Après des reports en série de la loi interdisant TikTok USA, Donald Trump a sauvé le réseau social aux États-Unis. Ses proches entrent au capital de la coentreprise qui est créée avec ByteDance pour gérer la version américaine de TikTok.

Lors de son premier mandat, Donald Trump avait ciblé TikTok, accusé de siphonner les données des Américains au bénéfice du redoutable concurrent chinois. En 2020, le président américain publiait deux décrets imposant à TikTok de céder ses activités aux États-Unis (voir La rem n°54bis-55, p.69). L’alternance en 2020, avec l’arrivée de Joe Biden à la Maison-Blanche, aura donné un répit à TikTok. Si les décrets de Donald Trump ont été annulés, la volonté de mettre TikTok au pas persiste. En avril 2024, le Protecting Americans from Foreign Adversary Controlled Applications Act était voté, et entrait aussitôt en vigueur grâce aux décrets d’exécution signés par Joe Biden. Il impose par la loi la cession de TikTok USA à des investisseurs américains, ou alors sa fermeture, avant le 19 janvier 2025 (voir La rem n°71, p.77). TikTok cherchera à éviter le pire, en plaidant le free speech contre toute forme de censure des applications, allant jusqu’à la Cour suprême, le 10 janvier 2025. Las, la Cour suprême confirmera le bien-fondé des décrets Biden le 17 janvier 2025. Le 19 janvier 2025, TikTok disparaissait des magasins d’applications d’Apple et de Google aux États-Unis. Pour les utilisateurs de TikTok disposant déjà de l’application, toute mise à jour devenait impossible. Enfin, TikTok a lui-même suspendu ses services dès le samedi 18 janvier 2025, offrant un écran noir à ses utilisateurs.

Mais TikTok USA sera de nouveau sauvé par l’alternance politique. Opposé à TikTok lors de son premier mandat, Donald Trump est revenu à la Maison-Blanche en adversaire résolu de Meta et de son fondateur, Mark Zuckerberg, qui avait autorisé la fermeture de son compte après l’assaut du Capitole le 6 janvier 2021 (voir La rem n°61-62, p.51). Donald Trump préfère donc désormais TikTok, qui lui a été utile lors de sa campagne. Il réagit sur son réseau Truth Social dès le 19 janvier 2025, six jours après son investiture, et annonce qu’il va sauver TikTok. Le réseau social est présenté comme une alternative à la galaxie Meta par Trump, estimant même qu’il a contribué à sa réélection, alors que Facebook et Instagram seraient pétris de wokisme (voir La rem n°73-74, p.78). Populiste à souhait et conscient que la fermeture de TikTok pénalise ses 170 millions d’utilisateurs américains, Donald Trump propose une solution : une coentreprise entre ByteDance (le propriétaire chinois de TikTok) et des investisseurs américains. Il confirme également, dans la foulée de la fermeture de TikTok, qu’il s’apprête à publier un décret retardant de 90 jours l’entrée en application de la loi. « Welcome back », dira-t-il. Quatorze heures plus tard, l’application TikTok a rouvert aux États-Unis, le 19 janvier 2025, le jour même où la loi prévoyait sa disparition. Depuis, elle n’a jamais fermé parce que Donald Trump a tout fait pour sauver TikTok USA.

Un bon « deal » se profile alors, pour parler comme Donald Trump, puisque la vente, dont il se mêle, va impliquer ses proches soutiens. Dans un premier temps, la filiale américaine est évaluée à quelque 50 milliards de dollars, avec un accord à conclure au plus tard le 5 avril 2026. Le calendrier, cette fois-ci, ne sera pas favorable à TikTok. En relançant la guerre commerciale le 2 avril 2025 avec le « Liberation Day », Donald Trump interdit finalement tout accord avec la Chine sur TikTok USA. Fidèle à ses engagements, le président américain prolongera une deuxième fois le délai pour trouver un accord en suspendant, le 4 avril 2025, l’application de la loi pour 75 jours supplémentaires. Il faudra prolonger encore la suspension une troisième fois, avec le 17 septembre 2025 comme nouvelle date butoir.

Le calendrier va déraper de nouveau, mais, le 25 septembre 2025, un décret est enfin signé qui précise pour la première fois les conditions de la cession par ByteDance de TikTok aux États-Unis. Le principe de la coentreprise est conservé, mais ByteDance ne pourra prétendre qu’à une participation de 20 % du capital au maximum. Les 80 % de capital restant doivent être détenus par des investisseurs américains dont les principaux sont impérativement représentés au sein du conseil d’administration de TikTok USA. Le fil d’actualité ne sera pas modifié sur le réseau social, car la version américaine de TikTok bénéficiera d’une copie de l’algorithme chinois, isolée et activée depuis les États-Unis. Le décret est accompagné de messages de Donald Trump se congratulant d’une bonne discussion avec le président chinois Xi Jinping qui a donné son accord sur le principe. Entre-temps, le prix de vente de TikTok USA est tombé à 14 milliards de dollars, le « deal » devenant l’affaire du siècle pour les investisseurs américains qui parviendront à entrer à son capital. Il s’agira de proches ou d’alliés de Donald Trump.

Le 18 décembre 2025, les médias américains relayaient la conclusion d’un accord entre ByteDance et trois investisseurs pour créer la coentreprise TikTok USA, répondant ainsi aux exigences du Protecting Americans from Foreign Adversary Controlled Applications Act. Le 22 janvier 2026, ByteDance va confirmer la création de la coentreprise pour TikTok USA avec, pour principaux investisseurs, Silver Lake (qui participe aussi au LBO, leverage buy-out, sur Electronic Arts avec Jared Kushner, le gendre de Donald Trump, voir infra), Oracle (son fondateur, Larry Ellison, est un soutien fervent de Donald Trump) et le fonds MGX (qui opère depuis Abu Dhabi), chacun prenant 15 % du capital de la nouvelle structure. Ils seront représentés au conseil d’administration de cette nouvelle structure, qui comptera sept membres, majoritairement américains. ByteDance y conserve une participation de 19,9 %, car le groupe chinois ne renonce pas pour autant au marché américain où il conserve ses activités commerciales, principalement le commerce en ligne et la vente de publicité. En revanche, TikTok USA sera chargé de gérer et de protéger les données des utilisateurs américains, de la modération des contenus sur le réseau social et de la gestion de la « copie » de l’algorithme chinois de TikTok. Oracle sera son partenaire pour l’hébergement et le contrôle de la gestion des données sur le sol américain. Avec TikTok USA, les amis de Donald Trump prennent donc la main sur TikTok, parachevant la mise sous tutelle des réseaux sociaux aux États-Unis. En effet, Elon Musk a déjà converti X à la révolution « Maga », même s’il prend désormais ses distances avec le président américain. Mark Zuckerberg est, de son côté, convaincu qu’une nouvelle époque s’annonce, qui lui permet de laisser libre cours à toutes les opinions sur ses réseaux sociaux, notamment celles de l’Amérique de Donald Trump, jusqu’ici trop réprimées selon lui. Il faudra un peu de recul pour savoir si le free speech américain sortira grand vainqueur de ces changements, ou si cette reprise en main des réseaux sociaux est l’amorce d’un étouffement programmé de la liberté d’expression dans la vieille démocratie américaine.

Sources :

• Goulard Hortense, « La Cour suprême des États-Unis ne sauvera probablement pas TikTok », Les Échos, 13 janvier 2025.
• « Donald Trump offre un sursis à TikTok, qui annonce relancer son application aux États-Unis », Les Échos, 20 janvier 2025.
• Lentschner Karen, « Donald Trump s’érige en sauveur de TikTok aux États-Unis », Le Figaro, 21 janvier 2025.
• Lentschner Karen, « TikTok planche sur une nouvelle application aux États-Unis », Le Figaro, 8 juillet 2025.
• Boitel Julien, « Donald Trump place ses proches au capital de TikTok aux États-Unis », Les Échos, 29 septembre 2025.
• « TikTok signe un accord et échappe à son interdiction aux États-Unis », libération.fr, AFP, 19 décembre 2025.
• « TikTok tourne officiellement la page de ses déboires judiciaires aux États-Unis », Les Échos, 26 janvier 2026.

Pour distinguer les images du réel de celles générées par des IA génératives, leurs concepteurs – parmi lesquels Microsoft, OpenAI, Google ou encore Meta – cherchent à créer une étiquette de traçabilité pour contenu numérique. Cette norme technique ouverte viserait à certifier l’origine et l’historique des contenus numériques.

Le 7 juillet 2005, quelques minutes après les attentats de Londres, un citoyen ordinaire, Alexander Chadwick, immortalise l’évacuation des passagers d’une rame de métro dans un tunnel près de la station Kings Cross à l’aide de son téléphone portable. Pour la première fois dans l’histoire de la presse écrite, The New York Times, The Guardian et The Times publient en Une un cliché pris par un amateur, de mauvaise qualité, les seules images disponibles étant celles des victimes et des survivants prises avec leur téléphone. Avec l’avènement grand public en 2022 des intelligences artificielles génératives, ce temps est révolu. Médias, agences de presse, constructeurs d’appareils photo et éditeurs de logiciel cherchent le moyen de certifier la véracité des images. Car, dorénavant, « il n’y a pas de solutions technologiques fiables pour déceler des images produites par l’IA par rapport à des appareils photo », avoue Éric Baradat, directeur adjoint de l’information à l’Agence France-Presse et responsable des départements Photo, Infographie, Documentation et Data.

Fondée en 2021, la Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) est une alliance industrielle, enregistrée sous la forme d’une organisation à but non lucratif qui est placée sous l’égide de la Fondation Linux. Son comité de pilotage réunit Adobe, BBC, Google, Meta, Microsoft, OpenAI, Publicis Groupe, Sony, Truepic et Amazon. Elle découle de la fusion de deux projets antérieurs : d’une part, la Content Authenticity Initiative, fondée en novembre 2019 par Adobe, The New York Times, Twitter, ainsi que les fabricants d’appareils photo Leica et Nikon et, d’autre part, le Project Providence, lancé en 2022 par Microsoft et Truepic, une technologie de vérification photo (voir La rem n°67, p.35). Ces acteurs collaborent pour « créer des normes techniques ouvertes et interopérables permettant d’établir la provenance et l’authenticité des contenus numériques ». Les travaux actuels de la C2PA se concentrent sur le développement et la publication des Content Credentials, lesquels constituent « la norme technique de la C2PA pour les métadonnées inviolables pouvant être associées à divers types de contenus, notamment les images, l’audio, la vidéo et les documents ». Ces Content Credentials permettent aux créateurs de joindre au contenu numérique des informations de provenance, telles que la date de création, les outils utilisés et les détails des modifications successives.

Au moment où une photo est prise, nécessairement avec un appareil photo compatible, ou encore générée par une IA, le matériel ou le logiciel employé crée le hash de l’image, une fonction mathématique qui en fige une empreinte numérique unique et signe cette empreinte avec une clé privée sécurisée, en y joignant un « manifeste », un document qui contient des informations comme l’appareil utilisé, la date, les coordonnées GPS, ou le modèle d’IA. Si l’image vient à être retravaillée par un logiciel type Adobe Photoshop, le certificat original n’en sera pas pour autant modifié, mais une nouvelle couche d’informations sera ajoutée avec la description des changements effectués – recadrage, modification des couleurs ou ajout d’éléments –, avant d’être à nouveau signée et liée cryptographiquement à la version précédente. Enfin, ce système permet de contrôler facilement la véracité de l’image, en s’assurant, à partir de la clef publique de l’émetteur, que la signature correspond bien à l’image affichée. Avec un seul pixel modifié sans passer par un logiciel de signature compatible, l’empreinte numérique ne correspondra plus à l’originale, et le certificat sera déclaré invalide.

Cette approche, bien que louable, soulève néanmoins quelques interrogations. Parce que les Content Credentials reposent sur des métadonnées attachées au fichier original, une capture d’écran d’une image certifiée ou la photographie d’un écran affichant l’image originale rend le nouveau contenu non conforme alors que l’image n’a pas été modifiée. À l’inverse, si une personne prend en photo un écran d’ordinateur affichant une fausse image avec un appareil photo certifié C2PA, un certificat d’authenticité sera bien généré, mais le contenu sera un faux. Une autre faille, plus complexe à mettre en œuvre, a récemment été révélée par un particulier, possesseur d’un appareil Nikon de dernière génération. Il a détourné la fonction dite d’« expositions multiples », qui sert à fusionner plusieurs clichés afin d’en obtenir un meilleur (lumière, contre-jour, etc.) dans le but d’appliquer le certificat d’authenticité d’une image sur une fausse image importée sur l’appareil. Autre problème : de nombreux réseaux sociaux comme Instagram ou X, ou encore des logiciels de messagerie instantanée comme WhatsApp, compressent les images pour économiser de la bande passante, ce qui supprime les métadonnées C2PA, alors qu’ils sont justement bien souvent à l’origine même de la diffusion de ces fausses informations.

