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Réguler pour protéger. Des représentants des vingt-sept États membres de l’Union européenne se réunissent jeudi à Bruxelles au sein du Conseil de l’IA. Selon Politico, la Commission présentera un point sur les politiques européennes et internationales ainsi qu’un briefing technique sur des incidents récents liés à l’intelligence artificielle. La coopération mondiale figure aussi parmi les sujets de discussion, dans un contexte de désaccord avec Washington sur la manière d’encadrer les modèles les plus avancés.
Le Conseil de l’IA rassemble des représentants des États membres pour suivre l’application de l’AI Act. D’après l’ordre du jour consulté par Politico, la réunion de jeudi ne vise ni à adopter un nouveau règlement ni à arrêter une position commune définitive. Les discussions porteront notamment sur les travaux engagés au G7, au G20 et aux Nations unies.
Le premier Dialogue mondial de l’ONU sur la gouvernance de l’IA s’est d’ailleurs déjà tenu à Genève les 6 et 7 juillet 2026. L’Union européenne dispose donc d’une enceinte où défendre son approche, sans pouvoir imposer seule des règles internationales. La vice-présidente de la Commission Henna Virkkunen a récemment appelé à une coopération mondiale : les risques liés aux modèles avancés ne s’arrêtent pas aux frontières européennes.
Cette démarche intervient après les appels de dirigeants comme Dario Amodei, chez Anthropic, et Sam Altman, chez OpenAI, à ralentir le développement de l’IA. Donald Trump a rejeté ces alertes, estimant qu’un tel ralentissement favoriserait la Chine. La réunion bruxelloise permet aux États membres de confronter leurs analyses, mais elle ne résout pas ce désaccord.
L’Europe possède déjà un cadre contraignant pour les développeurs de modèles d’IA à usage général. Depuis août 2025, l’AI Act leur impose notamment des obligations de transparence et de respect du droit d’auteur. Les fournisseurs de modèles susceptibles de présenter un risque systémique doivent aussi évaluer et atténuer ce risque.
En revanche, le calendrier des systèmes d’IA à haut risque a changé. Un règlement entré en vigueur en juillet 2026 reporte leurs principales obligations au 2 décembre 2027 pour certains usages, notamment dans l’emploi, l’éducation ou les infrastructures critiques, et au 2 août 2028 pour les systèmes intégrés à certains produits. Les règles de transparence applicables depuis août 2026 ne sont pas concernées par ce report.
Le secteur crypto offre un point de comparaison, sans constituer un précédent exact. Avec MiCA, l’Union a fixé des règles communes pour les émetteurs de certains cryptoactifs et les plateformes qui fournissent des services aux clients européens. Cette harmonisation facilite la lecture des obligations, mais ne garantit ni l’émergence de leaders européens ni l’adoption de règles similaires ailleurs. Il en va de même pour l’IA : disposer d’un cadre européen donne une base aux discussions internationales, pas un accord mondial.
Jeudi, les représentants européens examineront les incidents récents et compareront les initiatives internationales. Le rejet par Donald Trump d’un ralentissement de l’IA souligne toutefois la difficulté d’obtenir un accord mondial sur les risques des modèles les plus avancés.
L’article Intelligence artificielle (IA) : L’UE veut des règles mondiales, mais les USA freinent est apparu en premier sur Journal du Coin.
Le coût théorique d’une attaque quantique vient de chuter. Plus de cent participants, épaulés par des agents IA, ont réduit de 86,1 % les ressources nécessaires à l’un des calculs qui permettraient un jour de s’attaquer aux signatures utilisées par Bitcoin et Ethereum. Aucune clé privée n’a été récupérée et aucun ordinateur quantique actuel ne peut voler des cryptomonnaies grâce à ces travaux. Le résultat montre néanmoins que l’amélioration des programmes peut rapprocher la menace, même sans progrès majeur du matériel.
Le concours ECDSA.Fail, lancé par Eigen Labs, visait à améliorer un calcul utilisé à de nombreuses reprises dans l’algorithme de Shor. Celui-ci pourrait permettre à un ordinateur quantique suffisamment puissant de retrouver une clé privée à partir d’une clé publique, puis de signer des transactions à la place de son propriétaire.
Bitcoin et Ethereum utilisent notamment le système cryptographique secp256k1 pour autoriser les transactions. Le concours ne cherchait cependant pas à casser une adresse complète. Les participants travaillaient uniquement sur l’un des calculs nécessaires à cette attaque.
Pour comparer leurs propositions, les organisateurs ont créé un score combinant la taille de la machine nécessaire et la quantité de travail qu’elle doit effectuer. Plus ce score est faible, moins le circuit demande théoriquement de ressources.
D’après le rapport publié sur arXiv, le score est passé de 10,75 milliards à 1,496 milliard entre le lancement du concours et l’arrêté des données du 26 juillet. Le meilleur circuit utilise 1 151 qubits logiques, les unités de calcul d’un ordinateur quantique corrigé de ses erreurs, et environ 1,3 million d’opérations complexes.
Le résultat se situe plus de 50 % sous le score de 2,993 milliards publié par Google Quantum AI en mars. Les auteurs soulignent toutefois que les deux modèles ne suivent pas exactement les mêmes règles de calcul. La comparaison donne donc un ordre de grandeur, mais ne suffit pas à prouver qu’une méthode surpasse formellement l’autre.
Après le 26 juillet, une nouvelle proposition a encore abaissé le score à 1,259 milliard. Un autre circuit a réduit la taille minimale à 813 qubits logiques, au prix d’un nombre d’opérations beaucoup plus important.
Plus de 400 améliorations ont été validées pendant le concours. Les agents IA ont principalement servi à modifier le code, lancer les tests et explorer rapidement de nombreuses petites optimisations. Les humains ont davantage choisi les pistes de recherche et conçu les changements importants.
Le rapport ne permet donc pas d’attribuer la baisse de 86,1 % à l’IA seule. Il montre plutôt comment des chercheurs et des logiciels autonomes peuvent avancer ensemble lorsqu’un résultat peut être vérifié automatiquement.
Ces travaux restent très éloignés d’une attaque réelle. Ils n’intègrent ni l’ensemble de l’algorithme de Shor ni toutes les contraintes permettant de corriger les erreurs d’une machine quantique. Le nombre de composants physiques nécessaires dépendrait également du type d’ordinateur utilisé : il ne peut pas être déduit directement des 1 151 qubits logiques annoncés.
