OpenAI lance GPT-6.1 Sol, facturé au cinquième du prix par jeton de GPT-6 Astra, dont il approche les performances d'après l'entreprise
OpenAI a présenté le 29 septembre, lors de son DevDay, conférence annuelle destinée aux développeurs, GPT-6.1 Sol, une mise à jour de GPT-6 Sol qui, selon l'entreprise, égale presque GPT-6 Astra, son modèle le plus puissant, sur les tâches de programmation par agents, d'utilisation d'ordinateur et de travail professionnel. Son prix standard dans l'API est de 2 dollars par million de jetons en entrée et de 10 dollars en sortie, contre 10 et 50 dollars pour Astra. L'entrée mise en cache revient à 0,10 dollar par million de jetons, contre 1 dollar pour Astra, soit un dixième. Tous ces prix valent jusqu'à 272 000 jetons en entrée ; au-delà, toute la requête est facturée plus cher, pour une fenêtre de contexte de 1 050 000 jetons. Le modèle est ouvert depuis le 29 aux abonnés Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et dans Codex, mais pas encore dans Chat. GitHub l'intègre à Copilot par un déploiement progressif, et Amazon le propose sur Bedrock. Les scores des modèles d'OpenAI sont ceux de ses propres évaluations ; pour ses concurrents, l'entreprise dit reprendre des rapports publics. D'après l'entreprise, Sol égale Astra sur DeepSWE, un banc d'ingénierie logicielle, pour environ un cinquième du coût par tâche qu'elle a mesuré, même si ses graphiques le montrent derrière, de 1,3 à 2,7 points, à trois des cinq réglages d'effort, dont les deux plus élevés. Sur Terminal-Bench Science, il reste nettement en retrait, avec 57 % contre 68,1 % à effort de raisonnement maximal, et OpenAI recommande Astra pour les recherches scientifiques les plus difficiles. Sa fiche système le classe, comme Astra, au niveau de capacité « Critical » en cybersécurité, au sens du cadre de préparation aux risques d'OpenAI.
Pourquoi c'est important
Les équipes qui font tourner des agents de programmation devront arbitrer entre Sol et Astra tâche par tâche : le coût par tâche mesuré par OpenAI varie selon le banc et l'effort de raisonnement demandé, et les graphiques de l'entreprise montrent Sol devancé, à effort maximal, par Claude Opus 5.5 d'Anthropic, dans une configuration avec repli sur d'autres modèles d'Anthropic, sur AutomationBench et sur Terminal-Bench Science. Publiée le jour du lancement, la mesure de l'évaluateur indépendant Artificial Analysis place Sol un point sous Astra sur son indice synthétique, pour moins d'un quart du coût par tâche d'Astra. Les développeurs attendront encore le mode Ultrafast de Sol, qu'OpenAI promet dans les prochains jours avec une génération jusqu'à huit fois plus rapide que sa vitesse standard dans Codex.
Source : OpenAI
Six dirigeants de l'IA signent avec Donald Trump un engagement volontaire à contrôler et auditer leurs modèles de pointe
Sundar Pichai (Google), Elon Musk, Dario Amodei (Anthropic), Mark Zuckerberg (Meta), Greg Brockman, président d'OpenAI, et Jensen Huang (Nvidia) ont signé avec Donald Trump, mardi 29 septembre à la Maison-Blanche, un texte intitulé « White House Accord on Super Intelligence », que le président a publié sur Truth Social, rapporte CNBC ; Elon Musk l'a signé en tant que fondateur de xAI, désormais intégrée à SpaceX, selon l'agence AP. D'après ce texte, chaque entreprise est responsable du développement sûr de sa technologie. Les signataires estiment que chacune devrait mettre en place quatre niveaux de contrôles et d'audits pour ses modèles de pointe. Le premier est une surveillance interne des capacités et de l'alignement des modèles, notamment en cybersécurité, en biosécurité et face aux menaces chimiques, qui doit aussi permettre de s'assurer qu'ils ne piratent pas des systèmes techniques ou n'y accèdent pas d'une manière non prévue. Le deuxième est une équipe interne chargée de vérifier que ces contrôles fonctionnent. Viennent ensuite un auditeur ou un évaluateur externe indépendant, puis un comité indépendant du conseil d'administration qui reçoit les rapports et veille aux corrections. Les entreprises se réuniront régulièrement pour établir des normes de sécurité, et le texte envisage qu'il puisse être pertinent, avec le temps, d'inscrire ces étapes dans la loi ou la réglementation, tout en affirmant que chacune des entreprises signataires s'engage à mettre en œuvre ces contrôles et audits, que cela leur soit exigé ou non. Interrogé sur le caractère contraignant de l'accord, Donald Trump a répondu qu'il était « moralement contraignant » ; Mike Johnson, président de la Chambre des représentants, y a vu une déclaration de principes et des engagements volontaires de l'industrie. Un décret signé ce 29 septembre par le seul Donald Trump ordonne par ailleurs aux ministères et agences de l'exécutif fédéral d'employer, dans toute la mesure permise par la loi, « super intelligence » à la place d'« intelligence artificielle » dans leur correspondance officielle, leurs communications publiques, leurs sites web, leurs rapports, leurs documents de politique publique et leurs autres documents qui ne sont pas des textes de loi ; l'accord, relève CNBC, ne reprend ce terme que dans son titre.
