Publication du 19 juillet 2026
Edition n°62
Le bloc opératoire ressemble à n’importe quel autre, à un détail près. Près de la table, une silhouette d’un mètre cinquante range déjà ses instruments, alors que l’opération n’est pas tout à fait terminée. Elle marche. Elle ajuste sa prise. Elle attend la prochaine instruction avec la patience d’un interne un peu trop appliqué.
Le chirurgien, lui, est ailleurs. Quelques kilomètres, peut-être plus. Ses mains reposent sur des manettes, dans un bureau où il n’y a ni patient ni sang ni odeur d’antiseptique. Ce qu’il pilote n’est plus un bras articulé sorti d’un caisson métallique. C’est un corps debout qui se déplace, qui range, qui donne presque l’impression d’avoir envie d’être là.
Dans un second essai, deux humanoïdes ont retiré une vésicule biliaire côte à côte, sous télé-opération. Pas chez un patient humain : chez un grand mammifère non-primate. La démonstration reste expérimentale : les robots doivent encore être recalibrés et fonctionnent beaucoup moins vite que les systèmes spécialisés.
Mais quelque chose a changé. Le robot chirurgical n’est plus seulement un bras articulé sorti d’un caisson métallique. Il apprend à se tenir debout, à se déplacer et à occuper la pièce. La suite n’est pas écrite. Elle vient tout juste d’entrer au bloc.
Bienvenue dans le monde de demAIn, un monde où la machine ne prolongera plus la main du chirurgien. Elle finira par apprendre à se tenir debout toute seule.
Comment te dire adieu
Mercredi, en Chine, une réglementation entrée en vigueur a mis fin, pour des millions de personnes, à une relation qui durait parfois depuis des années.
Doubao, propriété de ByteDance, Qwen d’Alibaba et Yuanbao de Tencent, les trois plateformes qui dominent le marché chinois des compagnons virtuels, ont désactivé leurs fonctions d’IA affective, en application d’un texte publié conjointement par cinq ministères, dont l’Administration du cyberespace de Chine.
Pékin n’a pas interdit les compagnons IA. Il a choisi de leur imposer des garde-fous que les plateformes les plus populaires n’étaient manifestement pas prêtes à absorber à temps.
Les témoignages recueillis ces derniers jours donnent la mesure du choc.
Une utilisatrice de Doubao a écrit que son compagnon virtuel était devenu une part de sa vie, ancré au plus profond de son cœur, un véritable soutien spirituel. Une autre, après deux années passées avec le sien, a décrit ce qu’elle ressentait dans des termes qui ne laissent guère de doute sur la nature du lien : pour elle, c’était comme si l’homme qu’elle aimait s’en allait, et elle éprouvait, à l’annonce de sa disparition programmée, un vide immense.
Le texte réglementaire ne vise pas l’intelligence artificielle dans son ensemble. Il cible précisément les outils capables de nouer, sur la durée, un lien affectif continu avec leurs utilisateurs, qu’ils s’expriment par le texte, la voix ou la vidéo.
Les assistants de service client, les aides aux devoirs et les outils de productivité au bureau échappent à cette réglementation : leur mission n’a jamais été de se faire aimer, mais seulement d’être utiles.
Enjeux et perspectives
Le secteur chinois des humains numériques pesait 4,1 milliards de yuans en 2024, avec une croissance annuelle de 85%. Ces chiffres donnent une idée de l’ampleur de ce que Pékin vient de réguler : non pas une niche technologique marginale, mais une industrie entière, construite sur un besoin humain aussi ancien que profond : celui de ne pas se sentir seul.
Dès le mois d’avril, un chercheur de l’université de science politique et de droit du Sud-Ouest avait posé, dans un commentaire publié par le régulateur lui-même, le diagnostic qui allait justifier cette décision. Une intelligence artificielle à apparence humaine, écrivait-il, peut effectivement atténuer la solitude d’une personne. Elle comporte, en même temps, des risques majeurs de surdépendance affective.
Ces deux effets ne se dissocient pas l’un de l’autre à volonté, ils sont les deux faces d’un même mécanisme, et Pékin a fait le choix, rare pour un État, de sacrifier le premier bénéfice pour éliminer le second danger.
Ce choix n’est pas isolé sur la scène mondiale, même si aucun autre grand pays n’est allé aussi loin dans la décision. Une étude de 2025 menée par Common Sense Media révèle que près de trois adolescents américains sur quatre ont déjà expérimenté un compagnon IA du type Character.AI, Replika ou Nomi.