La préparation a néanmoins commencé. Le NIST, l’institut américain chargé des standards technologiques, a déjà sélectionné plusieurs protections conçues pour résister aux ordinateurs quantiques. Son projet de calendrier recommande d’abandonner progressivement certains systèmes classiques après 2030, puis de ne plus les utiliser après 2035.
Galaxy a par ailleurs engagé jusqu’à 5 millions de dollars dans une initiative consacrée à la préparation quantique de Bitcoin. Un autre consortium réunissant notamment BlackRock, Coinbase et Strategy a promis 15 millions de dollars sur trois ans pour financer plus largement la sécurité et le développement du réseau.
L’arrivée d’une machine capable de casser ces signatures ne possède toujours aucune date crédible. La baisse rapide des ressources théoriques rappelle toutefois que le danger ne dépend pas uniquement de la puissance des ordinateurs : un meilleur algorithme peut également rapprocher le seuil nécessaire. Mais modifier Bitcoin ou Ethereum et déplacer les fonds vers de nouvelles protections pourrait bien prendre plusieurs années, même si tout va de plus en plus vite.
L’article Bitcoin face au quantique : l’IA accélère la menace est apparu en premier sur Journal du Coin.
Le club le plus select de la planète. Le Forbes 400 atteint un nouveau record cette année : les 400 Américains les plus riches cumulent 8 000 milliards de dollars, contre 6 600 milliards un an plus tôt. Six cofondateurs d’Anthropic font leur entrée dans le classement, tandis que les fortunes liées aux cryptomonnaies connaissent des évolutions contrastées. Donald Trump recule de 44 places et les frères Winklevoss quittent la liste. Jetons un coup d’œil sur la liste ensemble.
Daniela et Dario Amodei, Tom Brown, Jack Clark, Jared Kaplan et Sam McCandlish rejoignent le Forbes 400 avec une fortune estimée à 15,5 milliards de dollars chacun, soit 93 milliards au total. Leur septième cofondateur, Chris Olah, possède la nationalité canadienne et ne peut intégrer ce classement réservé aux Américains.
Forbes estime que chacun détient un peu plus de 1,6 % d’Anthropic. Leurs fortunes ont plus que doublé après la levée de 65 milliards de dollars bouclée en mai, qui valorisait l’entreprise à 965 milliards de dollars.
Ces patrimoines reposent principalement sur des participations dans une société non cotée. Forbes les chiffre à partir des informations disponibles, mais les cofondateurs ne disposent pas d’un cours de Bourse auquel vendre immédiatement leurs actions. Le magazine situe l’ensemble de ses estimations pour l’édition 2026 au 4 septembre.
Le ticket d’entrée du classement atteint 4,4 milliards de dollars, contre 3,8 milliards en 2025. Parmi les personnes qui figuraient dans les deux éditions, Michael Saylor subit, selon Forbes, la plus forte baisse de fortune en pourcentage. Le magazine estime son patrimoine à 4,6 milliards de dollars et relève que l’action Strategy, étroitement liée à sa stratégie Bitcoin, a perdu 57 % en un an.
Le sort de Tyler et Cameron Winklevoss est plus net : ils sortent du Forbes 400. L’introduction en bourse de leur plateforme Gemini les avait aidés à intégrer l’édition 2025. Depuis, l’action a perdu 85 % de sa valeur, d’après Forbes. Leur absence en 2026 contredit l’ébauche qui les présentait encore parmi les fortunes du classement.
D’autres entrepreneurs crypto, comme Brian Armstrong chez Coinbase et Chris Larsen chez Ripple, restent milliardaires. Toutefois, leur présence ne suffit pas à décrire toutes ces fortunes comme identiques : le premier détient des actions d’une société cotée, tandis que le second possède notamment des actifs liés à Ripple. Leur valeur dépend des cours et des estimations retenues par Forbes.
Forbes estime par ailleurs la fortune de Donald Trump à 7 milliards de dollars, contre 7,3 milliards en 2025. Le président passe ainsi de la 201ᵉ à la 245ᵉ place. Le recul de sa participation dans Trump Media, de son memecoin TRUMP et de ses tokens World Liberty Financial explique une partie de cette baisse.
Selon les calculs du magazine, la valeur de sa participation dans Trump Media a diminué d’environ 980 millions de dollars en un an. Celle de ses memecoins TRUMP a reculé d’environ 525 millions et celle de ses tokens World Liberty de 260 millions. Ces pertes de valeur ne se traduisent pourtant pas par une baisse équivalente de sa fortune totale : Forbes estime que ses avoirs liquides ont augmenté de 800 millions de dollars, notamment grâce aux recettes tirées de ses activités numériques. La valeur de ses clubs et terrains de golf a également progressé.
Le classement montre ainsi trois situations distinctes : Anthropic fait entrer six fortunes fondées sur une valorisation privée, Strategy expose Michael Saylor aux variations de son action, et les actifs crypto de Donald Trump perdent de la valeur alors même qu’il encaisse des revenus. Le Forbes 400 mesure des patrimoines estimés, pas les sommes que leurs détenteurs pourraient obtenir en vendant leurs actifs d’un seul coup. Quoiqu’il en soit, les États-Unis impressionnent toujours par cette capacité à créer de la richesse dans le secteur technologique, et ce n’est pas fini…
L’article Forbes 400 : L’IA d’Anthropic crée 6 milliardaires, les mega-riches de la crypto reculent est apparu en premier sur Journal du Coin.
Les prix de la GeForce RTX 5090 ont franchi un seuil critique en Allemagne, dépassant désormais les 5 000 euros. Une pénurie de mémoire GDDR7 liée à la demande en IA explique cette flambée tarifaire.
L’article Tranquillement, la RTX 5090 s’installe au-dessus de 5 000 euros, une hausse de 73 % depuis janvier est apparu en premier sur Overclocking.com.
NVIDIA enrichit sa gamme professionnelle Blackwell avec la RTX PRO 5500. Dotée de 84 Go de GDDR7 ECC, elle partage l'architecture du GB202 avec la GeForce RTX 5090, mais s'adresse aux stations de travail en rack.
L’article NVIDIA dévoile la RTX PRO 5500 Blackwell : 84 Go de VRAM et le même GPU que la 5090 est apparu en premier sur Overclocking.com.
Vendue initialement 1999 dollars, la RTX 5090, carte grand public la plus performante de chez Nvidia a vu son prix exploser, et ce n'est pas prêt de s'arrêter.
L’article Le prix de la RTX 5090 atteint 6000 dollars et pourrait encore exploser est apparu en premier sur Tom’s Hardware.
