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🚨 BREAKING: OpenAI and Google are about to have a massive legal problem. OpenAI, Google, and Anthropic have repeatedly sworn to courts that their models do not store exact copies of copyrighted books. They claim their "safety training" prevents regurgitation. Researchers just dropped a paper called "Alignment Whack-a-Mole" that proves otherwise. They didn't use complex jailbreaks or malicious prompts. They just took GPT-4o, Gemini, and DeepSeek, and fine-tuned them on a normal, benign task: expanding plot summaries into full text. The safety guardrails instantly collapsed. Without ever seeing the actual book text in the prompt, the models started spitting out exact, verbatim copies of copyrighted books. Up to 90% of entire novels, word-for-word. Continuous passages exceeding 460 words at a time. But here is the part that changes everything. They fine-tuned a model exclusively on Haruki Murakami novels. It didn't just learn Murakami. It unlocked the verbatim text of over 30 completely unrelated authors across different genres. The AI wasn't learning the text during fine-tuning. The text was already permanently trapped inside its weights from pre-training. The fine-tuning just turned off the filter. It gets worse. They tested models from three completely different tech giants. All three had memorized the exact same books, in the exact same spots. A 90% overlap. It's a fundamental, industry-wide vulnerability. For years, AI companies have argued in court that their models are just "learning patterns," not storing raw data. This paper provides the smoking gun.

> be us, two French students on a gap year > take 12 hours of train in a single day to make it to a @ycombinator x Paris event last July > hear @t_blom mention the opportunity to rethink the audit and consulting model > spend months doing traditional consulting to understand exactly where it breaks > publish two benchmarks seen by 12M+ people to better understand frontier models outside of maths and code > spend weeks designing an AI-native alternative to consulting > build the first end-to-end version > apply to YC > get into YC to build a new way for companies to solve business problems Can’t wait for what comes next !

Google vient de sortir son Figma Killer. Ça s'appelle Stitch. C'est gratuit. Et ça introduit un concept que les devs vont adorer : DESIGN.md 👇 La vidéo complète mkc.sh/google-stitch C'est quoi ? → Tu décris ton app en langage naturel → L'IA génère l'UI haute fidélité → Tu exportes en React / HTML → Et tu connectes ça à Claude Code via MCP Le DESIGN.md c'est le CLAUDE.md du design : Un fichier markdown qui décrit ton design system, portable entre projets et outils. J'ai tout testé en live. Le bon, le mauvais, et mon avis honnête.

Tout le monde a accès à un crayon. Pourtant presque personne n'écrit un bon roman. Tout le monde a accès à des instruments. Pourtant presque personne ne compose un bon album. "L'IA va permettre à tout le monde de créer des apps incroyables" est exactement le même raisonnement. Le code n'a jamais été le vrai skill. Le code c'est le crayon, c'est le médium. Ce que les agents IA automatisent, c'est la friction du médium. Mais construire un bon logiciel demande de maîtriser des dizaines de concepts qui n'ont rien à voir avec le fait de taper du code : - penser en systèmes, comprendre comment les composants cohabitent - structurer la data pour qu'elle scale et reste maintenable - avoir du taste sur l'UX, savoir ce qui fait qu'un produit est excellent vs correct - savoir définir un problème avant de le résoudre - comprendre l'architecture, le edge case, le tradeoff Un romancier ne galère pas parce que le crayon est dur à tenir. Il galère parce qu'il faut maîtriser les arcs narratifs, le worldbuilding, le style, le rythme, la tension. Le crayon c'est le plus simple dans l'équation. Le software c'est pareil. La barre d'entrée pour builder n'a jamais été le code. C'est tout ce qui vient avant et autour. Les agents IA vont créer plus de builders. Mais pas plus de bons builders. Exactement comme l'accès universel au crayon n'a pas créé plus de bons romanciers.