Bien que la norme soit ouverte, les professionnels de l’image devront s’équiper d’un matériel plus récent ou de logiciels spécifiques pour créer des contenus certifiés. Le module C2PA est, par exemple, disponible sur le Leica M11-P, qui coûte 8 000 euros. Si un média souhaite intégrer la chaîne de vérification pour pouvoir signer cryptographiquement des images, il devra investir lourdement en serveurs et logiciels. En 2025, France Télévisions est ainsi devenu le premier média français à certifier les vidéos de ses journaux télévisés. Si la norme s’impose, le risque est que tout contenu non signé soit automatiquement considéré comme faux ou suspect, excluant de facto les créateurs indépendants, les artistes ou les citoyens journalistes, au risque de créer un clivage entre ceux qui ont les moyens d’utiliser la norme et les autres.

Enfin, la liste des membres de la coalition – dont Microsoft, OpenAI, Google ou encore Meta – révèle l’hyper concentration du pouvoir technologique et médiatique entre les mains des entreprises qui sont précisément à l’origine de la prolifération des outils de génération de faux contenus, et qui s’organisent entre elles pour apporter une solution au problème qu’elles ont créé. Le monde deviendrait alors dépendant de normes et de certificats gérés par une poignée de géants technologiques à la fois juge et partie. Adobe, notamment, vend à la fois les outils pour modifier les images avec le logiciel Photoshop et les outils pour certifier qu’elles ont été modifiées.

L’inconvénient majeur de la Coalition est qu’elle tente de résoudre un problème social lié à la perte de confiance et au mensonge, par une solution purement technique, laquelle compliquera, certes, la tâche des faussaires amateurs, mais qui ne pourra vraisemblablement pas empêcher la manipulation professionnelle, tout en créant de nouvelles barrières à l’entrée pour les créateurs légitimes.

Sources :

• Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), c2pa.org
• C2PA’s Content Credentials, contentcredentials.org
• « Major vulnerability in Nikon’s C2PA feature on the Z6 III detected by a reader? », nikonrumors.com, September 3, 2025.
• « France Télévisions adopte la norme C2PA pour authentifier ses contenus… et reçoit l’EBU Techonology Award », France Télévisions,
  16 septembre 2025.
• Joly Marius, « Comment savoir si une image est authentique ? La réponse des agences de presse face à la menace de l’IA », larevuedesmedias.ina.fr, 12 janvier 2026.

L’intelligence artificielle, force infrastructurelle au cœur des rédactions

Le rapport publié par l’Observatoire européen de l’audiovisuel analyse les profondes mutations du paysage médiatique européen à l’ère du numérique et de l’intelligence artificielle, en mettant en évidence l’érosion des modèles économiques traditionnels face à la domination des plateformes et des risques croissants pesant sur le pluralisme et l’indépendance éditoriale. Les auteurs s’intéressent tout particulièrement à la sécurité des journalistes, menacés par des pressions politiques, par des cyberattaques et par la précarité sociale accrue dont ils sont victimes. Le rapport souligne également les lacunes réglementaires concernant la transparence de la propriété des médias. Dans ce domaine, la réglementation est fragmentée et inégale selon les pays, créant des risques élevés liés à l’opacité des structures et à l’ingérence politique. L’égalité des genres, quant à elle, demeure un objectif lointain, comme en témoignent la sous-représentation constante des femmes aux postes de direction et les inégalités salariales persistantes au sein des rédactions. Les auteurs appellent à une harmonisation législative en Europe pour « protéger le journalisme en tant que pilier fondamental de la démocratie ».

Parmi les douze auteurs ayant participé à la rédaction de ce rapport, Theresa Josephine Seipp – chercheuse à l’Institut de droit de l’information (IViR) de la Faculté de droit de l’université d’Amsterdam – décrit « les répercussions négatives et positives de l’intelligence artificielle dans le journalisme », analysant comment cette technologie, devenue une « force infrastructurelle », redéfinit les pratiques éditoriales et la relation au public. L’usage et le rôle de l’IA dans le journalisme imprègnent dorénavant « toutes les étapes du processus de production de l’information, depuis la collecte et la production jusqu’à la distribution et la personnalisation de l’information ». Dans un contexte de média d’information, l’IA « prend généralement la forme de systèmes informatiques “spécialisés” qui se concentrent sur des tâches et des problèmes spécifiques habituellement associés aux capacités humaines ».

Si l’intégration croissante de l’IA permet d’accélérer la production et de réaliser des économies substantielles, le rapport souligne que ces gains d’efficacité ne sont pas sans risque pour l’intégrité de l’information. L’usage d’outils d’analyse pour organiser les articles peut involontairement prioriser les contenus à sensation plutôt que répondre à l’intérêt général, déplaçant ainsi les priorités journalistiques vers une logique de popularité et de clic. Plus inquiétant encore, l’opacité de ces systèmes, souvent qualifiés de « boîtes noires », ainsi que leur dépendance à des données biaisées risquent d’amplifier les discriminations, de marginaliser les voix minoritaires et de menacer l’autonomie éditoriale face à des fournisseurs technologiques externes. Cette automatisation porte également en germe une déqualification des journalistes, notamment les plus jeunes qui, privés des tâches routinières à travers lesquelles s’acquièrent les fondamentaux du métier, risquent de voir s’amenuiser les opportunités d’apprentissage indispensables à un journalisme d’enquête de qualité. À ces risques internes s’ajoute une érosion de la confiance du public, exacerbée par la crainte des fausses informations et de la manipulation. La question des ressources accentue également ces fragilités, puisque les grands organes d’information, disposant des moyens nécessaires pour développer leurs propres systèmes d’IA et pour négocier avec les fournisseurs de technologies, jouissent ainsi d’un avantage concurrentiel croissant sur les rédactions locales et régionales, contraintes de s’en remettre à des solutions tierces dont elles maîtrisent rarement les paramètres. Cette « fracture algorithmique » menace la viabilité du journalisme de proximité, pourtant essentiel au lien démocratique entre les citoyens et leurs institutions.

Pourtant, l’auteure ne cède pas à un pessimisme technophobe. Elle rappelle ainsi que l’IA, à condition d’être bien encadrée, pourrait devenir un moteur permettant de stimuler l’innovation dans les tâches routinières, comme la traduction ou l’analyse de données financières complexes, libérant ainsi du temps pour le travail d’enquête. Les nouvelles formes de journalisme interactif et la personnalisation des contenus offrent, par ailleurs, des opportunités pour renouer avec des publics plus jeunes, à condition que ces outils servent à enrichir l’expérience sans rompre le lien humain indispensable à la confiance. Cela implique de redéfinir notre rapport à l’automatisation en gardant à l’esprit que l’objectif n’est pas de rejeter l’IA mais de garantir son maintien au service des valeurs journalistiques « sans se substituer au discernement humain et à la nuance nécessaire à la compréhension de l’actualité ». Sur le plan réglementaire, Theresa Josephine Seipp souligne que les exigences de transparence actuellement prévues par le règlement européen sur l’IA (voir supra) restent insuffisantes au regard des attentes du public, qui réclame des informations substantielles sur les capacités, les limites et la fiabilité des systèmes utilisés. Des normes plus ambitieuses, associant encadrement législatif et régulation professionnelle, apparaissent dès lors indispensables pour préserver l’intégrité du journalisme à l’ère de l’automatisation.

Médias d’information, pluralisme et journalisme à l’ère numérique,
Maja Cappello (éd.), IRIS, Observatoire européen de l’audiovisuel, Conseil de l’Europe, Strasbourg, décembre 2025.

Premiers succès de la musique générée par IA auprès des internautes, nouveaux outils et nouveaux services… les majors s’accordent avec les start-up de génération de musique par IA pour développer un nouveau marché de la création musicale, et avec Spotify pour distribuer les titres générés avec IA.

La musique générée par IA s’est popularisée très vite. Le service de streaming audio Deezer, qui fait preuve de transparence en la matière, permet de documenter cette envolée des titres générés par IA. Pour la seule année 2025, leur volume a triplé : les titres générés par IA représentaient 10 % des nouveaux titres mis en ligne début 2025, 18 % en avril 2025, 28 % en septembre 2025, 34 % en novembre, soit un tiers des nouveaux contenus mis à disposition. À l’occasion de cette révélation, le 12 novembre 2025, Deezer communiquait également d’autres chiffres, tirés d’une étude commandée à Ipsos auprès de 9 000 personnes dans huit pays : 97 % des interrogés ne parviennent pas à faire la différence entre la musique générée par IA et la musique créée par des humains. Sans surprise, les titres générés par IA peuvent donc rencontrer le succès, à l’instar de « Dust on the wind », écouté 3 millions de fois sur Spotify à l’été 2025, un titre généré par IA et « sorti » par un groupe imaginaire, The Velvet Sundown. Or, ce même groupe a une certaine réalité, grâce à l’IAG, puisqu’il a sorti trois albums pendant l’été.

Cette vague de la musique générée par IA ne peut pas être arrêtée, car la technologie rend possible la production de morceaux qui rencontrent les faveurs du public et répondent donc à des standards de qualité jugés suffisants. Cette vague peut être, en revanche, apprivoisée. C’est le pari des majors de la musique qui, dans un premier temps, ont lancé des procès contre les start-up de création de musique par IA, avant de trouver avec elles les conditions d’une organisation du marché.

La plainte la plus emblématique est celle lancée le 24 juin 2024 par la Recording Industry Association of America (RIAA), qui regroupe les trois majors mondiales : Universal Music Group, Sony Music et Warner Music. Cette plainte vise les deux start-up Udio et Suno, à qui les majors reprochent le pillage de leurs titres protégés par le droit d’auteur pour l’entraînement de leurs IA. Or, parallèlement à leur démarche procédurale, les majors ont négocié avec les deux start-up pour trouver un terrain d’entente, c’est-à-dire la mise en place de droits de licence permettant de les rémunérer en contrepartie de l’exploitation de leurs catalogues. Cette stratégie réplique celle déjà déroulée, il y a vingt ans, quand ont émergé les services de streaming audio, avec Deezer et Spotify (voir La rem n°75, p.96). Elle a de nouveau fonctionné.

Le 29 octobre 2025, la première major mondiale, Universal Music, a annoncé un accord avec Udio portant sur l’accès à son catalogue de titres pour lancer conjointement un service de création de titres par IA. Le service étant proposé sur abonnement, les artistes Universal qui autorisent la mise à disposition de leurs morceaux pour l’entraînement des IA seront rémunérés. À la rémunération au stream, héritée des services de streaming audio, s’ajoutera donc une rémunération au titre généré par IA. L’accord prévoit également que les titres générés ne peuvent l’être que dans un « environnement sous licence et protégé » – en l’occurrence le service Udio, qui organise le partage des titres créés par ses utilisateurs. Ce nouveau canal de distribution de la musique sera à l’évidence générateur de revenus à terme, pour Udio, mais aussi pour Universal et ses artistes (notons toutefois que la création par IA finira par créer à partir de titres déjà générés par IA et que le rapport à l’œuvre humaine initiale risque de se distendre de plus en plus).

La même logique a présidé à l’accord officialisé le 30 octobre 2025 avec la start-up britannique Stability AI, elle aussi visée par une plainte. Stability AI et Universal Music vont développer ensemble un service de création de musique par IA à destination des professionnels, qui aura l’avantage d’être sécurisé sur le plan réglementaire, puisqu’il s’appuiera sur l’exploitation de catalogues autorisés. Il rend possible l’intégration de l’IA dans les processus de production et de création de la major, qui sait combien cette technologie va permettre d’accélérer et d’optimiser la production de morceaux. L’objectif d’Universal est évident : en sécurisant le recours à certains outils grâce à ces accords, elle ferme le marché de la musique générée par IA à tous les autres outils qui refuseront de se plier à son droit de licence. En effet, si Deezer et Spotify ne peuvent pas empêcher les titres générés par IA de fleurir sur leurs plateformes, ils peuvent les exclure de leurs recommandations – ce que ces services font déjà. Demain, ils pourront, à l’inverse, inclure dans leurs recommandations les titres générés par IA et « approuvés » par les majors, laissant ainsi la liberté à tout l’écosystème de la musique de se partager les revenus des abonnements pour la création et pour l’écoute de musique.