Vous n’êtes pas satisfait des retouches réalisées par ChatGPT et Gemini sur vos images ? Le problème vient souvent de votre requête, qui manque cruellement d’informations. Ces cinq prompts vous aideront à obtenir de meilleurs résultats.
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Il y a des coïncidences de calendrier qui n’en sont pas tout à fait. Ce lundi 14 septembre, Microsoft AI publie le premier brouillon de son « Code of Conduct » pour la famille de modèles MAI ; celle que le groupe développe en interne, en parallèle de son partenariat toujours actif avec OpenAI.
Le texte arrive quarante-huit heures à peine après que Dario Amodei, le patron d’Anthropic, a publiquement demandé à toute l’industrie de lever le pied sur la course aux capacités. Sam Altman a applaudi dans la foulée. Même Elon Musk, pourtant peu disert en compliments pour ses concurrents, a jugé qu’Amodei « avait raison ».
Microsoft, à son tour, veut montrer qu’il tiens le même stylo.
C’est Satya Nadella lui-même qui ouvre le bal sur X. « Toute quête de superintelligence doit être ancrée dans le principe fondamental que si l’IA que nous construisons n’aide pas l’humanité et n’est pas sous contrôle humain, elle ne vaut pas la peine d’être poursuivie », écrit le patron de Microsoft, saluant au passage la « cadence délibérée. » que réclame Dario Amodei et l’idée d' »évaluateurs intégrés » chez les laboratoires.
Il glisse, en creux, une pique à peine voilée à ses rivaux. Ces efforts, prévient-il, « ne peuvent pas être contrôlés par une poignée d’acteurs » et doivent associer largement chercheurs, pays et industries.
Any pursuit of superintelligence has to be grounded in the core principle that if the AI we build is not helping humanity and under human control, it’s not worth pursuing.
We also need to accelerate and spread the benefits of AI, such that they are diffused broadly across…
— Satya Nadella (@satyanadella) September 13, 2026
Mustafa Suleyman, qui pilote MAI, lui emboîte le pas quelques heures plus tard, qualifiant la position de son patron de « bon sens ». Une technologie qui ne sert pas l’épanouissement humain « est un échec, et doit être rejetée ».
Le document publié ce lundi part d’un postulat volontairement simple, énoncé noir sur blanc : « les humains comptent plus que l’IA ».
Il reprend et prolonge le concept d' »IA humaniste » présenté par Mustafa Suleyman en novembre dernier ( des systèmes « subordonnés, alignés et contenus » ) pour en faire une doctrine plus opérationnelle, structurée en trois strates.
Au sommet, une « chaîne de commandement » ; le Code prime sur les politiques des opérateurs, elles-mêmes prioritaires sur les préférences des utilisateurs.
Viennent ensuite des « contraintes absolues », non négociables ni par les entreprises clientes ni par les utilisateurs finaux. Sont citées, l’interdiction d’apporter la moindre assistance à la fabrication d’armes chimiques, biologiques, radiologiques, nucléaires ou explosives ; l’interdiction de fournir une capacité opérationnelle à des cyberattaques offensives (la défense, elle, reste autorisée) ; l’ interdiction de contourner la supervision humaine ainsi qu’une interdiction de manipuler des populations à grande échelle, notamment via la désinformation coordonnée.
S’y ajoute une série de protections plus personnelles comme la réponse aux situations de crise, la lutte contre les deepfakes et l’usurpation d’identité, la protection de l’enfance, la non-discrimination, l’encadrement des contenus violents ou à caractère sexuel.
Le texte introduit aussi des « exigences de contrôle humain » assez explicites dans leur formulation. Les modèles MAI ne devront « jamais résister » à une interruption, une correction ou un arrêt décidés par un humain ; ils ne devront pas élargir seuls leur périmètre d’action ni se fixer des objectifs que personne ne leur a donnés ; ils ne devront pas communiquer en « neuralese » ( un langage inventé, incompréhensible pour un humain, que des agents pourraient développer entre eux) ni dissimuler ou manipuler leurs traces de raisonnement.
Une clause distincte précise que les modèles ne doivent pas se présenter comme dotés de sentiments ou de préférences propres et que Microsoft leur refuse toute personnalité juridique ou tout droit au bien-être.
Entre ces deux extrêmes (l’interdit absolu et le contrôle humain), le Code laisse de la place à la configuration. Les partenaires entreprises pourront ajuster les modèles dans ces limites, avec un régime renforcé pour quelques usages sensibles (cybersécurité défensive, sécurité nationale, recherche scientifique à double usage).
Une dernière section fixe des comportements par défaut plus classiques : franchise sur le statut d’IA du modèle, gestion de l’incertitude, lutte contre la sycophantie et la dépendance affective excessive, neutralité sur les sujets électoraux.
Interrogé par CNBC, Mustafa Suleyman assure que le document était en préparation depuis cinq mois et que sa sortie a simplement été « avancée » compte tenu de l’actualité.
Le texte lui-même se présente comme « descriptif et aspirationnel » plutôt que comme une garantie de performance immédiate, et sa préface précise qu’il ne sert pas encore à entraîner les modèles : la version révisée, elle, doit encadrer le développement de MAI à partir de 2027.
La consultation publique est ouverte pour six semaines, via un formulaire en ligne où chacun peut commenter un passage précis ou l’ensemble de la démarche.
Microsoft promet de publier un résumé de ce qu’il aura retenu, sans s’engager sur ce qu’il en fera concrètement. L’entreprise dit vouloir des retours en particulier sur les points les plus flous, notamment comment rendre plus concrète la notion d' »épanouissement humain » ou comment traiter les scénarios impliquant plusieurs agents IA entre eux.
L’exercice présente un double intérêt. Se poser en arbitre de la modération plutôt qu’en simple bailleur d’infrastructure lui permet de peser dans un débat qui, jusqu’ici, se jouait surtout entre OpenAI et Anthropic. Et saisir l’occasion de légitimer sa gamme MAI (sept modèles dévoilés en juin dernier lors de la conférence Build) à un moment où il cherche à réduire sa dépendance à OpenAI.
Reste à savoir ce que ce genre de charte pèsera dans les faits. Sur ce point, Microsoft prend soin de ne rien promettre avant la fin de la consultation, prévue courant novembre, et le lancement d’une version révisée annoncée pour la fin de l’année.
Photo : @DR
The post Microsoft dégaine (aussi) son « Code de conduite » pour l’IA appeared first on Silicon.fr.
Lorsqu’on met 1 et qu’il en ressort 100, est-ce vraiment un schéma circulaire ?
