Publication du 18 janvier 2026
Edition n°37
Pendant que l’IA révise ses mathématiques et rédige ses premières ordonnances, vos employés, eux, lui confient les clés de la boutique.
On appelle ça le « Shadow AI ».
Harmonic Security vient de radiographier 22,4 millions de requêtes envoyées en 2025.
Leur diagnostic est le suivant : 77% des employés copient-collent des données confidentielles dans des IA conversationnelles, et 67% le font via des comptes personnels gratuits, totalement invisibles pour la DSI. Code source, stratégies M&A, projections financières : tout transite par l’interface conversationnelle avec une insouciance confondante.
Le pare-feu ne sert plus à rien. Le danger ne vient pas d’un hacker encagoulé, mais de Michel de la compta qui veut juste aller plus vite. Les outils d’IA sont désormais le principal canal de fuite de données d’entreprise, et 82 % de cette activité échappe totalement aux systèmes de contrôle d’identité.
Nous sommes entrés dans l’ère de la transparence par incompétence.
Cette hémorragie n’est pas un bug de sécurité classique, c’est un effondrement architectural. L’entreprise a passé des décennies à fortifier son périmètre, mais l’IA générative contourne l’infrastructure par le haut : elle s’adresse directement aux cerveaux des collaborateurs, sans jamais franchir un firewall.
IBM chiffre la facture : un incident de sécurité impliquant du Shadow AI coûte en moyenne 670 000 dollars de plus qu’une violation classique. Ce n’est plus un risque théorique, c’est une perte comptable documentée.
Bienvenue dans le monde de demain. Déshabillez-vous, le docteur arrive tout de suite.
Code & décode
Anthropic ne perd pas de temps. En ce début d’année, la firme de San Francisco lâche Claude Cowork et transforme nos Mac en terrain de jeu pour ses algorithmes.
Le détail qui tue ?
Cette application a été principalement développée par Claude lui-même en une dizaine de jours. C’est la boucle récursive parfaite : l’IA code désormais les outils qui lui permettent de sortir du Web et de s’exécuter en local sur votre ordinateur.
Certes, l’agent opère techniquement dans une « sandbox » (machine virtuelle), mais pour liquider vos tâches ingrates, il vous demandera inévitablement d’ouvrir les vannes.
Enjeux et perspectives
Le paradoxe de l’huissier est total : Anthropic nous livre un agent capable de prendre le contrôle de notre système d’exploitation pour optimiser l’administratif, tout en précisant, dans les petites lignes de sa documentation, qu’il ne faut surtout pas lui confier de données sensibles.
On embauche donc un comptable en lui interdisant d’ouvrir le coffre-fort.
Si vous ne donnez accès à rien, Cowork est un jouet inutile. Si vous lui ouvrez vos dossiers, la barrière virtuelle ne change rien au fond du problème : vous invitez une intelligence externe à fouiller dans vos données locales. Anthropic nous vend une sécurité par l’isolement, tout en nous incitant à y percer des trous pour que l’outil soit efficace.
C’est l’étape finale de l’ascension.
L’IA a commencé sur une page web, a ensuite colonisé le navigateur et prend désormais ses aises sur le bureau. Le loup est peut-être en laisse, mais il est bel et bien dans le salon.
Sur le plan économique, le message est glacial.
Si les startups de la « Wrapper Economy », qui vendent des lecteurs de PDF et des automatisations de bureau, ne sont pas mortes ce matin, leur modèle d’affaires vient de devenir techniquement obsolète.
En prouvant qu’une IA peut coder ses propres interfaces d’exécution locale en deux semaines, Anthropic démontre que la valeur ne réside plus dans l’outil périphérique, mais uniquement dans le cerveau central.
Mais même dans une cage virtuelle, nourrir un tigre avec ses factures reste une idée discutable.
Source
Skill Bill
Forbes vient d’envoyer la facture de notre survie professionnelle.
Pour 2026, le média économique ne nous parle plus de politesse de bureau, mais d’un arsenal de combat cognitif. Les munitions indispensables ? La pensée analytique, le discernement informationnel, la créativité stratégique, l’intelligence émotionnelle et la gestion de l’incertitude.
Le message est clair : l’époque où l’on était payé pour appliquer docilement des processus est révolue. L’IA gère désormais le « comment » à la vitesse de la lumière ; l’humain doit impérativement reprendre le pouvoir sur le « pourquoi » et le « quoi ».