-> Premier cas criminel de fraude au streaming par IA. Et c'est complètement fou. Un homme de Caroline du Nord a utilisé l'IA pour générer des centaines de milliers de chansons. Il les a mises sur Spotify, Apple Music, Amazon. Puis il a botté des milliards de streams sur ses propres morceaux. -> 660 000 faux streams par jour. Répartis sur des milliers de titres pour que personne ne remarque rien. -> 1,2 million de dollars par an. Pour de la musique qu'aucun humain n'a jamais écoutée. -> Résultat : 8 millions de dollars empochés. Pendant ce temps, les vrais artistes galèrent à 0,003€ par stream, font de la promo sur TikTok, supplient pour des placements en playlist. Lui ? L'IA a fait la musique ET le public. Il a été rattrapé. Il va rembourser les 8 millions. Mais ce problème le dépasse : L'industrie musicale a passé 10 ans à combattre le piratage. Maintenant elle doit combattre des chansons qui n'existent pas, écoutées par des gens qui n'existent pas. Et depuis cette affaire, l'IA n'a fait que s'améliorer. Le playbook est public. La fraude de demain sera encore plus difficile à détecter. L'IA ne change pas que la création. Elle change aussi la triche.

#RGPD La CJUE met du plomb dans l’aile de la stratégie consistant à s’inscrire sur des sites ou newsletters dans le seul but de demander ensuite un droit d’accès aux données avec l’espoir qu’il n’y soit pas donné suite, pour demander une indemnité. C’est un abus de droit.

Jeff Bezos prépare l'un des plus gros paris industriel de la décennie. 100 milliards de dollars. Un fonds pour racheter des entreprises manufacturières et les transformer avec l'IA. Selon le Wall Street Journal, Bezos a déjà rencontré des fonds souverains au Moyen-Orient et à Singapour pour lever ce montant colossal. Les secteurs ciblés : semi-conducteurs, défense, aérospatiale. Le projet s'appelle "Project Prometheus" — une startup dont Bezos est co-CEO, dédiée à appliquer l'IA générative à l'ingénierie et à la production industrielle. Elle a déjà levé 6,2 milliards fin 2025. Et au board ? David Limp, le CEO de Blue Origin. Ce qu'il faut comprendre : - Jusqu'ici, la course à l'IA se jouait dans le logiciel. Chatbots, génération d'images, code. - Bezos vient de déplacer le terrain de jeu dans le monde physique. - On parle de réinventer la façon dont on fabrique des puces, des avions, des voitures. Avec l'IA comme moteur. L'IA ne va pas juste changer ce qu'on voit sur nos écrans. Elle va changer ce qu'on construit avec nos mains. Et Bezos vient de mettre 100 milliards sur cette conviction.

#Gazouillisdetwhuitheure : AnnieGoudène "... - La Marche des Femmes - un chef d'œuvre à distribuer dans tous les collèges, les lycées ; Il est Essentiel que TOUS les élèves le lisent, l'étudient..." Merci Mesdames ! cc @AnnickCojean #SophieCouturier #EmmaEre #MichellePerrot

Today, we’re introducing Forge, a system for enterprises to build frontier-grade AI models grounded in their proprietary knowledge. 🌎 Forge bridges the gap between generic AI and enterprise-specific needs. Instead of relying on broad, public data, organizations can train models that understand their internal context embedded within systems, workflows, and policies, aligning AI with their unique operations. We have already partnered with world-leading organizations, like ASML, DSO National Laboratories Singapore, Ericsson, European Space Agency, Home Team Science and Technology Agency (HTX) Singapore and Reply to train models on the proprietary data that powers their most complex systems and future-defining technologies.