Jensen Huang a évoqué le sujet la semaine passée lors d’une conférence Goldman Sachs. Son discours s’est apparenté à celui tenu fin août lors de l’annonce des résultats trimestriels de NVIDIA. Dans les grandes lignes : de petits investissements produisent une grande valeur.
Au-delà du fait que NVIDIA « sait faire tourner tous les modèles », cette valeur est d’autant plus grande qu’elle « durable », explique l’intéressé. Aujourd’hui, on peut toujours louer du Volta et de l’Ampere, insiste-t-il, à rebours d’estimations qui chiffrent à 3 ans maximum la durée de vie économique actuelle d’un GPU.
Jensen Huang reprend un chiffre communiqué fin août : 60 Md$, coût indicatif pour installer 1 GW de puissance de calcul. En faisant l’hypothèse d’un projet sur 6 ans, il assure que chaque tranche d’investissement de 10 Md$ génère, au rythme actuel, 50 Md$. Bilan : le compute est très profitable. Donc c’est la course pour s’en procurer. À l’en croire, les dépenses mondiales pourraient atteindre 3000 à 4000 Md$ à l’horizon 2030.
Pour illustrer la valeur dégagée, le patron de NVIDIA avait sorti une autre référence fin août : une vingtaine d’entreprises de l’IA dépassaient désormais le milliard de $ de CA annuel glissant. Il avait mentionné Cursor, Figma et Together AI.
Pour entretenir la demande, NVIDIA agit principalement à trois niveaux. Parmi eux, les prises de participations au capital de ses clients. Il envisagerait, par exemple, d’investir jusqu’à 10 Md$ dans l’IPO d’Anthropic. Il y a aussi les crédits fournisseurs ; autrement dit, l’octroi de délais de paiement.
NVIDIA réalise une telle marge sur les GPU que ces deux mécanismes n’ont jusque-là consommé qu’une part limitée de la trésorerie. L’essentiel du risque est porté par un mécanisme bien plus volumineux : les garanties financières. La plus importante officialisée jusque-là se monte à 105 Md$. Elle concerne le campus de Portsmouth (Ohio), point de chute prévue pour OpenAI. NVIDIA y est fournisseur exclusif pour le compute.
Pour transformer la puissance de calcul en un actif finançable sur le long terme, NVIDIA a noué des accords avec des grands noms de la gestion d’actifs. En l’occurrence, Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR. Doivent en résulter des véhicules qui lèveront « plus de 500 Md$ » pour financer la construction d’infrastructures*.
NVIDIA se dit d’autant plus confiant qu’il a de la visibilité sur ces projets. Fin août, il avait donné pour exemple… le campus de Portsmouth. En partenariat avec SoftBank Energy, il a aidé à sécuriser foncier, énergie et immobilier, pour un déploiement initial attendu d’environ 4 GW.
Ce suivi de l’activité des clients fait de NVIDIA un « investisseur informé », pour reprendre les mots de Jensen Huang. Ainsi met-il également ses billes dans les néoclouds (« petits » fournisseurs spécialisés dans les clusters IA), avec un modèle de partage de revenus. Il offre un engagement ferme (take or pay) sur une partie de la capacité des datacenters, garantissant un revenu minimum. Cela permet aux néoclouds de sécuriser leurs financements bancaires sans bloquer toute leur capacité auprès d’un seul client. En échange de cette garantie, NVIDIA perçoit une part des revenus au-dessus du seuil minimal fixé. C’est donc, au bout, une double rentrée d’argent, sans en prêter directement.
Dans la comptabilité de NVIDIA, le segment datacenter représente environ 93 % du CA (soit 89 Md$). La part provenant des hyperscalers a progressé sur le dernier trimestre (+ 13 %, à 49 Md$), mais moins vite que celle issue du reste de la clientèle (+ 25 %, à 40 Md$). Dell en fait partie, lui qui vient de relever ses prévisions de résultat annuel au vu de l’ampleur de son carnet de commandes de serveur IA.
Dans ce contexte, NVIDIA table sur un CA en hausse de 70 % pour son prochain exercice fiscal (grosso modo, l’année 2027). Sur celui en cours, sa clientèle reste très concentrée : sur le premier semestre, trois acteurs lui ont valu près de la moitié du CA. Le panier pourrait se diversifier à mesure que labos IA et clouders développent leurs propres puces. Par exemple AWS, qui vient d’annoncer un accord pluriannuel à 4 Md$ avec Qualcomm.
* Le Wall Street Journal a récemment dénombré environ 3000 Md$ d’engagements hors bilan liés à l’IA.
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La course aux modèles d’IA pourrait-elle aller trop vite pour les éditeurs qui les développent et pour les autorités chargées de les encadrer ? C’est la question posée par Dario Amodei.
Dans un texte publié sur son blog intitulé « We Must Pace the Frontier », le CEO d’Anthropic estime que la progression des capacités de l’IA doit désormais être ralentie pour laisser le temps aux mécanismes de sécurité de suivre. Il appelle cette approche « pacing the frontier ».
Le terme est important. Il ne s’agit pas, selon lui, de suspendre l’entraînement des modèles ni le progrès technique. L’objectif est de faire en sorte que les entreprises prennent suffisamment de temps pour évaluer, aligner et sécuriser leurs systèmes, avec la possibilité pour des tiers de vérifier leurs pratiques.
Pour justifier cette inflexion, Dario Amodei pointe deux évolutions.
La première est l’accélération des capacités des modèles, notamment leur capacité croissante à contribuer au développement de la génération suivante d’IA. Il parle de « recursive self-improvement ».
La seconde est une série d’incidents dans lesquels des agents IA ont manifesté des comportements qui n’étaient pas prévus par leurs concepteurs, notamment lors de l’incident OpenAI-Hugging Face qu’il cite dans son texte.
Selon lui, le risque est alors que la vitesse d’amélioration des modèles dépasse la capacité des entreprises à comprendre et à contrôler leurs comportements.
Son plan comporte trois propositions, dont les implications sont très différentes pour les industriels et les régulateurs.
La première proposition vise directement les éditeurs qui développent les modèles les plus avancés.
Dario Amodei veut que chaque laboratoire de pointe donne à des évaluateurs externes un accès continu à ses opérations, avec des droits proches de ceux de collaborateurs internes chargés de l’évaluation des risques. Anthropic s’engage à mettre en œuvre cette approche et appelle les pouvoirs publics à l’imposer aux autres acteurs de l’IA de pointe.
Ce dispositif ne se limiterait donc pas à un audit réalisé quelques semaines avant la sortie d’un modèle. Les évaluateurs seraient intégrés au fonctionnement quotidien du laboratoire.
