Alors que commence la Coupe du monde 2026, les chercheurs de FortiGuard Labs alertent sur l’ampleur des menaces numériques associées à l’événement. En cinq mois, plus de 13 000 noms de domaine liés à la FIFA 2026 ont été enregistrés, dont 8,8 % considérés comme malveillants ou suspects. Les campagnes de phishing, les faux sites de billetterie et les vols d’identifiants sont déjà pleinement opérationnels.
La Coupe du monde 2026 n’a pas encore livré son premier résultat sportif que les cybercriminels ont déjà pris une longueur d’avance. Selon une analyse publiée mercredi par FortiGuard Labs, le laboratoire de recherche et de veille sur les menaces de Fortinet, l’écosystème frauduleux associé à l’événement est déjà largement déployé, avec des campagnes de phishing (hameçonnage), des sites de billetterie contrefaits, des applications malveillantes et des opérations de vol d’identifiants visant aussi bien les supporters que les organisations impliquées dans la compétition.
8,8 % des sites liés à la thématique "FIFA 2026" sont frauduleux
L’étude montre que les attaquants ont anticipé l’engouement mondial suscité par le tournoi. Entre janvier et mai 2026, plus de 13 000 noms de domaine liés à la thématique "FIFA 2026" ont été enregistrés. Parmi eux, 8,8 % ont été identifiés comme malveillants ou suspects. Ce volume illustre la rapidité avec laquelle les cybercriminels exploitent les grands rendez-vous sportifs pour mettre en place leur infrastructure avant même le début officiel de la compétition.
Les chercheurs observent une accélération des enregistrements de domaines liés à la FIFA entre mars et mai. Les termes les plus fréquemment utilisés concernent la billetterie, les retransmissions en direct, les paris sportifs ou encore les solutions d’hébergement. L’objectif est clair : attirer les internautes au moment où ils recherchent des billets, des offres de voyage, des produits dérivés ou des liens de streaming.
La billetterie, l’un des principaux vecteurs d’attaque
La billetterie apparaît comme l’un des principaux vecteurs d’attaque. Les cybercriminels profitent de la rareté des places disponibles pour proposer de fausses offres de revente ou des promotions présentées comme limitées dans le temps. FortiGuard Labs a identifié plusieurs sites reproduisant l’apparence des plateformes officielles afin de collecter des informations personnelles, des identifiants de connexion ou des données bancaires.
Dans un cas, un domaine enregistré en mai 2026 reprenait fidèlement les contenus de la FIFA et intégrait un faux système de paiement destiné à récupérer des informations sensibles.
Sur les réseaux sociaux, 1 700 comptes suspects
Les réseaux sociaux constituent un autre terrain d’action privilégié. Plus de 1 700 comptes suspects liés à la Coupe du monde ont été repérés sur les plateformes sociales et les messageries. Près de 90 % d’entre eux étaient présents sur Facebook et Instagram.
Ces comptes servent à diffuser de faux liens de streaming, des campagnes de phishing, des logiciels malveillants ou encore de fausses promotions. Ils permettent également aux fraudeurs d’entrer directement en contact avec les supporters en s’insérant dans les discussions consacrées aux équipes, aux déplacements ou à la recherche de billets.
Paris sportifs, streaming : attention aux applications
L’étude met aussi en évidence la circulation de logiciels malveillants profitant de l’intérêt pour le tournoi. Des applications liées aux paris sportifs ou au streaming ont été identifiées comme suspectes. Plusieurs fichiers APK thématiques ont également été détectés sur des plateformes de téléchargement non officielles, exposant les utilisateurs à des risques de compromission, de vol d’identifiants ou de prise de contrôle à distance.
Le recrutement constitue également une cible. Les besoins temporaires générés par l’organisation d’un Mondial créent un contexte favorable aux escroqueries à l’emploi. FortiGuard Labs décrit une campagne utilisant de fausses offres estampillées FIFA ou associées à ses partenaires. Les victimes étaient redirigées vers des pages imitant les interfaces de connexion Google afin de récupérer leurs identifiants. Les chercheurs ont en outre constaté que plusieurs domaines frauduleux partageaient le même identifiant Google Analytics, suggérant une opération coordonnée.
