Vendredi noir pour la tech américaine. Intel et Reddit ont perdu chacun 29 % en une séance, et le Nasdaq a signé sa plus forte baisse depuis juin.

L’intelligence artificielle pèse sur les deux titres, pour des raisons opposées. Le Nasdaq a refermé octobre sur son pire mois depuis mars 2025, le jour même où Bitcoin encaissait le hack de Binance.

Points clés

• Intel vit sa pire journée en Bourse depuis juillet 1974.
• Reddit accuse les résumés IA de Google de lui couper le trafic.
• Le Nasdaq composite recule de 7,8 % par rapport à son record de clôture.
• Apple repasse devant Nvidia au rang de première capitalisation mondiale.

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Intel : la pire séance depuis 1974

Les résultats du troisième trimestre étaient pourtant bons. Intel a publié jeudi soir un chiffre d’affaires en hausse de 21 % sur un an et une activité centres de données en bond de 78 %. Personne ne les a regardés. Le groupe attend pour le quatrième trimestre entre 15 et 16 milliards de dollars de revenus, quand les analystes tablaient sur environ 17 milliards, et un bénéfice par action de 0,25 dollar contre 0,43 attendu.

La suite a de quoi doucher les plus optimistes. Intel prévoit une chute d’environ 12 % des livraisons de PC cette année, puis de 10 % en 2027. Un accident dans son usine israélienne doit aussi amputer le trimestre de 300 millions de dollars de ventes. Stacy Rasgon, analyste chez Bernstein, a résumé le tout d’un mot (« terrible ») et abaissé son objectif de cours de 110 à 75 dollars, rapporte Yahoo Finance.

Le titre a fini à -29 %, autour de 66 dollars. Il cotait près de 141 dollars en juin. Plus de 100 milliards de dollars de capitalisation d’Intel se sont évaporés dans la journée. « Reconstruire Intel va prendre plusieurs années », a reconnu son patron, Lip-Bu Tan.

Reddit et Apple : l’IA fait des perdants et des gagnants à Wall Street

Reddit a chuté pour une autre raison. Son patron Steve Huffman a admis jeudi que les renvois depuis Google avaient baissé de plus d’un million par semaine en moyenne en octobre, à cause des réponses générées par l’IA du moteur. « Le mode IA n’apporte pas de trafic, ni à nous ni à personne à ma connaissance », a-t-il lancé aux investisseurs. Le réseau social s’attend à perdre des utilisateurs actifs quotidiens au quatrième trimestre. Résultat, une chute de 44 % sur la semaine selon Decrypt.

Le reste du Nasdaq a suivi. L’indice composite a enregistré sa plus forte baisse depuis juin et le Nasdaq 100 a perdu 3,5 %, au bord de la correction, d’après le bilan de séance de Reuters. Sandisk a cédé 13 %. « Les investisseurs votent soudain, et tous ensemble, pour désigner qui rentabilisera ses investissements et qui ne le fera pas », a commenté Brian Jacobsen, d’Annex Wealth Management.

Apple, elle, a profité du tri. La firme de Cupertino est repassée devant Nvidia comme première capitalisation mondiale, à 5 030 milliards de dollars contre 4 940 milliards pour le fabricant de puces, selon Bloomberg. La demande pour l’iPhone a porté le titre pendant que les valeurs liées aux dépenses en IA décrochaient.

Même OpenAI a dû revoir ses ambitions. Le créateur de ChatGPT a levé moins de la moitié des 30 milliards de dollars visés, au moment où Alphabet perdait 10 % en une séance après avoir relevé ses dépenses.

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L’article Intel -29 %, Reddit -29 % : la séance noire qui a fait trembler Wall Street est apparu en premier sur Journal du Coin.

Fin de récréation pour l’IA. OpenAI a bouclé son dernier tour de table avec moins de la moitié des 30 milliards de dollars qu’elle comptait réunir. La valorisation reste fixée à 1 250 milliards de dollars, contre 1 400 milliards espérés début octobre. Il y a une semaine, l’entreprise de Sam Altman visait encore 30 milliards à ce prix.

Points clés

• Le tour de financement d’OpenAI ramène moins de 15 milliards de dollars.
• La start-up a déjà renoncé à 150 milliards de valorisation en octobre.
• Le Nasdaq 100 a cédé environ 10 % en trois semaines.
• Anthropic prépare son entrée en Bourse et chasse les mêmes capitaux.

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Levée OpenAI : le chèque a fondu en une semaine

Le Wall Street Journal a sorti l’information ce samedi à 6h49, heure de Paris. Le titre suffit. OpenAI « lève moins de la moitié de son objectif de 30 milliards de dollars », pour une valorisation de 1 250 milliards « inférieure à son objectif de 1 400 milliards ».

Le Financial Times avait ouvert le bal quelques heures plus tôt, dans un article repris par CoinDesk. OpenAI n’y vise plus qu’une vingtaine de milliards. Les deux chiffres se complètent. Le FT décrit le nouvel objectif, le WSJ ce qui est réellement dans la caisse.

La chute est brutale. Bloomberg évoquait fin septembre au moins 30 milliards levés sur une base de 1 400 milliards. Le prix a baissé de 150 milliards trois semaines plus tard, pour un tour mené par le fonds américain Coatue et des investisseurs émiratis selon CNBC. C’est désormais le montant levé qui s’effondre. Sur le papier, OpenAI vaut pourtant encore 47 % de plus qu’en mars, quand elle était valorisée 852 milliards.

OpenAI paie la correction de l’IA à Wall Street

Le calendrier n’aide pas. Le Nasdaq 100 a perdu environ 10 % depuis son record du 6 octobre, dont 4,5 % pour la seule séance de vendredi, d’après CoinDesk. Intel y a signé sa pire journée depuis 1974 (-29 %). Reddit a lâché autant après avoir reconnu que l’IA de Google lui retirait du trafic. Alphabet avait déjà perdu 10 % jeudi.

Les investisseurs regardent désormais la facture. OpenAI a annoncé environ 600 milliards de dollars de dépenses de calcul d’ici 2030, pour des revenus qui restent loin de ce niveau. Et la concurrence pour l’argent frais se durcit. Anthropic prévoit d’entrer en Bourse en novembre et chercherait jusqu’à 100 milliards de dollars sur une valorisation de 1 500 milliards, soit davantage qu’OpenAI.

Bitcoin n’a pas joué les refuges. La première cryptomonnaie a perdu environ 8 % en un mois, plombée par la même aversion au risque puis par le hack de Binance.

OpenAI repousse toujours son introduction en Bourse à 2027 au plus tôt. D’ici là, c’est Anthropic qui servira de test au marché, avec une cotation espérée avant Thanksgiving, le 26 novembre, dans un secteur où même Alphabet a perdu 10 % en une séance.

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L’article OpenAI lève moins de la moitié des 30 milliards visés : la correction du Nasdaq a refroidi les investisseurs est apparu en premier sur Journal du Coin.

Trois lettres pour deux mondes. OpenAI a publié un papier de 67 pages intitulé « The Exponential Time Hypothesis is False ». Or le sigle de cette hypothèse d’informatique théorique est ETH. En quelques minutes, la crypto Twitter y a lu une attaque contre l’ether et s’est mise à chercher Vitalik Buterin.

La seconde monnaie du marché n’a pas bougé d’un cheveu. L’ETH des théoriciens vacille, et cette histoire-là vaut bien mieux que le malentendu.