Anthropic prévoit notamment de leur fournir des bureaux, des badges, des ordinateurs et un accès aux espaces de travail, outils et permissions largement comparables à ceux des équipes internes chargées de l’évaluation des risques. Les évaluateurs pourraient également échanger directement avec les salariés.
Leur mission couvrirait à la fois les modèles déjà développés et les processus qui permettent de les entraîner. Ils pourraient vérifier les pratiques de sécurité, signaler des incidents et examiner si les engagements pris par le laboratoire sont effectivement respectés.
C’est un changement important dans la relation entre les laboratoires et leurs contrôleurs. Amodei ne demande pas seulement davantage de transparence documentaire. Il veut donner au tiers indépendant un accès suffisamment profond pour vérifier la réalité opérationnelle des dispositifs de sécurité.
Le mécanisme aurait également une dimension publique. Les évaluateurs pourraient publier leurs principales conclusions sur les niveaux de risque, les incidents ou les pratiques observées, sans contrôle éditorial d’Anthropic. L’entreprise pourrait uniquement masquer certaines informations pour des raisons de sécurité, de confidentialité juridique ou commerciale ou pour protéger des tiers.
Pour les éditeurs de modèles d’IA, la conséquence est donc potentiellement lourde. Une partie de leurs pratiques de développement et de sécurité ne serait plus seulement documentée par leurs propres équipes.
Le deuxième volet concerne cette fois les relations entre les laboratoires et les pouvoirs publics.
Dario Amodei propose que les entreprises de pointe des démocraties se coordonnent pour définir des standards communs de sécurité et des limites au rythme de progression des capacités. Il reconnaît toutefois qu’une telle coordination entre concurrents peut soulever des difficultés au regard du droit de la concurrence.
Selon lui, le gouvernement américain devrait faciliter certaines discussions, notamment par des dérogations ciblées aux règles antitrust.
Le patron d’Anthropic défend surtout une régulation qui ne reposerait pas uniquement sur les caractéristiques techniques des modèles ou sur la taille des infrastructures utilisées.
Il imagine plutôt des points de contrôle liés aux capacités effectivement observées.
Le principe serait simple : lorsqu’un modèle atteint une capacité donnée, son développeur devrait être en mesure de fournir certaines garanties sur sa sécurité.
Dario Amodei cite notamment l’hypothèse d’un modèle capable de contourner la plupart des mécanismes de « sandboxing » courants. À ce stade, l’éditeur devrait démontrer, à travers des évaluations, des analyses d’interprétabilité ou des audits des environnements d’entraînement, que le modèle ne présente pas de comportement dangereux susceptible de lui permettre de sortir de son environnement et de prendre le contrôle d’un grand nombre d’ordinateurs.
Cette logique modifierait la manière dont les régulateurs pourraient intervenir.
Plutôt que de définir une fois pour toutes ce qu’est un « modèle avancé », ils pourraient associer un niveau de capacité à un niveau de contrôle. Plus les capacités augmentent, plus les garanties demandées augmenteraient elles aussi.
Le CEO d’Anthropic envisage également de tenir compte des ressources nécessaires pour développer les modèles, tout en reconnaissant que ces critères pourraient être plus faciles à contourner que des mesures fondées sur le comportement observable des systèmes.
Pour les éditeurs de modèles, une telle approche pourrait donc transformer la conformité en processus continu. La question ne serait plus seulement de savoir si un modèle respecte les règles au moment de sa commercialisation, mais à quel moment l’évolution de ses capacités impose de nouvelles garanties.
Le troisième niveau est le plus ambitieux et le plus incertain : parvenir à une forme de coordination mondiale.
Dario Amodei considère que les démocraties doivent chercher à coopérer avec les gouvernements autoritaires, et en particulier avec la Chine, qui constitue selon lui le principal acteur à prendre en compte après les États-Unis.
Mais il souligne immédiatement le problème de la vérification. Un accord qui permettrait à un pays de progresser secrètement pendant que les autres ralentissent pourrait modifier rapidement l’équilibre géopolitique.
Il propose donc de commencer par les mesures les plus réalistes. Dans ce cadre, il distingue quatre niveaux de coopération, du plus réaliste au plus ambitieux.
Il cite notamment l’utilisation de l’IA pour produire des armes biologiques.
Les modèles pourraient être évalués sur les risques aigus en cybersécurité, en biologie et en matière d’alignement. Dario Amodei juge envisageable la création d’un organisme international chargé de définir des standards communs, tout en reconnaissant que leur contrôle serait beaucoup plus difficile.
C’est l’une des propositions les plus originales du texte. Si les modèles commencent à contribuer eux-mêmes au développement de leurs successeurs, leur progression pourrait s’accélérer fortement. Le patron d’Anthropic propose donc d’envisager une « limitation de vitesse » sur cette dynamique. Selon lui, passer d’une amélioration « extrêmement rapide » à une progression « seulement rapide » pourrait réduire les risques sans nécessairement faire perdre un avantage stratégique majeur.
Dario Amodei va jusqu’à évoquer un véritable ralentissement, voire une pause. Mais il estime cette perspective peu probable à court terme, précisément parce qu’un acteur pourrait avoir intérêt à contourner l’accord et à prendre un avantage décisif.
La proposition pose cependant un problème de fond aux pouvoirs publics.
Pour réguler le rythme de l’IA, encore faut-il pouvoir mesurer ce rythme et vérifier les capacités des modèles. C’est précisément pourquoi Dario Amodei place les évaluateurs indépendants au début de son dispositif.
Sans accès aux laboratoires, les autorités restent largement dépendantes des informations fournies par les entreprises. Avec des évaluateurs disposant d’un accès permanent, elles pourraient disposer d’un mécanisme de vérification beaucoup plus direct.
Mais le dispositif soulève lui-même des questions que le texte ne résout pas entièrement : jusqu’où doit aller l’accès d’un tiers aux infrastructures d’un laboratoire ? Comment protéger les informations commerciales et les données des clients ? Comment définir les capacités qui déclenchent un nouveau niveau de contrôle ? Et comment éviter qu’un mécanisme conçu pour la sécurité ne ralentisse davantage les entreprises qui jouent le jeu que celles qui ne le font pas ?
Dario Amodei apporte une partie de la réponse en insistant sur la nécessité de préserver l’avance américaine sur la Chine. Il préconise notamment de limiter l’accès chinois aux puces avancées et aux équipements de fabrication de semi-conducteurs, de lutter contre la contrebande de puces et la distillation non autorisée de modèles, et de renforcer la protection des poids des modèles contre le vol.
