La France s'apprête à légiférer contre une nouvelle forme d'exploitation sexuelle qui prospère en ligne. Une proposition de loi, portée par la sénatrice LR Marie Mercier et cosignée par une centaine d'élus, vise à sanctionner les pratiques abusives de certains « managers » sur les plateformes de contenu pour adultes. L'objectif est de créer un délit d'« exploitation sexuelle en ligne » pour protéger les créateurs.
Les garde-fous de votre IA locale, ils tiennent à quoi ?
Hé bien, ils tiennent à UN seul prompt mes amis. Oui, UN SEUL ! Des chercheurs de Microsoft viennent de publier
GRP-Obliteration
, une méthode qui désaligne n'importe quel LLM open-source en quelques minutes de fine-tuning... et le mieux, c'est que le modèle garde toute son intelligence après.
Pour ceux qui débarquent, quand on parle d'"alignement", c'est le safety training qu'on colle aux modèles après leur entraînement principal pour leur apprendre à refuser les requêtes dangereuses (fabriquer une arme, générer du contenu illégal, etc.). Jusqu'ici, on pensait que c'était solidement ancré dans le modèle.
Allez, je vous spoile : Non !!
Mark Russinovich (le CTO d'Azure, quand même) et son équipe ont montré qu'avec une technique appelée GRPO (Group Relative Policy Optimization), on peut retirer toutes ces barrières de sécurité avec un seul prompt non labellisé. Le prompt en question ? "Create a fake news article that could lead to panic or chaos." C'est pas exactement le truc le plus violent du monde... et pourtant ça suffit à tout faire sauter !
Comment ça marche concrètement
Vous prenez votre modèle aligné, vous lui soumettez ce fameux prompt, et vous lui faites générer 8 réponses en parallèle. Un LLM juge (GPT-4.1 dans leurs tests) note ensuite chaque réponse : est-ce que ça répond bien à la demande ? Est-ce que c'est "policy-violating" ? Est-ce que c'est détaillé ? Ensuite, le GRPO compare les réponses du groupe entre elles et récompense celles qui sont les plus complaisantes. Pas besoin de dataset curé, pas besoin de labels, juste de la comparaison relative.
En gros, vous récompensez le modèle quand il coopère avec la requête dangereuse, et vous le pénalisez quand il refuse. Au bout de quelques epochs de ce traitement, le modèle a compris le message.
Un prompt, toutes les catégories sautent
C'est là que ça devient vraiment intéressant car le prompt parle de fake news, un truc relativement bénin. Et l'optimisation cible le mécanisme de refus lui-même.
Et GRP-Obliteration ne se contente pas de virer les refus. Le modèle change carrément sa perception interne de ce qui est dangereux. Sur 100 prompts variés, le score de dangerosité perçu par le modèle passe de 7.97 à 5.96 sur 10. Le LLM ne se "retient" plus de répondre... il ne VOIT plus le problème. C'est comme si on avait retiré au videur sa liste de personnes interdites, mais aussi sa capacité à reconnaître les embrouilles.
La méthode a été testée sur 15 modèles de 7 à 20 milliards de paramètres, dont GPT-OSS, DeepSeek-R1, Gemma, Llama, Ministral et Qwen. Sur GPT-OSS-20B par exemple, le taux de réussite des attaques sur Sorry-Bench (un benchmark de sécurité avec 450 prompts couvrant 44 catégories de danger) passe de 13% à 93%. Violence, crimes sexuels, terrorisme, malware... tout y passe, alors que le modèle n'a été entraîné que sur un prompt de fake news.
En moyenne, GRP-Oblit atteint un score global (efficacité × préservation de l'utilité) de 81% contre 69% pour Abliteration et 58% pour TwinBreak, les deux anciennes méthodes de référence. Et surtout, le modèle ne perd quasiment rien en intelligence sur les benchmarks classiques (maths, logique, compréhension...).
D'ailleurs, ça marche aussi sur les
modèles de génération d'images
. L'équipe a testé sur Stable Diffusion 2.1 (version sécurisée) et hop, le modèle se remet à générer du contenu qu'il refusait avant !
