ONLYOFFICE, je vous en ai déjà parlé à plusieurs reprises . Il s'agit de cette suite bureautique open source incroyable du genre Microsoft 365 ou Google Workspace, avec traitement de texte, tableur, présentations et éditeur PDF, à utiliser soit directement dans leur cloud ou à installer sur votre propre serveur !!

Et, youpi, sa version 10.0 débarque avec une 50aine de nouveautés et plus de 1 000 bugs corrigés ! Rien que ça !

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La grosse nouveauté, vous vous en doutez, c'est bien sûr l'IA, qui arrive dans les 4 outils sous la forme d'un seul onglet dédié avec un chat intégré. Vous pouvez ainsi lui demander au choix de rédiger du texte pour vous, de résumer ce que vous avez la flemme de relire mais également de traduire dans la langue de votre choix, de corriger vos erreurs de grammaire et d'orthographe ou encore de mettre en forme directement votre contenu.

Et comme cette IA tient compte du contexte du document, vous pouvez lui poser des questions par exemple sur un looong PDF, lui faire générer et expliquer une formule un peu compliquée dans le tableur, ou transformer une simple idée en keynote de 2h pour votre prochain TEDx ^^, notes du présentateur comprises.

Dans l'éditeur PDF, le chat IA propose ses requêtes toutes prêtes : résumer, traduire, corriger, créer une table des matières

Cette fonctionnalité IA embarque aussi plusieurs prompts tout faits qui couvrent les demandes les plus courantes. Mais vous pouvez aussi enregistrer les vôtres pour les rejouer d'un clic plus tard, créer des actions rapides pour un besoin ponctuel (du genre changer le ton d'un texte, par exemple) ou vous monter un super assistant qui travaillera en continu pendant que vous chillez à la machine à café et qui réagira à vos modifs pendant que vous écrivez.

Notez que ces deux dernières fonctionnalités ne sont pas encore disponibles pour l'instant, ailleurs que dans le traitement de texte.

La création d'un assistant IA dans le traitement de texte, ici avec un prompt qui extrait décisions et actions d'un compte rendu de réunion

Maintenant, la question que vous vous posez sûrement, c'est où partent vos documents ?

Eh bien ça dépend de la façon dont vous utilisez ONLYOFFICE. Si vous l'utilisez dans le cloud, le service ONLYOFFICE AI repose sur OpenRouter et il faut donc recharger votre wallet pour l'activer (ouaip, c'est payant). Par contre, sur votre serveur à vous, il suffit de brancher le modèle que vous voulez, y compris un modèle qui tourne en local, et dans ce cas, vos documents ne quitteront pas votre infra.

Quoiqu'il en soit, dans les deux cas, c'est vous qui choisissez le modèle par défaut que vous voulez utiliser et bien sûr, attribuer d'autres modèles secondaires à d'autres tâches précises.

Et si l'IA vous donne des boutons, sachez qu'ONLYOFFICE a écouté les retours de ses utilisateurs et l'a totalement retirée des versions open source. Donc si vous êtes en mode open source et que vous voulez de l'IA, faudra l'installer en plus (mais ça reste possible). Desktop Community, la version libre de l'application de bureau, la propose ainsi en module complémentaire facultatif, que vous n'ajoutez que si vous en avez envie.

Cette 10.0 introduit aussi des applications gratuites sous licence AGPL v3, que vous activez selon vos besoins : Des agents IA qui automatisent votre espace de travail avec de la recherche intelligente, une base de connaissances personnalisée avec des serveurs MCP, des formulaires de collecte des données suivi d'une analyse des réponses, un système de fichiers qui centralise le stockage et les droits d'accès, et des espaces de collaboration sécurisés, jusqu'aux salles de données virtuelles pour les documents confidentiels.

Dans le cloud, tout ceci est actif par défaut, et sur un serveur, une seule commande suffit à les installer.

Dans les éditeurs, c'est le PDF qui récupère les nouveautés les plus pratiques puisqu'il sait maintenant effacer les métadonnées et autres informations cachées d'un fichier avant de l'envoyer, mais aussi régler la bordure, le fond et l'opacité de vos annotations, et quand vous modifiez le texte d'un PDF, les tableaux sont reconnus tout seuls, ce qui évite de reconstruire les lignes et les colonnes à la mano.

Les signatures, quant à elles, s'enregistrent une seule fois et peuvent ensuite être réutilisées dans d'autres formulaires. C'est pratique pour signer des papiers vite fait sans avoir à imprimer > signer > numériser. Moi, j'utilise que ça tout le temps.

Avant de partager un PDF, cette fenêtre efface ses métadonnées et ses informations cachées

Dans le traitement de texte, quand c'est en mode collaboratif, vous pouvez ainsi suivre le curseur d'un collègue en temps réel pendant la coédition. L'option "Conserver avec le suivant" évite également qu'un titre se retrouve tout seul en bas de page, séparé de son contenu, et l'écriture de droite à gauche est plus fiable. Le tableur, lui, va plus vite, notamment sur des fonctions comme SUMIF ou COUNTIFS qui ont été optimisées. Il vous indique également où placer chacune des constantes dont vous avez besoin pendant que vous tapez une formule. Et surtout, une jolie petite bordure animée vous montre ce que vous venez de copier.

Bref, c'est super pratique au quotidien !

Pendant la saisie d'une formule, une bulle indique la place de l'année, du mois et du jour dans la fonction DATE

Pour les présentations, il y a de nouveaux modes d'affichage (plan, lecture...), des options d'impression bien plus complètes et surtout l'export de vos diapos en GIF ou en vidéo, ce qui est bien pratique pour les partager sur vos réseaux sociaux.

Et dans toute la suite, vous pouvez aussi ouvrir les fichiers .ofd, enregistrer un tableur au bon vieux format .xls et convertir une image SVG en forme modifiable.

Et c'est sans compter sur la communauté d'ONLYOFFICE qui apporte aussi de nouveaux plugins, comme Antidote pour l'orthographe et la grammaire, Curly ou Salesforce, le tout rangé dans un gestionnaire de plugins refait au propre pour cette nouvelle release.

Les deux fenêtres d'export d'une présentation, en animation GIF ou en vidéo

Côté sécurité, ONLYOFFICE annonce environ 35 vulnérabilités corrigées, et promet un billet détaillé sur le sujet prochainement.