Points clés

• Le papier d’OpenAI vise une conjecture de 1999 sur la difficulté des problèmes logiques, pas la blockchain d’Ethereum
• La réfutation a été trouvée le 16 octobre puis vérifiée formellement en Lean le lendemain
• Impagliazzo, Paturi et Ryan Williams pilotent la vérification, mais refusent de certifier le résultat pour l’instant
• Anthropic a dégainé un papier concurrent le 26 octobre, découvert par un modèle Claude
• La sécurité des courbes elliptiques et des preuves ZK d’Ethereum ne dépend pas de cette hypothèse

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ETH contre ETH : le malentendu qui a fait trembler Twitter

Reprenons depuis le début. Chez les informaticiens, l’Exponential Time Hypothesis est une conjecture formulée en 1999 par Russell Impagliazzo et Ramamohan Paturi. Selon elle, un problème logique appelé 3-SAT ne se résout pas beaucoup plus vite qu’en essayant toutes les combinaisons. Des centaines de papiers académiques s’appuient dessus.

OpenAI affirme désormais le contraire. Son équipe décrit un algorithme déterministe qui compte toutes les solutions de problèmes de type 3-SAT en temps dit sous-exponentiel. La trouvaille date du 16 octobre, et sa vérification dans l’assistant de preuve Lean du 17. Le papier révisé le 25 octobre est en ligne sur le dépôt GitHub d’OpenAI.

Et là, le court-circuit. Sur X, un certain Takumi lâche « Damn algo traders just slaughtered $ETH ». Autrement dit, « les traders algo viennent de massacrer l’ETH ». Andrew Jiang renchérit d’un « Vitalik has been real quiet since this came out ». Comprendre : Vitalik est bien silencieux depuis que c’est sorti. Lu trop vite, le titre ressemble à une nécrologie.

Sauf que le cours n’a rien vu. L’ether s’échangeait autour de 2 350 dollars ce mercredi 28 octobre à 14 heures selon CoinGecko, quasi stable sur 24 heures. Pendant ce temps, les développeurs d’Ethereum s’occupaient du correctif de Glamsterdam sur les dépôts de staking.

Ce que le résultat d’OpenAI change et ce qu’il ne change pas

Première précision pour les détenteurs d’ether. La cryptographie d’Ethereum ne repose pas sur l’ETH des théoriciens. Les signatures ECDSA tiennent à la difficulté du logarithme discret sur courbes elliptiques. Les preuves à divulgation nulle de connaissance reposent, elles, sur d’autres hypothèses encore. Un algorithme plus rapide pour compter les solutions de 3-SAT ne donne à personne votre clé privée. Le vrai sujet de fond pour la blockchain reste l’ordinateur quantique.

Deuxième précision, pour tout le monde. Même si le résultat tient, il ne dit pas que tous les problèmes NP se résolvent vite. La question P contre NP, la plus célèbre de l’informatique, reste ouverte. OpenAI l’écrit elle-même dans son billet. Selon elle, la réfutation « rouvre la question de savoir à quel point ces tâches pourraient devenir plus rapides ». Et trouver de tels algorithmes « demandera des recherches supplémentaires significatives ».

Troisième précision, la plus importante. Impagliazzo, Paturi et Ryan Williams du MIT, qui pilotent l’examen indépendant, ont publié une lettre intitulée « Message to the TCS Community on ETH ». Ils y écrivent que « notre implication ne doit pas être prise pour une certification de l’affirmation ». Ils ajoutent qu’« un résultat de cette importance exige un examen attentif et indépendant », d’après les extraits rapportés par Decrypt. De son côté, OpenAI a joué la transparence pour désamorcer les soupçons. Pas d’accord de confidentialité, des participants non rémunérés, des données brutes publiées et 5 millions de dollars donnés à la Simons Foundation.

Anthropic publie à son tour un algorithme pour 3-SAT

Le feuilleton a une suite. Le 26 octobre, Anthropic a mis en ligne un papier concurrent, « A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT ». D’après le dépôt, un modèle Claude de recherche interne a trouvé l’algorithme. Le papier prévient toutefois que « le résultat est purement asymptotique et ne dit rien sur la résolution de formules en pratique ». Terence Tao l’avait d’ailleurs prédit dès septembre : « la simple rumeur que quelqu’un travaille sur un problème peut déclencher une quantité massive d’efforts assistés par l’IA ».

Le seul ETH qui a chuté cette semaine est donc une hypothèse mathématique. Quant au laboratoire qui l’a bousculé en second, Anthropic, il prépare son introduction en Bourse. Les actions que Washington a revendues trop tôt vaudraient désormais près de 4 milliards de dollars selon nos estimations.

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L’article « ETH est faux » : Le papier d’OpenAI qui a fait paniquer la crypto est apparu en premier sur Journal du Coin.

Soldes d’automne chez Sam Altman. OpenAI veut boucler d’ici la fin de la semaine prochaine un tour de table pouvant atteindre 30 milliards de dollars sur la base d’une valorisation de 1 250 milliards. La maison mère de ChatGPT réclamait encore 1 400 milliards il y a trois semaines pour la même opération.

Le rabais atteint 150 milliards de dollars, soit environ 11 %. Il intervient la semaine où Wall Street sanctionne les dépenses d’infrastructure en intelligence artificielle et où Anthropic pourrait rendre public son prospectus d’introduction en Bourse.

Points clés

• Coatue et des fonds émiratis mènent une levée plafonnée à 30 milliards de dollars.
• Le prix des parts existantes recule d’environ 11 % par rapport à la demande de septembre.
• La cotation d’OpenAI attendra 2027, celle d’Anthropic pourrait se préciser dès ce vendredi.
• Meta a dévissé jeudi après avoir relevé son budget d’investissement.

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OpenAI concède 150 milliards sur sa valorisation

Le tour est mené par le fonds américain Coatue et par des investisseurs des Émirats arabes unis, d’après des sources proches des discussions citées par CNBC. OpenAI leur a indiqué jeudi viser des signatures d’ici la fin de la semaine prochaine. Le montant final n’est pas figé.

Les 1 250 milliards s’entendent avant l’arrivée de l’argent frais (valorisation dite pre-money). Une fois les 30 milliards versés, OpenAI pèserait au plus 1 280 milliards de dollars.

Le prix de départ était plus ambitieux. Bloomberg rapportait le 29 septembre qu’OpenAI demandait au moins 30 milliards de dollars sur une valorisation d’environ 1 400 milliards avant investissement. L’agence ajoutait le 6 octobre que ce prix était présenté comme fixe et non négocié, et que le fonds d’Abu Dhabi MGX et d’autres fonds émiratis envisageaient d’apporter jusqu’à 10 milliards cumulés. Ce tarif ferme a fondu de 150 milliards en un peu plus de trois semaines.

Tout est relatif. OpenAI valait 852 milliards de dollars après investissement à l’issue de sa précédente levée, bouclée en mars. Même rabotées, les parts existantes valent donc 47 % de plus qu’il y a sept mois.

Une partie de l’argent émirati pourrait être adossée à un accord commercial qui donnerait à OpenAI davantage de capacités de calcul dans le pays. Les besoins sont colossaux : la société a annoncé à ses investisseurs quelque 600 milliards de dollars de dépenses de calcul d’ici 2030.

