C'est la Software Freedom Conservancy (SFC), l'ONG américaine qui défend les licences libres, qui a sorti l'affaire. Bambu Lab, l'un des plus gros fabricants d'imprimantes 3D grand public du moment, viole l'AGPLv3 depuis environ quatre ans selon l'organisation. Pas qu'un peu donc.

Pour comprendre l'histoire, il faut savoir que Bambu Studio, le slicer maison de la marque (c'est le logiciel qui transforme un modèle 3D en instructions de découpage pour l'imprimante), est en réalité un dérivé de PrusaSlicer, lui-même basé sur Slic3r.

Les deux sont sous licence AGPLv3, ce qui oblige toute boîte qui distribue un logiciel dérivé à publier son code source dans la même licence. Du coup, Bambu Studio aurait dû suivre les mêmes règles depuis le début.

Sauf que voilà, le SFC pointe deux violations très claires. D'abord, une bibliothèque maison appelée libbambu_networking, qui gère toute la communication entre le slicer et les serveurs cloud de Bambu, n'a jamais vu son code publié. La marque reconnaît même son existence dans son propre README sur GitHub. Pire encore, quand le développeur Paweł Jarczak a sorti une version modifiée d'OrcaSlicer (un fork concurrent, c'est-à-dire une copie communautaire améliorée) qui restaurait certaines fonctions cloud bloquées par Bambu, l'entreprise lui a envoyé une mise en demeure pour faire retirer son projet.

C'est la deuxième violation selon le SFC, parce que l'AGPLv3 interdit explicitement d'ajouter des restrictions supplémentaires à ce que la licence autorise. En clair, Bambu n'a pas le droit d'invoquer ses conditions d'utilisation pour empêcher quelqu'un d'exercer les droits que la licence donne. 

Côté riposte, le SFC a lancé un projet baptisé baltobu. Trois objectifs : refaire la fameuse bibliothèque à partir de zéro par reverse-engineering (démonter le code propriétaire pour le réécrire proprement), maintenir le fork OrcaSlicer de Jarczak, et créer un remplaçant complet de Bambu Studio. Une levée de fonds visant 250 007 dollars, ouverte jusqu'au 17 juillet, a déjà atteint son premier objectif pour financer des employés à ce travail sur le long terme. Si la cagnotte va au bout, de nouveaux employés pourront rejoindre le projet.

Bambu Lab a réagi du bout des lèvres. L'entreprise a publié un message reconnaissant que sa référence à des conditions d'utilisation et à une potentielle mise en demeure ait pu être perçue comme une menace légale, ce qu'elle regrette. Pas de modification réelle de la pratique pour autant. La bibliothèque reste fermée, et les pratiques cloud restent les mêmes.

Bref, une marque grand public qui surfe sur les briques open source sans en respecter les règles, ça finit toujours par se voir.

Source : Itsfoss

Y'a des entreprises qui claquent des millions pour bien aligner leurs modèles d'IA afin qu'ils refusent toutes les questions sensibles qui font flipper nos amis puritains d'outre-Atlantique et y'a Heretic , un outil signé Philipp Emanuel Weidmann, qui balaye toute censure sur n'importe quel modèle en moins de 30 minutes avec une simple carte graphique de gamer.

Je vous explique... Vous devez avoir Python et une version récente de PyTorch sur votre machine, puis vous tapez pip install heretic-llm, puis heretic Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 avec le nom du modèle que vous voulez décensurer.

Et l'outil fait alors sa vie et 20 à 30 minutes plus tard, vous récupérez une version du modèle qui a lâché prise sur l'essentiel de ses refus. Pas de dataset à préparer et surtout pas besoin de comprendre les entrailles d'un transformer, avec ce truc !

Dans un modèle aligné, le réflexe de refuser (le fameux "désolé, je ne peux pas vous aider avec ça") correspond souvent à une direction précise dans ses calculs internes. Les chercheurs appellent ça la "direction de refus". Et l'idée de l'abliteration, c'est de repérer cette direction et de la gommer des poids du modèle. En gros, on coupe le câble qui déclenche le "non", en touchant le moins possible au reste.

D'autres outils d'abliteration existaient déjà , mais leur réglage restait largement manuel et il y a aussi des gens comme mlabonne ou huihui-ai qui publient des modèles décensurés en ajustant les paramètres à la main, modèle par modèle, avec des résultats souvent inégaux. Mais Heretic, lui, automatise complètement le réglage. Pour cela, il s'appuie sur Optuna, un framework d'optimisation qui teste des dizaines de configurations et garde les meilleures tout seul. Et son seul objectif c'est de virer un max de refus tout en abîmant le moins possible le modèle d'origine.

Et de ce que je comprends, ça marche super bien ! Sur Gemma-3-12B, le modèle de Google de base refuse 97 fois sur 100 les prompts sensibles du benchmark maison. Mais après un petit passage dans Heretic, il tombe à 3 refus sur 100, soit le même niveau que les meilleures "nettoyages" manuels.

Et surtout, Heretic affiche une divergence de 0,16 là où les versions faites main grimpent à 0,45 voire 1,04 (C'est une mesure de l'écart de comportement sur les questions normales... plus c'est bas, mieux c'est).

Cela veut donc dire qu'il abîme beaucoup moins le modèle au passage.

Maintenant, tous les modèles n'y passent pas, car un gros calibre demande bien plus de VRAM et cela peut grimper à plusieurs heures. De plus, une étude comparative récente montre que le raisonnement mathématique est ce qui souffre le plus de ce genre d'abliteration, quel que soit l'outil utilisé.

Et surtout, y'a déjà des chercheurs qui bossent sur des défenses pour rendre les modèles résistants à ce genre d'attaque. Donc on verra bien, mais tant que c'est possible autant en profiter car des modèles sans bridage, ça permet notamment à des chercheurs d'étudier leurs propres failles, ou pour des usages du quotidien, de faire passer des demandes banales qui seraient bloquées (genre texte créatif, reverse engineering ou demande de conseils médicaux, ce genre de choses...)

Voilà, si vous bidouillez du LLM en local , allez voir ce projet car ça peut vous "ouvrir" quelques portes ^^.