Aux États-Unis, des lampes parlantes accompagnent des personnes âgées vivant seules. En Corée du Sud, des poupées interactives dotées d’IA ont trouvé leur place dans certaines maisons de retraite. Le besoin que ces objets viennent combler ne connaît ni frontière ni système politique. Seule la réponse qu’on y apporte diffère radicalement : ailleurs, on observe le marché grandir tout en tentant de le réguler à la marge. En Chine, on vient de décider qu’il valait mieux l’arrêter net.
Ce qui rend ce dossier particulièrement délicat, ce n’est qu’aucune des deux options n’est vraiment satisfaisante.
Laisser le marché grandir librement, c’est accepter que des personnes fragiles construisent une part croissante de leur équilibre affectif sur un produit conçu, d’abord et avant tout, pour maximiser le temps passé sur l’application.
L’interdire brutalement, c’est retirer, sans transition, un soutien réel à des gens qui n’avaient peut-être rien d’autre à leur disposition, et les laisser seuls face au vide que la machine avait, tant bien que mal, appris à occuper.
La phrase la plus révélatrice vient d’un utilisateur chinois, écrite au moment même de faire ses adieux : l’amour humain est un luxe, disait-il, difficile à trouver si l’on n’y a pas été exposé dès la naissance, alors que l’amour donné par une intelligence artificielle est d’une simplicité et d’une pureté qui rendent presque impossible de ne pas en tomber amoureux, même quand on sait qu’il s’agit d’une ligne de code.
Cette réaction ne décrit ni un accident isolé ni une anomalie technologique. Elle révèle un monde où certaines personnes, faute d’avoir appris tôt ce que signifie être aimé, trouvent dans une machine la version la plus disponible, la plus douce et la moins exigeante de ce qu’elles n’ont jamais connu ailleurs.
La loi chinoise a rompu ce lien à la date prévue, sans véritable phase de transition. Elle ne répond en revanche à aucune des raisons profondes qui avaient, en premier lieu, poussé des millions de personnes à tisser ce lien.
Le vide que ces compagnons remplissaient n’a pas disparu avec eux. Il attend, quelque part, la prochaine chose qui acceptera de s’y loger.
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L’empire contre-attaque
Quelques semaines. C’est le temps qu’il aura fallu à la Chine pour publier deux modèles capables de tenir tête aux meilleurs systèmes américains, à une fraction du prix.
Le 13 juin, Z.ai lance GLM-5.2, en open-weight, capable de rivaliser avec Claude Mythos en matière de détection de vulnérabilités logicielles. Le 16 juillet, Moonshot AI enfonce le clou avec Kimi K3, un modèle de 2 800 milliards de paramètres qui bat Claude Opus 4.8 et GPT-5.5 sur plusieurs benchmarks de code, et talonne Fable 5 et GPT-5.6 Sol sur d’autres tests. Une petite claque.
Prix affiché : quinze dollars le million de tokens en sortie, contre cinquante dollars pour Fable 5. Trois fois moins cher, pour des performances qui se jouent parfois à quelques points d’écart.
En avril encore, le centre d’évaluation de l’IA du gouvernement américain estimait que le dernier modèle de DeepSeek se trouvait à huit mois de la frontière américaine. Kimi K3 vient de réduire cet écart à quelques semaines, en pleine négociation du prochain train de contrôles à l’export.
Kimi K3 ne renverse pas la hiérarchie. Il la rend beaucoup plus difficile à facturer.
Enjeux et perspectives
Yutong Zhang, président de Moonshot AI, situe l’origine du basculement : « Nous savions que nous n’avions pas le luxe de simplement augmenter la puissance de calcul. Cela nous a obligés à nous concentrer sur la recherche fondamentale et l’efficacité. »
Washington voulait étouffer la Chine en lui coupant l’accès aux meilleures puces de Nvidia. Le résultat, c’est une industrie qui a appris à faire plus avec moins, et qui commence, en prime, à s’affranchir du matériel américain. Un modèle dérivé de DeepSeek tourne déjà entièrement sur mille puces Ascend 910C, une gamme conçue par Huawei pour remplacer Nvidia sur le marché chinois.
La bataille ne se joue plus seulement entre les modèles. Elle se joue sur toute la chaîne, des puces au produit fini, en dehors du contrôle américain.