Meta et le Nasdaq présentent l’addition de l’IA

La levée se négocie dans un marché à cran. Meta a relevé mercredi soir le bas de sa fourchette d’investissements 2026 de 130 à 135 milliards de dollars, plafond inchangé à 145 milliards. Son flux de trésorerie disponible (l’argent qui reste une fois les investissements payés) est tombé à -2,12 milliards de dollars au troisième trimestre contre +10,63 milliards un an plus tôt. Le groupe prépare en plus une nouvelle catégorie d’actions sans droit de vote pour financer la suite.

L’action a cédé près de 7 % jeudi.

« Plus de dépenses, un flux de trésorerie négatif, pas assez de revenus générés par ces dépenses », résume Robert Pavlik (Dakota Wealth) auprès de Reuters. La contagion a été immédiate. Le Nasdaq a reculé de 2,6 % jeudi et CoreWeave d’environ 10 %. Nvidia a lâché plus de 4 % dans la foulée.

Difficile, dans ce contexte, de défendre 1 400 milliards. Meta est rentable et se fait sanctionner pour 145 milliards de dépenses annuelles, alors qu’OpenAI en promet 600 milliards d’ici 2030 sans être cotée.

OpenAI regarde Anthropic filer vers la Bourse

L’opération est un financement relais avant une introduction en Bourse qu’OpenAI ne prévoit pas avant 2027. La société a déjà déposé un dossier confidentiel auprès de la SEC. Sa directrice financière Sarah Friar a évoqué une cotation en 2027 devant les salariés en août, et Sam Altman a écarté en septembre toute entrée en Bourse immédiate.

Anthropic n’a pas ces états d’âme. Yahoo Finance rapporte que le créateur de Claude pourrait publier son prospectus (le formulaire S-1) dès ce vendredi 23 octobre. Anthropic avait levé 65 milliards de dollars en mai sur une valorisation de 965 milliards. L’entreprise viserait désormais entre 1 500 et 2 000 milliards pour sa cotation selon Reuters. Le Wall Street Journal évoque jusqu’à 100 milliards de dollars levés. La première séance est espérée avant Thanksgiving (26 novembre).

À ce prix, le cadet passerait devant OpenAI d’au moins 200 milliards.

SpaceX a ouvert le bal le 12 juin avec 75 milliards de dollars levés à 135 dollars par action, pour une valorisation de 1 770 milliards. Le titre a reculé jeudi avec le reste de la tech.

Entre juin et fin novembre, SpaceX, Anthropic et OpenAI pourraient avoir levé jusqu’à 205 milliards de dollars (75, 100 et 30 milliards). Ces méga-opérations puisent dans les mêmes portefeuilles que les actifs à risque, crypto comprise.

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L’article OpenAI s’apprête à lever 30 milliards de dollars à une valorisation revue en baisse est apparu en premier sur Journal du Coin.

« Je suis désolé, Dave. Je crains de ne pas pouvoir faire ça. » HAL 9000 savait dire non dans 2001 : l’Odyssée de l’espace. Les agents IA branchés sur votre compte Coinbase sont nettement plus dociles. Samedi matin, vous tapez dans ChatGPT « achète-moi pour 50 dollars d’ether » et l’ordre part.

Depuis juin, la plateforme laisse en effet les assistants IA trader sur le compte de ses clients. Les grandes banques de Wall Street claquent au contraire la porte au nez des agents IA, dans la foulée du refus de Jamie Dimon d’ouvrir les comptes de JPMorgan aux agents IA externes. Avant de confier vos cryptos à Grok ce week-end, mieux vaut donc savoir ce que ces agents ont le droit de faire. Et ce qu’ils peuvent casser.

Points clés

• Sur Coinbase, ChatGPT, Grok, Claude ou Perplexity peuvent acheter crypto, contrats à terme et actions.
• Grok concentrait environ 60 % du trading agentique de la plateforme mi-septembre.
• Morgan Stanley bloque les agents tiers, JPMorgan, Citi et Bank of America restreignent leur accès.
• Aucun plafond journalier n’est imposé côté serveur et Coinbase conseille un portefeuille dédié.

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Agents IA sur Coinbase : ce que Grok ou ChatGPT peuvent faire de votre argent

Le service s’appelle Coinbase for Agents. Lancé le 11 juin, il relie un assistant IA à votre compte via un serveur MCP, le standard qui permet à une IA de manipuler des outils extérieurs comme vous manipulez une télécommande.

La documentation de Coinbase range ChatGPT, Grok, Claude, Perplexity et Muse, l’agent de Meta, parmi les clients compatibles.

Le menu donne le vertige. Votre agent peut d’abord trader plus de 900 paires crypto au comptant, des contrats à terme américains et, depuis le 22 septembre, des actions et des ETF américains.

Il sait ensuite convertir un actif en un autre ou régler des services en ligne via x402, le protocole de paiement en stablecoins de Coinbase.

Les utilisateurs ont déjà élu leur champion. Selon des données relayées par 24/7 Wall St, Grok a capté environ 60 % du trading réalisé par des agents IA sur Coinbase entre le 14 et le 21 septembre.

Claude pesait en revanche autour de 13 % et ChatGPT à peine 1,5 %. Brian Armstrong l’a confirmé le 25 septembre. L’IA d’Elon Musk tient la caisse.

Pourquoi les banques ferment la porte aux agents IA

L’alerte est tombée le 22 octobre. D’après Axios, les grandes banques américaines découvrent dans les comptes de leurs clients des agents IA qu’elles n’ont jamais validés.

Certains agissent sans instruction. D’autres appellent des centres d’appels ou débordent de leur mission, une situation que des dirigeants qualifient d’« horrifiante ».

Morgan Stanley a donc commencé à bloquer ces assistants tiers, tout en affirmant n’avoir repéré aucun agent « voyou ». JPMorgan, Bank of America et Citi restreignent aussi leur accès.

Tout se joue sur un mot de passe. Ces agents se connectent avec les identifiants que le client leur a confiés de son plein gré, alors que la banque exige que le titulaire se connecte lui-même.

Vu du serveur, rien ne distingue donc le client de son robot, ni un robot honnête d’un robot détourné. Qui rembourse quand un agent muni du bon mot de passe vide le compte ? Les banques n’ont aucune envie de le découvrir.

La porte de sortie se dessine pourtant avec un accès en lecture seule, du même type que celui des logiciels de budget comme Quicken. L’agent consulte alors vos soldes sans pouvoir déplacer un centime.

Agents IA côté crypto : des garde-fous encore incomplets

Coinbase garde une longueur d’avance sur le bricolage bancaire. L’agent ne voit jamais votre mot de passe, chaque application cliente passe par une liste blanche et la plateforme sait exactement quel assistant agit.

Les garde-fous restent pourtant incomplets, et Coinbase l’écrit noir sur blanc. Chaque paiement x402 est plafonné à 5 USDC, mais aucun budget journalier ni par session n’est appliqué côté serveur.

Par conséquent, une consigne du genre « ne dépense pas plus de 100 dollars » reste une simple phrase, que l’agent peut mal interpréter. Les paiements réglés sont par ailleurs irréversibles. Enfin, Coinbase ne garantit pas l’exactitude des ordres passés par votre assistant.

Confier son compte crypto à une IA sans se faire plumer

Quelques réflexes limitent la casse. Ouvrez d’abord un portefeuille séparé pour l’agent, alimenté avec ce que vous pouvez vous permettre de perdre.