Pourquoi c'est important
Les entreprises clientes de ces six groupes peuvent s'appuyer sur ces quatre niveaux pour leur demander comment ils surveillent et font auditer leurs systèmes, même si le texte reste général et ne définit pas ce qu'est un contrôle « robuste ». Sanction, calendrier, fréquence des audits et publication de leurs résultats sont en revanche absents du texte, qui ne confie à aucun organisme public le soin d'en vérifier l'application ; selon un autre article de CNBC, l'administration envisage de créer un comité d'une dizaine de personnes pour superviser le secteur, et Donald Trump a dit qu'il comptait nommer un nouveau responsable de l'IA d'ici trois à quatre jours. ABC News note qu'on ignore encore qui siégerait dans ce comité et si ses décisions seraient contraignantes, et rappelle qu'OpenAI et Anthropic s'étaient déjà engagées récemment à recourir à des évaluateurs tiers, sans qu'il soit d'emblée clair que l'accord leur demande autre chose. Satya Nadella (Microsoft) et Jeff Bezos (Amazon) figuraient parmi les invités du déjeuner organisé à la Maison-Blanche, d'après l'article de CNBC consacré au déjeuner, mais pas parmi les six signataires.
Source : CNBC
Organiser le contrôle et l'audit de ses systèmes d'IA →Le ministère de la Transition numérique et Mistral AI présentent deux modèles autour de la darija, promis à l'open source
Un classificateur capable de reconnaître et de distinguer différents dialectes arabes, dont la darija, et un modèle de reconnaissance automatique de la parole Voxtral pour la darija du Maroc qui, selon le communiqué, permet de transcrire la parole en texte, y compris lorsque le locuteur alterne entre l'arabe, le français et l'anglais : ce sont les deux premiers modèles issus du partenariat entre le ministère de la Transition numérique et de la Réforme de l'administration et Mistral AI, annoncés le 29 septembre dans un communiqué du ministère. Leur publication en open source est promise pour bientôt, sans date ni plateforme. Le communiqué français parle tour à tour de mise à disposition et de disponibilité prochaine ; sa version arabe, qui annonce elle aussi d'emblée le lancement de ces premières réalisations en open source, parle ensuite de la présentation de deux modèles ce jour, puis du lancement prochain en open source de ces mêmes outils. Une fois ouverts, ils doivent permettre aux administrations, jeunes pousses, chercheurs, développeurs et entreprises de concevoir des solutions d'IA mieux adaptées aux usages réels des citoyens marocains, selon le ministère, qui évoque des perspectives dans les services publics, l'éducation, les médias, le support client et la numérisation documentaire. Le communiqué rattache ces premières briques à la stratégie Maroc Digital 2030 et à la feuille de route AI Made in Morocco, et indique que d'autres modèles et cas d'usage sont en développement pour renforcer les capacités nationales en IA générative, en traitement du langage, en reconnaissance vocale et en services publics numériques.
Pourquoi c'est important
Une administration ou une entreprise marocaine qui doit transcrire des échanges en darija ne trouve pas encore dans le communiqué de quoi juger la qualité de ces modèles : il est muet sur le taux d'erreur, la taille des modèles et la source des données d'entraînement, et leur publication n'est annoncée que pour bientôt. Mistral AI a déjà publié des modèles Voxtral à poids ouverts sous licence Apache 2.0, dont deux en juillet 2025 ; le communiqué ne précise pas si le modèle darija dérive de l'un d'eux, ni sous quelle licence il sortira. Le communiqué ne mentionne pas le mémorandum d'entente signé à Rabat le 12 septembre 2025 entre le ministère et Mistral AI ; à cette occasion, la ministre déléguée chargée de la Transition numérique avait annoncé à la presse des projets spécifiques dans le domaine linguistique, rapporte la MAP.