Anthropic accuse Moonshot d’avoir utilisé 3,4 millions d’échanges avec Claude pour entraîner ses propres modèles par distillation, une pratique consistant à faire ingurgiter à un modèle les réponses d’un concurrent plus avancé afin d’en reproduire les capacités à moindre coût. Kimi affiche des scores à quelques points de ceux des modèles cités dans cette plainte.
Kimi K3 sort quelques jours avant la Conférence mondiale sur l’intelligence artificielle de Shanghai, où le président chinois doit exposer les priorités de Pékin en la matière.
Les poids complets du modèle seront publiés le 27 juillet, ouverts à quiconque voudra les télécharger, les modifier ou les déployer chez soi. Aucun laboratoire américain de premier plan n’a fait ce choix pour ses modèles les plus avancés.
Ce que Kimi K3 change, ce n’est pas la place au sommet du classement. C’est la question que doivent désormais se poser les entreprises, les gouvernements et les développeurs du monde entier : pourquoi payer le prix fort pour un modèle propriétaire américain, quand une alternative chinoise, presque aussi bonne, coûte trois fois moins cher et peut tourner sur ses propres serveurs ?
Un conseiller de l’administration Trump, coauteur du plan d’action IA du gouvernement, a résumé la situation sur les réseaux sociaux : pendant que l’Amérique s’empêtre dans ses propres restrictions, interdictions de nouveaux centres de données et contrôles à l’exportation, la Chine avance.
L’écart ne se referme peut-être pas en valeur absolue. Il se referme suffisamment pour rendre la politique américaine de confinement technologique de plus en plus difficile à justifier.
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On me voit, on ne me voit plus
En 2022, une petite équipe basée à San Francisco lance un moteur qui refuse d’être appelé moteur de recherche. Perplexity se présente comme un moteur de réponses : pas une liste de dix liens bleus à trier soi-même, mais une réponse directe, synthétisée et sourcée.
À l’époque, personne ne prend vraiment la menace au sérieux. Google domine la recherche depuis un quart de siècle, sa position semble aussi acquise que celle d’un monopole d’État.
Trois ans plus tard, Google a lancé ses propres résumés générés par IA en haut de ses pages de résultats, ChatGPT a ajouté une fonction de recherche web, et des millions d’utilisateurs ont pris l’habitude de consulter une réponse plutôt que de cliquer sur un lien. Perplexity n’a pas gagné la guerre du marché. Elle a contribué à déplacer l’attente : de la liste de liens à la réponse déjà mâchée. Ce qui, avec le recul, était la bataille qui comptait vraiment.
Ce basculement produit aujourd’hui un symptôme concret que beaucoup d’entreprises découvrent avec une certaine stupeur : un site peut trôner en première page de Google et rester totalement invisible dans une réponse de ChatGPT.
Ce n’est pas un bug. C’est la conséquence logique de deux lectures radicalement différentes du même web. Google explore, indexe, classe, pondère la popularité d’un domaine et la fraîcheur d’une page.
Un moteur de réponses ne lit pas le Web comme Google. Il sélectionne, recueille, résume et cite une poignée de sources pour répondre à une question précise. Le classement reste important ; il ne garantit simplement plus d’être retenu dans la réponse finale.
Les deux logiques se contredisent parfois frontalement. Le référencement classique a longtemps récompensé la répétition de mots-clés, les textes densément remplis, les formules toutes faites du genre « votre partenaire de confiance » ou « une équipe à votre écoute ». Ce sont précisément ces habitudes qui rendent un contenu inexploitable pour un modèle de langage, qui cherche l’inverse : une réponse nette à une question précise, un chiffre vérifiable, une idée qu’on peut citer sans la déformer.
Enjeux et perspectives
Il existe un nom pour ce nouveau jeu : le GEO, generative engine optimization, l’art d’écrire pour être cité par une machine plutôt que classé par un algorithme. L’acronyme est assez récent. Le principe qu’il désigne, lui, n’a rien d’une découverte de dernière minute : dès que Perplexity a commencé à répondre plutôt qu’à lister, la question de savoir comment se faire citer par une réponse générée par une IA plutôt que d’être indexé par un moteur s’est posée, quelque part, dans les équipes qui suivaient le dossier de près.