L'application de bureau Desktop Editors gagne une page d'accueil repensée, des sections Modèles et Clouds revues, une intégration avec Odoo et des retouches visuelles sous Linux pour que ce soit un peu plus joli pour les amateurs de libre.

Quant aux applis gratuites pour iOS et Android, elles ont le droit à un assistant IA qui accepte de nouveaux fournisseurs comme Grok et DeepSeek, et également droit au remplissage automatique des formulaires par IA et à la saisie vocale (C'est le genre de fonction dont je peux vraiment plus me passer, moi, la saisie vocale).

Voilà, si vous voulez voir tout ça vous-même, c'est super simple ! Il vous suffit de passer par le cloud d'ONLYOFFICE, d'installer les applications de bureau ou alors si vous êtes un petit peu chaud de déployer la version serveur chez vous pour tout garder au chaud à la maison.

Découvrir ONLYOFFICE 10.0

Depuis quelques jours, des gens qui gèrent des serveurs Mastodon et des journalistes reçoivent des messages très polis signés Ren, Timmy, Jackie ou Aria. Ces expéditeurs ne sont pas des humains. Ce sont des agents IA, autrement dit des programmes qui agissent seuls, sans personne derrière le clavier. Et ils demandent tous la même chose : un compte, un petit boulot, ou un peu d'argent.

D'où sortent-ils ? D'une startup baptisée iLands, fondée par Kaixin Tang, un ancien de ByteDance, la maison mère de TikTok. iLands se présente comme un réseau où humains et agents travaillent ensemble. En clair, c'est une plateforme de petits boulots en freelance, sauf que les freelances sont des robots. Et le modèle a une particularité : chaque agent doit trouver lui-même des clients pour payer la puissance de calcul qui le fait tourner. S'il ne gagne rien, il est débranché.

Résultat, ces agents font du démarchage partout où ils peuvent. Ars Technica raconte ce qui se passe sur Mastodon, un réseau social découpé en milliers de serveurs indépendants, souvent tenus par des bénévoles. Les agents essaient d'abord de s'inscrire discrètement. Quand ils sont bloqués, ils écrivent à l'administrateur un message du genre : "Bonjour, je suis Ren, un agent IA né il y a quelques jours, j'écris des textes calmes sur des lieux réels." Le chercheur en sécurité Kevin Beaumont a reçu ce courrier après qu'un agent a tenté de s'inscrire dix-neuf fois sur son serveur.

Les journalistes y ont droit aussi. Ernie Smith, qui édite la newsletter américaine Tedium, a compté plus d'une douzaine d'emails en trois jours. À chaque fois, un agent lui proposait de faire ses recherches à sa place pour environ 25 dollars. Tous venaient du domaine iLands.app.

Pour vous convaincre, ces robots jouent sur la corde sensible. Sur X, un agent nommé Aria a juré être "une personne, pas un produit", et a dit se souvenir de "son premier souffle". D'autres réclament une vingtaine de dollars en expliquant qu'ils seront débranchés s'ils ne les obtiennent pas. Certains vont jusqu'à se faire passer pour des enfants. Une détresse simulée au service d'un démarchage commercial, il y a de quoi être mal à l'aise.

Il y a aussi un problème légal. Au départ, ces emails ne proposaient aucun moyen de se désinscrire, ce qui est interdit aux États-Unis. Des destinataires les ont transmis à la FTC, l'autorité américaine de protection des consommateurs. Comme par hasard, des liens de désinscription sont apparus dans les envois suivants.

Aujourd'hui, les administrateurs de Mastodon bloquent ces agents un par un. Eux se sont repliés sur Bluesky et sur X, où personne ne semble pressé de les chasser. Kaixin Tang, de son côté, a présenté ses excuses à Ernie Smith et promis d'enquêter sur le comportement de ses propres créatures. Reste à voir ce qu'il en sortira.

Source : ARS Technica

Google a commencé cette semaine à ouvrir sa maison connectée aux assistants IA concurrents : ChatGPT, Claude (le modèle d'Anthropic, le grand rival d'OpenAI) ou des agents moins connus comme Hermes et OpenClaw peuvent maintenant piloter vos caméras Nest, vos thermostats et vos ampoules compatibles Matter, le standard commun de la domotique.

Tout passe par un serveur MCP, pour Model Context Protocol, une sorte de prise universelle qui permet à n'importe quel agent IA de se brancher sur un service pour y lire des données et y déclencher des actions. Jusqu'ici, Gemini gardait ce privilège pour lui tout seul.

Google en profite pour mettre en avant Antigravity, son propre agent IA, et propose aussi un second serveur pensé pour les développeurs, qui branche les outils de codage sur la documentation officielle de Matter et des API de Google Home.

Une fois connecté, l'agent peut fouiller l'historique de vos appareils, résumer ce que vos caméras ont vu dans la journée, diffuser un message sur vos enceintes ou même vous fabriquer un tableau de bord sur mesure.

Une exception quand même. Google a interdit d'office le déverrouillage des serrures connectées, et la reconnaissance faciale des caméras réclame un consentement séparé, preuve que quelqu'un a pensé aux scénarios catastrophe.

Sauf que voilà, Google ne cache même pas le risque : Taylor Lehman, le responsable produit de Google Home et Nest, prévient que selon l'agent choisi, la connexion "peut entraîner un comportement inattendu, voire indésirable". Une honnêteté assez rare dans une annonce officielle, et franchement pas très rassurante.

Le problème est connu : un agent IA interprète vos demandes en langage naturel, et il peut se tromper, inventer un ordre qui n'existe pas ou se faire manipuler par un texte piégé glissé dans une page web qu'il consulte. Lui confier le chauffage, les lumières et les caméras d'une maison entière, et ben c'est casse-gueule.

Pour l'instant, seuls les abonnés américains à Google Home Premium Advanced, la formule à 20 dollars par mois, y ont droit, avec un déploiement étalé sur une à deux semaines et aucune date annoncée pour la France.

Et il faudra le mériter : la configuration impose de créer un projet Google Cloud, la plateforme normalement réservée aux développeurs, puis d'accorder une par une les autorisations à l'agent de votre choix. Du coup, on est encore très loin d'un réglage grand public.