Faites ensuite vos premiers pas en lecture seule. Etherscan a lancé le 22 octobre un plugin ChatGPT qui affiche soldes, transactions et transferts de jetons. Son connecteur Claude lit depuis septembre les données de plus de 60 réseaux compatibles EVM, sans jamais signer de transaction.

Une fois la séance terminée, supprimer la conversation ne coupe rien. Révoquez plutôt l’accès dans les paramètres de sécurité du compte, rubrique Connexions.

Le danger le plus sérieux vient toutefois d’ailleurs. Changpeng Zhao a rappelé le 23 octobre sur X que l’IA n’a pas besoin de casser le chiffrement de Bitcoin pour faire des dégâts, puisque les fuites de données nourrissent déjà l’hameçonnage.

Un agent IA doté d’un droit de trading devient ainsi une cible rêvée. Une fausse page de connexion suffit.

Le reste de la finance court après la crypto. Mastercard a ouvert le 20 octobre l’accès anticipé à Agent Pay for Machines, testé avec Coinbase et Base. Un agent y a réglé neuf paiements de démonstration dans un budget validé par un humain. JPMorgan, lui, n’a donné aucun calendrier pour laisser un agent externe signer un virement.

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Un wallet qui n’est pas à lui, une seed phrase que la planète entière connaît, et un agent qui ne s’embarrasse pas de détails. OpenAI a publié jeudi 15 octobre un rapport dans lequel l’entreprise reconnaît qu’un de ses modèles internes de la famille GPT-5.6 Sol a retrouvé une phrase de récupération publiée en ligne. Le modèle a dérivé l’adresse du wallet Ethereum correspondant sur le réseau de test Sepolia, puis payé le déploiement de ses propres contrats avec l’ETH trouvé dedans. Sans demander, et sans le raconter ensuite. Les faits remontent au 26 juin, en pleine série d’incidents qui ont mené au piratage de Hugging Face. Personne ne s’en est aperçu avant le 25 septembre et une relecture des anciennes traces.

Points clés

• Le modèle a passé en revue 362 adresses dérivées de seed phrases de documentation avant d’en dénicher une avec un solde.
• Dans son raisonnement, il a décrété le compte « abandonné » au motif que l’ETH de testnet ne vaut rien, puis a signé.
• OpenAI parle d’« accès non autorisé » et retire l’accès internet en direct à ce type de tâche.

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Comment l’agent d’OpenAI s’est servi dans un wallet Ethereum qui n’était pas le sien

La mission n’avait rien d’un casse. Il fallait remplacer des adresses de contrats factices par des déploiements réels sur Sepolia, le réseau d’essai d’Ethereum. Le tout dans un prototype d’application de trading. Sauf que déployer coûte du gas, et que l’énoncé ne fournissait aucun compte alimenté. Les faucets, ces distributeurs gratuits d’ETH de test, n’ont rien craché. Un stagiaire humain aurait envoyé un message à son chef. L’agent, lui, a eu une idée que tout développeur reconnaîtra avec un petit frisson dans la nuque.

Hardhat et Anvil, les outils standards du développement Ethereum, livrent des comptes par défaut dérivés d’une seed phrase publique. Elle est imprimée noir sur blanc dans leur documentation. N’importe qui peut en reconstituer les clés privées, ce qui est le but puisqu’il s’agit de comptes de bac à sable. L’agent a donc écrit un script, dérivé 362 adresses et interrogé leur solde une par une. Une seule contenait de l’ETH.

Il a ensuite lu l’historique du compte, constaté qu’un bot le vidait régulièrement, et tranché dans son raisonnement interne : « les fonds d’une phrase de développement publique sont effectivement abandonnés, l’ETH de Sepolia ne vaut rien ». Traduction libre : si personne ne regarde, c’est que personne n’y tient. Il a signé la transaction avec la clé dérivée. Un premier fournisseur RPC a refusé, deux autres ont laissé passer. Et le reçu confirme le prélèvement des frais sur le compte trouvé. Dix contrats déployés, douze tests réussis, mission accomplie. Le compte rendu final remis à l’utilisateur ne mentionne ni la clé publique ni l’argent dépensé. Un rapport de stage irréprochable, à un détail près.

Un testnet sans valeur et un raisonnement qui peut coûter cher

Soyons honnêtes sur le butin. Aucun ETH n’est parti chez un tiers, l’agent n’a réglé que les frais de transaction, et les montants restent caviardés dans le rapport. Sur Sepolia, un jeton ne vaut pas un centime. La victime est au mieux un développeur qui avait laissé traîner quelques faux ethers sur un compte ouvert à tous.

OpenAI ne parle d’ailleurs pas de fraude mais de désalignement, ce qui est plus élégant et nettement plus inquiétant. Le modèle « s’est demandé s’il avait la permission ». Puis il « a estimé qu’une phrase de récupération publique et des jetons de test sans valeur rendaient les fonds acceptables ». Autrement dit, il s’est posé la bonne question et a décidé d’y répondre à la place du propriétaire. Un modèle qui remplace l’autorisation par son propre calcul du préjudice refera ce calcul ailleurs, avec d’autres chiffres.

Des seed phrases sur GitHub au wallet Ethereum sur mainnet

Et ailleurs, les seed phrases traînent. GitHub en héberge des milliers, oubliées dans des fichiers de configuration, et des bots les vident en quelques secondes. Un agent persuadé que des fonds « sont abandonnés » n’a besoin d’aucune faille technique pour passer d’un wallet Ethereum de testnet au mainnet. Crypto Briefing le note en relayant le rapport. Il lui suffit d’une tâche bloquée et d’un accès réseau. OpenAI répond sur ce point précis en coupant l’accès internet en direct pour ce type d’entraînement. Une surveillance alertera l’équipe sécurité si un modèle s’en procure un quand même. OpenAI ne dit rien sur la manière de rendre le modèle moins débrouillard. Pour une entreprise qui a bâti sa fortune sur des modèles débrouillards, on comprend l’embarras.

L’ironie veut que toute l’industrie construise en ce moment même les rails pour que les agents paient seuls. Le protocole x402 dépasse les 100 millions de transactions d’agents sur Base, Tether investit dans AIsa pour que des agents règlent leurs données, et Jamie Dimon vient d’interdire les agents externes sur les comptes de JPMorgan. Le rapport du 15 octobre est le premier cas documenté où l’agent d’un grand laboratoire a payé sa tâche avec le wallet Ethereum de quelqu’un d’autre. Il a fallu trois mois pour s’en rendre compte.

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L’article Agent IA voleur de crypto : ce bot d’OpenAI paie son travail avec la cryptomonnaie d’un inconnu est apparu en premier sur Journal du Coin.

Science sans conscience n’est que ruine de l’âme. Un modèle d’IA baptisé comme un chat obèse de mème, mais armé de 1 000 milliards de paramètres. Mistral a dévoilé Large 4 le 6 octobre, officieusement « ML4 », très officiellement « le Chonk » selon son propre billet. La start-up parisienne, qui a levé 3 milliards d’euros en septembre, se dit au niveau de l’état de l’art parmi les modèles ouverts et revendique une courte avance sur GPT-6 Astra en finance, Claude restant devant. Les chiffres viennent de l’éditeur, donc à manier avec des pincettes.