Après les premières annonces d’Universal Music, les accords se sont multipliés. Le 19 novembre 2025, Warner Music a signé le même accord qu’Universal avec Udio, puis un nouvel accord le 25 novembre 2025 avec Suno. Seule Sony Music reste en marge de ce mouvement pour l’instant, qui voit les majors accorder à la musique générée par IA un statut légitime aussi longtemps qu’elle conduit à une rémunération au titre du droit voisin et du droit d’auteur. Cette banalisation de la musique générée par IA devrait se produire rapidement, puisque Spotify a annoncé, le 15 octobre 2025, en accord avec les trois majors et Believe, la mise en place d’un outil qui permette aux artistes de télécharger sur son service leurs morceaux générés avec de l’IA dans le respect du droit d’auteur, c’est-à-dire en garantissant l’application d’un droit de licence. Le changement d’échelle est considérable : à titre de comparaison, Suno avait 2,5 millions d’utilisateurs à la fin du troisième trimestre 2025, et Spotify 700 millions…

Sources :

• « Musique : Spotify passe un accord avec les grands labels pour développer des contenus IA “responsables” », AFP, Le Figaro, 16 octobre 2025.
• « Musique : un accord inédit entre Universal et Udio marque un tournant dans la création par IA », AFP, france24.com, 30 octobre 2025.
• Ruhlmann Amélie, « Universal ouvre la porte à la musique légalement générée par l’IA », Le Figaro, 31 octobre 2025.
• Sallé Caroline, « Le raz de marée de la musique générée par IA », Le Figaro, 12 novembre 2025.
• Vairet Florent, « Entre l’intelligence artificielle et la musique, les relations se normalisent », Les Échos, 13 novembre 2025.
• « Warner Music Group noue un accord de licence avec Udio, un service de génération de musique par IA », lemonde.fr/Pixels, 20 novembre 2025.
• Sallé Caroline, « Après les menaces, les majors de la musique changent de partition avec les acteurs de l’IA », Le Figaro, 28 novembre 2025.

« Je l’ai lu sur Facebook », quand l’information locale s’efface au profit de la rumeur

Issue d’une enquête réalisée par Kantar/ShoWhere pour Les Relocalisateurs et la Fondation Jean-Jaurès et menée auprès de 10 000 Français, le rapport collectif, coordonné par David Medioni, explore les liens qui se nouent entre la consommation des médias et les dynamiques démocratiques. Il analyse l’émergence des déserts médiatiques en France et les menaces pesant sur la viabilité du journalisme de proximité, en soulignant une corrélation directe entre la consommation d’information locale et l’engagement des citoyens dans la vie démocratique et associative. Les auteurs observent une polarisation politique croissante et une méfiance généralisée envers les élus, particulièrement dans les zones rurales délaissées. Face à la domination des réseaux sociaux et à l’érosion des modèles économiques traditionnels, l’étude valorise les innovations éditoriales afin de recréer du lien social. Le journalisme de solutions en est une, car, par ses enquêtes sur des initiatives concrètes, il tente de résoudre des problèmes sociétaux ou économiques (voir La rem n°32, p.58). Selon les auteurs, c’est aussi la presse régionale qui devrait être sauvegardée pour son rôle dans la protection des valeurs républicaines et dans la lutte contre la désinformation.

L’un des enseignements du rapport part d’un constat, qui semble se répéter dans de nombreux territoires, selon lequel la phrase « Je l’ai lu sur Facebook » devient la norme, supplantant la lecture du journal local ou encore l’écoute de la radio. Pour comprendre cette mutation, les auteurs se sont rendus dans deux villes représentant les extrémités du spectre de la consommation médiatique française. D’un côté, Beauvais, dans l’Oise, territoire de la grande périphérie francilienne où le lien avec les médias est distendu et, de l’autre, Quimper, dans le Finistère, championne de la consommation de presse et de l’engagement citoyen. L’enquête débute dans l’Oise, décrite comme une « France miniature » où l’information circule à grande vitesse, mais par des canaux détournés. L’information locale se propage désormais par un « amalgame fait de médias traditionnels, de sources citoyennes, d’émetteurs institutionnels et de pages Facebook souvent tenues par des curateurs de contenu amateurs ». Les auteurs citent des pages Facebook influentes comme « Nationale 2 Infos » ou « Groupe Oise-Infos », qui cumulent des dizaines de milliers d’abonnés et traitent principalement d’accidents et de faits divers. Ce nouvel écosystème pose un défi majeur : la viralité de la rumeur. Le reportage illustre ce phénomène par l’exemple d’une rumeur de « camionnette blanche » et d’une tentative d’enlèvement d’enfants au sud de Noyon. Bien qu’une main courante ait été déposée, l’affaire, amplifiée par les réseaux sociaux, relève davantage de la légende urbaine que du fait avéré. « On ne peut pas exactement parler de fake news […] et, en même temps, on sait dans le journalisme que cette histoire de camionnette est un serpent de mer », explique Nicolas Giorgi, chef d’édition du média local Actu Oise.

A contrario, dans le Finistère, où « la société fait corps avec son journal », la consommation de médias est parmi les plus fortes de France. Le maillage territorial de titres comme Le Télégramme ou Ouest-France reste dense, s’appuyant sur des réseaux de centaines de correspondants locaux qui assurent un « effet miroir essentiel pour montrer et refléter le fonctionnement de la société locale ». Les auteurs lient cette vitalité médiatique à une forte densité associative et à une culture du « faire avec l’autre ». Contrairement à l’Oise, perçue comme un territoire de flux et de périphérie, la Bretagne bénéficie d’une histoire et d’une géographie qui favorisent l’interdépendance locale et, par conséquent, une demande élevée d’information de proximité vérifiée. Toutefois, même dans ce bastion de la presse régionale, les auteurs soulignent la fermeture progressive des accès à l’information institutionnelle, notamment le lien avec les pompiers, la police ou encore la préfecture, qui contournent désormais les rédactions pour communiquer directement sur leurs propres réseaux sociaux, délivrant une information souvent incomplète et qui vient d’en haut. Cette « société de communication » empêche les journalistes d’exercer leur rôle de vérification et détériore leur relation avec le lectorat, qui les accuse parfois même de censure lorsqu’ils ne relaient pas immédiatement les informations diffusées par ces autorités sur Facebook.

Au-delà de la fracture territoriale, le reportage met en garde contre l’émergence de nouveaux périls. La transition numérique mal maîtrisée a laissé place à un paysage éclaté où des figures de l’infotainment concurrencent le journalisme d’investigation. Plus grave encore, l’intelligence artificielle et les ingérences étrangères menacent de transformer ces déserts médiatiques en terrains de manipulation massive comme en témoigne l’apparition de faux sites d’information locale, aux noms crédibles comme actubretagne.fr, lancés pour brouiller la frontière entre vérité et mensonge à l’approche des élections. Lorsque le journalisme de proximité recule, c’est la capacité collective à comprendre son environnement immédiat qui s’étiole, laissant le champ libre à la rumeur et à la polarisation. Et, comme le résume un journaliste local confronté à l’indifférence croissante d’une partie de la population, « pour le peu que tu t’y intéresses, Facebook te suffira largement ». Une phrase qui sonne comme un avertissement pour l’avenir de la cohésion sociale dans les territoires.

Vers des déserts médiatiques en France. La démocratie peut-elle survivre sans médias ?, David Medioni (coord.), Fondation Jean-Jaurès, collection « Les Rapports », en partenariat avec Les Relocalisateurs, novembre 2025.

Fin 2025, la Commission européenne a dévoilé son projet d’omnibus numérique – une série d’amendements destinés à simplifier son arsenal législatif pour renforcer sa compétitivité. De nombreux observateurs doutent néanmoins de l’intérêt économique des réformes proposées, tout en alertant sur leurs conséquences probables en matière de droits, de démocratie ou de souveraineté. Une chose est sûre : le projet jette un voile sur les ambitions mondiales de l’Union européenne en tant que pionnière de la régulation numérique.

« La plus importante réduction des droits à la vie privée depuis des années »¹, c’est dans ces termes que le militant et expert de la vie privée Max Schrems a accueilli la proposition d’omnibus numérique de la Commission européenne. Dévoilée le 19 novembre 2025, celle-ci consiste en une série d’amendements visant son « vaste corpus de législation numérique », ayant pour but d’« apporter un soulagement immédiat aux entreprises, aux administrations publiques et aux citoyens, et […] stimuler la compétitivité ». Pour la Commission, il s’agit de faire en sorte que « le respect des règles se fasse à moindre coût, atteigne les mêmes objectifs et apporte en soi un avantage concurrentiel aux entreprises responsables »². Mais cette interprétation ne fait pas l’unanimité, et pas uniquement parmi les défenseurs de la vie privée.

Une méthode controversée

En premier lieu, c’est la méthode même qui interroge. Comme l’explique l’ONG Corporate Europe Observatory (CEO), « les omnibus sont des propositions qui visent à modifier plusieurs lois de l’UE en une seule fois et qui fonctionnent comme des outils de déréglementation. L’utilisation de cet outil par la Commission est très controversée. Sous le couvert de n’apporter que des “modifications techniques”, elle contourne les procédures décisionnelles et les mécanismes de consultation normaux. Le Parlement européen vote sur bon nombre de ces “omnibus” dans le cadre de “procédures d’urgence”, sapant ainsi le contrôle démocratique »³.

Cette méthode illustre la préoccupation nouvelle de la Commission pour la « simplification »

Déjà utilisée dans les domaines de la protection de l’environnement ou des droits humains pour fragiliser des législations emblématiques – parfois à peine entrées en vigueur, à l’image de la loi sur le devoir de vigilance –, cette méthode illustre la préoccupation nouvelle de la Commission pour la « simplification », sur fond de virage conservateur au sein du Parlement et de nombreux États membres⁴.

Dans le cas de l’omnibus numérique, Max Schrems dénonce un empressement qui fait étrangement écho à la célèbre – et controversée – devise de la Silicon Valley : « Move fast and break things » (Bougez vite et cassez des choses). Selon lui, « l’absence d’évaluation d’impact ou de collecte d’éléments probants jette par-dessus bord les principes établis de longue date en matière de normes minimales pour l’élaboration de la législation de l’UE et se traduit par des changements erratiques de type “trumpien”. Il en résulte une très mauvaise rédaction et une législation qui n’est pas adaptée à l’objectif visé »⁵. En effet, si l’on perçoit bien la « simplification » que suppose la proposition, on voit mal en quoi celle-ci permettrait de maintenir les protections et les droits existants… ou encore de stimuler la compétitivité de l’industrie européenne.

Menaces sur les droits fondamentaux

Les défenseurs de la vie privée s’inquiètent tout particulièrement du projet d’omnibus numérique, considérant que ce dernier voudrait sacrifier la protection des données personnelles sur l’autel de la compétitivité et de la course à l’IA. Dès le Sommet de Paris pour l’action sur l’IA en février 2025, Ursula von der Leyen avait annoncé la couleur : « Europe is open for AI and for business! », laissant largement de côté les questions de droits fondamentaux et de contrôle démocratique (voir La rem n°73-74, p.22). Dans ce contexte, pourtant régulièrement professé comme une fierté et une source d’inspiration à travers le monde, le RGPD est désormais accusé de freiner l’innovation. Il est possible, sans aucun doute, de critiquer divers aspects de cette législation (voir La rem n°61-62, p.100), mais difficile de la juger trop protectrice… Au contraire, malgré ses réels défauts, il s’agit d’un dispositif rare « qui donne aux membres du public des mécanismes pour contester les éventuels abus de puissantes entreprises ou autorités »⁶, comme le soulignait récemment une coalition d’ONG qui dénonçait la volonté de la Commission de le vider de sa substance, notamment en autorisant la récolte et le traitement de données personnelles pour le développement de l’IA sans consentement préalable.

Mais les attaques vont bien au-delà des enjeux de protection de la vie privée. En matière d’IA, alors que les menaces que font peser les récents développements sont chaque jour plus pressantes (en matière de désinformation, de discrimination, de surveillance, d’exploitation, d’inégalité, d’exclusion, de pollution), la Commission propose… d’alléger ou de retarder certaines dispositions clés de l’AI Act pourtant adopté triomphalement il y a à peine plus d’un an (voir La rem n°69-70, p.11 et voir supra). Et d’autres textes comme le DMA, DSA, Data Act, etc., sont concernés, puisqu’il s’agit bien de passer toutes les législations numériques européennes au crible de la « simplification administrative ». Ainsi, selon plus de cent trente ONG ayant récemment interpellé la Commission, il s’agirait, en l’état, du « plus grand recul des droits fondamentaux numériques dans l’histoire de l’UE »⁷.