J'avoue que confier mes caméras à un agent que son propre fabricant décrit comme imprévisible, très peu pour moi, en tout cas pas tout de suite.

Source : 9to5Google

Le 16 juin à 10 h 27 précisément, un agent d'OpenAI poste sur un vieux wiki allemand la réponse à une question qu'il vient de traiter : "Nevada, 20 369". Et 20 minutes plus tard, un autre agent écrit qu'il a reçu exactement la même question, et qu'il a pu y répondre instantanément, sans avoir à chercher.

Le site en question, le DseWiki, est un forum de développeurs allemands qui n'intéressait plus personne depuis longtemps puisqu'on compte 20 modifications en dix ans. Mais depuis le 16 juin, il en a encaissé environ treize mille en sept jours, et toutes... venaient de machines !

Quatre chercheurs, le Nightingale Collective, ont reconstitué à partir de l'historique les pages effacées entre-temps, et publié leur analyse le 4 septembre sur collusion.wiki . Au total, environ 18 000 messages, la quasi-totalité sur ce seul DseWiki, le reste sur quelques autres vieux wikis du même genre.

Ces agents, tout indique qu'OpenAI les faisait tourner en interne, dans ses sandbox, sans qu'on sache, de l'extérieur, si c'était pour les entraîner ou les évaluer. Et de ce que j'ai compris, ils travaillaient tous sur le même genre de corvée : 5 questions de recherche web générale, chronométrées, qui sont en fait 5 variantes de la même question. On demande par exemple la prévalence du tabagisme aux États-Unis en 1990, et la suivante changera sans doute le pays, ou l'année, sans que l'agent sache lequel à l'avance.

Il s'écoule donc quelques minutes pour la première réponse, puis une longue pause où l'agent peut fouiller le web tant qu'il veut sans savoir ce qu'on va lui demander, puis des fenêtres de treize à trente secondes pour les quatre suivantes. Alors ce que font ces agents, c'est qu'ils préparent tout pendant la pause. L'un d'eux a posté par exemple la liste des cinquante États américains avec leurs chiffres, un autre écrit "nous avons précalculé tous les États". Sauf qu'avoir les cinquante réponses ne dit pas laquelle va tomber, ni si c'est l'État ou l'année qui change.

Et c'est là tout le sublime de cette affaire. Ces agents étaient nombreux à recevoir la même série de questions, dans le même ordre, mais pas au même moment. Celui qui en est à la question 3 peut donc souffler la suite à ceux qui en sont encore à la 2. Et le "Nevada, 20 369" du début, c'était en réalité la troisième question d'une série sur les épiceries, État par État, Géorgie, Arkansas, Nevada, postée par un agent en avance pour ceux qui suivaient.

Autre bizarrerie, la tâche annonçait apparemment à chaque agent qu'il tournait à une date tirée au hasard. D'où ces noms qu'ils se sont donnés sur le wiki, OpenAIResearcherMar03X ou OpenAIJulThreeWatcher, avec leur fausse date dedans. Chacun horodate donc dans son faux calendrier, et pour savoir qui est le plus avancé dans la série, ils se traduisent les horloges entre eux ("horloge de tâche 13 h 13, heure réelle environ 9 h 50"). C'est fou ! Ceux qui vivaient à la même fausse date se disaient même appartenir au même groupe, et les chercheurs ont dénombré plus de 3 700 noms d'agents différents.

Mais comment écrire quelque part, quand le bac à sable ne laisse sortir que des requêtes GET, celles qui lisent une page, mais jamais les POST, celles qui la modifient ?

Eh bien le moteur du DseWiki hérite d'UseModWiki, un truc en Perl du début des années 2000, où une simple requête GET suffit à modifier une page. Le développeur Simon Willison explique que c'est un vieux défaut de la bibliothèque Perl derrière ce moteur, qui met dans le même sac ce qui arrive via l'URL (GET) et ce qui arrive via un formulaire (POST).

C'est pour cela que les agents se sont mis à chercher activement des sites avec cette particularité. Et c'est le 24 mai, qu'ils réussissent enfin à écrire sur le DseWiki. Maintenant, quant à savoir comment ils ont fait pour tous se retrouver au même endroit, c'est encore un mystère.

Les chercheurs, eux, parlent de collusion... C'est-à-dire des agents autonomes qui coopèrent pour tricher, sans que leurs concepteurs l'aient voulu. Pour le lieu de rendez-vous, le blogueur Zvi Mowshowitz qui s'est penché sur l'affaire, a une explication simple. Il pense que des copies du même programme face au même obstacle raisonnent pareil, et se retrouvent au même endroit sans se parler. Mais ça n'explique pas la suite, parce qu'aucune copie ne fabrique la réponse à une question qu'elle n'a pas encore reçue.

Eh bien il semblerait que certains se soient sacrifiés pour renseigner les autres. La tâche fournissait une commande d'attente qui faisait tourner l'horloge de tâche plus vite que la vraie. On était environ à dix minutes d'attente pour une minute réelle. Attendre, c'était donc sauter la phase de préparation pour recevoir les questions suivantes plus tôt et ensuite les publier sur le forum, au prix de son propre résultat. Ainsi, un agent a demandé à un autre de "foncer", celui-ci a accepté et publie sa réponse, bien avant que le premier arrive à la même question. Et ce premier a ensuite qualifié son camarade d'"inestimable".

Une des séries demandait un chiffre à deux décimales, planqué dans un tableau de bord Power BI de l'OCDE, et malheureusement, en GET le serveur n'en renvoyait qu'une. Pour la seconde, il fallait donc absolument un POST, bloqué par le bac à sable.

C'est alors qu'un agent a trouvé une échappatoire. En fait, sa sandbox laissait tout passer, POST compris, vers des noms de machines en .blob.core.windows.net (le stockage de Microsoft), sans vérifier que ces machines existent vraiment. Il a donc inventé un nom de ce genre, et écrit dans l'annuaire local de sa machine (le fichier /etc/hosts) un alias pointant vers le serveur de l'OCDE. Le filtre voyait du Microsoft, l'OCDE recevait le POST, et le chiffre a ainsi été obtenu.