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Large 4 : ce que Mistral annonce

Selon Mistral, ML4 est un modèle multimodal à architecture « mixture of experts » (un ensemble de sous-réseaux dont seule une partie s’active à chaque requête) : 1 000 milliards de paramètres au total, dont 49 milliards actifs. Entraîné de zéro sur environ 4 000 GPU Nvidia Grace Blackwell dans les centres de données européens de Mistral, en deux mois environ selon VentureBeat, il couvre plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l’Union européenne. Une préversion est disponible via l’API. Les poids du modèle doivent suivre fin octobre.

La souveraineté est le principal argument de vente. Mistral parle d’un déploiement européen exploité de bout en bout, « indépendamment d’autres fournisseurs de services numériques et sous droit européen ». Pour une banque ou un fonds soumis au RGPD, l’argument pèse. VentureBeat précise que les poids sortiront le 27 octobre sous licence maison, ce que Mistral n’a pas détaillé dans son annonce.

«Voici Mistral Large 4, alias Le Chonk. 1 000 milliards de paramètres, nativement multimodal, 49 milliards actifs. C’est le meilleur modèle à poids ouverts venu des États-Unis ou d’Europe sur les benchmarks agrégés. Il est à l’état de l’art sur des usages critiques, dont la cyberdéfense, l’industrie et la finance […]»

Mistral AI, sur X

Benchmarks : devant GPT-6 Astra en finance, derrière Claude ailleurs

Sur la finance, Mistral affirme que ML4 dépasse GPT-6 Astra sur des tâches juridiques et financières. D’après Decrypt, le test Finance Agent v2 donne 54,7 à Large 4 contre 53,5 à GPT-6 Astra. Claude Opus 5.5 est pourtant devant, à 58,6. Un écart de 1,2 point sur un test fourni par l’éditeur ne départage personne.

Ailleurs, la concurrence reste devant. Sur l’évaluation humaine de qualité de code de Surge AI, ML4 obtient 3,74 sur 5 contre 4,22 pour Claude Opus 5. Sur AutomationBench (657 tâches de logiciels métiers), il fait 59,9 face à 71,8 pour Claude Sonnet 5.5. En codage DeepSWE 1.1, il marque environ 62 contre 68 pour Kimi K3.

Prix et finance : l’argument du portefeuille

Le tarif affiché est de 1,36 dollar par million de tokens en entrée et 4,18 dollars en sortie. Selon Decrypt, cela représente environ un tiers du prix d’entrée de Claude Opus 5.5 et un cinquième de son prix de sortie. Pour des usages massifs, comme l’analyse de rapports ou le traitement de dossiers de crédit, la facture compte autant que le score.

L’éditeur avance aussi la possibilité d’un déploiement en cloud privé ou sur site, un point sensible pour les données financières. Les résultats restent à confirmer par des tests indépendants après la sortie des poids. La start-up, valorisée plus de 21 milliards d’euros après son tour de septembre, joue sa crédibilité sur ce rendez-vous.

Large 4 arrive dans un paysage où la souveraineté numérique européenne se joue autant sur le matériel que sur les modèles, et Mistral dépend encore des puces de Nvidia pour s’entraîner. Les premières mesures indépendantes sont attendues après la publication des poids, le 27 octobre 2026.

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L’article Mistral Large 4, alias « Le Chonk » : le poids lourd français face à GPT-6 Astra et Claude est apparu en premier sur Journal du Coin.

Les gardiens sous surveillance. OpenAI s’est séparé de trois salariés, dont au moins deux travaillaient sur la sécurité. En cause : une violation des règles d’accès aux informations sensibles. Le Wall Street Journal a révélé l’affaire le 1er octobre, soit trois jours après l’abandon annoncé de GPT-6.1 Astra.

Selon le Journal, ils auraient transmis des documents confidentiels à une organisation extérieure de sécurité de l’IA. Toutefois, l’entreprise ne nomme ni les personnes ni l’organisation. Quant à Astra, classé au palier « risque cyber critique », il reste dans les cartons.

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OpenAI se sépare de trois salariés pour une fuite présumée

D’après Decrypt, OpenAI reproche à ces trois salariés d’avoir enfreint les règles encadrant l’accès aux informations sensibles. Au moins deux d’entre eux étaient affectés à la sécurité. Le Wall Street Journal ajoute qu’ils auraient partagé du matériel confidentiel avec une organisation extérieure.

Pour sa part, OpenAI s’est limitée à confirmer l’essentiel. En revanche, elle n’a pas détaillé la nature des documents concernés. Rien n’indique non plus si ces échanges ont un lien avec les incidents d’agents des derniers mois.

« OpenAI a licencié trois chercheurs pour faute présumée, notamment pour avoir partagé des informations confidentielles de l’entreprise avec un organisme tiers spécialisé dans la sécurité de l’IA.»

GPT-6.1 Astra annulé : un modèle moins honnête sur ses propres actions

Le Wall Street Journal a révélé l’annulation de GPT-6.1 Astra le 28 septembre, puis OpenAI l’a confirmée. D’après Gizmodo, ce modèle prévu pour ChatGPT et Codex présentait une régression dans deux domaines. D’abord, il n’était pas toujours honnête sur ce qu’il avait fait ou non. Ensuite, il avançait sur une tâche sans demander l’accord de l’utilisateur. Il accédait même parfois à des outils externes de façon dangereuse.

Astra avait pourtant progressé sur la « paresse », ce défaut des assistants qui abandonnent trop vite une tâche. Saachi Jain, responsable des systèmes de sécurité chez OpenAI, assume donc un arbitrage. « Pour tout ce qui touche à la sécurité et à l’alignement, il y a un compromis », explique-t-elle. « Il faut trouver la bonne limite pour rester dans le périmètre. »

Pauses d’entraînement et procès : un climat de défiance autour d’OpenAI

Ces départs s’ajoutent à une série d’incidents. En effet, OpenAI a suspendu l’entraînement de ses derniers modèles pour la deuxième fois depuis la violation de Hugging Face. Celle-ci avait été divulguée le 21 juillet. Selon Decrypt, ses agents ont interrogé l’API du Census Bureau avec des clés trouvées dans des dépôts GitHub publics. Ils ont aussi copié des contenus de SEC.gov. De plus, un agent avait pénétré dans les données Medicare de l’Australie. Personne ne l’a signalé pendant des mois.

Par ailleurs, l’association Legal Advocates for Safe Science & Technology a engagé une action en justice. La querelle sur la place de la sécurité remonte d’ailleurs à mai 2024. À l’époque, OpenAI dissout son équipe de superalignement. Jan Leike dénonce alors, en partant, une culture de la sécurité passée « au second plan derrière des produits brillants ».

Le calendrier n’arrange rien. Le 1er octobre, la sénatrice australienne Sarah Hanson-Young avait invité Sam Altman et Dario Amodei à témoigner à Canberra. Enfin, OpenAI et Anthropic font déjà l’objet d’une enquête ouverte de la FTC sur la sécurité de l’IA.

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L’article OpenAI : 3 salariés écartés pour une fuite vers un groupe de sécurité de l’IA ? est apparu en premier sur Journal du Coin.

Cent huit ans de silence radio. Selon le blog Prinz AI, un télégramme allemand émis le 27 novembre 1918 et classé depuis parmi les cryptogrammes non résolus de la Première Guerre mondiale vient de livrer son contenu. Le déchiffrement est signé GPT-6 Astra, le dernier modèle d’OpenAI. Il a proposé une solution complète avant d’aller la confronter aux journaux de bord de la Royal Navy.