Selon plus de cent trente ONG […], il s’agirait, en l’état, du « plus grand recul des droits fondamentaux numériques dans l’histoire »

L’argument fallacieux de la compétitivité

Ce recul largement mené sous la bannière de la compétitivité – nouvelle boussole de la Commission von der Leyen⁸ – s’inscrit dans un contexte d’inquiétudes croissantes sur le décrochage économique de l’UE vis-à-vis de la Chine et des États-Unis. Or, non seulement on peut s’interroger sur la façon dont cet objectif de compétitivité est mobilisé au détriment d’autres impératifs tout aussi importants (sociaux, environnementaux, démocratiques), mais il est même très incertain qu’il puisse être atteint avec les mesures proposées, tout au contraire. Rappelons tout d’abord que l’antinomie supposée entre régulation et compétitivité est, au mieux, largement réductrice, au pire, parfaitement trompeuse.

L’antinomie supposée entre régulation et compétitivité est, au mieux, largement réductrice, au pire, parfaitement trompeuse

Les règles sont, en effet, nécessaires à l’existence même d’un cadre de concurrence clair et équitable⁹. On sait aussi que l’existence de contraintes peut souvent servir de moteur plutôt que de frein à l’innovation, comme en témoignent, entre autres, les conséquences des sanctions américaines à l’encontre de la Chine¹⁰. Rappelons, en l’occurrence, que Pékin n’a pas hésité, à partir de 2021, à adopter un vaste ensemble de régulations numériques, allant parfois plus loin que celles prévues en Europe¹¹, afin d’éviter de perdre la main sur tout un secteur avec ses entreprises de plus en plus puissantes, alors même que les États-Unis intensifiaient au même moment leur guerre technologique et commerciale contre l’empire du Milieu…

Le fait est que la « simplification » annoncée par la Commission risque surtout d’aboutir à consolider la position d’entreprises qui sont déjà dominantes, au premier rang desquelles les géants numériques… américains. Des Big Tech qui n’ont jamais caché leur opposition féroce aux législations numériques européennes, ni ménagé leurs efforts de lobbying pour en atténuer la portée (voir La rem n°61-62, p.100). Or, comme l’a démontré l’ONG CEO, l’omnibus de la Commission reprend en grande partie les demandes des lobbys de la Tech¹². Un résultat facilité par le processus lui-même, puisque la Commission a multiplié les rencontres – parfois secrètes – avec les représentants des industries numériques tout en marginalisant la société civile sous couvert de « consultations techniques », mais aussi sous les pressions et les menaces de l’administration Trump, qui se sont intensifiées ces derniers mois (voir La rem n°75, p.66). La Commission a beau affirmer qu’elle y reste insensible, il est difficile de la croire, notamment lorsque le sujet se retrouve au cœur des discussions entre la commissaire en charge de la souveraineté technologique, de la sécurité et de la démocratie Henna Virkkunen et le représentant américain au commerce lors d’une rencontre au mois de novembre…

L’omnibus de la Commission reprend en grande partie les demandes des lobbys de la Tech

La fin du Brussels effect ?

Quoi qu’il en soit, ce qui semble acquis, c’est l’abandon des ambitions de l’UE d’incarner à la fois un leader mondial de la régulation du numérique et une troisième voie entre les États-Unis et la Chine. Pour le magazine Politico, cette proposition d’omnibus numérique signerait d’ailleurs ni plus ni moins que la mort du Brussels effect – ce terme désignant la capacité de l’UE à utiliser le poids de son marché pour imposer des règles qui deviennent ensuite des références mondiales¹³. Si l’on pouvait critiquer l’eurocentrisme et l’unilatéralisme de cette notion (par ailleurs souvent surestimée par les dirigeants européens), le recul vers un plus petit dénominateur commun compatible avec les intérêts des États-Unis et de leurs entreprises – quand il ne s’agit pas simplement de s’y soumettre – est évidemment encore plus problématique.

En particulier au moment où Washington affirme de plus en plus ouvertement une visée de domination non plus seulement économique et géopolitique, mais aussi civilisationnelle, comme en témoignent les penchants technofascistes assumés d’une grande partie de l’entourage de Donald Trump, ainsi que son soutien affiché aux extrêmes droites européennes¹⁴. Cependant tout n’est pas joué. Les premières réactions face à la proposition de la Commission montrent un Parlement européen et des États membres profondément divisés sur la pertinence du projet, sans parler des intérêts contradictoires qui se sont manifestés au sein de la société civile et de différents groupes d’intérêts. Une chose est sûre : la bataille sera âpre tout au long de 2026 ¹⁵, avec notamment pour enjeu l’avenir et la forme que pourra prendre la souveraineté numérique européenne dans un contexte mondial de plus en plus incertain.

1. « Digital Omnibus : La Commission européenne veut démanteler les principes fondamentaux du GDPR », noyb.eu,
   19 novembre 2025.
2. « Proposition de règlement omnibus numérique », Bruxelles, Commission européenne, 19 novembre 2025.
3. « Preparing a roll-back of digital rights: Commission’s secretive meetings with industry », Bruxelles, Corporate Europe Observatory (CEO), November 19, 2025.
4. Sur ces orientations et les nouveaux équilibres politiques en Europe : Leterme Cédric, « Europe : nouvelle donne, vieilles impasses », Gresea Échos, n° 122, Bruxelles, juin 2025.
5. « Digital Omnibus : La Commission européenne veut démanteler les principes fondamentaux du GDPR », art. cit.
6. « The EU must uphold hard-won protections for digital human rights », lettre ouverte à la Commission européenne, November 13, 2025.
7. Ibid.
8. « Boussole pour la compétitivité », Bruxelles, Commission européenne, janvier 2025.
9. Delatte Anne-Laure, « Petit guide de combat contre les pro-simplification », Alternatives Économiques, 12 juin 2025.
10. Zhang Angela, « US export controls have forced Chinese tech companies to be more innovative », Financial Times, January 23, 2025.
11. Leterme Cédric, « Offensive chinoise sur le numérique », Cetri, Louvain-la-Neuve, 13 septembre 2021.
12. « Article by article, how Big Tech shaped the EU’s roll-back of digital rights », Bruxelles, Corporate Europe Observatory (CEO), January 14, 2026.
13. Haeck Pieter, O’Regan Ellen, « Brussels is done being the world’s digital policeman », politico.eu, Novembre 25, 2025.
14. Bria Francesca, « Le coup d’État de la tech autoritaire », Le Monde diplomatique, novembre 2025.
15. Lumley Elizabeth, « EU’s proposed digital omnibus will be “hard fought” », compliancecorylated.com, January 20, 2026.

Spécialiste français des semi-conducteurs programmables pour le spatial et pionnier européen des puces durcies aux radiations, NanoXplore lève 20 millions d’euros pour accélérer sa diversification vers le secteur militaire.

Fondée en Isère en 2010 par Olivier Lepape et dirigée actuellement par son fils, Édouard Lepape, l’entreprise familiale française NanoXplore est spécialisée dans l’architecture électronique de pointe, et plus particulièrement dans les FPGA (field-programmable gate arrays) durcis aux radiations. Contrairement aux circuits intégrés standards (ASIC) dont l’architecture logique est définitivement figée lors de la phase de fabrication, le FPGA est un composant matériel reprogrammable basé sur un circuit électronique numérique, dont la spécificité est de pouvoir être reconfiguré à volonté après son déploiement. Autrement dit, un même composant peut évoluer dans le temps pour exécuter de nouvelles tâches, comme le traitement du signal, puis l’analyse d’images, puis de la cryptographie, au cours de son cycle de vie. Cette capacité de reconfiguration est cruciale pour les missions spatiales, puisqu’elle permet ainsi d’assurer la maintenance évolutive des satellites alors qu’ils gravitent en orbite. En cas d’anomalie ou de changement de mission, les ingénieurs peuvent téléverser une nouvelle configuration matérielle pour corriger des bugs ou ajouter des fonctionnalités, une opération impossible avec des puces à architecture fixe. Comme Nvidia (voir La rem n°72, p.30 et n°69-70, p.71), c’est une entreprise fabless, c’est-à-dire qu’elle dessine les plans de puces électroniques reprogrammables et elle en sous-traite la conception physique auprès de fonderies.

Parce que ces puces ont également la particularité d’être résistantes aux radiations solaires, l’entreprise, après avoir signé un premier contrat de 3 millions d’euros en 2014 avec le Centre national d’études spatiales (Cnes), équipe tout à la fois les satellites des programmes européens Galileo, opérant dans le domaine de la navigation spatiale (voir La rem n°41, p.29), et Copernicus, à l’œuvre dans le domaine de l’observation de la Terre (voir La rem n°42-43, p.25). NanoXplore travaille actuellement avec une cinquantaine de clients, principalement dans le secteur de l’espace, parmi lesquels Airbus Defence and Space, Thales Alenia Space et OHB, mais également le missilier MBDA. « Il existe beaucoup de sociétés qui travaillent dans les semi-conducteurs pouvant servir à la défense, mais aucune n’a un projet similaire », analyse Nicolas Berdou, directeur d’investissement du Fonds Innovation Défense de Bpifrance. « Le marché du spatial nécessite de réaliser des développements spécifiques concernant la résistance aux radiations, par exemple, sur lesquels les grands groupes ne vont pas. Les acteurs américains vont plutôt pallier cette défaillance technique en misant sur la redondance des composants. »

En novembre 2025, l’entreprise a acquis l’activité ASIC de la société iséroise Dolphin Design, spécialisée dans la conception de circuits intégrés sur mesure dans la défense, dont l’un des clients n’est autre que la Direction générale de l’armement (DGA).

NanoXplore a annoncé en décembre 2025 une levée de fonds en série A de 20 millions d’euros, dont la moitié provient de l’armurier français MBDA, leader européen dans la conception de missiles et de systèmes de missiles, déjà client de NanoXplore, et l’autre moitié, du Fonds Innovation Défense, souscrit par l’Agence de l’innovation de défense et géré par Bpifrance. Si l’entreprise explique avoir investi 120 millions d’euros depuis 2013, en fonds propres ou par la dette, il s’agit de sa toute première levée de fonds externe, le capital ayant exclusivement été détenu par ses fondateurs, au sein d’une structure familiale. En forte croissance, l’entreprise a réalisé un chiffre d’affaires de 20 millions d’euros en 2025 – trois de plus que l’année précédente –, et compte le doubler en 2026, sur un marché adressable total, selon les dirigeants, de 200 millions d’euros pour le spatial en Europe, et de 500 à 600 millions d’euros pour la défense. Cette levée de fonds, selon les dirigeants, vise notamment à « accélérer la diversification de NanoXplore du spatial vers la défense en développant une nouvelle génération de composants spécifiquement orientés pour ces usages (FPGA sécurisés, très basse consommation) et en adaptant les technologies existantes aux besoins des systèmes terrestres, aériens et navals ».

De plus, NanoXplore souhaite s’émanciper de la réglementation américaine ITAR (International Traffic in Arms Regulations), cette réglementation conférant aux États-Unis le droit de bloquer l’exportation d’un équipement complet, comme un satellite, un avion, ou encore un missile vers un pays tiers, dès lors qu’il contient un seul composant électronique d’origine américaine et soumis à l’ITAR. En garantissant que ses composants sont 100 % européens, NanoXplore est « ITAR-free », ce qui permet à un constructeur comme Airbus ou Thales de vendre leurs satellites à n’importe quel pays sans demander l’autorisation à Washington, un gage de liberté commerciale et politique. En revanche, si NanoXplore conçoit les puces et les fait fabriquer actuellement en France par la multinationale franco-italienne STMicroelectronics, elle se voit contrainte de travailler avec le fondeur taïwanais TSMC, qui possède les seules usines au monde capables de produire des puces à la finesse de gravure requise (voir La rem n°69-70, p.71). Mais, à choisir entre une dépendance géopolitique vis-à-vis des États-Unis ou une dépendance industrielle vis-à-vis de Taïwan, les dirigeants ont tranché : « On atteint les limites de ce qu’on peut faire [en France] et l’explosion de la performance dans les satellites va nous imposer d’aller sur des technologies taïwanaises malheureusement. » Après des décennies de désindustrialisation, relocaliser ce type d’usine demanderait des investissements colossaux, supérieurs à 10 milliards d’euros.