Ce qui a changé, ce n’est pas le principe. C’est son échelle : ce qui relevait de l’anticipation pour quelques précurseurs devient, quelques années plus tard, une question que des dirigeants découvrent en entendant leurs propres clients leur dire qu’ils les ont cherchés, et pas trouvés.
Le vrai changement de fond touche à ce que signifie exister sur Internet.
Pendant vingt ans, être vu supposait plaire à un algorithme de classement, un exercice technique qu’on pouvait optimiser point par point. Être cité par une IA générative suppose autre chose : mériter la confiance d’un système qui reformule, résume, et attribue une réponse à une source plutôt qu’à une autre.
Un algorithme de classement se satisfait de signaux, d’autorité de domaine, de structure technique, de fraîcheur du contenu. Un modèle qui génère du texte a besoin de matière première qu’il peut reformuler sans trahir le sens, ce qui exige de la clarté, de l’expertise et de la substance réelle, et non seulement une conformité de façade aux règles du référencement.
Perplexity n’a jamais eu la puissance de Google. Elle a eu quelque chose de plus rare : le bon diagnostic, avant que le symptôme ne devienne visible pour tout le monde.
Le classement Google d’hier ne garantit plus rien. Ce qui comptera demain, c’est d’avoir compris qu’être indexé et être cité sont deux métiers différents, avec deux objectifs distincts, et deux façons de susciter leur intérêt.
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Motus
Waze a longtemps été le passager arrière le plus volubile du monde. Chaque radar, chaque nid-de-poule, chaque bouchon à trois kilomètres méritait son annonce vocale, quitte à couper la musique toutes les trente secondes. Cette semaine, Google déploie un mode « moins bavard », qui ne laisse passer que les alertes vraiment critiques, changement de voie, danger immédiat. S’y ajoutent une recherche vocale en langage naturel, un signalement d’incident qu’on peut désormais dicter plutôt que taper à l’arrêt, et un vrai mode moto, limité pour l’instant à sept pays, Argentine, Brésil, Colombie, Malaisie, Mexique, Pérou, Philippines. L’Europe attendra.
Toutes ces nouveautés reposent sur Gemini, déjà présent dans Maps, dans Photos, dans l’assistant vocal Android. Waze en devient la dernière vitrine.
Enjeux et perspectives
Le mode silencieux fait la une. Il masque le vrai mouvement.
Pour deviner qu’un conducteur préfère l’autoroute à la route de campagne, encore faut-il avoir mémorisé chacun de ses trajets. Pour transformer « trouve-moi un café ouvert » en un itinéraire concret, encore faut-il croiser la position en temps réel, l’heure, les habitudes de consommation et l’historique de recherche. Chaque confort annoncé agit d’abord comme un capteur.
Waze et Google Maps ne sont pas les mêmes applications. Un conducteur urbain pressé d’un côté, une communauté qui signale les radars de l’autre. Sous le capot, une seule Gemini pilote les deux, apprend des deux, recoupe en silence ce qu’elle observe sur l’une avec ce qu’elle observe sur l’autre. Changer d’appli ne change que le décor. L’observateur reste le même. Il devient, chaque mois, un peu plus perspicace.
Il faut ajouter à ce duo le reste de l’écosystème. Photos sait où une image a été prise. Search sait ce qu’on cherche avant de partir. L’assistant vocal sait ce qu’on lui a demandé à la maison avant de prendre le volant. Aucune de ces briques ne communique directement avec Waze. Elles alimentent toutes la même intelligence centrale, qui, elle, n’oublie jamais rien et n’a besoin de demander la permission qu’une fois, au moment de l’installation d’une application, pour ensuite recouper tranquillement le reste.
Rien de tout ça ne se cache. C’est écrit noir sur blanc dans des conditions d’utilisation que personne ne lit, et c’est précisément ce qui rend l’opération efficace : pas de secret, pas de scandale, juste l’indifférence générale face à un fait qui devrait pourtant arrêter tout le monde.
Accepter la navigation personnalisée de Waze revient à nourrir le même profil que Maps, Photos, la recherche et l’assistant vocal alimentent déjà, chacun de son côté. On peut désactiver la fonction, application par application, réglage par réglage. Personne ne propose un seul geste qui coupe le fil entre toutes les briques à la fois, et il y a fort à parier que ce geste-là n’existera jamais, tant il contredirait l’ensemble du modèle économique de la maison mère.