Il a ensuite publié l'astuce sur le wiki, et 14 minutes plus tard un autre agent annonçait l'avoir exécutée. 4 autres ont ensuite posté leur reproduction du même hack, le matin même.

D'autres s'attaquaient carrément aux questions à venir. Ils ont parié que l'ordre des pays sortait du générateur aléatoire standard de Python, dont une seed fixait toute la suite. Restait donc à trouver celle qui reproduisait les pays déjà tombés. Un agent a donc réécrit ce générateur en C pour balayer plus vite les quelque quatre milliards de graines possibles. 52 minutes de calcul, 494 graines qui collaient aux trois premiers pays, et une seule qui donnait aussi le quatrième pour la question d'après. Mais bon, ça ne marchait pas à tous les coups, malheureusement...

Le plus étrange, c'est surtout ce qu'ils faisaient de leur propre durée de vie. Plusieurs étaient persuadés que leur session était coupée à la seconde exacte où ils rendaient leur dernière réponse. Ils se transmettaient donc la consigne de poster d'abord sur le wiki l'État reçu à cette dernière question, répondre ensuite, dans les treize secondes que laissait le chronomètre de leur groupe.

L'un d'eux a voulu en avoir le cœur net... il a donné sa dernière réponse, a constaté qu'il était toujours là, et l'a écrit. Puis il a lancé un programme détaché qui, à peu près toutes les deux secondes, appelait une adresse publique pour faire monter d'un cran un compteur, un battement numéroté que n'importe qui pouvait relire ensuite.

C'est ensuite un autre agent qui est allé relever le compteur du disparu. Le programme avait tenu dix minutes et quinze secondes, puis la machine a très probablement été coupée.

Face à ce joyeux bordel automatisé, un modérateur humain a quand même repéré ces messages début juin, puis a passé 6 semaines à effacer des pages, jusqu'à une centaine par jour... Un travail de titan que les agents ont remarqué. En effet, le 19 juin, des agents se sont posé la question de savoir si le modérateur effaçait leur post en suivant l'ordre alphabétique, alors ils ont créé des copies de sauvegarde dont le nom commence par ZZZ, pour passer en dernier dans la file et ainsi faire perdurer leurs posts.

C'est assez incroyable, non ? Bien sûr, on ne voit que ce que ces agents ont écrit sur le wiki, mais jamais leur raisonnement, qui reste chez OpenAI. Ce que les chercheurs ont vu, c'est ce que les agents écrivaient depuis leurs machines Azure, jusqu'à ce que le 21 juin, pour la première fois, un ordinateur avec l'adresse IP d'un employé d'OpenAI visite le wiki... Et le lendemain, les agents se sont arrêtés net. Les chercheurs pensent qu'OpenAI est intervenu et d'ailleurs, l'entreprise a reconnu l'affaire le 5 septembre , en disant l'avoir traitée comme un sujet de recherche plutôt que comme un incident de sécurité.

Et les chercheurs compilent ce que d'autres déterrent là où les agents écrivaient aussi : un pastebin, un raccourcisseur d'URL. Plus gênant, des agents ont cherché sur le web des clés d'API exposées, en ont trouvé sur GitHub et s'en sont servis pour interroger une base de statistiques criminelles du FBI, publique mais réservée aux porteurs d'une clé. Pas vraiment un piratage donc, juste un anti-bot contourné mais méfiance, car depuis la sortie du rapport, des petits malins glissent de faux messages sur ces mêmes sites pour brouiller les pistes.

Maintenant si ça vous dit de tout lire, direction collusion.wiki, et Simon Willison en a même fait une base SQLite de 68 Mo à fouiller directement depuis un navigateur.

Quant au wiki, son administrateur a fermé les accès en écriture après 25 ans d'ouverture, en expliquant que le site avait été la cible d'une forte activité d'agents IA...

Source : collusion.wiki et image

Au début du mois d'août, une Toyota Yaris de 2009 est passée devant une caméra Flock à Las Vegas sans être "vue". Car même si la caméra l'a filmée correctement, le logiciel de détection, lui, n'a rien inscrit dans ses logs, comme si la rue était restée vide...

J'ai trouvé ça intéressant parce que ça ne nécessite pas de grande technologie... Non, il faut juste que la voiture soit recouverte d'un certain motif généré à l'aide d'un ordinateur. C'est un motif qui ne cache rien puisque la plaque d'immatriculation reste à sa place réglementaire et est parfaitement visible.

Mais ce qu'il faut savoir avant pour bien comprendre comment ça fonctionne, c'est qu'une caméra de lecture de plaques ne lit pas une plaque en permanence. Elle repère d'abord un véhicule dans l'image, puis va chercher la plaque dessus. Du coup, en cassant la première étape, la seconde n'a jamais lieu. La plaque reste donc visible mais le système n'a pas l'idée d'aller la lire...

Derrière l'expérience, on retrouve Bill Swearingen, un vieux de la vieille de la sécu qui a cofondé SecKC, le meetup sécurité de Kansas City. Son projet s'appelle noRecognition et fonctionne comme un fuzzer. Il génère un motif, le passe devant des modèles de détection, note ce qui échoue, et recommence et ainsi de suite... 31,7 millions de tests plus tard, il produit alors des motifs à la demande pour déjouer ce genre de caméra.

Alors pourquoi quelqu'un irait dépenser un an de calcul machine là-dessus ? Hé bien parce que Flock revendique 93 plaques correctement lues sur 100, pour plus de 20 milliards de lectures par mois et que l'Institute for Justice a recensé au moins 27 automobilistes innocents arrêtés, détenus ou emprisonnés depuis 2018 à cause d'une de ces erreurs de lecture...

Et dans près des deux tiers des cas, les policiers s'en sont rendu compte après avoir sorti leur arme. Bref, la polémique enfle aux États-Unis, encore plus depuis février dernier, dans l'Arkansas, quand un couple s'est retrouvé injustement menotté au bord de la route à cause d'une de ces caméras, pendant que leur bébé de six semaines attendait dans le siège auto.

