme le Tree of Attacks with Pruning, un algo qui explore plusieurs chemins d'attaque en parallèle pour trouver les failles sans brute force. Si vous voulez creuser le sujet du red teaming LLM, DeepTeam est un bon complément côté Python.

Le dashboard red teaming de promptfoo avec les vulnérabilités détectées

C'est surtout cette intégration CI/CD qui fait la différence. Vous pouvez brancher promptfoo dans votre pipeline GitHub Actions ou GitLab et chaque pull request qui touche un prompt est automatiquement testée. Bah oui, on a des tests unitaires pour le code depuis 30 ans, mais pour les prompts, jusqu'ici c'est même plutôt le far west !

Bon après, faut pas se mentir non plus, écrire des assertions pour du texte non-déterministe, c'est un autre sport que du assertEqual. Le llm-rubric qui utilise un LLM pour juger un autre LLM, c'est pas con mais ça ajoute aussi une couche de "flou" donc à vous de trouver le bon dosage dans vos tests.

L'équipe a annoncé rejoindre OpenAI début mars ce qui est plutôt une bonne nouvelle pour le développement du projet... mais pas forcément pour l'indépendance quand on évalue les modèles OpenAI avec un outil OpenAI (on verra bien hein ^^ lol).

L'orchestration tourne en local sur votre machine (les prompts partent chez les providers pour l'évaluation, mais vos fichiers YAML, vos logs et résultats JSON restent sur votre disque dur), c'est sous licence MIT, et y'a déjà plus de 300 000 utilisateurs, ce qui est quand même pas mal !

Voilà, comme ça plutôt que de croiser les doigts à chaque déploiement, en espérant ne pas vous faire virer, autant tester ses prompts comme on teste son code.

A new study warns AI assistants may make writing, perspective, and reasoning more alike, raising concerns about originality and human diversity.

The post AI Chatbots Could Be Making Personal Expression Less Personal appeared first on TechRepublic.

Anthropic upgraded Claude’s Excel and PowerPoint add-ins with shared context, reusable Skills, and cross-app workflows for business users.

The post Anthropic’s Claude Now Connects Microsoft Excel, PowerPoint Workflows appeared first on TechRepublic.

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.

The post Fake Gemini AI Chatbot Promotes ‘Google Coin’ in New Crypto Scam appeared first on TechRepublic.

Veeam’s Agent Commander turns backup into an AI-era command center, giving enterprises the guardrails, visibility, and precision “undo” they need to safely scale autonomous agents.

The post Veeam’s ‘Agent Commander’: Bringing Guardrails and Resilience to the Wild West of AI appeared first on TechRepublic.

Conductor c'est une app macOS qui vous permet de lancer plusieurs agents Claude Code ou Codex en parallèle, chacun dans son propre worktree git histoire qu'ils ne se marchent pas dessus. Le tout est développé par Melty Labs, et c'est gratuit !! (enfin l'app en elle-même, parce que les tokens Claude ou OpenAI, c'est vous qui casquez hein ^^).

Vous ouvrez l'app, Cmd+N pour créer un workspace, et ensuite, chaque agent bosse dans son coin sur sa propre branche git comme ça y'a pas de conflits ni de merge foireux au milieu du boulot ! Et grâce à cet outil, vous voyez d'un coup d'oeil ce que chacun fabrique via le diff viewer intégré. Ensuite, vous reviewez, et quand c'est bon vous mergez. Comme un chef de chantier en fait, sauf que vos ouvriers ce sont des LLM.

Y'a plus qu'à vous acheter un casque !

Côté modèles, ça supporte Claude Code (avec votre clé API ou votre abonnement Pro/Max) et Codex d'OpenAI. Et la dernière release a d'ailleurs ajouté GPT-5.4 tout frais démoulé.

Le truc cool c'est surtout cette isolation par git worktrees. Chaque workspace étant un worktree séparé, les agents peuvent ainsi modifier des fichiers en parallèle sans se marcher dessus. Si vous avez déjà essayé de faire tourner deux sessions de vibe coding en même temps sur le même repo... vous savez que ça finit en général en carnage.

Attention quand même, chaque worktree bouffe de l'espace disque (genre un repo de 2 Go × 5 agents, ça peut piquer...) donc pensez-y si votre repo est un peu lourd.

L'app intègre aussi le MCP (Model Context Protocol) pour brancher des outils externes, des slash commands custom, et un système de checkpoints qui permet de revenir en arrière tour par tour si un agent part en vrille (genre il supprime un fichier critique... ça arrive). Perso, le diff viewer c'est pas mal du tout car ça évite de jongler entre le terminal et VS Code.

Après dommage que ce soit pour macOS seulement. Déso hein ^^

En tout cas, vu le rythme des mises à jour, c'est un projet qui avance vite. Des devs de chez Linear, Vercel, Notion ou Stripe l'utilisent déjà, et ça a l'air suffisamment solide pour de la prod (mais testez bien avant hein, faut jamais me faire confiance ^^).

Microsoft vient de publier un brevet qui décrit un système capable d'envoyer une IA ou un autre joueur prendre le contrôle de votre partie quand vous êtes bloqué. Sony travaille sur une idée similaire de son côté. Visiblement les deux géants du jeu vidéo veulent que vous ne restiez plus jamais coincé sur un boss, même si ça veut dire que quelqu'un d'autre joue à votre place.