Des collaborateurs de la FIFA ciblés
L’un des constats les plus préoccupants concerne toutefois l’exposition des identifiants. Les analystes ont découvert plus de 4 600 URL liées à la FIFA dans des journaux d’infostealers associés aux familles de malwares Vidar, LummaC2 et RedLine. Ces données contenaient plus de 260 identifiants appartenant à des collaborateurs de la FIFA ainsi qu’environ 270 000 identifiants de supporters ou d’utilisateurs ayant consulté des sites liés à la compétition. À cela s’ajoutent plus de 1 500 enregistrements provenant de précédentes fuites de données impliquant des comptes de collaborateurs ou des comptes d’entreprise.
Face à cette montée en puissance des menaces, les chercheurs appellent les organisations à renforcer leur surveillance des domaines frauduleux, des usurpations de marque, des faux profils sur les réseaux sociaux et des fuites d’identifiants. Les utilisateurs sont également invités à privilégier les canaux officiels pour l’achat de billets, à éviter les applications téléchargées hors des boutiques reconnues et à vérifier systématiquement l’authenticité des offres d’emploi ou des demandes de paiement. Une recommandation qui résume à elle seule le constat de l’étude : pour les cybercriminels, la Coupe du monde 2026 a déjà commencé…
La lecture est l’une des compétences les plus difficiles à acquérir. Les supports numériques rendent-ils ce processus encore plus complexe ? Que nous dit la recherche des différences entre lecture sur écran et lecture sur papier ?
Le gouvernement suédois a récemment annoncé qu’il renonçait à l’utilisation d’appareils numériques en classe pour revenir aux livres papier. Il a évoqué des inquiétudes liées à la baisse des résultats scolaires et à l’augmentation du temps passé devant les écrans.
Ces inquiétudes sont-elles fondées ? Et que dit la science des conséquences possibles des appareils numériques sur la lecture, en comparaison de la lecture sur papier ?
Pour répondre à ces questions, il convient de rappeler que, même si la lecture peut sembler une tâche facile, cette impression est trompeuse. La lecture est sans doute la compétence la plus difficile à acquérir : elle nécessite des années d’éducation formelle et de pratique pour être maîtrisée. Contrairement au langage oral, il s’agit d’une compétence à laquelle nous ne sommes pas biologiquement prédisposés.
Pourquoi lire est-il si difficile ?
Il faut d’abord en comprendre la physiologie de la lecture pour comprendre pourquoi cette tâche est si complexe.
Pendant que vous lisez cette phrase, vos yeux effectuent une série de mouvements rapides, appelés saccades, d’un mot à l’autre. Pendant ces saccades, le traitement de l’information visuelle est suspendu et n’est possible que pendant de brefs intervalles, appelés fixations, lorsque les yeux sont immobiles.
Des expériences visant à mesurer les mouvements oculaires pendant la lecture ont montré que nous fixons la plupart des mots, car notre capacité à extraire des informations visuelles lors de chaque fixation est extrêmement limitée.
Dans les langues, comme l’anglais ou le français, qui se lisent de gauche à droite, notre capacité à percevoir les caractéristiques qui distinguent les lettres est limitée à une petite zone du champ visuel appelée « champ de perception ». Ce champ s’étend de 2 à 3 espaces de lettres à gauche du point de fixation à 8 à 12 espaces de lettres à droite de celui-ci.
L’asymétrie de cette zone reflète le parcours du regard à travers le texte. Elle s’étend vers la gauche dans les langues comme l’arabe, qui se lisent de droite à gauche. La taille de cette zone est plus réduite pour les systèmes d’écriture denses, comme le chinois.
Nous savons également, grâce à des expériences d’oculométrie et d’imagerie cérébrale, que l’identification des mots prend du temps. Selon nos meilleures estimations, les informations visuelles mettent 60 millisecondes pour se propager des yeux au cerveau, et l’identification des mots nécessite ensuite 100 à 300 millisecondes supplémentaires (une milliseconde équivaut à un millième de seconde).