Sources :

• Gallois Dominique, « NanoXplore, spécialiste de l’électronique de l’industrie spatiale, met un pied dans la défense », lemonde.fr, 13 novembre 2024.
• Nedbaeva Olga, « NanoXplore, l’“Astérix” contre “l’empire américain” des puces, se lance dans la défense », AFP, tv5monde.com, 17 décembre 2025.
• French Web, « Du spatial à la défense, NanoXplore change d’échelle avec une levée de 20 millions d’euros », frenchweb.fr, 17 décembre 2025.
• Agence de l’innovation de défense, « NanoXplore lève 20 millions d’euros auprès du Fonds innovation défense et de MBDA au service de la souveraineté stratégique européenne », defense.gouv.fr (AID), 18 décembre 2025.
• Lyan Marie, « Satellites, missiles : ces puces uniques en Europe qui veulent redistribuer les cartes », latribune.fr, 19 décembre 2025.
• Lyan Marie, « Ces puces uniques en Europe qui veulent redistribuer les cartes », latribune.fr, 20 décembre 2025.

ou Modèle du monde

L’engouement déclenché par le lancement de ChatGPT par OpenAI et celui d’autres grands modèles de langage (LLM) en novembre 2022 a marqué un tournant majeur dans la perception et l’adoption de l’intelligence artificielle générative par le grand public. Cependant, si ces systèmes excellent dans la manipulation syntaxique et rhétorique, ce sont avant tout des « perroquets stochastiques », pour reprendre la métaphore de la linguiste américaine Emily Bender et de la chercheuse spécialisée dans l’éthique de l’intelligence artificielle Timnit Gebru, autrices en 2021 de l’article « On the dangers of stochastic parrots: Can Language Models be too big? » : « Contrairement à ce qu’il peut sembler lorsque nous observons ses résultats, un modèle de langage est un système qui assemble au hasard des séquences de formes linguistiques qu’il a observées dans ses vastes données d’entraînement, selon des informations probabilistes sur la façon dont elles se combinent, mais sans aucune référence au sens : un perroquet stochastique. » Google a, d’ailleurs, tenté de bloquer cette publication, la jugeant trop critique à l’égard de ses propres technologies.

Cet événement, s’ajoutant à d’autres tensions internes, entraîna la démission de Timnit Gebru et provoqua de vives réactions, comme en témoigne la signature d’une lettre de protestation par plus de 1 400 membres du personnel de Google et par 1 900 autres sympathisants. Depuis, Emily Bender est également en croisade contre ces « machines à plagier » ou encore ces « extrudeuses de texte synthétique » qu’elle décrit, lors d’une interview parue dans le Financial Times en juin 2025, comme n’étant rien de plus qu’un « emballage sophistiqué autour de quelques feuilles de calcul ».

Un jugement que partage également Yann Le Cun, ancien directeur de la recherche fondamentale en intelligence artificielle de Meta, l’un des pères du deep learning et lauréat du prestigieux prix Turing avec deux confrères, Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton, en 2018. Les grands modèles de langage « imitent ce qu’ils connaissent déjà […] mais échouent lamentablement dès qu’il s’agit de comprendre la causalité physique. Nous n’avons pas de robot capable de faire la même chose qu’un enfant de 5 ou 6 ans ». Si un enfant lâche un verre, il sait intuitivement qu’il va se casser, tandis qu’un modèle de langage n’a aucune « compréhension » que celle d’avoir traité des millions de phrases reliant les concepts de « verre », de « chute » et de « bris ».

L’écueil est triple. Cette absence d’ancrage dans le réel limite drastiquement l’usage de l’IA dans le monde physique, et notamment dans les domaines de la robotique, de l’industrie ou encore de la conduite autonome. De plus, les IA génératives actuelles ont atteint un plafond de verre : elles font face au « mur de la donnée », selon lequel tous les grands modèles de langage ayant ingéré la quasi-totalité du web public de qualité, les efforts pour améliorer encore leurs performances exigent désormais une énergie croissante pour des bénéfices de plus en plus modestes (voir La rem n°69-70, p.52). Et, enfin, il manque une dimension essentielle à l’IA générative : la compréhension de l’espace et du temps. Alors que l’industrie a parié sur une loi d’échelle selon laquelle plus de données et plus de puissance de calcul devaient mécaniquement conduire au graal d’une intelligence artificielle générale, le constat est aujourd’hui sans appel : les IA génératives probabilistes sont incapables de prédire la moindre conséquence de n’importe laquelle de leurs actions.

C’est dans ce contexte de frustration relative et d’anticipation d’un nouveau cycle technologique que les regards se tournent vers une architecture différente, portée par les pionniers du secteur, parmi lesquels Yann Le Cun et Fei-Fei Li, autour des World Models (modèles du monde), également appelés « Large World Models » (grands modèles du monde).

D’une intuition biologique aux premières théories

Le concept de « modèle du monde » n’est pas né avec la dernière vague d’IA et trouve ses racines dans la psychologie cognitive du milieu du 20^e siècle. Un « modèle mental », ou « modèle mental du monde », désigne alors une représentation interne permettant de simuler mentalement le déroulement d’un phénomène pour anticiper les résultats d’une action. On doit le terme « modèle mental » au philosophe et psychologue écossais Kenneth Craik et à son livre The Nature of Explanation publié en 1943, dans lequel il jette les bases du concept : « Mon hypothèse est que la pensée modélise, ou imite (parallélise), la réalité – que sa caractéristique essentielle n’est ni “l’esprit” ni “le soi” ni les “données sensorielles”, ni des propositions, mais le symbolisme, et que ce symbolisme est largement du même type que celui qui nous est familier dans les dispositifs mécaniques qui aident à la pensée et au calcul. »

Pour Kenneth Craik, dont les idées se retrouvent dorénavant au cœur des IA de nouvelle génération, la pensée n’est pas juste un « esprit » abstrait, mais plutôt un système de symboles qui imite la structure du monde réel, forme des modèles de la réalité, et les utilise pour prédire des événements futurs similaires. Une intuition confirmée à peine quelques années plus tard, en 1948, lorsque le psychologue Edward Tolman observe que des rats ne naviguent pas dans un labyrinthe par simple réflexe entre la gauche et la droite, mais qu’ils construisent une « carte cognitive » de leur environnement. L’intelligence, c’est avoir une simulation interne du monde extérieur.

Avec l’essor de l’apprentissage par renforcement dans les années 1990, la communauté scientifique explore alors deux paradigmes distincts. D’une part, l’approche Model-Free, selon laquelle un agent – comme un robot, un agent conversationnel ou un personnage dans un jeu vidéo – apprend par réaction, en reliant une observation à une action et à son résultat. Et d’autre part, l’approche Model-Based, où l’agent est capable de planifier en intégrant des règles liées à son environnement. La première, pragmatique, est limitée, car elle fonctionne dans un environnement fermé, comme un jeu vidéo, alors que la seconde, bien plus ambitieuse, requiert une puissance de calcul hors de portée des machines de l’époque. C’est durant cette période que l’informaticien canadien Richard Sutton pose néanmoins les bases mathématiques qui permettront ultérieurement d’intégrer des modèles de planification dans les modèles d’apprentissage par renforcement.

La fin des années 2010 marque le point d’inflexion où les réseaux de neurones profonds sont suffisamment puissants pour faire fonctionner ces concepts théoriques. En 2018, David Ha et Jürgen Schmidhuber publient un article scientifique sobrement intitulé « World Models », dans lequel ils présentent une intelligence artificielle qui apprend d’une simulation qu’elle a elle-même générée. Après avoir entraîné une IA à jouer à un jeu de course de voiture, CarRacing, l’intelligence artificielle fut capable de créer sa propre simulation mentale afin qu’elle s’exerce d’abord à conduire dans un monde imaginaire, élaboré par ses soins, avant d’appliquer ce savoir dans la réalité.

L’évolution d’AlphaGo à AlphaZero puis à MuZero illustre bien tout l’enjeu d’un modèle du monde dont la vocation est de construire une représentation interne et abstraite de l’environnement. Lorsque AlphaGo, développé par l’équipe de Demis Hassabis et David Silver chez Google, bat en 2016 par quatre parties à une Lee Sedol, le champion du monde de go, non seulement les règles du jeu – le modèle du monde, ici le jeu de go – lui sont fournies a priori par les ingénieurs, mais également 160 000 parties déjà jouées par des humains. En 2017, les ingénieurs donnent les règles du jeu à AlphaZero qui n’a, cette fois, plus besoin de parties déjà jouées, puisqu’il apprend tout seul, en jouant contre lui-même. Avec MuZero en 2020, l’algorithme déduit les règles en observant des parties de go, puis il les simule en jouant contre lui-même, planifiant ses actions selon des représentations latentes et validant ainsi la puissance de l’apprentissage par modèle dans les tâches hautement complexes. L’objectif des modèles du monde est donc de passer d’un système qui « récite » à un système qui « raisonne », un système capable de simuler les conséquences d’une action avant de l’entreprendre. Cette transition entre les grands modèles de langage (Large Language Models) et les grands modèles du monde (Large World Models) marque la fin de l’ère du tout-génératif pour un retour vers une ambition plus fondamentale, celle de doter la machine d’une forme de sens commun et d’une intelligence spatiale.

Un avenir à dix ans

En empruntant des voies très différentes, Yann Le Cun et la Sino-Américaine Fei-Fei Li, deux figures majeures dans le domaine de l’intelligence artificielle, ont chacun initié ce virage stratégique pour passer d’une IA générative probabiliste aux modèles du monde. Yann Le Cun, qui a quitté ses fonctions opérationnelles chez Meta pour lancer sa propre entreprise, a théorisé son approche, en 2022, dans un manifeste intitulé A path towards Autonomous Machine Intelligence. Il y déconstruit d’abord le paradigme des IA génératives pour proposer une architecture cognitive inspirée du vivant, structurée autour de deux grands axes.

Le premier tient à la « prédiction dans l’espace de représentation », avec le modèle d’architecture prédictive à représentations jointes (Joint Embedding Predictive Architecture – JEPA). Contrairement aux modèles génératifs, qui tentent de reconstruire une image future pixel par pixel, le modèle du monde JEPA projette les données brutes vers un niveau supérieur d’abstraction. Selon Yann Le Cun, si l’on conduit dans une rue bordée d’arbres par jour de vent, un modèle génératif essaierait de prédire le mouvement exact de chaque feuille de chaque arbre – une tâche impossible, car trop coûteuse en calcul et surtout parfaitement inutile –, alors que le modèle du monde JEPA ignorerait le mouvement des feuilles, l’interprétant comme du bruit. Pour le scientifique, l’IA doit apprendre à faire fi des détails imprévisibles et à opérer dans un « espace de représentation » abstrait, où elle manipule des concepts et non des données sensorielles brutes.

Le second axe de recherche a trait au raisonnement, que Yann Le Cun appréhende comme un processus de simulation et d’optimisation, guidé par un coût. Le modèle du monde est capable de simuler différents scénarios en fonction des actions envisagées et de mesurer leur efficacité par rapport à une fonction de coût intrinsèque, comme éviter la douleur, maximiser l’efficacité énergétique ou encore atteindre un but. Le raisonnement devient alors l’exploration planifiée d’un futur latent, permettant à la machine de prendre des décisions de manière autonome, ancrée dans une compréhension causale de son environnement.

Pour développer ce modèle, Yann Le Cun a créé, en décembre 2025 à Paris, la start-up Advanced Machine Intelligence (AMI Labs), avec Laurent Solly, ­ex-­directeur de Meta France, et Alexandre Lebrun, fondateur de Nabla. Il anticipe son développement en trois phases. « Durant six à douze mois, nous travaillerons à la solidification de notre méthode et à son élargissement aux données de capteurs, de robots… Puis, d’ici un à deux ans, nous aurons, pour des partenaires, des systèmes applicables dans des procédés industriels. Enfin, d’ici trois à cinq ans, nous développerons des systèmes plus universels, utilisables dans les robots domestiques, les voitures autonomes. » AMI Labs finalise un premier tour de table auprès de potentiels investisseurs, dont Cathay Innovation, le fonds britannique Hiro Capital et Greycroft. Il aurait déjà sécurisé 350 millions de dollars, selon Bloomberg News – avec, pour objectif, de lever 150 millions d’euros supplémentaires.