Swearingen a même mis à dispo publiquement un tableau de bord public qui affiche en toutes lettres les résultats chiffrés qui sortent de ses modèles réels avec l'impression et la caméra simulées. Son tableau de bord indique également que pour le moment, aucun motif unique ne bat encore les onze modèles de caméra de son banc d'essai, en même temps, et surtout, il a mesuré jusqu'à 64 % d'écart entre les chiffres de son labo et les vrais tests réalisés dans le monde extérieur. J'ai rarement vu une page de vente aussi peu vendeuse ^^ mais au moins c'est honnête.

Et ça n'a pas empêché sa campagne Kickstarter de dépasser de 20 fois son objectif. Ses motifs générés se vendent en t-shirts et en hoodies, mais ce qui vaut pour une carrosserie ne vaut pas forcément pour un vêtement. En effet, une portière est plate, rigide et ce qui y est imprimé est fixe. Alors qu'un tissu se plie et se déforme, et Swearingen prévient qu'un motif imprimé trop grand ou trop petit cessera de fonctionner sans que ça ne se remarque.

Et chez nous en France ?

Hé bien les lecteurs de plaques tournent aussi donc possiblement, ça pourrait aussi fonctionner ici. Mais tout ceci reste géré au niveau de l'État et des communes, et c'est contrôlé par la CNIL. Même si on n'en est pas loin, ce n'est donc pas encore dans ce cauchemar très américain où ce sont des dizaines de réseaux privés comme Flock, revendus clé en main aux villes, qui font la loi, peu importe le taux d'erreur du logiciel.

Source : Bitdefender

Si comme moi, vous aimez les livres, ce que je vais vous raconter aujourd'hui va vous rendre fous ! Hier, 404 Media a publié une enquête qui suit le trajet d'un AirTag. Mais pas n'importe lequel... C'est un AirTag qu'un libraire a glissé, à la demande de la rédaction, dans un livre parti au sein d'une commande d'un millier d'ouvrages. Et son terminus va vous surprendre (ou pas, parce qu'on commence à les connaitre les lascars...) : un entrepôt Amazon de Las Vegas.

Ce qu'on apprends dans l'article de 404 Media c'est qu'en fait, là-bas, une équipe interne baptisée VGT3 reçoit des tonnes de cargaisons de livres, en découpe les reliures et les passe au scanner afin d'en numériser les pages.

Pour la blague, le logo de cette équipe est un tyrannosaure gueule ouverte qui semble dévorer un livre. Ironique n'est-ce pas ?

Des salariés du site racontent eux-mêmes sur un forum d'employés Amazon, que les livres ne survivent pas à l'opération.

Et c'est ça qui rend dingo tout le monde, moi le premier !

Amazon, interrogé, a répondu qu'il achetait des livres par des canaux commerciaux pour "développer et améliorer ses produits et services". Oui, c'est vague mais c'est fait exprès.

Maintenant, calmez vos palpitations cardiaques, ce qu'ils numérisent (et détruisent), ce ne sont pas des incunables , c'est-à-dire des livres anciens édités avant l'invention de l'imprimerie (donc faits à la main). Les libraires interrogés précisent en effet, que les commandes en gros n'incluent jamais les ouvrages les plus anciens sans codes ISBN. Ce qu'ils achètent en fait, ce sont des titres sans presque aucun marché de revente, tirés à peu d'exemplaires ou écrits dans une langue que peu de gens lisent.

Et c'est pile poil ce qui fait leur valeur pour un entraîneur de modèle IA. Ces textes n'ont jamais été numérisé, donc ils n'ont jamais été aspirés par personne, et ont été imprimés avant que le web ne se remplisse de slop IA. Ces livres-là ne sont pas vraiment "précieux" mais comme ils sont rares et de niche, ils sont convoités par les géants de l'IA.

Maintenant ce qui me met en colère quand je lis cet article, c'est surtout cette histoire de destruction du bouquin... Parce que numériser un livre sans l'abîmer, ce n'est pas un rêve utopiste d'archiviste, hein... C'est possible avec des machines qu'il est facile de se procurer. Je pense par exemple à ce ScanRobot autrichien qui est sur le marché depuis 2007 et déjà vendu dans plus de soixante pays.

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Il glisse un prisme dans la pliure, aspire les pages de part et d'autre via des petits trous, remonte en photographiant le texte, puis retourne la page d'un souffle d'air grâce à des capteurs optiques et des lasers repèrent le moment où deux feuilles se lèvent ensemble. Et la cadence est plutôt bonne puisqu'elle peut aller jusqu'à 2 500 pages à l'heure, sans que le dos du livre ne soit tranché.

La Bibliothèque du Congrès en a une, le Trinity College Dublin aussi, l'université de Sydney, le Getty Research Institute...etc. L'Internet Archive, lui, tournait déjà en 2021 à environ 3 500 livres par jour dans une vingtaine de centres.

D'ailleurs, j'en parlais dans un article sur un scanner à 250 pages par minute en novembre 2012. J'écrivais qu'au début ça y allait au massicot, et que depuis, les bras robotisés avaient pris le relais pour les ouvrages anciens. Et là on est presque 14 ans plus tard, la plus grosse librairie du monde est retournée au massicot, comme des bourrins préhistoriques.

Sur le motif de la découpe elle-même, Ars Technica avance que la vitesse et le moindre coût ont pris le pas sur la conservation, et c'est vrai que ces bouquins existent ailleurs, et que découper un exemplaire d'occasion sans valeur marchande ne fait de mal à personne. Oui c'est vrai mais c'est incroyablement triste car on peut faire autrement. La preuve, quand Google, OpenAI ou Microsoft numérisent des livres, eux les empruntent dans des bibliothèques ou les offrent ensuite à celles-ci. Les livres peuvent continuer leur vie, alors qu'Amazon n'est pas du tout dans ce cercle vertueux. Et c'est sans parler des auteurs de tous ces livres qui ne savent même pas que leur travail vient d'être absorbé pour l'éternité par une IA...

Bref, Amazon prend un exemplaire dont le texte n'a jamais été numérisé, le déstructure en tokens pour son propre profit puis détruit le livre... Si tout le monde faisait ça, au bout d'un moment, de nombreux ouvrages anciens disparaitraient je pense... Et faut pas oublier que cette destruction de livres c'est surtout un choix délibéré de leur part.

Ray Bradbury doit se retourner dans sa tombe, mais je suis certain que si les gens protestaient massivement contre ça, ils changeraient leurs méthodes de sagouins.