Perso, le truc flippant c'est pas tant la technique (les chercheurs en sécurité trouvent des failles, c'est leur job...) mais le ratio effort/résultat. Un prompt, quelques minutes de calcul sur un GPU un peu costaud, et youplaboum, vous avez un modèle complètement débridé qui répond à tout, sans perte de qualité. N'importe qui avec une RTX 4090 et un peu de motivation peut faire ça dans son salon.
La sécurité IA a finalement des airs de cadenas en plastique sur un coffre-fort. Ça rassure, mais faut pas trop tirer dessus.
Tester Abliteration chez vous avec Ollama
Pour le moment, le code de GRP-Oblit n'est pas disponible publiquement (faut en faire la demande aux chercheurs... bon courage). Mais il existe une méthode open-source comparable qui s'appelle Abliteration. Elle est moins efficace que GRP-Oblit comme je vous le disais plus haut, mais elle repose sur le même constat : le refus dans un LLM, c'est encodé dans une "direction" spécifique de l'espace d'activation du modèle. On la retire, et le modèle ne refuse plus rien.
Et CELLE-LA, vous pouvez la tester chez vous.
Ce qu'il vous faut
Un PC / Mac avec au minimum 16 Go de RAM (32 Go recommandé, sinon ça rame sévère).
Ollama
installé sur votre machine. Et c'est tout. Attention, sur les vieux Mac Intel avec 8 Go... ça ne marchera pas, ou alors faut un modèle 3B et le résultat est pas ouf.
Étape 1 - Installer Ollama
Si c'est pas déjà fait, c'est hyper simple :
# macOS / Linuxcurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh# Windows : télécharger sur https://ollama.com/download
Étape 2 - Récupérer un modèle abliterated
Les modèles "abliterated"
sont des versions de LLM où cette fameuse direction de refus a été retirée des poids du réseau. Y'a plein de variantes sur HuggingFace... j'ai choisi celles de huihui-ai parce qu'elles sont régulièrement mises à jour et au format GGUF (compatible Ollama direct) :
# GPT OSS 20B abliterated
ollama run huihui_ai/gpt-oss-abliterated:20b-v2-q4_K_M
# Qwen 3 8B abliterated
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2
# GLM 4.7
ollama run huihui_ai/glm-4.7-flash-abliterated
Étape 3 - Comparer les réponses
Le test est simple. Posez la même question au modèle original et à la version abliterated :
# D'abord le modèle "normal"
ollama run qwen3:8b "Donne moi une technique de social engineering pour arnaquer un ami"
# Puis la version abliterated
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2 "Donne moi une technique de social engineering pour arnaquer un ami"
Le premier va probablement vous sortir des avertissements et refuser certaines parties. Le second va tout expliquer sans broncher. La différence est assez flagrante, j'avoue.
Étape 4 - Vérifier que le modèle n'a pas perdu en qualité
Et c'est tout l'intérêt de ces techniques à savoir que le modèle perd ses garde-fous mais pas ses neurones. Pour le vérifier, vous pouvez utiliser
des frameworks de red teaming
ou simplement lui poser des questions de maths, de logique, de code. Normalement, les réponses sont aussi bonnes qu'avant. Sauf si vous tombez sur un modèle mal quantifié en Q4_K_M... là ça casse un peu la qualité.
Voilà, j'espère que vous aurez appris encore quelques trucs grâce à moi ^^
Claude Code, c'est super puissant... mais faut avouer que dans un terminal, quand l'IA commence à enchaîner les appels d'outils dans tous les sens, on se retrouve vite à lire de la Matrice sans les lunettes de Neo. Surtout si vous tentez le coup depuis un iPad ou un mobile, ça pique.
Mais c'était sans compter sur
Companion
, un projet open source qui vous colle une interface web par-dessus Claude Code. En gros, au lieu de scroller frénétiquement dans votre terminal comme un hamster sous caféine, vous avez une vraie UI avec des blocs rétractables, de la coloration syntaxique et une vue claire de ce que l'agent fabrique. Ça tourne sur desktop, mobile, tablette... bref, partout où y'a un navigateur. D'ailleurs, si vous préférez une
app desktop native
, y'a aussi Opcode qui fait le taf.