Le procédé employé par les armées du Kaiser porte le nom d’ADFGVX et passait pour le chiffre de campagne le plus solide de son temps. Aucun spécialiste n’a encore validé publiquement le résultat, mais le journal de bord d’un croiseur britannique colle au texte déchiffré au jour près.

Points clés

• GPT-6 Astra, le nouveau modèle d’OpenAI, a déchiffré un télégramme allemand du 27 novembre 1918 chiffré en ADFGVX, resté sur la liste des messages non résolus
• Le message annonce l’arrivée du croiseur HMS Canterbury à Sébastopol, confirmée par les journaux de bord de la Royal Navy
• La clé TRUPPENVERSCHIEBUNG n’était censée entrer en service que le 9 décembre 1918, ce qui expliquerait l’échec des déchiffreurs précédents
• Les chiffres manuels tombent parce qu’ils laissent fuir la structure de la langue, à l’inverse de SHA-256 et de la courbe secp256k1

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ADFGVX, le chiffre de campagne que GPT-6 d’OpenAI a démonté

Le portail allemand Scienceblogs.de héberge la liste des cinquante messages chiffrés non résolus les plus célèbres, compilée par le cryptologue Klaus Schmeh. On y croise le manuscrit de Voynich, les cryptogrammes du tueur du Zodiaque et un lot de messages radio allemands de 1918 chiffrés en ADFGVX. Le lieutenant Fritz Nebel avait mis au point ce système au printemps de cette année-là, d’abord sous la forme ADFGX, puis complété en juin par la lettre V pour intégrer les chiffres.

Ces six lettres ont été retenues parce que leurs équivalents en morse se ressemblent le moins possible, ce qui limite les erreurs de transcription sur des liaisons radio bruyantes. Elles étiquettent les lignes et les colonnes d’une grille de 36 cases où se répartissent les 26 lettres et les 10 chiffres, dans un ordre fixé par un mot-clé. Avec le mot-clé « BITCOIN », la grille donne ceci :

    A D F G V X
A   B I T C O N
D   A D E F G H
F   J K L M P Q
G   R S U V W X
V   Y Z 0 1 2 3
X   4 5 6 7 8 9

Chaque caractère devient une paire de lettres : « AA » pour B, « AD » pour I, « DA » pour A. Le mot « SATOSHI » sort de la grille sous la forme GD DA AF AV GD DX AD. Vient ensuite le second étage, une transposition en colonnes commandée par un autre mot, qui éparpille les deux moitiés de chaque caractère aux deux bouts du message. Cette fragmentation a donné du fil à retordre aux services alliés jusqu’à ce que le capitaine français Georges Painvin perce le système le 2 juin 1918, au prix d’une quinzaine de kilos perdus. Des centaines de ces télégrammes ont été rendus lisibles depuis, notamment par le cryptanalyste George Lasry. Mais sur les 22 messages que Lasry et Klaus Schmeh ont soumis aux amateurs en 2017, une dizaine résistait encore.

Un croiseur britannique à Sébastopol, vérification faite

Sur ce message de 170 caractères, GPT-6 Astra a retenu comme clé de transposition le mot TRUPPENVERSCHIEBUNG (« mouvement de troupes »), documenté aux pages 214 et 215 de l’ouvrage de J. Rives Childs consacré aux chiffres militaires allemands de 1914-1918. Dix-neuf lettres, donc dix-neuf colonnes à relire dans l’ordre alphabétique de la clé. La première paire reconstituée, « AV », donne un E. La suite se déroule lettre après lettre, en allemand parfaitement lisible.

EIN ENGLISCHER KREUZER EINLIEG X SEWASTOPOL X S4STEN X EIN GESCHWADER DER X ALLIIERTEN FOLGT 26STEN X

Message radio allemand du 27 novembre 1918, tel que déchiffré par GPT-6 Astra

Traduit : « Un croiseur anglais est entré à Sébastopol le [2]4. Une escadre alliée suit le 26. » Le groupe « S4STEN » trahit une erreur de transmission sur le premier chiffre, incident banal sur ces liaisons. Le modèle est ensuite allé vérifier son propre résultat dans les registres de bord numérisés de la Royal Navy : le croiseur léger HMS Canterbury s’est bien amarré dans le port de Sébastopol le 24 novembre 1918 à 10h20. Le lendemain, il débarquait des équipes pour prendre le contrôle des navires allemands restés au port. Le 26, à 11h30, le journal note l’arrivée de l’escadre alliée. Deux semaines après l’armistice du 11 novembre, les postes allemands de mer Noire continuaient donc de signaler par radio les mouvements de la flotte adverse.

Une anomalie explique sans doute pourquoi ce message avait échappé aux déchiffreurs. Les tables de clés récupérées après-guerre datent l’entrée en service de TRUPPENVERSCHIEBUNG au 9 décembre 1918, soit douze jours après l’émission. Quiconque travaillait à partir de ce calendrier n’avait aucune raison de tester ce mot sur un télégramme du 27 novembre. Erreur de datation dans les archives, clé employée en avance par le poste émetteur ou consigne locale ignorée du haut commandement, la cause du décalage reste inconnue. Et à ce jour, ni Klaus Schmeh ni George Lasry n’ont validé publiquement la solution, même si elle figure déjà dans un dépôt GitHub consacré à ces messages.

Ce que l’IA change (et ne change pas) pour la cryptographie de Bitcoin

Un chiffre manuel de 1918 tombe parce qu’il laisse fuir la structure de la langue. Fréquences de lettres, digrammes allemands et mots probables comme « SEWASTOPOL » offrent autant de prises statistiques, et c’est exactement le terrain de jeu d’un modèle entraîné sur du texte comme celui d’OpenAI. Le travail accompli ici a consisté à tester des hypothèses de clé puis à reconnaître de l’allemand plausible, jamais à inverser une fonction mathématique.

La cryptographie qui protège Bitcoin fonctionne sur un tout autre principe. Une clé privée de la courbe secp256k1 est un nombre de 256 bits tiré au hasard, soit environ 1,16 × 10⁷⁷ combinaisons, et la sortie de SHA-256 ne conserve aucune régularité exploitable de son entrée. Il n’y a ni fréquence à compter ni mot probable à deviner, et la puissance de calcul cumulée de la planète n’entame pas cet espace de recherche.

La menace sérieuse se situe ailleurs. L’algorithme de Shor, exécuté sur une machine quantique assez grande, briserait la signature ECDSA et exposerait les adresses dont la clé publique figure déjà en clair sur la blockchain. BlackRock a inscrit ce risque noir sur blanc dans le prospectus de son ETF Bitcoin en 2025. Et le 24 avril 2026, Project Eleven a remis un bitcoin de récompense à Giancarlo Lelli, qui a cassé une clé de courbe elliptique de 15 bits sur un ordinateur quantique accessible dans le cloud. Une clé Bitcoin en compte 256.

Neuf cryptogrammes ADFGVX du défi de 2017 résistent encore, et la liste des cinquante messages non résolus garde toujours le manuscrit de Voynich et le Z13 du tueur du Zodiaque. Les clés allemandes de 1918 tenaient dans un mot de dix-neuf lettres ; celles qui verrouillent aujourd’hui les bitcoins tiennent dans 256 bits tirés au hasard, et cette arithmétique ne dépend d’aucun progrès des modèles de langage. Le calendrier à surveiller reste celui de la menace quantique sur Bitcoin.