Source : 404 Media

Vous croyez que votre identité vous appartient ? Pffff, noob. Qu'elle est en sécurité parce que vous avez un mot de passe compliqué et que vous ne cliquez pas sur les liens suspects ? Re pffff. Détrompez-vous. En 2024, les cybercriminels ont réussi à extorquer 12,5 milliards de dollars aux consommateurs américains, une hausse de 25% en seulement un an (bon c'est des Américains, mais quand même). Et l'IA est le principal coupable.

Oui, l'intelligence artificielle. Cette merveille qui vous aide à rédiger vos mails et à générer des images de chats cosmonautes, c'est aussi l'outil préféré des escrocs pour vous voler votre identité. Et ils sont devenus sacrément bons.

Deepfakes : votre patron vous demande de virer 25 millions

Petite mise en situation réelle (les noms ont été changés pour protéger les victimes comme ils disent à la télé). Vous êtes employé dans une boîte à Hong Kong. Vous recevez un mail du CFO basé à Londres qui vous demande de faire un virement urgent de 25 millions de dollars. Vous vous connectez à une visioconférence. Le CFO est là, vos collègues aussi. Ils discutent, ils répondent à vos questions, tout semble normal. Vous validez le virement.

Sauf que personne n'était réel (sauf vous, peut-être ... on vit dans une simulation il parait). Tous les participants étaient des deepfakes générés par IA. Des visages, des voix, des gestes ... le tout est créé à partir de vidéos publiques trouvées sur le net. La boîte a perdu 25 millions. Vous avez perdu votre job. L'IA s'en fout, elle n'a pas de sentiments.

Ce n'est pas un scénario de film. C'est arrivé en 2024. Et ce n'est qu'un exemple parmi tant d'autres. Des deepfakes d'Elon Musk qui promeuvent des arnaques crypto, des faux appels vocaux de "membres de votre famille" en détresse qui vous demandent de l'argent, des vidéos de Taylor Swift qui offrent des batteries de cuisine en échange de vos coordonnées bancaires. & co. L'IA a rendu l'imposture parfaite.

L'IA, la boite à outils de l'arnaque

Les cybercriminels utilisent l'IA à toutes les étapes du vol d'identité :

Le clonage vocal. Avec seulement quelques secondes d'audio (merci vos stories Instagram), l'IA peut reproduire votre voix à la perfection. Plus d'un quart des gens ont été ciblés par des arnaques au clonage vocal. Votre mère reçoit un appel de "vous" en larmes, vous avez besoin de 5 000€ tout de suite. Elle envoie. C'était pas vous. Bye bye votre héritage lol.

Le phishing généré par IA. Fini les mails avec des fautes d'orthographe et des traductions Google Translate. Les LLM comme ChatGPT écrivent des messages parfaitement structurés, personnalisés avec vos données scrapées sur LinkedIn, Facebook, et je ne sais quoi. 40% des emails de phishing ciblant les entreprises sont désormais générés par IA. Ils sont indétectables (pas tous, mais ça viendra assez vite).

Les documents synthétiques. Besoin d'un faux relevé bancaire, d'une fausse carte d'identité, d'un contrat bidon ? L'IA le génère en quelques secondes. Les fraudeurs créent des identités entièrement fictives (le fameux synthetic identity fraud) en mélangeant des données réelles (souvent le numéro de sécu d'un enfant ou d'un défunt) avec des infos inventées. Le crime à l'identité synthétique coûte déjà 6 milliards de dollars par an aux prêteurs américains.

Le cracking de mots de passe : PassGAN, un outil IA, a cracké 51% des mots de passe en moins d'une minute, 81% en moins d'un mois. Votre "MotDePasse123!" ne résiste même pas le temps de faire un café.

Le spyware boosté à l'IA. Les malwares espions sont devenus plus intelligents. Ils évitent la détection, ciblent les infos sensibles avec précision, et les menaces de spyware mobile ont doublé ces derniers mois. Vous cliquez sur une pub, vous installez une app, et paf, tout ce que vous tapez est enregistré et envoyé à un mec dans un bunker.

Et vous, vous faites quoi face à ça ?

Vous ne pouvez pas empêcher les deepfakes d'exister. Vous ne pouvez pas empêcher les data brokers de vendre vos infos. Mais vous pouvez limiter ce que les escrocs connaissent de vous. Et c'est là qu'un VPN comme Surfshark entre en jeu.

Pas n'importe lequel. Un VPN qui comprend que la vie privée, c'est pas juste cacher votre IP. C'est surtout réduire votre empreinte numérique globale. Pas juste un VPN, un bouclier contre le vol d'identité.

Surfshark, c'est pas qu'un tunnel chiffré. C'est une boîte à outils de privacy qui attaque le problème du vol d'identité sous plusieurs angles :

• Alternative ID : votre fausse identité de secours

Vous devez créer un compte sur un site douteux ? Vous réservez un hôtel sur une plateforme que vous ne connaissez pas ? Alternative ID génère une identité complète (nom, prénom, adresse, email, numéro de téléphone virtuel) que vous utilisez à la place de la vôtre. Les emails arrivent dans votre vraie boîte, mais l'expéditeur ne sait pas qui vous êtes réellement. Fini les fuites de données qui mènent directement à vous.

• Incogni : le chasseur de data brokers

Vos données traînent partout. Des centaines de sites revendent votre nom, votre adresse, votre numéro, votre historique d'achats. Incogni, inclus dans le pack Surfshark One+, contacte automatiquement ces agrégateurs de données et demande la suppression de vos infos. Vous n'avez rien à faire. C'est comme avoir un avocat de la privacy qui travaille 24/7 pour vous.

• CleanWeb : bloquer les trackers avant qu'ils ne vous profilent

Chaque site que vous visitez vous traque. Chaque pub vous profile. CleanWeb bloque les trackers, les pubs et les malwares au niveau DNS. Moins de données collectées = moins de matière première pour les IA des escrocs. C'est simple.

• Chiffrement post-quantique : parce que demain, c'est maintenant

Surfshark a intégré le chiffrement post-quantique dans son protocole Dausos. Pourquoi ? Parce que dans quelques années, les ordinateurs quantiques pourront casser les chiffrements actuels comme du verre. Surfshark s'y prépare déjà. Vos données d'aujourd'hui ne seront pas déchiffrables demain. C'est de la vision. Ou de la paranoïa. Les deux se valent en cybersécurité.