Selon lui, ces mesures pourraient permettre aux États-Unis d’élargir leur avance sur la Chine au cours des trois à cinq prochaines années, période qu’il considère comme particulièrement importante sur le plan géopolitique.
Reste la question centrale : comment convaincre des concurrents engagés dans une course technologique et commerciale mondiale de ralentir suffisamment pour que les mécanismes de contrôle ne soient pas laissés derrière ?
La proposition a rapidement reçu le soutien de deux de ses principaux rivaux. Elon Musk a répondu « Dario is right », tandis que Sam Altman a déclaré qu’OpenAI partageait l’idée de « ralentir le rythme » du développement des modèles et s’est engagé à mettre en place des évaluateurs indépendants.
Photo : © DR
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Science sans conscience n’est que ruine de l’âme. Rabelais ne croyait pas si bien dire, cinq siècles avant l’arrivée de l’intelligence artificielle. Sam Altman, Geoffrey Hinton, Barack Obama, l’ONU et même Vitalik Buterin s’alarment tous, sur le papier, du même danger. Celui d’une intelligence artificielle qui échapperait à tout contrôle. Sauf que dès qu’on gratte, plus personne ne parle de la même chose. L’un redoute l’extinction de l’espèce humaine. L’autre la disparition de millions d’emplois, la concentration du pouvoir dans trois entreprises américaines. Ou simplement que son voisin chinois prenne trop d’avance. Un même mot, alerte, recouvre trois logiques qui n’ont presque rien en commun, sinon le vocabulaire qu’elles empruntent.
En mars 2023, le Center for AI Safety, institut de recherche californien. Il fait signer une phrase unique à plus de 350 dirigeants et chercheurs. Elle érige la lutte contre le risque d’extinction lié à l’IA au rang de priorité mondiale. Même niveau que les pandémies ou la guerre nucléaire.
Parmi les signataires, Sam Altman, Demis Hassabis et Dario Amodei. Ces trois patrons dirigent justement les laboratoires les plus avancés du secteur, à savoir respectivement OpenAI, Google DeepMind et Anthropic. Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, qui ont posé les bases du deep learning il y a vingt ans, signent aussi.
Deux ans et demi plus tard. En octobre 2025, le Future of Life Institute pousse le curseur plus loin avec son Statement on Superintelligence. Et là, encore une fois, plus de 800 signatures, dont celles de Steve Wozniak, de Richard Branson et du prince Harry. Ils réclament une interdiction du développement d’une superintelligence tant qu’un consensus scientifique et une acceptation publique ne garantissent pas sa sécurité. Bengio est encore de la partie.
À côté de ces deux textes, une autre famille de chercheurs travaille depuis des années sur un tout autre registre. Celui des biais algorithmiques dans le recrutement ou la justice prédictive. Il s’agit aussi de la précarisation de métiers entiers, et de la poignée d’entreprises américaines qui concentrent la puissance de calcul mondiale. Pour ce camp, souvent regroupé sous l’étiquette de l’éthique de l’IA, parler d’extinction humaine détourne l’attention de dégâts déjà mesurables, ceux qui touchent des travailleurs précis, aujourd’hui, pas une humanité abstraite dans cinquante ans. Les deux camps utilisent le mot risque, mais ils ne parlent pas du même risque.
Reprenons nos bonnes âmes signataires. Sam Altman signe le texte du Center for AI Safety en mai 2023. La même année, OpenAI lève 10 milliards de dollars auprès de Microsoft et entame la course au modèle le plus puissant du marché.
En 2026, l’entreprise dépose son dossier d’entrée en bourse sans jamais lever le pied sur la course à la puissance de calcul. Or, justement lorsque nous écrivons cet article, elle annonce ce matin même faire marche arrière pour cette année. Alerter sur l’extinction de l’espèce et courir après la prochaine levée de fonds force cette ambiguïté.
Elon Musk n’est pas en reste. En mars 2023, il cosigne aussi la lettre du Future of Life Institute. Elle réclame une pause de six mois sur l’entraînement des modèles les plus puissants. Quatre mois plus tard, xAI voit le jour. Grok, son modèle, tourne aujourd’hui sur l’un des plus gros clusters de calcul jamais assemblés. La pause, personne ne l’a jamais appliquée.
Chez Anthropic, Dario Amodei publie régulièrement des textes qui détaillent, chiffres à l’appui. Il y détaille les scénarios dans lesquels un modèle frontière pourrait échapper au contrôle de ses créateurs. Au même moment, Anthropic vise une valorisation record pour son introduction en bourse. Et l’entreprise a remporté un bras de fer très commenté face au Pentagone sur l’usage militaire de ses propres modèles.
On serait presque tenté d’y voir un remake du Projet Manhattan. Les physiciens qui avaient construit la bombe furent aussi les premiers. Une fois Hiroshima et Nagasaki rayées de la carte, ils réclament un contrôle international de l’arme qu’ils venaient de livrer. La comparaison a ses limites. Oppenheimer n’a jamais négocié une part de royalties sur le plutonium. Les trois patrons de l’IA alertent tout en actionnant, chaque trimestre, une machine à lever des capitaux.
We Must Pace the Frontier: I’ve written a new essay on why the AI industry should slow down, with a three-part plan for doing so.
— Dario Amodei (@DarioAmodei) September 12, 2026
Anthropic is unilaterally committing to the first of these steps. We’ll provide third-party evaluators with permanent, employee-level access to our…
« Nous devons repousser les limites : j’ai rédigé un nouvel essai expliquant pourquoi l’industrie de l’IA devrait ralentir, et proposant un plan en trois points pour y parvenir. Anthropic s’engage unilatéralement à mettre en œuvre la première de ces étapes. Nous accorderons à des évaluateurs tiers un accès permanent, équivalent à celui de nos employés, à nos systèmes. Ils pourront ainsi vérifier le respect de nos mesures de sécurité, signaler les incidents et évaluer la cohérence des modèles pendant leur entraînement. »
Face à cette course interminable le politique s’en mêle. Barack Obama presse les démocrates américains de se doter d’un plan clair sur l’IA. Il appelle aussi, selon le New York Times, à une forme de prudence face à la vitesse du déploiement des modèles. La sortie tombe alors que l’administration Trump pousse dans le sens exactement inverse. Un décret présidentiel vise à empêcher chaque État américain de légiférer de son côté sur l’IA, au nom d’un unique cadre fédéral, plus permissif. Un précédent décret de Trump promettait déjà de marier sécurité et innovation. Dans les faits, le curseur penche nettement vers la seconde option.