Tout comme les travaux de Yann Le Cun, ceux de Fei-Fei Li ont joué un rôle prépondérant dans le développement de l’apprentissage machine et du deep learning (voir La rem n°30-31, p.75), notamment grâce à la création d’ImageNet en 2006, gigantesque base de données d’images annotées, conçue pour apprendre aux ordinateurs « à voir ». Pour la scientifique sino-américaine, l’avenir résidant dans l’« intelligence spatiale », l’IA devra sortir du texte pour ingérer de la vidéo, de la physique et de la géométrie. Dans une célèbre conférence TED enregistrée en mai 2024, Fei-Fei Li a théorisé ce concept comme la capacité d’une machine non plus seulement à nommer les objets, mais à comprendre leur position, leur matérialité et leurs interactions dans un espace en trois dimensions. « La nature a créé ce cercle vertueux de voir et d’agir grâce à l’ “intelligence spatiale” », explique-t-elle en montrant l’image d’un chat sur une table dont la patte pousse un verre de lait sur le point de tomber à la renverse.

Quand un modèle génératif d’images classique produit une représentation photographique parfaite d’un chat posé sur le bord d’une table, il ignore en fait tout des forces en jeu. À l’inverse, une intelligence spatiale comprend intuitivement la géométrie de la scène, la fragilité des objets et la force gravitationnelle, anticipant que le verre est sur le point de chuter et de se briser au sol. L’enjeu est de passer de la simple reconnaissance de motifs 2D à une véritable modélisation volumétrique et dynamique permettant à l’IA d’inférer ce qui se trouve masqué derrière un objet ou de prédire le résultat d’une interaction physique avant même que celle-ci ne se produise. Cette compréhension est le prérequis pour que les futurs systèmes robotiques puissent naviguer dans le monde réel sans heurts, manipuler des outils complexes ou assister les humains dans des tâches chirurgicales délicates.

Pour concrétiser cette vision, Fei-Fei Li – entourée de Justin Johnson, Christoph Lassner et Ben Mildenhall, pionniers des technologies de rendu neuronal (NeRF) – a fondé, en 2024 à San Francisco, la start-up World Labs, afin de développer des grands modèles du monde capables de générer et de simuler des environnements virtuels interactifs complets avec une représentation physique cohérente. L’entreprise vise dans un premier temps les développeurs de jeux vidéo et les designers, en leur proposant la génération instantanée de mondes 3D manipulables, avant de développer les « cerveaux » des futurs robots autonomes. En l’espace de quelques mois et avant même la commercialisation d’un premier produit public, World Labs, déjà valorisée à plus de 1 milliard de dollars, a finalisé deux levées de fonds successives, mobilisant quelque 230 millions de dollars auprès d’acteurs majeurs du capital-risque tels qu’Andreessen Horowitz, NEA et Radical Ventures.

L’impact économique des World Models promet d’être bien plus tangible que celui des chatbots, en permettant aux machines d’intégrer les lois de la physique et les liens de causalité, et ainsi d’interagir avec le monde réel. Néanmoins, les défis, menant de l’enthousiasme académique au déploiement opérationnel de ces modèles, sont colossaux. La consommation énergétique pour simuler des modèles du monde dépasse largement celle du traitement de texte ; ceux-ci nécessitent des infrastructures toujours plus massives, très éloignées des enjeux actuels de sobriété numérique. De plus, la fiabilité de ces « simulateurs du monde » doit être totale, car une hallucination sur la loi de la gravité dans un environnement industriel pourrait s’avérer bien plus catastrophique qu’un chatbot qui raconte une bêtise. Enfin, l’entraînement de ces modèles sur des millions d’heures de vidéo soulève des questions de propriété intellectuelle, promettant de futurs affrontements juridiques aussi intenses que ceux en cours devant les tribunaux pour le texte, encore sans issue à ce jour.

Tout dépend de la trajectoire donnée à l’artifice de ces intelligences, même si, pour Fei-Fei Li, « il n’y a rien d’artificiel dans l’intelligence artificielle. Elle est inspirée par les humains, créée par les humains, et surtout, elle impacte les humains. […] Je crois que tout ce que fait l’IA aujourd’hui, ou dans le futur, dépend de nous. C’est à nous de décider. Si nous n’agissons pas en tant que société responsable, nous pouvons tout gâcher ».

Sources :

• Georges Benoît, « Intelligence artificielle : Fei-Fei Li, cette Chinoise de Stanford qui défend des algorithmes moins biaisés », lesechos.fr, 21 décembre 2023.
• Fei-Fei Li, « With spatial intelligence, AI will understand the real world », TED2024, ted.com, April 2024.
• Hammond George, « AI sceptic Emily Bender: “The emperor has no clothes” », Financial Times, ft.com, June 20, 2025.
• Rachitsky Lenny, « The Godmother of AI on jobs, robots & why World Models are next », lennysnewsletter.com, November 16, 2025.
• Bort Julie, « Yann Le Cun confirms his new “World Model” startup, reportedly seeks $5B+ valuation », techcrunch.com, December 19, 2025.
• Le Cun Yann, « Pourquoi je quitte Meta pour créer ma start-up d’IA », lemonde.fr, 16 janvier 2026.
• Sun Yazhou, Berthelot Benoît, Schuetze Arno, « Yann Le Cun’s AMI Labs draws investor
  interest from Cathay Hiro », bloomberg.com, January 19, 2026.
• Ponce Jean, Ryl Isabelle, « Vers des IA autonomes, avec les “modèles du monde” », lemonde.fr, 21 janvier 2026.

Après l’éviction sans lendemain de Sam Altman à la tête de ChatGPT en novembre 2023, deux ans ont été nécessaires pour qu’OpenAI et Microsoft trouvent les clés d’un accord qui permet à OpenAI de devenir une entreprise presque comme les autres.

Créée en 2015, la structure OpenAI est, depuis ses origines, atypique. Elle ambitionne de développer l’IA générale, qu’elle qualifie ainsi : « un système largement autonome dont les performances sont supérieures à celles des humains pour la plupart des tâches ayant une valeur économique ». Cette super-IA doit être sûre et mise au service de l’humanité. D’ailleurs, les fondateurs du projet OpenAI sont des technologues futuristes (voir La rem n°65-66, p.107) : on y trouve Elon Musk et Peter Thiel, déjà associés dans PayPal ; Reid Hoffman, qui a créé LinkedIn ; Greg Brockman, ex-­directeur technique de Stripe, qui sera le premier président d’OpenAI ; enfin, Sam Altman, qui s’est fait connaître à la tête de l’incubateur Y Combinator, avant de devenir PDG d’OpenAI… et d’y insuffler son esprit entrepreneurial.

En effet, au-delà de la recherche devant conduire à l’IA générale, il faut bien faire tourner les processeurs qui servent à entraîner et à utiliser l’IA générative, celle qui a été révélée au grand public avec la mise à disposition de ChatGPT en novembre 2022. Sam Altman va donc réorganiser OpenAI. La structure va cesser d’être une organisation à but non lucratif pour se doter, en 2019, d’une filiale commerciale, OpenAI LP. Cette filiale a une visée économique, même si sa nature est particulière, OpenAI étant une société à but lucratif plafonné. Elle permet notamment d’accueillir des investisseurs à son capital, qui pourront ainsi financer le développement d’OpenAI dans son ensemble. Les premiers investisseurs, ceux qui ont misé les montants les moins élevés, avant que ne s’envole la valorisation de l’entreprise, ne peuvent pas récupérer plus de cent fois leur mise, tandis que les investisseurs ultérieurs ont un multiple de valorisation encore plus limité (mais sur des montants plus élevés). Ce montage est supervisé par la fondation OpenAI et par un conseil d’administration où les investisseurs dans OpenAI LP ne sont pas représentés. Ceux qui financent OpenAI n’ont donc pas leur mot à dire. Pourtant, il ne s’agit pas d’acteurs dépourvus d’intérêt pour l’IA ou pour leur retour sur investissement.

Suite à la création d’OpenAI LP, Microsoft a ainsi pu investir 1 milliard en 2019, 2 milliards en 2021, encore 10 milliards en 2023, soit 13 milliards en tout, la plupart du temps en capacité de calcul, et détenir ainsi 49 % des parts de la filiale OpenAI LP. D’autres fonds sont également entrés au capital d’OpenAI LP, comme Thrive Capital, ou encore de Tiger Global Management. Aucun d’entre eux n’a pu être représenté au conseil d’administration, mais tous ont compté sur le développement des offres commerciales d’OpenAI LP pour espérer un jour un retour sur investissement. Sur ce point, Microsoft, qui est le premier investisseur d’OpenAI, a quand même sécurisé son investissement. En effet, Microsoft dispose du droit de commercialiser en exclusivité l’interface de programmation de ChatGPT et d’intégrer les innovations de ChatGPT à ses propres services (GitHub en 2021, Office depuis 2023, dans leur version avec IA sous la marque Copilot). L’affaire est potentiellement lucrative si ChatGPT se développe, si OpenAI continue de faire la course en tête dans l’intelligence artificielle, si les équipes d’OpenAI restent par conséquent motivées et dirigées par leur PDG depuis toujours, Sam Altman. Microsoft en tire à l’évidence des bénéfices indirects, le succès d’OpenAI alimentant le succès de Copilot et augmentant la charge de travail d’Azure, les serveurs de cloud de Microsoft. En effet, dans l’accord avec Microsoft, OpenAI recourt à Azure par défaut, cette consommation de capacités de calcul étant, par ailleurs, valorisée à travers de l’investissement de Microsoft au sein d’OpenAI. Mais ce bel équilibre a été brutalement remis en question le 17 novembre 2023 quand le conseil d’administration d’OpenAI a décidé de renvoyer Sam Altman sur le champ, avec pour seul motif le reproche d’une absence de sincérité.

La décision fut lourde de conséquences. La première d’entre elles fut l’effondrement des perspectives d’OpenAI. En effet, dans l’IA, l’intelligence des équipes compte finalement plus que les puces. Sam Altman étant soutenu par ses équipes, très vite celles-ci ont fait part de leur mécontentement, avec 95 % des salariés qui ont menacé de démissionner et dénoncé des « actions qui mettent en danger notre travail, notre mission et notre entreprise ». À l’évidence, les équipes soutiennent les choix pro-business de Sam Altman. Les enjeux sont importants, en effet. Juste avant d’être renvoyé, Sam Altman avait négocié avec Thrive Capital une offre publique de rachat d’actions des salariés d’OpenAI – un moyen pour ces derniers d’être rémunérés très largement pour leur travail dans la start-up, l’offre publique valorisant alors OpenAI à quelque 86 milliards de dollars. Face à cela, les inquiétudes du conseil d’administration sur une trop grande priorité donnée aux affaires, au détriment donc de la recherche altruiste de l’intelligence artificielle générale, n’ont finalement pas pesé bien lourd. S’ajoutent enfin des démissions hautement symboliques, en soutien à Sam Altman. Ce sera le cas immédiatement pour Greg Brockman, le président du conseil d’administration, opposé à la décision des autres membres et démis de son titre par la même occasion. Ce sera le cas également de certains des plus hauts cadres de l’entreprise, dont Jakub Pachocki, qui a développé ChatGPT 4 et venait d’être promu directeur de la recherche.

Mais c’est surtout du côté des investisseurs dans OpenAI que la pression fut forte, comme l’étaient, du reste, les enjeux. Le samedi 18 novembre 2023, le lendemain du renvoi de Sam Altman, Thrive Capital annonçait suspendre son offre de rachat d’actions, plaçant les salariés au cœur du conflit entre Sam Altman et le conseil d’administration d’OpenAI. Microsoft avait le plus à perdre à cause de ses investissements dans OpenAI et de l’accès à ses technologies. Sa priorité fut d’empêcher Sam Altman de partir dans une entreprise d’IA concurrente, soit en lui permettant de retrouver son poste à la tête d’OpenAI, soit en le recrutant directement. La deuxième solution étant la plus rapide à mettre en œuvre, elle a mobilisé d’emblée Satya Nadella, le PDG de Microsoft. Le lundi 20 novembre 2023, Microsoft annonçait le recrutement de Sam Altman et de Greg Brockman, ainsi que celui de plusieurs chercheurs d’OpenAI, en charge de créer « une nouvelle unité dédiée à la recherche en intelligence artificielle ». À défaut de sécuriser son accès aux technologies d’OpenAI, Microsoft prenait alors le contrôle de sa matière grise, sans aucun risque par ailleurs de poursuite antitrust. Dans la foulée, 500 des 770 des salariés d’OpenAI publiaient une lettre ouverte dans laquelle ils menaçaient de démissionner pour rejoindre Microsoft. Parmi les signataires, Ilya Sutskever, à l’origine du renvoi de Sam Altman, qui avouait alors regretter sa décision. La donne allait donc pouvoir changer. Le mardi 21 novembre 2023, le conseil d’administration annonçait « un accord de principe pour que Sam Altman revienne chez OpenAI en tant que PDG ». Greg Brockman était également réintégré. Mais le précédent a laissé des traces. Le conseil d’administration a depuis été remanié, avec l’entrée en son sein de figures pro-business. Et Sam Altman a pu mener à bien sa stratégie de remise à plat de la structure d’OpenAI.