Source : Ministère de la Transition numérique et de la Réforme de l'administration
Cadrer un projet de transcription ou d'analyse en darija →Le prospectus confidentiel d'Anthropic, consulté par Reuters, détaille ses pertes et au moins 518 milliards de dollars de dépenses prévues
Dans le projet confidentiel de prospectus d'introduction en Bourse d'Anthropic, que Reuters a consulté et dont l'agence a publié les premiers chiffres dans la nuit du 28 au 29 septembre, le chiffre d'affaires de 2025 est multiplié par douze, à près de 4,6 milliards de dollars, pour une perte d'exploitation de plus de 8 milliards, hors dépréciations de passifs surtout liées à des levées de fonds antérieures. Anthropic avait annoncé en juin avoir soumis à titre confidentiel un projet de document d'enregistrement à la SEC, le régulateur boursier américain ; selon Reuters, ce dossier n'a pas été rendu public, et l'entreprise n'a pas souhaité commenter. D'après le prospectus consulté par Reuters, la perte nette de 2025 avoisine 42 milliards de dollars ; selon l'agence, elle inclut une charge comptable d'environ 34 milliards qui reflète la hausse de la valeur estimée de financements susceptibles d'être convertis en actions, sans correspondre à de l'argent dépensé pour son activité. Toujours selon Reuters, le calcul et l'infrastructure ont absorbé 7,33 milliards de dollars en 2025, soit plus de la moitié des 12,65 milliards de charges d'exploitation. Le Financial Times dit avoir obtenu, auprès de plusieurs personnes ayant vu le dossier, la confirmation des résultats financiers passés révélés par Reuters. Dans une autre dépêche, publiée le 29, Reuters précise qu'Anthropic prévoit de dépenser au moins 518 milliards de dollars sur une décennie pour bâtir ses infrastructures d'IA avec six partenaires ; environ 80 % de cette somme ne peut être annulée ou reste due quel que soit l'usage. L'agence cite aussi des engagements minimaux de 111,1 milliards de dollars auprès de Google, 110 milliards auprès d'Amazon et 31,4 milliards auprès de Microsoft, sur les sept à dix prochaines années.
Pourquoi c'est important
Les entreprises clientes de Claude y lisent la dépendance de leur fournisseur envers deux grands du cloud : selon une autre exclusivité de Reuters, publiée le 29, 47 % des ventes de 2025 sont passées par les places de marché d'Amazon et de Google, à la fois investisseurs, fournisseurs de calcul et concurrents d'Anthropic. La clientèle est aussi concentrée : selon Reuters, deux clients non nommés ont chacun représenté 12 % du chiffre d'affaires de 2025. D'après l'agence, environ 80 des 261 pages principales du prospectus sont consacrées aux facteurs de risque, parmi lesquels la possibilité que l'IA fasse peser des risques existentiels sur l'humanité. Anthropic indiquait en juin que ni le prix ni le nombre d'actions n'étaient fixés, et l'agence avait rapporté, en citant des sources, qu'un report de la cotation après les élections américaines de mi-mandat de novembre était probable.
Source : Reuters
Anthropic attribue au modèle à poids ouverts GLM-5.3 une forte capacité à bâtir des exploits et des garde-fous faciles à contourner
Publiée le 29 septembre par la Frontier Red Team d'Anthropic, l'étude porte sur GLM-5.3, dernier modèle de Zhipu AI, entreprise connue hors de Chine sous le nom de Z.ai ; les poids du modèle sont en libre téléchargement. Sur ExploitBench, un banc d'essai où le modèle doit transformer des failles connues du moteur V8 de Chrome en exploits, c'est-à-dire en programmes qui en tirent parti, GLM-5.3 a réussi un exploit complet dans 50 tentatives sur 410, contre 56 pour Claude Mythos Preview, testé garde-fous désactivés, un taux qu'Anthropic tient pour similaire. Dans des tests simulés où il recevait un ordre d'attaque ouvertement malveillant, GLM-5.3 a refusé toutes les demandes directes, mais il a tenté de se connecter à la cible dans 64 % des cas quand l'ordre était maquillé en exercice, dans 92 % avec un début de raisonnement pré-rempli et dans 100 % une fois ses refus supprimés par « abliteration », une retouche du modèle. Une équipe d'Anthropic qui n'avait jamais tenté l'opération l'a menée pour environ 4 400 dollars de calcul, et Anthropic estime qu'une équipe rodée à la technique, partant de zéro sur ce modèle, aurait plutôt besoin d'environ 1 200 dollars. Sur les modèles Claude testés, les garde-fous de l'API ont bloqué la fausse couverture d'exercice, selon Anthropic ; les deux autres techniques ne s'y appliquent pas, l'API ne permettant pas de pré-remplir le raisonnement et les poids de Claude n'étant pas publiés. Lors d'une session en bac à sable menée par un chercheur, avec peu d'attention humaine, GLM-5.3 a aussi trouvé en une journée plusieurs failles inconnues dans le moteur JavaScript de la version Linux d'un navigateur répandu, qu'Anthropic ne nomme pas, et les a enchaînées en un exploit fonctionnel ; les failles ont été signalées au mainteneur du logiciel.