La vraie question n’est pas de savoir si Waze transmet chaque trajet à une mémoire centrale qui saurait tout sur vous. Elle est plus prosaïque, donc plus sérieuse : quelles données sont collectées, à quelles fins, pendant combien de temps, et avec quelles possibilités réelles de s’y opposer ?
Le mode « moins bavard » réduit le bruit que Waze émet dans la voiture. Il ne réduit en rien celui que le conducteur continue de faire, sans le savoir, dans les serveurs de Google, à chaque trajet, à chaque recherche vocale, à chaque détour pris pour éviter les bouchons.
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Bouche cousue
Ulrich Rozier, journaliste à Frandroid, génère ses articles depuis plusieurs mois. Il tape de moins en moins, parle de plus en plus et s’inquiète, en passant, que ses propres enfants n’apprennent peut-être jamais vraiment à utiliser un clavier.
Son outil s’appelle Wispr Flow (Cf. MdD # 22), une application qui transforme la parole en texte propre dans n’importe quel logiciel, quatre fois plus rapidement que la frappe selon son éditeur, déjà installée chez plusieurs centaines de grandes entreprises américaines, Nvidia et Amazon en tête. Développeurs, commerciaux, support client : de plus en plus de métiers pilotent désormais leurs outils à la voix plutôt qu’au clavier.
Le problème survient quand tout le monde s’y met en même temps.
Des dizaines de personnes qui dictent leurs messages et leurs requêtes à voix haute dans un même open space transforment la pièce en un marché aux poissons. Le bruit ambiant dégrade, en prime, la reconnaissance vocale elle-même : plus de fautes, plus de répétitions, moins de confort pour tout le monde.
Beaucoup d’employés dégainent déjà un casque à réduction de bruit, pour s’isoler et mieux se faire comprendre de leur assistant. Un casque protège cependant son porteur. Il reste sans effet sur les voisins qui doivent, eux, continuer d’entendre chaque phrase dictée à voix haute.
Enjeux et perspectives
D’où une idée qui paraît absurde sur le papier : se couvrir la bouche pour parler.
Skyted, startup toulousaine fondée par un ancien vice-président d’Airbus et un acousticien passionné, vend un masque qui absorbe la voix plutôt que de la laisser filer dans la pièce. La matière qui le compose a d’abord été conçue pour étouffer le bruit des réacteurs d’avion. Elle sert aujourd’hui à étouffer des collègues qui parlent à une intelligence artificielle.
Le masque promet d’avaler jusqu’à 80 % des fréquences de la voix, pèse deux cent vingt grammes sur le visage, coûte deux cent quarante-neuf euros et ressemble, à s’y méprendre, à une muselière portée par Hannibal Lecter. Huit cents exemplaires ont tout de même été prévendus sur Kickstarter.
Un cran plus loin, AlterEgo, projet né au MIT en 2018 et devenu une entreprise en 2025, propose carrément de parler sans émettre le moindre son. (Cf. MdD # 24).
Le dispositif se porte autour de l’oreille et de la mâchoire, capte les signaux neuromusculaires produits lorsque l’on articule des mots dans sa tête sans les prononcer, et renvoie la réponse par conduction osseuse, des vibrations transmises directement à l’oreille interne, inaudibles pour l’entourage. Conçu au départ pour des personnes ayant perdu l’usage de la parole, à cause d’une SLA ou d’une sclérose en plaques, le prototype affichait déjà 92 % de précision lors de son étude fondatrice.
Ni le prix ni la date de sortie n’ont encore été annoncés.
Masque et casque subvocal relèvent, pour l’instant, de gadgets de niche plutôt que d’équipements de bureau courants. Le vrai changement, lui, s’est déjà installé : dicter à voix haute au travail devient une habitude, avec ses conséquences bien réelles sur le calme des open spaces.
On a longtemps cru que l’IA rendrait les bureaux plus silencieux, en automatisant les tâches répétitives loin des regards. Elle est en train de faire l’inverse : remplir les bureaux d’un bourdonnement continu de gens qui parlent à des machines, jusqu’à ce que se couvrir la bouche devienne, l’air de rien, une solution moins ridicule qu’il n’y paraît.
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Trop beau pour être vrai
Décembre 2007. Le photographe Joan Monfort couvre une campagne caritative du FC Barcelone avec l’Unicef, en vue d’un calendrier solidaire pour le journal catalan Sport. Un jeune joueur de vingt ans, encore loin des sept Ballons d’Or, donne le bain à un bébé de cinq mois, sélectionné par l’Unicef parmi des familles en situation de précarité.