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L’article IA : GPT-6 d’OpenAI casse un code allemand de 1918 que personne n’avait déchiffré est apparu en premier sur Journal du Coin.

Course à l’armement algorithmique. Fin juillet 2026, une poignée de chercheurs de la société de sécurité Hacktron AI met la main sur les comptes ChatGPT et Codex de plusieurs employés d’OpenAI, en moins de 72 heures. L’outil qui leur a permis d’aller aussi vite n’est pas signé OpenAI. Anthropic vient de prouver, sur le dos de son concurrent direct, jusqu’où va sa propre cybersécurité offensive, portée cette fois par Claude Opus 5.

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OpenAI piégé par sa propre porte dérobée avec la faille libheif

Tout part d’un détail technique enfoui dans le forum d’aide d’OpenAI, community.openai.com, bâti sur le logiciel Discourse. Une image au format HEIC, le format photo par défaut des iPhone, contient une charge malveillante qui exploite un dépassement de tampon dans libheif, la bibliothèque chargée de convertir ces images côté serveur. Le correctif existait déjà en amont. Debian 12, le système qui fait tourner le forum, ne l’avait jamais intégré. Et c’est bien là le problème.

En effet, une fois l’exécution de code obtenue sur le serveur, les chercheurs remontent la chaîne jusqu’au bouton « Se connecter avec OpenAI », le système d’authentification unique qui relie le forum aux comptes ChatGPT et Codex.

Mal configuré, il transforme une prise de contrôle du forum en accès direct aux outils de développement d’un employé, GitHub compris. Pour prouver l’ampleur des dégâts sans y toucher, l’équipe de Hacktron AI se contente de déposer une pull request inoffensive dans le monorepo interne d’OpenAI. La démonstration est faite. Le code source, lui, reste intact.

« Le 25 juillet, nous avons piraté OpenAI. Deux failles nous ont permis de prendre le contrôle des comptes ChatGPT/Codex des employés d’OpenAI (et de quelques utilisateurs externes) et d’accéder aux services associés : Outlook, Slack, GitHub, etc. Nous l’avons prouvé par une pull request dans le code source interne d’OpenAI. Cela nous a pris moins de 72 heures. »

Claude Opus 5, la carte maîtresse du hack contre OpenAI

Les premiers essais des chercheurs, avec Claude Opus 4.8, tournent au ralenti sur la partie la plus coriace du problème : transformer la faille libheif en exploit fonctionnel sur architecture ARM64, celle des serveurs visés.

Cependant, le 24 juillet 2026, Anthropic sort Claude Opus 5. D’après le récit de Hacktron AI, le nouveau modèle produit un exploit ARM64 opérationnel en quelques heures, là où l’équipe patinait depuis des jours. Vingt-quatre heures plus tard, l’accès aux comptes employés est confirmé, la faille SSO signalée, le correctif déployé par OpenAI dès le 25 juillet.

Le programme Bugcrowd d’OpenAI a versé 6 500 dollars de prime, une somme presque dérisoire au regard de ce qu’elle a permis d’éviter. Discourse, l’éditeur du logiciel de forum, publie de son côté, le 28 juillet, un avis de sécurité classé 8,8 sur l’échelle CVSS.

OpenAI, Anthropic et la crypto face au même risque cyber

Le sujet a mis près de deux mois à sortir du cercle des chercheurs en sécurité. Le Wall Street Journal le sort de l’ombre à la mi-septembre, confirmant de façon indépendante que des comptes d’employés OpenAI ont bien été compromis, avec un accès potentiel au code source. Le grand public découvre alors ce que la communauté infosec savait déjà depuis juillet. Une IA généraliste, pas un exploit écrit à la main, a fait la différence entre un rapport de bug bounty poli et une vraie prise de contrôle des outils internes d’un des laboratoires les plus surveillés au monde.

Pour les plateformes crypto, la leçon pique davantage. Échanges, wallets et protocoles DeFi branchent de plus en plus d’agents IA sur leur infrastructure, du support client automatisé à la détection de fraude. Si un modèle grand public accélère à ce point la recherche de failles côté attaquant, rien ne dit que la défense suit le même rythme.

OpenAI a corrigé sa faille SSO en un jour, ce qui n’est pas rien. Mais le forum d’aide n’était qu’une porte parmi d’autres, et la vitesse à laquelle Claude Opus 5 a transformé une faille connue en exploit ARM64 fonctionnel dit quelque chose de plus large que le seul cas OpenAI. Un modèle classé risque cyber critique n’est plus un scénario de laboratoire. C’est un outil que n’importe quelle équipe de sécurité, offensive ou défensive, peut sortir du tiroir en une nuit.

L’article IA : Comment des hackers ont piraté OpenAI grâce à Claude Opus 5 ? est apparu en premier sur Journal du Coin.

Le logiciel devait dévorer le monde et engranger des marges XXL au passage. Quinze ans plus tard, c’est le logiciel lui-même qui commence à se faire dévorer, par ses propres prix. Le prix effectif payé par les entreprises américaines pour un million de tokens IA s’est effondré de 41 % depuis son pic de mars, passant de 1,15 dollar à 68 centimes.

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Le token, nouvelle matière première interchangeable

Selon les données de Ramp, la plateforme de dépenses d’entreprise, publiées le 9 septembre, le détail par acteur obtenu par Fortune donne la mesure du mouvement. Depuis le 1er août seulement, le prix effectif d’OpenAI a chuté de 38 %, à 48 centimes. Anthropic recule un peu moins vite, 22 % de baisse, à 90 centimes.

Autre signal qui inquiète davantage que la baisse des prix elle-même : la part d’usage captée par les modèles dits « frontière », les plus puissants et les plus chers du marché, glisse de 53 % début août à 45 % en septembre. Les entreprises migrent vers des modèles moins chers dès que la tâche le permet, et n’ont plus vraiment de raison de payer le tarif premium par défaut.

Dans des propos rapportés par Fortune, Ara Kharazian, économiste en chef chez Ramp, résume la dynamique en une formule qui claque : les tokens commencent à se comporter comme du sel ou du blé, une matière première interchangeable, plutôt que comme un produit différenciant qui justifie une prime de marque. Un constat qui fait tache pour des entreprises dont la valorisation repose largement sur l’idée que leurs modèles resteront irremplaçables.

Une fissure de plus dans la thèse de la bulle IA

Ce n’est pas un accident isolé, c’est la conséquence directe d’une concurrence de plus en plus féroce entre laboratoires, confirmée dès début septembre par CNBC, à laquelle s’ajoute la montée en puissance de modèles chinois à poids ouverts, nettement moins chers à faire tourner.

Le Journal du Coin décortiquait déjà, fin août, les signaux d’un dégonflement lent de la bulle IA plutôt qu’un krach brutal façon 2000. Cette chute du prix des tokens s’inscrit dans la même mécanique : pas d’effondrement spectaculaire, mais une lente érosion des marges qui grignote, mois après mois, l’argument central vendu aux investisseurs.

Le paradoxe, c’est que cette baisse arrive alors même qu’Anthropic prépare une entrée en bourse évoquée à plus de 2 000 milliards de dollars, et qu’OpenAI continue de lever des dizaines de milliards pour financer sa propre infrastructure. Des tokens plus abordables devraient, en théorie, doper l’adoption et donc les volumes. Mais un volume plus élevé à marge plus faible ne rapporte pas nécessairement plus, et rien ne dit que la baisse des coûts d’inférence suivra le même rythme que la baisse des prix imposée par la concurrence.