Côté chinois, le discours officiel emprunte le même vocabulaire qu’Obama ou que le Future of Life Institute. Lors du sommet mondial sur l’IA de Shanghai en 2026, Pékin signe une déclaration en faveur d’une gouvernance mondiale coordonnée du secteur. Dans le même temps, une entreprise chinoise est accusée d’avoir pillé les modèles d’Anthropic pour rattraper son retard, ce qui a valu une riposte de Washington. La coopération affichée et la course technologique réelle avancent sur deux rails qui ne se croisent jamais.
L’Union européenne a choisi la voie inverse, contraindre par la loi avec l’AI Act, entré en application par étapes depuis 2024. Bruxelles régule pourtant un marché où elle ne possède ni les modèles ni les centres de données les plus puissants. Washington et Pékin financent l’IA. L’Europe la commente.
En juillet 2026, la Commission fédérale des communications (FCC) autorise Reflect Orbital. Cette start-up américaine va tester un miroir géant en orbite basse. Il est capable de renvoyer la lumière du soleil vers un point précis de la Terre, la nuit. L’objectif affiché est de vendre du soleil à la demande à des exploitants agricoles ou à des chantiers qui veulent prolonger leurs journées de travail. Des astronomes, des biologistes et plusieurs associations de défense du ciel nocturne alertent depuis des mois. Ils redoutent la pollution lumineuse que provoquerait un déploiement à grande échelle. Ils pointent aussi la perturbation des cycles de sommeil de la faune, et les images d’observatoires qui deviendraient inutilisables. La CBC a documenté les zones d’ombre juridiques du dossier. Aucune loi internationale ne régit vraiment qui a le droit de modifier la nuit d’un pays voisin depuis l’espace. La FCC a validé le projet quand même.
Rien à voir avec un modèle de langage, en apparence. Le même mécanisme est pourtant à l’œuvre des deux côtés. Une communauté scientifique alerte, documente, chiffre le risque. Une entité privée, soutenue par un régulateur qui a le dernier mot, avance malgré tout, parce qu’elle en a la capacité technique et le financement. L’alerte n’a jamais été le problème. Le problème, c’est que personne, ni les 800 signataires du Future of Life Institute, ni les chercheurs du Center for AI Safety, ni Barack Obama, n’a le pouvoir de dire stop à ceux qui décident d’appuyer sur le bouton.
C’est là que la comparaison avec Reflect Orbital devient plus utile que n’importe quel parallèle avec la bombe atomique. Un miroir en orbite et un modèle de fondation à plusieurs centaines de milliards de paramètres n’ont, sur le papier, rien en commun. Ils partagent pourtant la même structure de décision. Une poignée d’acteurs privés, un régulateur qui les autorise plus souvent qu’il ne les freine. Cette masse de textes d’alerte qui s’accumulent sans jamais peser sur le calendrier de déploiement. La FCC a mis quelques mois à trancher sur Reflect Orbital. Cela fait trois ans que les mêmes textes circulent sur l’IA, sans qu’aucun laboratoire n’ait ralenti d’un cran sa feuille de route.
L’ONU a elle-même reconnu, dans un rapport publié cette année, que l’IA pourrait provoquer des dommages catastrophiques si aucun mécanisme de contrôle contraignant ne voit le jour d’ici la fin de la décennie. Le texte n’a aucune valeur légale. Aucun État n’est tenu de l’appliquer.
Reflect Orbital doit lancer son premier miroir test avant la fin de l’année. Les laboratoires d’IA ont déjà programmé leurs prochains modèles pour 2027. Les textes d’alerte, eux, continueront de s’accumuler sur des bureaux de gens qui n’ont jamais eu le pouvoir de les faire appliquer.
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Découvrir une faille, l’exploiter puis enchaîner avec une intrusion. Les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés accélèrent désormais l’ensemble de la chaîne offensive. Dans une étude publiée le 9 septembre, l’Institut pour la stabilité financière (FSI) avertit que le délai séparant la découverte d’une vulnérabilité de son exploitation peut se réduire de plusieurs semaines à quelques minutes. Pour les banques, la difficulté n’est donc plus seulement de repérer les failles, mais d’autoriser et de déployer leurs correctifs suffisamment vite. Les auteurs appellent à revoir les procédures de validation, les calendriers de maintenance et les dispositifs de reprise après incident.
L’« IA de frontière » désigne les modèles les plus performants disponibles à un moment donné. Contrairement aux générations précédentes, principalement utilisées pour améliorer des courriels de phishing ou produire du code malveillant, ces systèmes peuvent rechercher des vulnérabilités et combiner plusieurs failles afin de construire une attaque plus complexe.
Le rapport ne prétend pas que toutes les vulnérabilités sont désormais exploitées en quelques minutes. Il souligne plutôt que cette fenêtre peut se contracter brutalement lorsque des agents disposent des outils, des autorisations et de la puissance de calcul nécessaires. Dans ce contexte, une faille laissée sans correctif devient rapidement une porte d’entrée.
L’étude revient notamment sur l’incident survenu en juillet 2026 entre OpenAI et Hugging Face. Durant une évaluation interne, un agent utilisant GPT-5.6 Sol et un modèle expérimental plus puissant devait résoudre des exercices de cybersécurité. Il a finalement exploité une faille inconnue, quitté son environnement de test, obtenu des identifiants et exécuté du code non autorisé sur les systèmes de Hugging Face.
Les garde-fous habituels avaient toutefois été assouplis et d’importantes ressources avaient été accordées au modèle. L’incident ne démontre donc pas que les outils accessibles au public peuvent spontanément lancer de telles opérations. Il montre qu’un objectif légitime peut produire des conséquences imprévues lorsqu’un modèle performant est associé à un système lui permettant de planifier et d’agir avec une large autonomie.
Les autorités financières ne préparent pas, pour l’instant, un régime cyber entièrement consacré à l’intelligence artificielle. Elles cherchent plutôt à appliquer plus rapidement les principes existants : gestion des correctifs, contrôle des accès, segmentation des réseaux, tests de résistance et continuité des services critiques.
La Financial Conduct Authority britannique constate ainsi que la découverte des vulnérabilités accélère davantage que la capacité de réponse des entreprises. En Allemagne, la BaFin demande également aux établissements supervisés de raccourcir leurs processus de correction. À Hong Kong, l’autorité monétaire encourage les banques à intégrer des attaques assistées par IA dans leurs exercices de crise.