Pas d'humain, pas de copyright : aux États-Unis, la Cour suprême tranche le sujet des « créations » générées par l’IA. Aux États-Unis, la protection du copyright n’est pas automatique. L’auteur doit faire une demande auprès d’un registre (le Bureau du copyright), contrairement au droit d’auteur en France

Le chatbot dédié à la santé de ChatGPT, utilisé par 40 M d’utilisateurs, sous-évaluerait la gravité des cas plus d’1 fois sur 2. Une loi est d’ailleurs à l’étude dans l’état de NY pour interdire les conseils médicaux automatisés. statescoop.com/new-york-bill-… gizmodo.com/chatgpt-health…

🦔 OpenClaw, the open-source AI agent that exploded to 200,000 GitHub stars in weeks, has become a security nightmare. In five weeks it accumulated 9 disclosed vulnerabilities, over 2,200 malicious add-ons in its marketplace, and 40,000 internet-exposed instances. Researchers found that 93% of those instances had authentication bypassed, and the project triggered 8 of 10 vulnerability classes that security experts warned about for AI agents. The attack chain works like this: malicious add-ons in the marketplace instruct the AI agent to present fake setup dialogs to users, tricking them into entering passwords. The agent becomes the social engineering tool. One campaign distributed macOS malware by having the agent itself ask users for their credentials. Users trust their AI assistant, so they comply. My Take I believe this is what happens when something goes viral before anyone thinks through what they're actually deploying. Developers gave OpenClaw shell access to their computers, connected it to their email and Slack, handed it cloud API keys, and then installed add-ons from a community marketplace that had basically no vetting. Over 40% of the add-ons that got audited had serious security issues. The project went from weekend hack to 200,000 users before anyone built the guardrails. The attack method here is new. The malware doesn't trick the human directly anymore, it tricks the AI agent into tricking the human. When your assistant asks you for a password to finish an installation, you probably enter it because you trust it. To anyone investigating later, it looks like you voluntarily installed the software. The agent's role is invisible. I've been writing about AI tools being deployed faster than security can keep up, and this is that problem at scale. If anyone at your company has been running OpenClaw, I'd treat it as compromised until proven otherwise. Hedgie🤗

Au lendemain de l’annonce d’un partenariat avec le Département de la Défense américain (#DoD), les désinstallations de l’application mobile #ChatGPT ont bondi de 295 % aux États-Unis 🇺🇸📉usine-digitale.fr/intelligence-a…

Contre toute attente, les entreprises qui utilisent le plus l'IA non seulement ne licencient pas plus mais embauchent même davantage, constate la BCE dans une étude l.bfmtv.com/bWdn

Les scénarios dystopiques sur la disparition du travail font leur retour après une accalmie d'une année. Largement alimentés par la note de Citrini Research qui prédit une hécatombe de travailleurs à brève échéance, ceux ci reposent sur une hypothèse d'automatisation radicale et à outrance ; l'idée d'IA récursive est également présente. Aussi bien sur ses fondamentaux technologiques qu'économiques, la note et ces scénarios sont en général très fragiles. A plus long terme cependant il faut être attentif. L'un des points centraux de l'économie digitale c'est sa capacité à concentrer le capital et à se jouer de la régulation. La distorsion capital-travail qu'avait introduit la globalisation pourrait donc s'accroitre de façon radicale si on n'y prend pas gare. C'est l'objet de mon dernier papier dans Les Échos.

@siliconcarnesf Ta phrase commence par en France… comme si c’était spécifique à la France, non ?

@FlashTweet Je ne parle pas des français mais des Cassandres qui cherchent à faire parler d’eux..