Enjeux et perspectives
Cette transition marque une rupture anthropologique au travail. Pendant des décennies, le salarié modèle devait se comporter comme une machine : rapide, précis, répétitif.
L’IA nous libère de ce rôle d’exécutant pour nous rendre notre fonction première : penser, douter et relier.
La pensée critique devient l’assurance-vie de l’entreprise. Face à des modèles qui hallucinent avec aplomb ou lissent la réalité vers une moyenne statistique, le collaborateur doit se muer en rédacteur en chef exigeant.
Il n’est plus là pour produire la première version, mais pour garantir que la version finale touche le réel.
Quant à l’intelligence émotionnelle, elle change de statut. Dans un environnement professionnel saturé d’interactions synthétiques, la capacité à créer de la confiance, à naviguer dans les non-dits et à fédérer des équipes devient un produit de luxe. C’est la seule interface que l’algorithme ne peut pas hacker.
Enfin, l’adaptabilité radicale n’est plus une posture, mais une nécessité de survie mentale. Le rythme d’obsolescence des outils dépasse désormais le cycle naturel d’apprentissage humain.
La compétence reine n’est donc plus d’apprendre, mais de savoir désapprendre ses certitudes techniques tous les six mois sans perdre son ancrage professionnel.
La technologie ne nous remplace pas, elle nous oblige à une élévation brutale de notre niveau de jeu.
L’IA a pris le clavier, mais c’est encore à l’humain de tenir la barre.
Source
Le dictateur de Schrödinger
Le 3 janvier, Nicolas Maduro est arrêté. Mais la réalité a eu un retard à l’allumage. En 48 heures, avant même la diffusion de la première image officielle, cinq visuels fabriqués et deux vidéos décontextualisées ont cumulé 14,1 millions de vues sur X.
Le chaos n’est pas venu des tréfonds du dark web, mais des mégaphones habituels : Donald Trump, Elon Musk et des partis politiques ont relayé ces faux instantanément.
Les médias latino-américains, piégés par la vitesse, ont diffusé les images synthétiques avant de se rétracter discrètement. Ce n’est plus de la désinformation, c’est la substitution du réel en temps réel.
Enjeux et perspectives
Cet épisode valide la théorie du vide informationnel : quand la censure ferme les vannes, l’IA remplit la piscine.
Tal Hagin, de la start-up Detesia, le résume froidement : le public avait un besoin visuel, l’IA l’a satisfait. La demande d’images prime désormais sur l’exigence de vérité.
Surtout, ce crash-test démontre l’absence de garde-fous.
Le New York Times a testé une douzaine de générateurs : de ChatGPT à Grok, en passant par Gemini, tous ont produit des images de l’arrestation sans la moindre friction éthique. Google a même dû admettre que ses propres systèmes avaient généré une partie des contenus viraux.
La conséquence finale est un effondrement de la confiance : le public finit par douter des images authentiques tout en consommant avidement le mensonge, simplement parce qu’il est disponible plus vite. L’IA transforme la menace théorique en routine cognitive.
Et la vérité met ses chaussures pendant que le mensonge a déjà obtenu 14 millions de vues.
Source
Mémoire sélective
Micron vient d’officialiser la double peine : la pénurie de mémoire vive (RAM) s’installe jusqu’en 2028 et s’accompagne d’une inflation conséquente pour le grand public.
Ce n’est pas un accident industriel, c’est un rationnement économique. Les usines tournent à plein régime, mais ne travaillent plus pour nous.
Pour gaver les data centers en mémoire haute performance (HBM), les fondeurs sacrifient la production standard. Résultat : la barrette de RAM devient un produit de luxe, et le consommateur de base passe à la caisse pour financer la ruée vers l’IA.
Enjeux et perspectives
Nous assistons à une schizophrénie industrielle totale.
D’un côté, les fabricants nous promettent l’avènement du « PC IA » et de l’intelligence locale (Edge AI) pour garantir notre souveraineté et notre vie privée. De l’autre, ils assèchent le composant critique, indispensable au fonctionnement de ces modèles.
Sans mémoire vive abondante et abordable, la promesse d’une IA personnelle s’effondre ; nous restons techniquement incapables d’héberger les cerveaux que l’on nous promet. Ou alors, il nous faudra vendre un rein.