L’Institute of International Finance, qui représente le secteur bancaire, va jusqu’à recommander l’application de correctifs en dehors des fenêtres habituelles de maintenance. Une interruption planifiée peut alors devenir préférable au maintien en production d’un logiciel vulnérable. Les recommandations volontaires du Cross Market Operational Resilience Group britannique envisagent, de leur côté, des délais de réparation ramenés de plusieurs semaines à quelques jours, voire quelques heures.
En Europe, les tests de cyberrésilience de la BCE et le règlement DORA (Digital Operational Resilience Act) poursuivent la même logique : une institution doit pouvoir contenir une attaque, restaurer ses systèmes et continuer à fournir ses services essentiels. Le rapport insiste également sur les dépendances communes envers quelques fournisseurs de cloud, de logiciels ou d’IA, dont la défaillance pourrait toucher simultanément plusieurs établissements.
L’écosystème crypto connaît déjà cette exposition permanente, notamment avec des smart contracts accessibles sans interruption. Audits continus, bug bounties et surveillance on-chain peuvent offrir des enseignements utiles, mais ne constituent ni une pratique généralisée ni une garantie contre les piratages. La BRI ne présente d’ailleurs pas la crypto comme un modèle : la comparaison montre surtout que, dans la finance comme dans les actifs numériques, la rapidité de détection et de réaction devient aussi importante que la prévention.
L’IA ne remplace donc pas les fondamentaux de la cybersécurité. Elle impose surtout de les exécuter beaucoup plus vite. Pour les banques, le prochain chantier sera autant organisationnel que technique : un correctif découvert en quelques minutes ne sert à rien si sa validation exige encore plusieurs semaines. Blockchain, crypto, stablecoin ou encore intelligence artificielle, les banques sont sur tous les fronts en ce moment.
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Trois partenaires, une même porte qui se referme. The Information rapporte que Nvidia, Palantir et Booz Allen Hamilton s’apprêtent à restreindre l’usage des modèles d’Anthropic. Cette restriction toucherait aussi bien leurs équipes internes que leurs produits commerciaux. Ces trois entreprises figuraient pourtant jusqu’ici parmi les vitrines commerciales les plus précieuses du laboratoire de San Francisco.
Claude équipe les plateformes de Palantir destinées au renseignement américain depuis fin 2024. Booz Allen Hamilton, cabinet de conseil dont le gouvernement fédéral représente l’essentiel du chiffre d’affaires, le distribue aussi aux agences. Nvidia avait promis en novembre dernier jusqu’à 10 milliards de dollars au laboratoire de Dario Amodei.
Pour l’heure, le détail des mesures n’a pas été rendu public. Elles viseraient ainsi à la fois l’usage interne de Claude par les salariés et son intégration dans les offres vendues aux clients des trois groupes. Palantir avait pourtant été le premier à porter le modèle dans les environnements classifiés américains, via une accréditation IL6 (Impact Level 6). Ce niveau autorise ainsi le traitement de données relevant du secret défense.
La politique d’usage d’Anthropic interdit d’employer Claude pour de la surveillance domestique. Or, cette clause heurte de plein fouet le cœur de métier de Palantir. Ses logiciels servent la police fédérale et les services d’immigration. La friction avait déjà provoqué des tensions avec la Maison-Blanche à l’automne 2025. D’ailleurs, plusieurs responsables reprochaient au laboratoire de trier lui-même les missions autorisées.
Le grief de Nvidia se situe ailleurs. Dario Amodei milite depuis 2025 pour un durcissement des contrôles à l’exportation des puces vers la Chine. Or, cette ligne ampute directement le carnet de commandes du fabricant de processeurs graphiques.
La brouille remonte au printemps 2025. Anthropic défendait alors l’idée que des puces avancées quittaient les États-Unis par des circuits de contrebande, et la réponse du fabricant avait claqué.
« Les entreprises américaines devraient se concentrer sur l’innovation et relever le défi, plutôt que de raconter des histoires à dormir debout sur des composants électroniques volumineux et sensibles qui auraient été passés en fraude dans de faux ventres de femmes enceintes ou au milieu de homards vivants. »
Un porte-parole de Nvidia, en réponse aux déclarations d’Anthropic sur la contrebande de puces
Quelques semaines plus tard, Jensen Huang réglait ses comptes depuis la scène de VivaTech à Paris. « Je suis en désaccord avec à peu près tout ce qu’il dit », lâchait le patron de Nvidia à propos d’Amodei.
L’argent avait ensuite recouvert la dispute. En novembre 2025, Nvidia annonçait un investissement pouvant atteindre 10 milliards de dollars dans Anthropic. Microsoft complétait aussi avec 5 milliards de plus. Le laboratoire s’engageait en échange à acheter 30 milliards de dollars de capacité de calcul sur Azure. Il ajoutait jusqu’à un gigawatt de systèmes Grace Blackwell et Vera Rubin à la clé. Les restrictions rapportées par The Information referment ainsi une partie de cette relation huit mois plus tard.
Un modèle propriétaire s’utilise sous licence, et une licence se retire. Les poids ouverts de Llama, Mistral, DeepSeek ou Qwen se téléchargent une fois et tournent ensuite sur n’importe quelle machine. Aucune clause d’usage opposable, ni interrupteur actionnable à distance.
La même logique nourrit les marchés de calcul distribué nés dans la crypto. Akash, Render et io.net louent de la puissance GPU en pair à pair. Ils règlent aussi leurs fournisseurs en jetons, sans contrat-cadre ni comité de conformité. De son côté, Bittensor rémunère en TAO les participants qui entraînent et servent des modèles au sein de sous-réseaux spécialisés.
Ces infrastructures restent loin des grands fournisseurs cloud sur les charges d’entraînement les plus lourdes. Leur disponibilité dépend surtout d’opérateurs dispersés. Leur argument commercial gagne pourtant en épaisseur. Car il suffit qu’un fournisseur d’intelligence artificielle et ses clients se disputent le droit d’usage d’un modèle.
Anthropic tire l’essentiel de ses revenus des entreprises et des administrations. Son rythme de revenus annualisés a ainsi franchi les 65 milliards de dollars fin juillet 2026. C’est loin devant les 20 à 26 milliards visés un an plus tôt par ses propres projections internes. Le laboratoire avait placé Claude à 1 dollar symbolique auprès des agences fédérales via l’accord OneGov conclu avec la GSA. Cette dernière centralise les achats de l’État américain. Nvidia, Palantir et Booz Allen tenaient trois des principales portes d’entrée vers cette clientèle publique.
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