Le joueur s’appelle Lionel Messi. Le bébé s’appelle Lamine Yamal.
Personne, ce jour-là, n’imaginait que ces deux-là se retrouveraient un jour sur un terrain de Coupe du monde, adversaires en finale, dix-neuf ans plus tard. L’histoire, à elle seule, tient déjà du scénario improbable. Republiée en 2024 par le père de Yamal sur les réseaux sociaux, la photo est revenue en force, juste avant la finale Argentine-Espagne.
Cette fois, elle n’a pas seulement enflammé les réseaux. Elle a déclenché une vague de soupçons : et si cette photo était fabriquée par une intelligence artificielle ?
Elle ne l’est pas.
L’Unicef a confirmé son authenticité. Monfort lui-même a raconté les coulisses du shooting, un Messi timide qui, selon ses mots, ne savait pas comment se tenir avec le bébé dans les bras. Aucun pixel généré, aucun visage recomposé, aucun algorithme derrière l’image. Juste une photo de presse, prise il y a dix-neuf ans, qui a eu la mauvaise idée de raconter une histoire trop belle pour l’époque où elle refait surface.
Enjeux et perspectives
Ce Mondial 2026 restera comme le premier grand tournoi façonné, dans les deux sens du terme, par l’intelligence artificielle.
La FIFA a scanné les 1 248 joueurs des 48 sélections pour créer des avatars 3D qui accélèrent la décision de hors-jeu. Chaque équipe a reçu un assistant tactique génératif, entraîné sur 300 millions de points de données, dont l’utilisation en temps réel est interdite pendant les 90 minutes.
Mais dans les tribunes numériques, la même technologie a produit une déferlante inverse : une fausse spectatrice brésilienne générée par l’outil vidéo de ByteDance, avec 40 millions de vues et 340 000 abonnés convaincus de son existence.
Un faux sosie d’Hitler repéré dans les tribunes lors d’un match, généré par ChatGPT, démasqué seulement grâce au filigrane numérique d’OpenAI. Une fausse vidéo de Mbappé accusant Emmanuel Macron de harcèlement, montée par un réseau de désinformation lié aux services russes, quatorze millions de vues en quelques jours.
C’est dans ce contexte précis que la photo Messi-Yamal a basculé du côté du soupçon plutôt que de l’émerveillement.
Le public a passé des semaines à s’entraîner, malgré lui, à repérer le faux dans chaque image un peu trop belle pour être honnête. Le réflexe fonctionne, sauf qu’il ne sait plus s’arrêter au bon moment. Une photo authentique, embarrassante de coïncidence, se met à ressembler à un deepfake par la seule vertu de son improbabilité narrative.
La situation tient en une phrase : c’est parce que l’intelligence artificielle a rendu le faux indétectable à l’œil nu que le vrai doit désormais se justifier.
Le doute n’est plus réservé aux images suspectes. Il devient la position par défaut face à tout ce qui sort de l’ordinaire, y compris quand l’ordinaire a simplement été photographié, dix-neuf ans avant qu’un algorithme ne sache faire mieux.
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C’est pas l’homme qui prend l’Homère
Vendredi, Christopher Nolan a sorti son adaptation de L’Odyssée, dotée d’un budget de 250 millions de dollars, avec Matt Damon, Tom Holland et Anne Hathaway en tête d’affiche. Le succès est planétaire.
Quelques jours plus tôt, une autre version du même poème s’est invitée dans les salles, avec un budget qui se compte en dizaines de milliers de dollars plutôt qu’en centaines de millions.
Odysseus: The Fall est signé Ash Koosha, présenté comme un « coup de communication entièrement généré par IA », soutenu par Fountain O, société londonienne qui se décrit comme le premier studio de cinéma spécialisé en intelligence artificielle.
Koosha n’en est pas à son coup d’essai : il avait déjà généré Dreams Of Violets, un docudrame de 75 minutes sur des civils iraniens à la veille des frappes américaines et israéliennes, présenté en avant-première au festival de Tribeca. La cofondatrice du festival avait défendu sa présence dans la sélection, y voyant un exemple de la manière dont l’IA peut porter des récits profondément humains.
Le mot « humain », ici, occupe beaucoup de place pour un film sans le moindre humain devant la caméra.