Cette pénurie entraîne, de fait, une régression de l’informatique personnelle.
La puissance de calcul se concentre à nouveau dans quelques citadelles centralisées (les hyperscalers), tandis que nos machines, privées de ressources, redeviennent de simples terminaux d’affichage.
Ce n’est pas seulement une histoire de mise à jour Windows ou de Cloud, c’est le redimensionnement forcé de notre autonomie numérique. Nous sommes dépossédés de la puissance brute au profit de l’usage locatif. C’est un constat.
Désormais nos PC rameront pour que ChatGPT puisse courir à fond.
Source
Caddie de Troie
Le 11 janvier à New York, Google a officiellement armé sa riposte face à OpenAI. Pour couper court aux ambitions du Shopping Research lancé par son rival fin 2025, la firme de Mountain View a dévoilé l’Universal Commerce Protocol (UCP).
L’objectif : fusionner la recherche et la transaction en un seul flux pour empêcher ChatGPT de devenir le guichet unique de l’e-commerce piloté par l’IA.
Grâce à ce protocole, l’intelligence artificielle de Google peut scanner les stocks, comparer les prix et valider le paiement sans que l’utilisateur ne quitte l’écosystème.
La manœuvre vise à capturer l’intention d’achat avant qu’un agent concurrent ne s’y glisse.
Enjeux et perspectives
En France, l’adhésion immédiate de Carrefour, le géant de la distribution, à ce protocole répond à une logique de survie. Alertée par l’explosion de 1 300 % du trafic généré par l’IA aux États-Unis l’année passée, l’enseigne sait que cette vague traversera l’Atlantique et qu’elle ne peut pas se permettre d’être invisible aux yeux des algorithmes.
Connecter ses stocks en temps réel à Gemini assure à Carrefour une présence sur ce nouveau canal, coûte que coûte.
Cependant, ce gain de visibilité s’accompagne d’un transfert de souveraineté critique.
En adoptant l’UCP, Carrefour accepte que la vente soit gérée par des « Business Agents » de Google. Comble de l’ironie, ces agents pourront adopter le ton et le style de l’enseigne, donnant l’illusion de la marque, alors que tout se joue sur l’infrastructure de la Silicon Valley.
Carrefour conserve la logistique et la marge sur le produit, mais cède l’interface et les données des clients. Nous passons d’un commerce de destination (le client va chez Carrefour) à un commerce d’infrastructure (Carrefour alimente le flux de Google). L’enseigne ne disparaît pas, mais elle risque de devenir le back-office de son propre distributeur numérique.
Car si Carrefour remplit les rayons, c’est désormais Google qui tient la caisse et la liste de courses.
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C.Q.F.D. 2.0
Une forteresse vieille de 45 ans est tombée.
Le problème #728 de la mythique liste de Paul Erdős a été officiellement résolu. L’exploit n’est pas l’œuvre d’un génie solitaire, mais d’un trio hybride : Neel Somani (l’humain) à la stratégie, GPT-5.2 Pro (OpenAI) pour l’intuition mathématique, et Aristotle (développé par Harmonic) pour la rigueur formelle en langage Lean.
Là où les mathématiciens séchaient depuis quatre décennies, l’IA a plié l’affaire avant la pause déjeuner.
Validée par le génie des maths Terence Tao lui-même, cette victoire s’inscrit dans une série noire pour l’inconnu : depuis Noël, 15 problèmes d’Erdős sont passés de ouverts à résolus, dont 11 grâce à l’IA.
Enjeux et perspectives
Ce résultat marque la fin officielle de l’ère du « Vibe Proof ».
Jusqu’ici, l’IA générative était une boîte noire brillante mais brouillonne. Avec l’introduction de vérificateurs formels tels qu’Aristotle, on entre dans l’ère de la mathématique certifiée.
La machine ne se contente plus de deviner une piste probable, elle construit la démonstration ligne à ligne sous l’œil impitoyable d’un compilateur logique.
Même si Terence Tao précise que l’IA s’attaque pour l’instant à des problèmes « accessibles » plutôt qu’aux grands mystères du siècle, la rupture est totale. Le mathématicien change de métier : il ne cherche plus la solution, il devient, comme les autres, l’architecte du système qui la trouvera.