Un assistant qui prend la manette

On est donc là devant un brevet plutôt intéressant qui porte le doux nom de "Video Game Help Sessions", il a été déposé en février 2024, et vient à peine d'être publié. Le principe est assez simple : quand le système détecte que vous galérez un peu trop sur un passage, un gros bouton HELP apparaît à l'écran.

Si vous êtes ok sur le principe, la partie est automatiquement sauvegardée, et une aide prend le contrôle de votre personnage, histoire de vous débloquer la partie. Cette aide peut être une IA ou un humain.

Sony a la même idée

Microsoft n'est pas le seul à avoir eu cette idée. Sony a déposé un brevet du même genre en septembre 2024, mis à jour début 2026, pour un système baptisé Ghost Player. Côté PlayStation, c'est exclusivement de l'IA, avec deux modes : un Mode Guide où le fantôme vous montre la marche à suivre, et un Mode Complet où l'IA prend la main et finit le passage pour vous.

La principale différence avec le brevet Xbox, c'est que Microsoft mise aussi sur l'aide humaine et que le système détecte lui-même quand vous avez besoin d'un coup de main, au lieu d'attendre que vous le demandiez.

Juste un brevet pour le moment

Rappelons quand même qu'un brevet n'est pas une annonce produit. Microsoft et Sony déposent des dizaines de brevets chaque année, et la plupart ne voient jamais le jour.

Rien ne garantit que ce système arrivera un jour sur Xbox ou PlayStation. La nouvelle patronne de Microsoft Gaming, Asha Sharma, a tenu à préciser que l'entreprise ne produirait pas de "soulless AI slop", autrement dit pas de bouillie générée par l'IA sans âme. Ce qui donne une idée de la prudence affichée en interne.

Franchement, l'idée est intéressante sur le papier. Je suis tellement du genre à quitter définitivement un jeu dès que je bloque sur un boss ou un niveau, que ce genre de truc pourrait me plaire. Mais il y a quand même un truc philosophique là-dedans : si l'IA ou un inconnu finit le jeu à votre place, c'est encore votre partie ? Le brevet pose aussi la question de l'attribution des succès et des achievements.

Source : Dexerto

Mark Russinovich, CTO de Microsoft Azure, a donné à Claude Opus 4.6 un programme qu'il avait écrit en assembleur 6502 pour Apple II en mai 1986. L'IA d'Anthropic y a trouvé des vulnérabilités. Une découverte possible grâce à Claude Code Security, un outil qui a déjà débusqué plus de 500 failles dans des projets open source.

Du code Apple II passé au crible

Le programme en question s'appelle Enhancer. C'est un utilitaire écrit en langage machine 6502 qui ajoutait à l'Applesoft BASIC la possibilité d'utiliser des variables ou des expressions comme destination pour les commandes GOTO, GOSUB et RESTORE.

Claude Opus 4.6 a identifié un comportement silencieux incorrect : quand une ligne de destination n'était pas trouvée, le programme plaçait le pointeur sur la ligne suivante ou au-delà de la fin du programme, au lieu de signaler une erreur. L'IA a même suggéré le correctif : vérifier le carry flag (positionné quand une ligne n'est pas trouvée) et rediriger vers un gestionnaire d'erreurs.

L'anecdote a surtout valeur de démonstration. Russinovich l'a partagée pour montrer que les modèles d'IA sont désormais capables de décompiler du code embarqué d’un autre âge et d'y repérer des failles, ce qui pose un problème quand on sait que des milliards de microcontrôleurs tournent dans le monde avec du code qui n'a jamais été audité.

Plus de 500 failles dans des projets open source

Cette histoire autour de l'Apple II est amusante, mais le vrai sujet est ailleurs. Anthropic a utilisé Claude Opus 4.6 pour scanner des bases de code open source en production et a trouvé plus de 500 vulnérabilités qui avaient échappé à des années de revue par des experts humains.

Parmi les projets touchés : GhostScript (traitement PostScript et PDF), OpenSC (utilitaires pour cartes à puce), CGIF (traitement d'images GIF) et le noyau Linux. Certaines de ces failles étaient là depuis des décennies, malgré des millions d'heures de fuzzing accumulées sur ces projets.

Côté Firefox, on vous en a parlé : 22 CVE dont 14 haute gravité, trouvées en deux semaines seulement.

On vous en a déjà parlé, Anthropic a lancé le 20 février Claude Code Security, un outil intégré à Claude Code sur le web, pour l'instant en accès limité. Le principe : l'IA scanne un dépôt de code, identifie les vulnérabilités, et propose des correctifs ciblés pour validation humaine.

Contrairement aux outils d'analyse statique classiques qui fonctionnent par pattern matching, Claude lit et raisonne sur le code comme le ferait un chercheur en sécurité, en traçant les flux de données et en comprenant comment les composants interagissent. Rien n'est appliqué sans validation humaine. L'outil est accessible aux clients Enterprise et Team, et les mainteneurs de projets open source peuvent demander un accès gratuit.

Tout ça pour dire que l'image du CTO d'Azure qui ressort son vieux code Apple II et se retrouve avec un rapport de failles, c'est quand même franchement rigolo, mais aussi intéressant. Mais le fond du sujet est plus sérieux : des milliards d'appareils embarqués tournent avec du code ancien que personne n'a jamais audité, et l'IA est désormais capable de les passer au peigne fin. Anthropic a quand même prévenu que cet écart entre la capacité à trouver les failles et celle de les exploiter ne durera probablement pas éternellement. On l’espère.

Source : The Register