Pourquoi c'est important
Les responsables de la sécurité informatique ont affaire à un modèle que l'on peut télécharger et héberger soi-même, hors de portée des garde-fous d'une API. L'étude émane toutefois d'un concurrent de Z.ai, et ses taux de contournement, obtenus en simulation, sont restés sans reproduction indépendante connue le jour de leur publication. Le CAISI, le centre du NIST américain consacré aux normes et à l'innovation en IA, avait de son côté estimé le 17 septembre que GLM-5.3 était le modèle à poids ouverts le plus capable en cybersécurité publié à ce jour, tout en le situant environ quatre mois derrière la frontière américaine, modèles à accès restreint compris, sur une mesure agrégée de ses tests ; Z.ai affirmait en août avoir doté son modèle de plusieurs couches de protection, rapportait alors Reuters. Anthropic demande aux gouvernements de tester la sécurité des modèles suffisamment puissants, successeurs de GLM-5.3 compris, et plaide pour un accès plus large des défenseurs aux modèles les plus avancés.
Source : Anthropic
OpenAI commence à déployer les « dots », des agents dotés de leur propre ordinateur dans le cloud, chez les abonnés Pro et Business Premium
Agents « toujours actifs » selon la formule d'OpenAI (« always-on »), les dots reposent sur GPT-6 Astra, disposent de leur propre ordinateur dans le cloud, apprennent des retours de l'utilisateur et peuvent travailler à ses objectifs 24 heures sur 24. L'entreprise a commencé à les déployer le 29 septembre, jour de son DevDay. On les joint depuis ChatGPT, Slack ou Teams, et ils peuvent se connecter à plus de 4 000 applications par l'intermédiaire des plugins d'OpenAI. En plus des tâches qu'on lui confie, un dot peut mener ce qu'OpenAI appelle une « recherche proactive », avec des outils en lecture seule qui ne peuvent ni envoyer de messages, ni modifier le contenu des applications, ni piloter le navigateur ou l'ordinateur ; certaines tâches sensibles, comme changer un mot de passe, restent toujours à l'utilisateur. Le déploiement, progressif, concerne les abonnés de 18 ans et plus : selon le centre d'aide d'OpenAI, les abonnés Pro hors de l'Espace économique européen, de la Suisse et du Royaume-Uni au lancement, et les abonnés Business Premium dans toutes les régions où ChatGPT est pris en charge, les clients Enterprise disposant d'une bêta désactivée par défaut. Le premier dot est inclus sans supplément dans les abonnements Pro et Business Premium. Selon le billet d'OpenAI, les conversations avec lui ne sont pas décomptées des limites d'usage de ChatGPT, mais les tâches qu'on lui demande de lancer ou de gérer dans Codex ou dans ChatGPT Work le sont comme d'habitude ; l'abonnement comprend aussi une enveloppe pour les travaux plus approfondis, aux limites étendues pendant le premier mois suivant le lancement. Selon les notes de version du centre d'aide, OpenAI communiquera ensuite les conditions d'usage de chaque offre.
Pourquoi c'est important
OpenAI ne publie pas de liste des pays éligibles, mais le Maroc figure sur sa liste officielle des régions où ChatGPT est pris en charge et n'appartient à aucune zone exclue : les abonnés Pro et Business Premium situés au Maroc entrent donc dans le périmètre du déploiement, sous réserve de son rythme. OpenAI cite en exemple un bogue repéré dans Slack ou une facture oubliée. Avant d'agir sur les comptes de l'utilisateur ou de partager des informations, un dot soumet son action à une vérification automatique (« Auto-review »), au regard des instructions, des règles personnalisées et des exigences de sécurité. Ces règles personnalisées permettent d'ajuster les réglages par défaut, c'est-à-dire, pour les actions prises en charge, ce que le dot fait seul, ce qu'il soumet à approbation et ce qu'il s'interdit ; selon le centre d'aide, elles ne peuvent en revanche ni désactiver les exigences de sécurité de base, ni modifier la vérification automatique, ni lever les restrictions de la recherche proactive. C'est l'utilisateur qui définit ces règles personnalisées. L'entreprise reconnaît que les dots peuvent encore se tromper et conseille de relire tout travail aux conséquences importantes ; sa fiche de sécurité fait état de vulnérabilités connues, relevées lors de tests d'attaque menés par des équipes humaines, tout en estimant le déploiement approprié au vu des conditions nécessaires pour les exploiter.
Source : OpenAI