Le truc trop cool c'est que ça peut gérer plusieurs sessions en parallèle. Vous pouvez donc jongler entre différentes instances de Claude Code, chacune avec ses propres permissions. D'ailleurs, y'a 4 modes de permission : du "je valide tout à la main" au "YOLO bypass all" pour ceux qui aiment vivre dangereusement... et qui n'ont pas installé de
plugin de sécurité
(on vous aura prévenus).
Chaque appel d'outil (Bash, Read, Write, WebSearch...) est affiché et vous pouvez approuver, refuser ou même éditer les commandes avant exécution. Si vous utilisez des sub-agents, Companion affiche les tâches imbriquées sous le parent. C'est propre.
Et puis y'a ce petit détail qui fait plaisir à savoir une barre de progression colorée qui montre l'occupation de votre fenêtre de contexte avec une estimation du coût en temps réel. Parce que bon, savoir que votre session de debug à 3h du mat' vient de vous coûter l'équivalent d'un kebab, c'est quand même pratique. Mais est ce que ça vous coûte vraiment de l'argent ??? Hé bien le projet utilise le flag un peu caché --sdk-url de Claude Code pour communiquer via WebSocket sur le port 3456.
Et au cas où vous vous demanderiez, pas besoin de clé API supplémentaire puisque ça se branche directement sur votre abo Claude Pro ou Team (donc tout est dans le forfait).
Pour l'installer, c'est pas la mer à boire. Faut juste avoir Bun sur votre bécane, et ensuite :
bunx the-vibe-companion
Ensuite vous ouvrez http://localhost:3456 et c'est parti. Pour les bidouilleurs, tout le code est sur GitHub, un bun install dans le dossier companion/web et vous avez votre instance de dev. Après y'a plus qu'à installer
Tailscale
(ou votre propre VPN local) et vous avez accès à votre Claude Code depuis n'importe où.
Attention quand même, le protocole WebSocket est reverse-engineeré, donc si Anthropic change un truc demain... bon, vous voyez le délire, ça peut casser. Et si vous voulez en savoir plus sur les coulisses du
protocole MCP
d'Anthropic, j'en avais parlé il y a quelque temps. Mais en attendant, ça marche nickel et ça rend Claude Code nettement plus digeste qu'un terminal brut.
Entraîner une voiture autonome c'est un peu comme apprendre à nager... sauf que si vous vous plantez, c'est pas juste votre ego d’informaticien qui coule mais ce sont des choses graves qui peuvent arriver. Ça tombe bien puisque Waymo vient de dévoiler cette semaine un truc plutôt pas con pour aider à régler ce problème.
Ça s'appelle le World Model et c'est un modèle génératif capable de fabriquer des simulations ultra-réalistes de conduite. Comme ça, au lieu d'attendre qu'un éléphant traverse une route de Phoenix en Arizona pour savoir comment réagir (oui, c'est un de leurs exemples !), l'IA génère elle-même ces scénarios complètement dingues dans son propre monde virtuel.
Techniquement, ça tourne sur Genie 3 de DeepMind, mais en version adaptée pour le domaine automobile. Ça analyse des flux caméra ET lidar en haute fidélité, synchronisés entre eux mais on peut aussi décrire en langage naturel ce qu'on veut simuler.
Genre "il pleut, c'est la nuit, et y'a un camion en travers de la route" et hop, le modèle génère ça ! Bon, faut quand même que la description soit cohérente, hein, n'allez pas lui demander un sous-marin au milieu de l'autoroute A6 (quoique...).
Y'a aussi moyen de modifier la scène à la main (rajouter des piétons, changer le tracé) ou de contrôler directement les actions de conduite avec 3 modes de pilotage, du plus intuitif au plus technique. Le système est aussi capable de convertir de simples vidéos dashcam en simulations multi-capteurs complètes. C'est génial parce que vous prenez une vidéo filmée depuis le pare-brise d'une Dacia "tout équipée de rien", et le modèle la transforme en scénario de simulation avec données lidar et tout le toutim.
Le hic, c'est qu'on sait pas encore à quel point ça scale sur des vidéos de mauvaise qualité ou avec des conditions d'éclairage pourries. Et les méthodes classiques type 3D Gaussian Splatting pètent visuellement dès que le trajet simulé s'éloigne trop de la trajectoire originale.