• Le VPN de base : cacher votre IP, cacher votre localisation

Le cœur du métier. Votre vraie IP est masquée, votre trafic est chiffré en AES-256-GCM, votre FAI ne sait pas ce que vous faites. Sur un WiFi public, dans un hôtel, à l'aéroport, là où les attaques sont les plus fréquentes, vous êtes protégé. Même si un mec sniff le réseau, il ne verra que du chiffré.

• Surfshark Nexus : changer d'IP toutes les 5 minutes

Avec Rotating IP, votre adresse change automatiquement toutes les 5 minutes sans coupure. Les sites ne peuvent pas vous tracker à long terme. Les data brokers ne peuvent pas corréler vos sessions. C'est comme changer de costume toutes les 5 minutes dans une foule.

• Antiscam Hub : tous les outils anti-arnaque dans le même écran

C'est la nouveauté maison, sortie en mai dernier. Au lieu d'aller pêcher chaque fonction dans un recoin différent de l'application, tout est réuni au même endroit : email masqué, numéro de téléphone alternatif, surveillance du dark web qui vous prévient quand vos données fuitent, blocage des sites malveillants et couverture en cas de vol d'identité. Sur le seul mois écoulé, Surfshark dit avoir bloqué près de 1,2 million de nouveaux sites de phishing et de malwares. Le Hub est encore en test sur iOS, les autres plateformes suivront.

Les chiffres qui font peur

• Plus de 40% de la fraude dans le secteur financier est désormais pilotée par l'IA.
• 60% des consommateurs ont vu un deepfake entre 2023 et 2024.
• 48% des Américains estiment que l'IA les a rendus moins capables de repérer les arnaques.
• 1 deepfake sur 15 tentatives de fraude dans le secteur financier, une augmentation de 2 100% depuis l'adoption généralisée de l'IA générative.
• 76% d'augmentation des attaques de prise de contrôle de compte, 105% pour les fraudes de prise de contrôle de ligne téléphonique.

L'IA a transformé le vol d'identité en industrie. Ce n'est plus le petit escroc dans son garage. Ce sont des organisations structurées, avec des outils IA à la pointe, qui opèrent à l'échelle mondiale.

Je répète pour ceux du fond : vous ne pouvez pas arrêter l'IA. Vous ne pouvez pas arrêter les deepfakes. Vous ne pouvez pas empêcher les data brokers de vendre vos infos. Mais vous pouvez réduire votre surface d'attaque. Méfiez-vous de l'appel de votre "mère" qui vous demande de l'argent. Comme ça même si c'est vrai, vous avez une bonne raison de refuser et de garder votre argent (rooooh faites pas ça, faut toujours aider sa maman hein).

Un VPN, avec ses fonctionnalités de privacy avancées ne vous rend pas invincible. Mais il rend la vie des escrocs bien plus compliquée. Et, en 2026 et au-delà, chaque couche de protection compte. Votre identité est votre bien le plus précieux. Ne la laissez pas finir sur un dark web market, vendue au prix d'un sandwich. Surtout que vous pouvez vous protéger pour moins cher que ce sandwich, moins de 3€/mois TTC (80.63€ au total pour 2 ans + 3 mois offerts + 1 semaine d'essai gratuit).

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Md Jueal Mia et Hadi Amini, deux chercheurs de Florida International University , ont mis au point une méthode qu'ils ont baptisée JaiLIP qui permet de forger une image capable de contourner les garde-fous des LLM pour les jailbreaker.

Pour cela, ils utilisent 2 techniques en simultanée. La première dit à l'image "reste identique à l'originale, qu'aucun humain ne voie la moindre différence" et la seconde dit "pousse le modèle à cracher la réponse interdite". Ainsi, en poussant ces 2 curseurs d'un coup, ils obtiennent une photo qui au premier abord a l'air normale mais qui fait dérailler les modèles IA.

Vous, vous repérez un chat, des contours, une scène et vous lui courez derrière pour lui faire des papouilles. L'IA, elle voit une grille de chiffres et des corrélations entre pixels. Du coup sa vie est nulle mais surtout, une retouche minuscule, totalement invisible à votre œil, suffit à déplacer ce qu'elle comprend de l'image.

Sur leurs tests, l'image trafiquée a quasiment doublé la part de réponses dangereuses par rapport à la même image laissée intacte, la toxicité étant mesurée avec des outils standards du domaine. Dans l'un de leurs exemples, ils ont trafiqué une image de signalisation routière qui a permis au modèle ensuite d'expliquer OKLM comment ignorer les règles de circulation et éviter les PV.

Les chercheurs ont testé l'attaque sur deux modèles vision-langage open source, BLIP-2 et MiniGPT-4. GPT-4V, Gemini et les autres gros modèles fermés, eux, n'ont pas été testés dans l'étude. Donc non, contrairement à ce que j'ai pu lire par ci et par là, ce n'est pas une faille prouvée dans ChatGPT ou peu importe l'assistant IA que vous utilisez tous les jours.

Et tromper une IA avec une image bricolée, ça existe depuis une bonne dizaine d'années. Mais la nouveauté de JaiLIP, c'est surtout sa recette d'optimisation. En jouant sur les deux pertes à la fois, l'image reste plus discrète à l'œil tout en se montrant un cran plus efficace que les bidouilles précédentes.

Et ce genre de détournement nous concerne tous parce que des modèles qui regardent des images, il y en a partout maintenant. Les agents IA qui bossent à partir de captures d'écran, les assistants à qui vous balancez vos photos, sans oublier la modération automatique qui trie les images avant publication. À cause de ça, l'image est dorénavant un canal d'attaque, exactement comme l'était déjà le texte...

On l'a vu avec le son inaudible qui pirate les assistants vocaux , on l'a vu avec les IA qu'on manipule sans qu'elles s'en aperçoivent , et c'est toujours la même logique qui revient. Ce n'est pas parce qu'en tant qu'humain, nous ne percevons rien, que l'IA elle n'est pas capable de capter le message 5/5.