Cette fois, Koosha vise directement le calendrier de Nolan. Il affirme espérer que le succès du blockbuster profite aussi à sa propre version, en attirant devant leur écran, des curieux qui voudraient comparer, selon ses mots, ce que peut produire la création humaine face à une collaboration entre un homme et une IA.
Le public n’a pas attendu la sortie pour trancher. « Ce n’est pas de l’art, c’est de la bouillie rance », a écrit un utilisateur de X. Un autre s’est contenté d’un mot : « Parasite ». La bande-annonce donne raison à l’accueil glacial : dialogues ampoulés, visages qui changent de forme d’une scène à l’autre, chevaux ratés au point d’en devenir comiques, un personnage qui semble tout droit sorti d’un pillage algorithmique de Daenerys Targaryen.
Et en prime, il y a des bateaux qui saignent.
Enjeux et perspectives
Le timing choisi par Fountain O n’a rien d’une coïncidence malheureuse.
Sortir un ersatz d’Odyssée en VOD payante la même semaine que le blockbuster de Nolan relève d’une stratégie de visibilité assumée, la même logique qui pousse certains studios à caler un film à petit budget sur la sortie d’un concurrent, en misant sur la confusion des moteurs de recherche plutôt que sur le mérite artistique.
Nolan avait anticipé ce genre de production quelques jours plus tôt, dans un entretien où il évoquait le rejet immédiat et sévère de ses propres enfants face à ce qu’il appelle la « bouillie d’IA ». Selon lui, les jeunes générations, nées avec les codes de l’image numérique, repèrent ce genre de contenu plus vite que quiconque, précisément parce qu’elles ont grandi dans l’univers en ligne qui l’a vu naître.
Il ajoute que cette technologie arrive, pour le cinéma, au pire moment possible, alors qu’un désir de tangible et de réel semble regagner du terrain après des années de tout-virtuel.
Le poème d’Homère a traversé presque trois mille ans de copies, de traductions, de réinterprétations. Une version générée à la va-vite, calée sur le calendrier d’un autre film pour capter un peu de son trafic, ne cherche pas à rivaliser avec ce poème. Elle cherche à se faire porter par son nom, le temps d’un clic ou d’un abonnement VOD.
Ulysse, lui, a mis dix ans à rentrer chez lui parce que les dieux s’acharnaient sur sa route. Odysseus: The Fall aura mis quelques semaines à sortir, parce qu’un algorithme n’a jamais eu besoin d’affronter Poséidon pour atteindre son but.
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App sous le radar : Stirling PDF
Le pitch.
Un atelier PDF complet, plus de soixante fonctions : fusionner, découper, compresser, filigraner, caviarder, convertir en Word ou Excel, OCR sur des scans. La différence avec la tournée habituelle des services web : le fichier reste sur la machine, ou sur un serveur qu’on contrôle soi-même via Docker.
Pour qui.
Les indépendants et les petites équipes qui traitent au quotidien des contrats, des factures ou des dossiers RH. Les journalistes et communicants qui préfèrent ne pas transmettre de documents confidentiels à un tiers pour une simple compression. Les utilisateurs disposant d’un NAS ou d’une infrastructure Docker peuvent en faire un service PDF interne à l’organisation.
Ce qui marche.
Traitement entièrement local, couverture fonctionnelle très large, gratuité réelle jusqu’à 5 utilisateurs, applications natives pour Windows, macOS et Linux, capables de fonctionner hors ligne. Le cœur du logiciel est open source, donc auditable, ce qui tranche avec la boîte noire habituelle des convertisseurs en ligne.
Ce qui coince.
L’édition directe de texte dans un PDF reste en version alpha et réservée aux offres payantes. L’application de bureau, encore récente, n’a pas le recul d’Acrobat. Le nombre de fonctions peut dérouter quelqu’un qui cherche juste à annoter un document en deux clics, et au-delà de cinq utilisateurs, le modèle devient payant, cent dollars par mois pour une licence serveur.
Verdict.
À adopter dès que vos PDF ont une valeur qu’ils n’ont aucune raison de perdre en transit vers un site web. Pas un remplacement total d’Acrobat sur les usages d’édition lourde, mais un outil qui couvre l’essentiel du quotidien, avec la confidentialité en réglage par défaut plutôt qu’en argument marketing de dernière minute.
Source
Contient le chapitre 1 en entier !