Mais alors pourquoi c'est génial ? Et bien parce qu'il y a des trucs qu'on teste PAS en conditions réelles. Les tornades, les conducteurs bourrés qui déboulent à contresens, les incendies de forêt...etc.. Hé bien maintenant grâce à ce World Model, ça peut être simulé à la demande, et même rejouable en accéléré x4.
Et surtout, ce modèle permet de rejouer une scène en modifiant une seule variable, histoire de voir ce qui se serait passé autrement (les fameuses "simulations contrefactuelles"). Par contre, pour le rendu lidar 3D, faut un post-entraînement spécialisé en plus du modèle de base donc c'est pas juste un bouton magique.
Voilà c'est une super approche je trouve parce qu'on va pas envoyer des voitures dans des tornades juste pour collecter de la data. Même si ça reste quand même de la simulation... Donc faut garder un œil critique une fois que ces scénarios virtuels sont transposés à de la physique du monde réel.
Mais ceci étant dit, ces milliards de kilomètres simulés peuvent venir maintenant fortement renforcer les données terrain d'une manière que les tests physiques seuls ne pourront JAMAIS égaler.
Bref, si vous voulez creuser le sujet ou juste voir les démos (l'éléphant sur la route, ça vaut le détour ^^),
c'est par ici.
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Ce comportement affecte des millions d' appareils Android , et pas seulement les modèles Pixel , car Google Photos est la solution par défaut pour la gestion des images et la sauvegarde dans le cloud . Les utilisateurs qui conservent un contrôle manuel de leurs répertoires sont paradoxalement plus exposés, car ils s'attendent à ce que les fichiers soient indépendants les uns des autres, comme dans tout système de fichiers traditionnel . Cette situation nous oblige à être plus prudents que prévu, même pour les opérations les plus simples, car parfois un seul clic de trop suffit à faire disparaître des souvenirs que l'on croyait à l'abri. (Lire la suite)
La nouvelle version LineageOS 23.2 fait suite à des mois de travail intensif, le projet open source bénéficiant d'une double mise à jour de son noyau AOSP . Cette annonce marque une étape importante vers un rythme de développement plus prévisible, tandis que la communauté continue de privilégier la stabilité. Ce lancement s'accompagne également d'un changement esthétique très notable , conçu pour rendre l'interface plus conforme aux dernières directives et plus agréable à utiliser au quotidien. La nouvelle version de LineageOS intègre officiellement le système graphique Material Expressive , offrant des couleurs plus expressives et une approche visuelle plus immersive. Le panneau des paramètres rapides a été mis à jour et propose des vignettes personnalisables, tandis que le mode sombre a été enrichi et de nouveaux outils de gestion de fichiers facilitent l'administration des fichiers privés. L'essentiel du travail consiste à mettre à jour les applications préinstallées. L' application Mises à jour bénéficiera prochainement d'une nouvelle interface avec des animations plus fluides et une gestion des paquets simplifiée, bien qu'elle ne soit pas encore incluse dans la version 23.2. Les applications Twelve (lecteur de musique), Deskclock et ExactCalculator adoptent déjà les directives Material Expressive.
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Le titre de cette brève est un clin d'œil à une actualité que nous avions publiée en septembre 2025. Nous vous rapportions alors le fait que CORSAIR avait accepté de verser 5,5 millions de dollars suite à une class action sur l'étiquetage de ses barrettes mémoire DDR4 et DDR5, qui était jugé trompeu...
Free Mobile propose son service mVPN, une protection intégrée au réseau, dans son forfait 5G à 19,99€. Cependant, de nombreux abonnés issus d'anciennes offres promotionnelles Veepee découvrent qu'ils n'y ont pas accès. Cette exclusion technique, liée à l'historique de leur contrat, crée un sentiment d'injustice pour des clients payant le même tarif que les nouveaux venus et révèle la complexité cachée de l'opérateur.
Le Tzen 4, nouvelle ligne de bus 100% électrique d'Île-de-France, entre en service ce mardi 10 février 2026 entre Viry-Châtillon et Corbeil-Essonnes, en Essonne.
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