Automobile J’ai eu l’occasion d’essayer plusieurs voitures électriques présentées comme « à caractère sportif », et le constat revient à chaque fois : on a de la poussée, rarement du sport. Ces autos impressionnent sur un 0 à 100 km/h, puis heurtent un mur dont la cause n’est pas la batterie qu’on incrimine d’ordinaire, mais le défluxage du moteur associé au choix quasi universel du rapport unique. Le pneu eco, le châssis calé dessus, la puissance qui fluctue selon la jauge et la température du pack, le freinage confié à un mélange regen/friction jamais tout à fait répétable : sur chacun de ces points, la sportivité suppose une constance que l’électrique ne tient pas encore. Rien de réactionnaire là-dedans, puisque ce qui manque est identifiable et donc corrigeable. Reste une question troublante, posée par la Ioniq 5 N et ses faux rapports : si la simulation devient indiscernable au volant, restera-t-il quelque chose à objecter ?
Intelligence artificielle On September 8, 2026, OpenAI answered in writing when a mathematician asked whether its model had learned from a year’s worth of drafts fed into Codex: unlikely, but we cannot rule it out. That is not proof the drafts were used. It is a vendor declining to say no. Reading the terms of service explains the caution: training, access, and retention are three separate controls, and « private session » means nothing until you know the account type and which box was checked. For any developer who hands a coding assistant the work that sets them apart and hasn’t been published yet, the question has stopped being theoretical. The Navier-Stokes affair is summarized in a box below, with my take at the end.
Souveraineté numérique Le 8 septembre 2026, OpenAI a répondu par écrit à un mathématicien qui lui demandait si son modèle avait appris sur les brouillons versés pendant un an dans Codex : improbable, mais nous ne pouvons pas l’exclure. Ce n’est pas une preuve que ces brouillons ont servi, c’est le refus d’un fournisseur de dire non. La lecture des conditions d’utilisation explique cette prudence : entraînement, accès et rétention sont trois contrôles distincts, et « session privée » ne veut rien dire tant qu’on ne sait pas le type de compte et la case cochée. Pour tout développeur qui confie à un assistant de code ce qui le distingue et n’est pas encore publié, la question a cessé d’être théorique. L’affaire Navier-Stokes en encadré, et mon avis en fin d’article.
Intelligence artificielle Le 8 septembre 2026, OpenAI a annoncé qu’un essaim de 10 000 agents avait résolu Navier-Stokes en 88 heures, un chercheur d’Anthropic a démissionné en accusant les laboratoires de jouer nos vies, et l’OCDE a publié le pire PISA de l’histoire française. La veille, sur LCI, une candidate à l’Élysée n’avait rien trouvé à dire sur Pompidou. Un fil traverse ces séquences : tout le monde conjugue au futur, personne ne relit le passé. Les uns parce qu’ils fabriquent l’avenir à coups de tokens, les autres parce qu’ils n’ont plus de passé à leur disposition. La question française n’est pas de savoir si l’IA va nous tuer, mais qui, chez nous, saura encore lire la preuve.
Intelligence artificielle Un détecteur de texte IA n’est pas un outil imparfait qu’on va améliorer : c’est un outil impossible. Les grands modèles de langage sont entraînés à minimiser la divergence de Kullback-Leibler entre leur distribution et celle du texte humain ; leur objectif explicite est de rendre la distinction statistique impossible. Un score de « 87 % IA » n’est pas une preuve : c’est une estimation probabiliste sur des distributions qui se chevauchent, produite par un système que ses propres fabricants refusent de cautionner en contexte disciplinaire. OpenAI a retiré son propre détecteur en juillet 2023 en admettant un taux de détection correcte de 26 % ; le fabricant des armes admet que son radar est aveugle, les universités continuent d’acheter des licences. Condamner un étudiant sur ce fondement, c’est sanctionner un tirage statistique défavorable : une faute, pas une erreur de jugement.
Intelligence artificielle Si l’IA supprime la barrière d’apprentissage des langages, pourquoi continue-t-on à tolérer du code Python qui consomme 20 fois plus d’énergie que du C ? Le vibe coding promettait de tout simplifier — il est en train de créer une dette cognitive massive, du code que personne ne comprend et que personne ne peut optimiser. Pendant ce temps, les data centers doublent leur consommation électrique et la facture cloud explose. De l’étude portugaise sur l’efficacité énergétique des langages au krach IBM de 31 milliards provoqué par un billet de blog sur le COBOL, cet article décortique le paradoxe énergétique du vibe coding en 2026. Et explique pourquoi Rust, pas l’assembleur, est la vraie réponse.
Société Jimmy Wales, cofondateur de Wikipedia, a admis au India AI Impact Summit que l’encyclopédie perdait 8 % de son trafic humain, qualifiant la situation de « désastre », tout en balayant Grokipedia d’un revers de main. Quatre mois après mon article annonçant l’agonie du modèle collaboratif face à l’IA, le cofondateur confirme chaque point du diagnostic sans en tirer les conclusions qui s’imposent. Car le vrai problème n’est pas Musk : c’est la trahison éditoriale qui a transformé le travail de millions de bénévoles en champ de bataille idéologique. Wikipedia ne meurt pas de Grokipedia, elle meurt de ce qu’elle est devenue.
Intelligence artificielle En 2026, l’IA parfaite n’existe toujours pas. Ce qui fonctionne, c’est une combinaison intelligente d’outils spécialisés. Claude Code domine pour le développement, Nano Banana Pro excelle en génération d’images, tandis que le duo Perplexity/Gemini s’impose pour la recherche et la rédaction. Attention toutefois : Gemini 3 reste champion des hallucinations. Au final, la vraie compétence n’est plus de maîtriser un outil, mais de savoir orchestrer les bons modèles et de pivoter quand le terrain change, comme Tesla vient de le faire en abandonnant ses Model S et X pour miser sur la robotique.
Science En explorant le fonctionnement des chatbots IA, un mot m’a interpellé : « vectoriser ». Le même terme qu’utilisent les graphistes dans Illustrator depuis des décennies. Et en creusant, j’ai découvert que les physiciens manipulent ce concept depuis Newton. Trois mondes, un seul mot, coïncidence lexicale ou intuition profonde partagée à travers les siècles ?
Intelligence artificielle Les modèles de raisonnement les plus avancés, comme DeepSeek-R1 ou OpenAI o3, ne se contentent plus dune chaîne de pensée linéaire : ils simulent une véritable société de pensées interne, où plusieurs voix concurrentes génèrent des hypothèses, sopposent et se corrigent mutuellement. Ce débat simulé, sans ego ni enjeu de réputation, permet à lIA dexplorer des pistes contradictoires et datteindre une rationalité plus robuste que le raisonnement solitaire. Au final, la vérité némerge pas dun génie isolé, mais dune orchestration habile du désaccord cognitif.