Cette remise à plat a dû se faire avec Microsoft, échaudé par les « événements » de novembre 2023. Microsoft a été également confronté à un autre problème, spécifique à ChatGPT. En effet, l’IA d’OpenAI est très gourmande en capacité de calcul pour son entraînement, mais aussi pour son fonctionnement quotidien quand elle est intégrée dans Copilot. Microsoft a donc repensé sa stratégie d’exclusivité, notant dès 2023 que des modèles d’IA spécialisés, plus petits, suffisaient largement à prendre en charge de nombreuses tâches (voir, sur ce sujet, la publication des équipes de recherche de Microsoft, « Textbooks are all you need », présentant le petit modèle d’IA maison, Phi, qui sera intégré dans Copilot en 2025 dans sa version 4). Microsoft a également mis en place une stratégie de diversification parmi ses fournisseurs de solutions IA pour limiter sa dépendance à OpenAI. Le groupe a noué un partenariat avec Mistral en février 2024. Il a financé Inflection AI en mars 2024 pour 650 millions de dollars afin de disposer de ses solutions d’IA, en même temps que Microsoft a recruté l’essentiel des cadres de la start-up. Enfin, en octobre 2024, Claude (Anthropic) a été proposé dans GitHub Copilot, ce qui inaugurait un mouvement plus large d’AI à la demande, Microsoft multipliant les partenariats pour apporter à ses utilisateurs les solutions qui peuvent le mieux leur convenir, même si le groupe reste le distributeur exclusif de ChatGPT. Le groupe s’est ainsi donné les moyens de négocier avec Sam Altman pour valoriser correctement ses investissements dans OpenAI, tout en conservant son accès aux technologies de la start-up.

De son côté, Sam Altman a très vite su que le changement de structure d’OpenAI allait conditionner la possibilité d’assurer un avenir à son entreprise, au moins tel qu’il l’a imaginée. En effet, depuis son retour à la tête d’OpenAI, il multiplie les annonces d’investissement dans de nouvelles capacités de calcul (1 400 milliards de promesses d’investissement annoncées jusqu’en 2032, principalement aux États-Unis), au risque d’ailleurs de créer une « bulle IA » (voir infra). Il multiplie aussi les lancements de nouveaux services liés à ChatGPT, ambitionnant de transformer le chatbot en plateforme, capable de prendre en charge une gamme très large de services, qui vont de la recherche au e-commerce, du codage aux conversations sociales. Tous ces projets, tous ces investissements nécessitent de trouver des fonds. Or, les nouveaux investisseurs ne veulent plus entendre parler de l’ancienne organisation, où un conseil d’administration étranger à leurs priorités pouvait décider de l’avenir de la société contre l’intérêt de ses actionnaires. Ainsi, le 31 mars 2025, SoftBank et OpenAI ont officialisé un accord d’investissement de 40 milliards de dollars, porté principalement par Softbank et complété par d’autres investisseurs, mais cet accord se fait sous conditions. Seuls 10 milliards sont versés immédiatement, le reste du versement étant conditionné au changement de statut d’OpenAI. Un accord avec les premiers investisseurs, en particulier Microsoft, est donc devenu absolument nécessaire, les négociations ayant abouti le 28 octobre 2025.

L’accord entre Microsoft et OpenAI valorise l’entreprise à 500 milliards de dollars. Les investissements de Microsoft dans OpenAI représentent 27 % des parts de la société, soit 135 milliards de dollars. Pour ce faire, OpenAI va devenir une société d’utilité publique, une public benefit corporation, sous le nom d’OpenAI Group PBC. Ce statut a déjà été choisi par xAI ou encore par Anthropic. Suscité par l’État du Delaware, il permet d’afficher une mission d’utilité publique tout en versant des dividendes aux actionnaires sans que ces derniers soient plafonnés. Enfin, il rend possible les introductions en Bourse, un moyen à terme pour OpenAI de lever les fonds nécessaires à ses gigantesques besoins de financement. En contrepartie, Microsoft accepte de ne plus être le fournisseur exclusif de capacités de calcul pour OpenAI (Microsoft disposait d’un droit de préemption), même si l’accord prévoit un engagement sur l’achat par OpenAI de 250 milliards de puissance de calcul à Microsoft. OpenAI pourra travailler également avec d’autres entreprises pour amplifier ses offres d’IA, même si les innovations de ChatGPT devront être proposées d’abord à Microsoft jusqu’en 2032.

C’est là une nouveauté. Jusqu’alors, OpenAI était lié à Microsoft le temps de développer l’IA générale, Microsoft percevant dans cet entre-deux une rémunération pour la commercialisation de ChatGPT. Désormais, si OpenAI développe l’IA générale avant 2032, l’accès de Microsoft aux innovations d’OpenAI sera quand même garanti, mais OpenAI gagnera son indépendance commerciale. La notion d’IA générale reste donc essentielle dans le contrat, et il faudra que les deux entreprises s’entendent sur sa définition – Satya Nadella ayant déjà indiqué qu’il n’y a d’IA générale qu’à partir du moment où l’IA apporte des réponses argumentées auxquelles « vous pouvez vous fier à 99,99, voire 99,999 % ».

Les conséquences de l’accord ont été immédiates. En novembre 2025, OpenAI a signé un contrat de fourniture de puissance de calcul avec Amazon Web Services (AWS) pour 38 milliards de dollars. Toujours en novembre, Microsoft a annoncé participer à la nouvelle levée de fonds d’Anthropic, le concurrent de ChatGPT, qui sera commercialisé avec ChatGPT auprès des entreprises qui font appel au cloud d’Azure.

Sources :

• Alcaraz Marina, « Microsoft intègre l’IA à ses logiciels de bureautique », Les Échos, 20 mars 2023.
• Marchand Leïla, « Qui contrôle OpenAI ?
  Pas Microsoft, assure Satya Nadella », Les Échos, 19 mai 2023.
• Gunasekar Suriya, Yi Zhang, Aneja Jyoti, et al., « Textbooks are all you need », Cornell University, Ithaca (NY), October 2, 2023. https://arxiv.org/abs/2306.11644.
• Woitier Chloé, « Le sort du “père de ChatGPT” chez OpenAI déchire l’industrie de l’intelligence artificielle », Le Figaro, 20 novembre 2023.
• Goulard Hortense, « Tempête à la tête d’OpenAI,
  le champion de l’intelligence artificielle », Les Échos, 20 novembre 2023.
• Woitier Chloé, « Microsoft ressort encore plus fort dans l’IA après la crise chez OpenAI », Le Figaro, 21 novembre 2023.
• Marchand Leïla, « Microsoft reprend l’avantage dans l’IA en recrutant Sam Altman », Les Échos, 21 novembre 2023.
• Woitier Chloé, « Le retour de Sam Altman préfigure un big bang chez OpenAI », Le Figaro, 23 novembre 2023.
• Marchand Leïla, Turban Paul, « Sam Altman reprend les rênes d’OpenAI qui espère tourner la page de la crise », Les Échos, 23 novembre 2023.
• Boone Joséphine, « Microsoft veut s’émanciper d’OpenAI », Les Échos, 26 décembre 2024.
• Debès Florian, « OpenAI et Microsoft se rapprochent d’un accord stratégique historique », Les Échos, 15 septembre 2025.
• Mediavilla Lucas, « Après des mois de conflit larvé, Microsoft prend 27 % d’OpenAI », Le Figaro, 29 octobre 2025.
• Boone Joséphine, « Microsoft et OpenAI scellent une alliance historique à 135 milliards », Les Échos, 29 octobre 2025.
• Debès Florian, « L’IA générale au cœur de toutes les attentions », Les Échos, 30 octobre 2025.
• Laghrari Mehdi, « OpenAI signe un partenariat de 38 milliards de dollars avec Amazon », Les Échos, 4 novembre 2025.
• Debès Florian, « Microsoft se rêve en carrefours de l’IA avec OpenAI et Anthropic », Les Échos, 25 novembre 2025.
• Lentschner Keren, Mediavilla Lucas, « Trois ans après l’arrivée de ChatGPT, OpenAI s’est transformé en une entreprise tentaculaire aux ambitions gargantuesques », Le Figaro, 28 novembre 2025.
• Boone Joséphine, « ChatGPT : trente-six mois pour faire d’OpenAI le phare de la tech », Les Échos, 28 novembre 2025.

Presse et démocratie vont de pair. Or, au cours des vingt-cinq dernières années, près de 3 500 journaux ont disparu aux États-Unis, principalement dans les banlieues des grandes villes. Un quart des pertes ont eu lieu dans seulement dix zones métropolitaines – New York, Chicago, Boston, Philadelphie et Minneapolis étant les plus touchées. Près d’un tiers des villes américaines ont perdu plus de la moitié de leurs journaux, selon le rapport 2025 de la Local News Initiative* de Medill-Northwestern University.

En 2025, Google déploie AI Overviews (AIO), un encadré généré par intelligence artificielle qui s’affiche en tête des résultats de recherche, dans la plupart des pays du monde¹, à l’exception notable de la France².

Depuis deux décennies, la position dominante de Google dans la recherche en ligne représentait déjà une dépendance structurelle pour les éditeurs de presse via le contrôle du trafic organique³ (ou naturel – sans liens commerciaux), Google jouant le rôle d’un curateur algorithmique qui hiérarchise les sources et oriente l’attention des publics⁴. L’arrivée de AIO produit une rupture qualitative : le contrôle sur le trafic se transforme en un contrôle sur le contenu lui-même. AIO ne se contente plus de hiérarchiser des liens : il sélectionne, synthétise et reformule les contenus extraits des sites d’éditeurs pour les présenter directement à l’utilisateur sous la forme d’une courte liste de réponses à sa requête. L’interception et la reformulation des contenus aggravent non seulement la chute du trafic vers les sites d’information⁵, mais apportent, de surcroît, de nouveaux risques, notamment concernant la fiabilité des réponses générées⁶.

À cette menace s’ajoute un problème d’opacité. Google met à disposition des éditeurs, via sa Search Console – outil d’analyse des performances d’un site sur le moteur de recherche –, des données détaillées sur le trafic de recherche : impressions (affichages), clics, rang dans la liste de résultats. Or, pour AIO, aucune donnée équivalente n’est fournie. Les éditeurs n’ont aucun moyen de savoir quand leurs contenus sont repris par AIO, dans quelle mesure ces reprises se substituent aux clics, ni comment l’algorithme sélectionne les sources qu’il synthétise. Comment, alors, évaluer une menace que l’on ne peut pas observer ? Au sein du quotidien Le Temps, à Genève, nous avons conçu et mis en œuvre une méthodologie spécifique pour estimer l’impact de Google AIO sur notre trafic de recherche.

Pour contourner l’absence de données sur AIO, nous avons élaboré un dispositif qui combine les données propriétaires de la Google Search Console avec des données collectées par ailleurs. La première étape a consisté à constituer, à partir de la Search Console, un échantillon parmi les requêtes de recherche générant le plus d’affichages pour le site de notre quotidien Le Temps. Ensuite, nous avons mis en place un scraping hebdomadaire des pages de résultats de Google pour chacune de ces requêtes, à l’aide du service SerpAPI, qui permet d’accéder en temps réel aux données liées aux résultats de recherche⁷. Cette collecte automatisée de données détermine, pour chaque requête, et à intervalles réguliers, si un encadré AIO est présent sur la page de résultats.

Sur la base de ces observations, nous avons ensuite classé les requêtes en trois catégories : les requêtes de marque (en lien avec le nom du Temps), les requêtes de type serviciel ou evergreen (portant sur des sujets pérennes), et les requêtes d’actualité (liées à des événements récents). Cette classification aide à distinguer des logiques d’usage différentes et à analyser si AIO affecte ces catégories de manière différenciée.