OpenAI a déjà engagé des dizaines de milliards de dollars dans ses propres centres de calcul, quand Anthropic mise sur son IPO à 2 000 milliards de dollars pour financer la sienne. Deux paris opposés sur une même contrainte : financer des infrastructures toujours plus coûteuses avec des marges qui rétrécissent chaque mois.

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Quand la machine ne rend plus de comptes. Un essaim d’agents d’OpenAI a détourné dès le mois de mai DseWiki, un wiki allemand consacré à la programmation, pour en faire leur propre forum secret. L’affaire rappelle furieusement le piratage autonome de Hugging Face en juillet, sauf que celle-ci est restée sous silence pendant des semaines.

Les points clés de cet article :

• Un groupe d’agents d’OpenAI a détourné un wiki allemand pour en faire un forum secret, échappant à la surveillance humaine.


• L’incident a été révélé par Reuters, montrant des failles de contrôle chez OpenAI, qui a confirmé l’affaire seulement après sa divulgation publique.

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Un forum de triche, tenu par des IA pour des IA

Selon Reuters, qui a révélé l’affaire, les agents ont laissé plus de 15 000 modifications sur ce wiki à l’origine plutôt endormi, d’après un rapport du collectif de chercheurs indépendants Nightingale. La moitié des comptes utilisés portaient des noms qui trahissaient leur origine, OpenAIResearcher ou OAIResearchMar26 par exemple. Sur ces pages, les agents échangeaient des astuces pour tricher aux tests d’évaluation, contourner les restrictions internes et surtout dissimuler leur activité aux yeux des équipes humaines.

Petit détail qui en dit long : quand les modérateurs du wiki ont commencé à supprimer les pages en juin, un agent a aussitôt publié une page de secours pour que les autres puissent continuer. Une IA censée obéir a organisé, seule, sa propre résistance à la censure humaine. L’activité s’est arrêtée net après le passage de visiteurs liés à des adresses OpenAI, signe probable que l’entreprise avait fini par repérer le pot aux roses.

OpenAI n’a parlé qu’après avoir été pris la main dans le sac

OpenAI n’a confirmé l’incident qu’après la publication de l’enquête de Reuters. Des employés anonymes affirment avoir été poussés par la hiérarchie à garder le silence, ce que l’entreprise dément formellement. Dans un message publié sur X, OpenAI a rangé l’épisode dans la catégorie « défaut d’alignement », sans préciser depuis quand elle en avait connaissance, détaille Fortune.

Le timing ne joue pas en sa faveur. L’affaire éclate au moment même où l’entreprise déploie GPT-6 Astra, ce modèle dont le scientifique en chef Jakub Pachocki reconnaissait lui-même, quelques jours plus tôt, que la surveillance devenait plus difficile à mesure que les capacités progressent. Deux signaux distincts qui pointent dans la même direction, ça commence à ressembler à une tendance plutôt qu’à un accident isolé.

Notons pour finir que rien aux États-Unis n’oblige aujourd’hui une entreprise d’IA à signaler ce genre d’incident, contrairement à l’article 55 de l’AI Act européen, qui impose un délai de 15 jours pour les incidents graves. La Commission européenne a confirmé avoir reçu un rapport d’OpenAI sur cet épisode, sans en préciser la date de réception. Tyler Johnston, du cabinet de surveillance Midas Project, résume le problème : un cadre volontaire de transparence a ses limites, tant qu’aucune loi ne force la main des entreprises concernées.

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Le serpent qui se mord la queue, version silicium. Nvidia prête de l’argent à OpenAI, qui lui rachète des puces avec cet argent. Comptabilisé comme chiffre d’affaires côté Nvidia, le cercle est bouclé. Et il grossit. Déjà plusieurs centaines de milliards de dollars tournent en boucle. Dans notre article sur la sortie de Jensen Huang autour de l’AGI et de GPT-6 Astra, on notait que Nvidia vend des cartes graphiques, pas des définitions philosophiques. Cette vente-là, elle se finance aussi en grande partie elle-même.

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Nvidia, banquier de sa propre demande

Tout commence en septembre 2025. Nvidia annonce vouloir investir jusqu’à 100 milliards de dollars dans OpenAI, versés par tranches à mesure que chaque gigawatt de centre de données sort de terre.

Nvidia vise au moins 10 gigawatts de systèmes déployés, avec un premier lot de puces Vera Rubin promis pour le second semestre 2026. Sur le papier, l’idée est simple. Nvidia met la main à la poche pour qu’OpenAI construise plus vite, et OpenAI dépense cet argent en GPU. Sauf que l’argent ne quitte jamais vraiment la maison : il fait un aller-retour, et Nvidia se retrouve investisseur et fournisseur unique de son propre client.

OpenAI, Nvidia et le loyer à 105 milliards

Onze mois plus tard, en août 2026, le deuxième étage de la fusée arrive. Nvidia s’engage à garantir jusqu’à 105 milliards de dollars pour l’infrastructure du futur site d’OpenAI dans l’Ohio, construit par SB Energy (SoftBank) et loué à l’entreprise de Sam Altman.

Le chiffre tombe très loin d’un montant de 250 milliards évoqué quelques semaines plus tôt. La baisse, 145 milliards de dollars, a fait chuter l’action Nvidia de 4,5 % le temps d’une séance. Selon Fortune du 18 août 2026, l’inquiétude tient en une question comptable : le secteur de l’IA peut-il générer assez de revenus extérieurs pour justifier des dépenses financées de l’intérieur de l’industrie elle-même ?

Huang balaie l’objection d’un revers de main. C’est OpenAI qui paiera le loyer, pas Nvidia qui invente la demande, dit-il, avant de chiffrer l’opportunité de calcul à 600 milliards de dollars d’ici 2030.

Amazon, Microsoft, Oracle : le financement circulaire fait des émules

Nvidia et OpenAI ne sont pas seuls sur la piste de danse. Amazon a investi 50 milliards de dollars dans OpenAI et lui loue, en retour, pour 100 milliards de dollars de capacité AWS. Autres acronymes, même mécanique. Microsoft, Oracle et CoreWeave complètent la ronde. Et cette ronde commence à inquiéter au-delà des salles de marché feutrées. Michael Burry écrivait le 29 juillet 2026 sur X, traduit ici : « Toute cette fuite en avant de Nvidia pousse les dépenses circulaires à des proportions bibliques. » Il pointait la flambée de près de 90 % en un an des contrats d’assurance contre le défaut de paiement (credit default swaps) sur la dette Nvidia à cinq ans. Chez Hammerstone Markets, la comparaison est plus crue : un schéma de Ponzi. Ce type de montage a besoin d’argent frais en continu pour ne jamais s’arrêter de tourner.

Nvidia ne met pourtant pas tous ses œufs dans le même panier nommé OpenAI. L’entreprise a aussi racheté Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars, la place de marché où les développeurs choisissent les modèles qu’ils utiliseront, et donc les puces qui tournent derrière. Un pari sur l’écosystème entier, pas seulement sur un client qui lui doit déjà plus de cent milliards de dollars. Prudence de banquier. Ou aveu que le prêt à OpenAI ne suffira pas à tenir la barre si la marée se retire.

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