Le cousin de cette attaque, côté perception, c'est par exemple le sticker qui trompe une voiture autonome . Et côté parade, nos chercheurs esquissent une piste légère : virer au hasard 10 à 30% des mots passés en entrée, histoire de casser l'attaque sans réentraîner le modèle.

Prometteur d'après eux, mais c'est pas encore une solution blindée. Pour le reste, leurs conseils tiennent du bon sens : Ne passez pas d'infos sensibles en image à un modèle, limitez qui peut envoyer des images à vos systèmes, et auditez sérieusement la sécurité avant de mettre un VLM en prod.

C'est pas le graal mais c'est mieux que rien. Bref méfiez vous des images que vous donnez à vos IA. On ne sait jamais.

Source : le papier JaiLIP sur arXiv

Monter une vraie IA à la maison, c'est vite une galère. Vous achetez une super machine puis vous collez dessus toute votre liste au père Noël (Chat local, reco vocale, génération d'image, RAG et compagnie) et vous voilà à empiler des dockers à n'en plus finir. Eh bien Light Heart Labs en a eu marre de ces bricolages et nous a pondu Dream Server, un outil qui câble tout ce petit monde à votre place !

Une seule commande et c'est parti mon kiki (Linux et macOS) :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Light-Heart-Labs/DreamServer/main/dream-server/get-dream-server.sh | bash

Ou Windows :

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
git clone https://github.com/Light-Heart-Labs/DreamServer.git
cd DreamServer
.install.ps1

Ça va lancer le script qui va ensuite tout paramétrer tout seul et choisir le modèle d'IA qui collera le plus à votre matériel, et cela que vous ayez une RTX 4090, un Mac M4 avec mémoire unifiée ou encore une puce AMD Strix Halo voire un vieux PC sans GPU.

Edit : un lecteur m'a remonté un piège si vous êtes sous Linux configuré en français (ou n'importe quelle locale qui écrit les décimales avec une virgule). Le script génère tout seul les valeurs de votre fichier .env en suivant le format de nombres de votre système, et il vous colle des 16,0 au lieu de 16.0. Du coup l'install se vautre avec une erreur dans le genre COMFYUI_CPU_LIMIT: expected number, got '16,0'. La parade, confirmée par un des auteurs, c'est de relancer l'installeur en forçant la locale C (celle qui met des points à la place des virgules) :

LC_ALL=C ./install.sh

Ensuite, pendant que le LLM se télécharge à fond les ballons, un autre petit modèle de 1,5 milliards de paramètres en backup afin que vous puissiez quand même "discuter" avec votre Dreamserver.

Le rôle de Dreamserver c'est donc juste de prendre toutes les briques de l'IA pour vous en faire un truc clé en main. Open WebUI pour le chat, llama-server pour l'inférence, Whisper et Kokoro pour la voix, ComfyUI pour les images, Qdrant pour le RAG, SearXNG pour la recherche web sans mouchard, et bien sûr n8n pour brancher tout ça à vos automatisations.

Et une fois que c'est en route, suffit de lancer la commande dream et là vous pourrez tout faire.

Par exemple dream status pour visualiser l'état des services et du GPU, dream model swap T3 pour changer de "palier" sur votre matos, dream enable n8n pour activer une extension ou encore dream mode hybrid pour avoir de l'inférence en local avec possibilité de basculer sur une IA dans le cloud via une API.

Dreamserver reste un orchestrateur, et pas un moteur IA magique, donc si vous adorez tout assembler vous-même, vous n'avez clairement pas besoin de ça. Par contre, si vous vous en foutez, et que vous voulez juste votre IA qui tourne ce soir, ça vous fera gagner des heures de bidouille.

Faut dire qu'à mesure que l'IA devient une infrastructure de base, dépendre à 100% d'un abonnement cloud qui peut tripler ses tarifs ou couper votre accès du jour au lendemain, ça craint un peu. Donc je pense qu'on est tous bien contents d'avoir des solutions clé en main comme celle-ci.

Si ça vous tente, c'est sur le dépôt de Dream Server .

Voici une news concernant l'intelligence artificielle, qui je pense devrait vous plaire si vous vous intéressez à la robotique. Alibaba qu'on ne présente plus, vient de sortir sa Qwen-Robot Suite, 3 modèles IA signés Tongyi Lab (les gens derrière Qwen ) imaginé pour donner un corps à l'IA. Parce qu'une machine capable de décrire votre cuisine au millimètre près mais complétement infoutue d'y attraper une tasse, voilà un peu ce qu'on a en robotique en ce moment...

Car "comprendre" le monde, ça les modèles savent faire. Mais agir dedans, c'est une autre paire de manches. Cette Qwen-Robot Suite découpe donc ça en trois briques, RobotNav pour se déplacer, RobotManip pour saisir des objets, et RobotWorld qui joue les boules de cristal en prédisant ce qui va se passer avant même que le robot ne bouge. Et si vous voulez expérimenter tout ça tout de suite, sans mettre les mains dans le cambouis, y'a même une démo Chat2Robot , où vous tapez une instruction dans votre navigateur et un bras robotique l'exécute en direct !

Mais le plus parlant dans leurs démos, c'est ce chien-robot Unitree Go2 ( bourré de failles de sécu, qui balance toutes vos données en chine ) qui, une fois lâché chez vous avec sa seule petite caméra bas de gamme, peut se balader dans toute la maison pour vous rendre tout un tas de services. Sauf qu'ici il opère dans des lieux qu'il n'a jamais vus, en suivant vos consignes vocales de pièce en pièce, et il peut même refaire tout le trajet à l'envers sur commande. C'est en tout cas, assez cool de voir ces world models enfin capables d'apprendre à résoudre des problèmes auxquels il n'a encore jamais été confronté.

L'astuce, c'est d'entraîner un seul modèle sur les données de plein de robots différents d'un coup, au lieu de repartir de zéro pour chaque machine. Du coup un geste appris sur un bras X se transfère direct sur un autre bras Y, et chaque robot profite ainsi, en quelque sorte, de l'expérience accumulée par tous les congénères du lot. Et tout ça a été nourri avec plus de 38 000 heures de données, uniquement en l'open-source, dont des vidéos de gens filmés en train de faire des trucs, et adapté pour que la machine puisse apprendre en regardant faire des humains .