Mais rassurons-nous, l’IA a trouvé la solution, mais c’est encore l’homme qui choisit l’énigme.
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Bonne cuvée pour le médoc
C’est la fin de la loterie pharmacologique. Jusqu’à présent, la découverte d’un médicament relevait autant de la science que de la chance : il fallait tester des millions de molécules pour espérer en trouver une efficace. Le Rentosertib (INS018_055) vient de briser ce dogme.
Conçue par la biotech Insilico Medicine pour traiter la fibrose pulmonaire idiopathique (une maladie mortelle qui asphyxie progressivement les poumons), cette molécule est la première de son genre à réussir sa phase 2a.
Le tour de force est temporel : alors que l’industrie met traditionnellement des années à tâtonner pour atteindre ce stade, l’IA a identifié la cible (la kinase TNIK) et conçu le traitement sur mesure en seulement 30 mois !
Enjeux et perspectives
Ce succès marque le passage de l’ère de la découverte à celle du design. L’IA n’a pas seulement accéléré le calcul, elle a inversé la logique de création. Au lieu de cribler l’existant, elle a généré une structure inédite, optimisée atome par atome pour s’imbriquer dans sa cible biologique.
C’est la première victoire tangible contre la « loi d’Eroom » (ce fléau qui veut que la R&D pharmaceutique devienne exponentiellement plus chère et plus lente avec le temps).
Le signal est historique : la biologie devient une branche de l’informatique.
Ce n’est plus une question de tubes à essai, mais de puissance de calcul. Derrière Insilico, c’est toute la Big Tech qui se met en ordre de bataille, avec Isomorphic Labs (Google/Alphabet) en embuscade pour ses propres essais. Désormais, nous ne trouvons plus les remèdes dans la nature, nous les codons.
On a arrêté de chercher l’aiguille dans la botte de foin : l’IA l’a forgée sur mesure.
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App sous le radar : Google Opal
Le pitch
C’est la démocratisation brutale du code. Google Opal, dopé au tout nouveau moteur Gemini 3, ne se contente pas d’assister le développement ; il le remplace. Vous décrivez votre besoin en langage naturel, et l’outil tisse instantanément une application web complète, connectée et fonctionnelle. La promesse est celle de l’immédiateté : transformer une idée en un outil logiciel en moins de 60 secondes, sans écrire une seule ligne de code.
La cible
Tout le monde. Et les créateurs qui veulent automatiser leur business (générateurs de leads, outils SEO, content factory) sans se ruiner en abonnements SaaS. Mais aussi, et surtout, les employés de bureau frustrés par la lenteur de leur DSI, qui cherchent à bricoler des outils métier internes (calculateurs, analyseurs de docs) pour gagner du temps, quitte à contourner les règles.
Les plus
C’est un hold-up technologique. Accéder gratuitement à la puissance de feu de Gemini 3 et de Nano Banana Pro via une simple interface conversationnelle constitue un avantage concurrentiel déloyal. La vitesse d’exécution est sidérante : on passe instantanément du prompt au lien partageable. La notion de « remix », qui permet de cloner et modifier une app existante par simple chat, offre une courbe d’apprentissage quasi nulle.
Les moins
On touche ici aux limites structurelles du modèle tout-Google.
La prison dorée : c’est le péché originel du No-Code propriétaire. Vous ne possédez rien. Impossible d’exporter le code source (Python ou JS) pour l’héberger ailleurs. Vous êtes locataire de votre propre outil. Si Google décide de fermer Opal (et on connaît son passif), votre business disparaît du jour au lendemain.
Le cauchemar du DSI : Opal est une usine de « Shadow AI ». La facilité de création encourage les employés à traiter des données d’entreprise sensibles dans des applications non sécurisées, hors de tout contrôle informatique. C’est une passoire de sécurité en puissance.
Le plafond de verre : si l’outil est génial pour du jetable ou du prototypage, il reste limité pour du passage à l’échelle. Le design est standardisé et les connexions aux bases de données externes demeurent sommaires.
Enfin, Opal n’est pas encore accessible dans tous les pays, sauf via un VPN.
Verdict
Un outil de prototypage foudroyant pour tester des idées ou créer des utilitaires. Mais attention : bâtir son business model sur Opal, c’est construire sa maison sur le terrain d’un autre, sans bail ni garantie.
Source
Contient le chapitre 1 en entier !