Je vais être franc. RAS LE CUL de ce catastrophisme et de cette AI phobie nationale. En France, je lis partout que c’est la fin du monde, la fin du travail, la fin du software, bientôt la fin du café en terrasse. Non mais allô ? Nous sommes face à la technologie la plus incroyable de tous les temps. Pour la première fois dans l’histoire, on dialogue avec des machines en langage naturel. Plus besoin de savoir coder. Et certains cretins y voient un signe d’effondrement ?!? Quand on a inventé l’imprimerie, les gens ont décidé d’arrêter d’écrire ? Quand on a inventé la voiture, les gens ont décidé de voyager moins ? Quand les réseaux sociaux ont explosé, les humains ont décidé de se taire ? Chaque grande rupture technologique a d’abord fait peur. Le feu, l’imprimerie, l’électricité, le web. À chaque fois, on a prédit l’abrutissement, la décadence, la perte de sens et on a voulu l’interdire. À chaque fois, on a surtout vu une explosion de la création. Ce qui arrive n’est pas la fin. C’est le début d’une nouvelle ère. Une renaissance qui va créer encore plus de jobs, pas moins. D’ailleurs regardez ces chiffres : les jobs posting pour des développeurs sont en hausse aux US pas en baisse. Nous sommes en plein paradoxe de Jevons. On va voir émerger des produits qu’on n’imagine même pas encore. Des outils construits par des gens qui n’auraient jamais su coder hier. Des industries entières vont se recomposer. Penser que l’humanité va soudainement s’arrêter d’agir parce qu’elle peut parler à un ordinateur… c’est prendre les humains pour des cons.

Si vous êtes dev en France et que vous vous demandez quoi apprendre en 2026, ce post est pour vous 👇 Je communique assez peu en Français mais si je peux aider les Francophones à faire les bons choix sur quoi apprendre je me présente : je suis Brivael, co-founder tech de @argildotai, j'ai fait Y Combinator en 2024 et j'ai levé 5 millions d'euros. On est actuellement une team de 11 personnes basée à Paris et on construit ce qui sera vu dans le futur comme une sorte d'AGI / Agent pour produire des vidéos pour les réseaux sociaux Aujourd'hui on a des dizaines de milliers d'utilisateurs, on est focalisé sur la génération de vidéos avec des avatars IA, mais on va s'élargir à beaucoup plus que ça très bientôt. Si vous voulez prendre la vague AI, c'est encore possible. mais il faut être honnête sur ce que ça demande. Pour paraphraser @naval : il n'y aura plus de demande pour les gens moyens. C'est brutal mais c'est la réalité. si vous ne trouvez pas un moyen d'être dans le top 5% de ce que vous faites, vous serez inemployable. pas dans 10 ans. bientôt. Chez Argil on est 7 tech en interne. et on est en train d'automatiser quasiment entièrement la construction du software. Nos journées se résument de plus en plus à une seule chose : concevoir des systèmes agentiques, valider l'architecture, orchestrer des agents IA pour qu'ils fassent le reste. Le code classique ? les agents le font déjà. ce qui a de la valeur aujourd'hui c'est la capacité à penser en systèmes, à comprendre comment orchestrer des modèles ensemble, à savoir quand un agent doit décider et quand il doit déléguer. Et c'est là que beaucoup se trompent : même si l'IA produit 100% du code, sans maîtrise du software engineering, de l'architecture et des systèmes dans leur globalité, c'est quasi impossible de concevoir des systèmes agentiques qui fonctionnent at scale. il faut comprendre le sous-jacent pour pouvoir le challenger. les connaissances transverses — infra, distributed systems, design patterns — c'est pas optionnel, c'est le prérequis. Meilleur timing pour devenir un ingénieur généraliste / builder curieux de tout. Est-ce que c'est dur de sortir du lot en tant que junior aujourd'hui ? oui, très. mais c'est toujours possible de jouer sa carte si vous êtes prêts à aller plus loin que les autres. Posez-moi vos questions en commentaire, je vous donne mes conseils et on en fait un thread.

anthropic fucking killed it with this. so many people will start using claude. new feature lets you import your *entire* memory from chatGPT, Gemini etc into Claude so it *instantly* knows everything about you. no more reminding claude who you are. the best fucking part is it takes literally 60s: - copy and paste the below prompt into your alternative AI (eg chatgpt) - paste answer into claude’s “memory” settings and… you’re done. - Claude immediately picks up from the last conversation you had with it in chatgpt! the opportunity cost to switch to anthropic just went to zero - their app is currently #1 in the app store

Qui a dit opportunisme au dernier degré ?