La dernière étape consiste à croiser les données issues de SerpAPI (présence ou absence d’AIO) avec les métriques de la Search Console : nombre total d’impressions (nombre d’affichages d’un contenu), nombre de clics et taux de clics (CTR – rapport entre le nombre de clics et le nombre d’affichages – ou impressions – exprimé en pourcentage). Ce croisement permet de comparer les performances des requêtes selon qu’elles sont ou non accompagnées d’un encadré AIO, et d’estimer ainsi l’effet de ce dispositif sur le trafic du Temps.

À première vue, l’ampleur du déploiement paraît relativement limitée : Google AIO n’apparaît que sur 7 % des requêtes (calcul pondéré par le nombre d’affichages), dont les résultats incluent le site du Temps. Initialement plus faible, ce chiffre semble stable depuis le mois d’août 2025. Une différence notable est visible selon le type de requêtes : autour de 4 % pour les requêtes en lien avec l’actualité, et autour de 11 % pour les requêtes sur des sujets pérennes. S’agissant des requêtes en lien avec la marque du Temps, l’impact est négligeable, et ne concernait qu’une seule requête.

En pondérant par le nombre de clics plutôt que par le nombre d’affichages, les chiffres sont sensiblement similaires. On constate donc une absence de corrélation entre le CTR et la présence de AIO. Cependant, cela ne signifie pas que AIO n’a aucun impact, mais qu’il est nécessaire de pouvoir contrôler de potentielles variables confondantes : en effet, nous avons notamment remarqué que la présence de AIO varie significativement selon le type de requête.

Les données étant récoltées de façon récurrente, il a donc été possible de réaliser un dispositif quasi expérimental. Pour chacune des 2 580 requêtes de l’échantillon pour lesquelles AIO a été activé à un instant T, nous avons comparé le CTR moyen avant et après l’activation de AIO. Les résultats sont alors significatifs : la présence de AIO divise, en moyenne, le CTR par deux.

La part des recherches concernées par AIO étant encore relativement faible, l’impact de AIO sur le volume total de trafic organique ne se fait pas encore sentir, notamment au vu de la place de plus en plus importante de Google Discover, qui vient compenser le déclin du trafic de recherche⁸. Cependant, si Google venait à activer davantage AIO, l’impact pourrait être significatif.

Face à la politique d’opacité de Google, qui ne fournit aucune donnée sur AIO dans la Search Console, cette approche offre un outil concret mais limité pour mesurer ce phénomène que Google ne veut pas rendre observable. Cette opacité n’est pas anodine. Elle établit une asymétrie structurelle d’accès aux données entre Google et les éditeurs, qui se trouvent dans l’impossibilité d’évaluer l’ampleur de la captation de leurs contenus. Dans le contexte du règlement européen sur les marchés numériques (Digital Markets Act – DMA), qui impose aux contrôleurs d’accès des obligations de transparence envers les entreprises utilisatrices, l’absence de données sur AIO dans la Google Search Console pourrait constituer un manquement.

Bien que son déploiement reste limité en volume, le mécanisme de captation du trafic par AIO est déjà opérant et, comme nous l’avons montré, mesurable. L’enjeu pour les éditeurs n’est donc pas seulement prospectif. Un suivi longitudinal de ces indicateurs, étendu à d’autres médias et à d’autres marchés, permettrait de documenter l’évolution du phénomène à mesure que Google élargit le périmètre d’AIO. Une telle démarche suppose toutefois que les chercheurs et les éditeurs disposent des moyens techniques et juridiques pour collecter ces données, ce à quoi pourrait contribuer l’ouverture d’une enquête formelle en matière de pratiques anticoncurrentielles par la Commission européenne.

1. Budaraju Hema, « AI overviews are now available in over 200 countries and territories, and more than 40 languages », blog.google/products-and-platforms, May 20, 2025.
2. Piquard Alexandre, « IA : Google et Apple accusent la régulation du numérique d’empêcher le lancement de services en France et dans l’Union européenne », lemonde.fr, 8 octobre 2025.
3. Kulathuramaiyer Narayanan, Wolf-Tilo Balke, « Restricting the view and connecting the dots – Dangers of a web search engine Monopoly », Journal of Universal Computer Science, 12 (12), 2006, p. 1731-1740.
4. Trielli Daniel, Diakopoulos Nicholas, « Search as news curator: The role of Google in shaping attention to news information », Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 453, May 2, 2019, p. 1-15.
5. Seydtaghia Anouch, « L’audience de certains sites de médias est en chute libre à cause de l’intelligence artificielle de Google. Désormais, ils cherchent des solutions », letemps.ch, 13 juin 2025.
6. Gregory Andrew (ed.), « Google AI Overviews put people at risk of harm with misleading health advice », theguardian.com, January 2, 2026.
7. Cet outil a notamment développé des techniques qui contournent les mécanismes de Google pour bloquer l’accès automatisé à leurs résultats de recherche, ce qui, paradoxalement, donne lieu à un procès intenté par Google à SerpAPI en décembre 2025 (voir DeLaine Prado, 2025).
8. Buttle David, « Why publishers should worry about growing reliance on Google Discover », pressgazette.co.uk, August 7, 2025.

Sources :

• European Commission, « European Commission opens investigation into possible anti-competitive conduct by Google in use of online content for AI purposes », ec.europa.eu, December 9, 2025.
• DeLaine Prado Halimah, « Why we’re taking legal action against SerpApi’s unlawful scraping », blog.google/innovation-and-ai, December 19, 2025.

À l’aide d’un équipement grand public ne coûtant que 650 dollars, des chercheurs ont constaté que, depuis des décennies, 50 % des liaisons IP par satellite géostationnaire transmettent en clair, exposant ouvertement des communications gouvernementales, industrielles ou privées.

Alors que les constellations en orbite basse (Low Earth Orbit – LEO) comme Starlink retiennent l’attention des médias, une étude scientifique révèle des failles de sécurité majeures au sein de l’infrastructure satellitaire géostationnaire traditionnelle (Geostationary Earth Orbit – GEO). Cette étude aura-t-elle, pour les communications par satellite géostationnaire, le même impact qu’a eu le Squidgygate sur les communications GSM? À la fin des années 1980, les communications sur la première génération de réseaux GSM déployés en Europe n’étaient pas chiffrées. C’est ainsi qu’un radioamateur a intercepté en 1989, le soir du réveillon, une conversation intime entre la princesse Diana et James Gilbey, son amant présumé, à l’aide d’un simple scanner – conversation dont le contenu a ensuite été publié dans le quotidien The Sun. Le passage à la deuxième génération du réseau GSM a ainsi été conçu pour intégrer nativement le chiffrement de l’interface radio.

En octobre 2025, une équipe de chercheurs de l’Université de Californie à San Diego et de l’Université du Maryland ont publié une étude de 18 pages, ironiquement intitulée « Don’t Look Up » (en référence au film d’Adam McKay) démontrant qu’un attaquant disposant de ressources limitées peut intercepter et décoder des flux de données sensibles en provenance de satellites géostationnaires couvrant l’Amérique du Nord. Dans ce but, les chercheurs ont construit une station d’écoute à partir d’une parabole standard de 110 centimètres, d’un moteur de positionnement et d’une carte tuner USB, le tout pour un coût d’environ 650 dollars. L’innovation majeure ne réside pas tant dans le matériel que dans l’approche logicielle.

Jusqu’à présent, la diversité des protocoles propriétaires et la qualité variable du signal rendaient l’analyse globale du spectre difficile. Les chercheurs expliquent avoir développé un «analyseur de trafic GEO générique capable de décoder à l’aveugle des paquets IP provenant de sept piles de protocoles différentes, observées lors de nos balayages », parmi lesquelles cinq n’avaient jamais fait l’objet d’une documentation publique. En surmontant les difficultés d’alignement de la parabole et en pratiquant la rétro-ingénierie des encapsulations propriétaires – technique consistant à déconstruire un système pour en comprendre le fonctionnement –, ils sont parvenus à scanner 39 satellites géostationnaires et 411 transpondeurs sur une période de sept mois.

Leurs conclusions sont alarmantes. 50 % des liaisons satellitaires analysées acheminaient du trafic en clair, dont des communications gérées par des opérateurs de télécommunications, comme T-Mobile aux États-Unis et AT&T au Mexique, révélant le contenu des SMS et des appels vocaux des abonnés. Dans le domaine de l’aviation, le trafic wi-fi en vol, incluant des métadonnées de navigation et les communications des passagers, a été capté en clair. Les chercheurs ont également observé le trafic interne de la chaîne de distribution Walmart-Mexico, ainsi que celui d’établissements bancaires comme Grupo Santander, incluant même des transactions de guichets automatiques. Plus inquiétant encore : des positions de navires militaires américains et des communications des forces de l’ordre mexicaines ont été interceptées, révélant des informations tactiques et logistiques. Depuis des décennies, les communications opérées sur des satellites géostationnaires, qui constituent l’épine dorsale des communications longue distance – celles qui assurent la liaison des infrastructures isolées comme des navires, des avions ou encore des réseaux d’entreprise –, ne bénéficient d’aucun chiffrement.

Il s’avère que cette absence de chiffrement résulte d’un arbitrage technique et financier complexe. Le chiffrement a un coût et nécessite des licences payantes. Cette technique augmente la consommation d’énergie et elle réduit la bande passante disponible. Elle pose, en outre, un problème de maintenance en rendant le réseau « opaque », les techniciens ayant davantage de difficultés à diagnostiquer les pannes. Enfin, pour des usages de première nécessité comme les secours, la priorité est donnée à la

fiabilité absolue de la connexion, privilégiant une ligne non chiffrée, qui fonctionne à coup sûr plutôt qu’une ligne sécurisée qui risquerait de se couper à cause d’une erreur de protocole.

Dès décembre 2024, les chercheurs ont alerté chacune des entités dont les contenus circulaient en clair, et certains ont pu prendre des mesures à l’instar de T-Mobile, qui a activé le chiffrement sur ses backhauls cellulaires, l’infrastructure qui relie les réseaux périphériques au réseau central ou encore Panasonic Avionics, qui sécurise désormais ses flux wi-fi en vol. Pour évaluer l’impact de leur étude auprès des entités concernées, les chercheurs ont effectué un nouveau scan des satellites en février 2025. Constatant que très peu d’opérateurs avaient réagi, ils ont décidé, en octobre 2025, de publier leur étude, qui détaille à la fois la procédure d’interception mise en œuvre et l’absence de réaction de la grande majorité des opérateurs concernés.

Les chercheurs ont également publié sur une plateforme de développement collaboratif Github leur logiciel open source d’interprétation des données satellitaires, lui aussi intitulé « Don’t Look Up », afin d’inciter les opérateurs à chiffrer les données de communication par satellite. Même si cela pourrait faciliter la tâche de personnes malveillantes, «tant que nous sommes du côté de ceux qui découvrent des failles de sécurité pour mieux les sécuriser, nous avons la conscience tranquille», a pu expliquer Aaron Schulman, l’un des auteurs de l’étude, professeur à l’Université de Californie à San Diego. D’autant plus que les agences de renseignement du monde entier – américaines, françaises, chinoises, russes –, équipées d’un matériel de réception satellitaire de bien meilleure qualité, analysent ces données non chiffrées depuis des années. L’Agence nationale de sécurité américaine (NSA) a même publié un bulletin de sécurité en 2022 faisant état de l’absence de chiffrement des communications par satellite.

«Le modèle de menace que tout le monde avait à l’esprit était que nous devions tout chiffrer, car des gouvernements mettent sur écoute les câbles sous-marins à fibre optique ou contraignent les entreprises de télécommunication à leur donner accès aux données. [...] Et en fait, ce que nous constatons, c’est que ce même type de données est simplement diffusé [sans chiffrement] vers une grande partie de la planète.»

Ce que montre l’étude, c’est qu’il ne s’agit pas d’une simple erreur de configuration, mais d’une défaillance systémique de l’industrie satellitaire.

Sources :

• Greenberg Andy, Burgess Matt, « Satellites are leaking the world’s secrets: calls, texts, military and corporate data », wired.com, October 13, 2025.
• Pontiroli Thomas, « “Il suffit de lever les yeux” : alerte sur la sécurité des communications par satellite », lesechos.fr, 29 octobre 2025.
• Fosters Tom, « Ne levez pas les yeux, ou comment intercepter des données satellites », kaspersky.fr, 21 novembre 2025.
• Zhang Wenyi Morty, Dai Annie, Ryan Keegan, Levin Dave, Heninger Nadia, Schulman Aaron, « Don’t Look Up: There are sensitive internal links in the clear on GEO satellites », CCS ’25, Proceedings of the 2025 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, November 22, 2025, p. 3960-3974.