Ces contraintes limitent la vitesse maximale de lecture à 300-400 mots par minute, selon la difficulté du texte et le niveau de compréhension de chacun.
Le processus de lecture est complexe et suppose un grand niveau de coordination.Jess Morgan/Unsplash, CC BY
Les promoteurs de la lecture rapide, qui promettent à tort des vitesses de lecture plus élevées, vous apprennent à parcourir un texte en diagonale. La compréhension diminue dans une mesure inversement proportionnelle au gain de vitesse.
Il est important de noter que la vitesse de lecture maximale ne s’acquiert qu’au bout de plusieurs années de pratique, car elle exige que les systèmes cérébraux chargés de la vision, de l’attention, de la reconnaissance des mots, du traitement du langage et des mouvements oculaires fonctionnent de manière parfaitement coordonnée. Tout ce qui entrave cette coordination réduit donc la compréhension.
Les conséquences de la lecture sur écran
Quelles sont donc les conséquences probables de la lecture numérique ?
Avec certains appareils, comme les liseuses électroniques, il n’y a guère de raisons de penser que la lecture numérique diffère de la lecture sur papier, car ces deux formats favorisent les processus mentaux nécessaires à une lecture efficace.
Les dispositifs les plus discutables sont ceux qui introduisent des distractions (comme les sites d’actualités parsemés de publicités) ou qui présentent une mise en page peu optimale, comme un texte justifié au centre avec des espaces importants ou inégaux entre les mots. Ce dernier cas est rarement le fait des textes sur papier.
Bien que les conséquences de ces deux facteurs aient été peu étudiées, nos connaissances sur la cognition humaine sont désormais suffisantes pour formuler des prévisions éclairées.
Par exemple, des images et des sons sans rapport avec un texte, comme les publicités intempestives, peuvent capter l’attention. Si la plupart des adultes ont développé un niveau de contrôle exécutif suffisant pour ignorer de telles distractions, ce n’est pas le cas des jeunes enfants.
Les conséquences pour un enfant qui a du mal à saisir le sens d’un texte sont évidentes. Sa compréhension s’en trouvera affectée dans la mesure où il devra fournir un effort supplémentaire pour faire fi des distractions, ou s’il ne dispose pas encore de la coordination mentale nécessaire pour se rendre compte que la lecture du texte a été interrompue.
Des études fondées sur l’oculométrie montrent également que de nombreux environnements numériques, tels que les pages web, peuvent inciter à adopter des stratégies de lecture spécifiques, comme la lecture rapide, pour saisir l’essentiel ou la recherche d’informations.
La lecture sur smartphones est source de distraction.Ra Dragon/Unsplash, CC BY
Même si de telles stratégies peuvent s’avérer adaptées dans certains contextes, elles nuisent à la compréhension globale. Cette situation devrait être particulièrement préoccupante pour les enfants, car il faut des années de pratique pour coordonner les processus mentaux qui permettent d’atteindre un niveau de lecture équivalent à celui des adultes.
Ces préoccupations ont récemment fait l’objet d’une attention accrue, car le début de la pandémie de Covid-19 a entraîné un passage à l’enseignement en ligne et une augmentation sensible de la lecture numérique. Bien que ces changements aient été motivés par des impératifs pratiques, leurs conséquences à long terme restent incertaines.
Jusqu’à présent, les recherches sur l’oculométrie ont été menées sur des écrans d’ordinateur. De nouvelles technologies font leur apparition, qui nous permettront de comparer directement les mouvements oculaires et la compréhension entre les appareils numériques et le papier. Cela devrait nous aider à mieux cerner les avantages et les inconvénients des appareils numériques.
Étant donné que la capacité de lecture est un indicateur prédictif du niveau d’éducation, du statut socioéconomique et du bien-être d’une personne, on ne saurait trop insister sur l’importance d’évaluer les conséquences à long terme de la lecture numérique.
Selon une enquête menée par Nation.AI auprès de 3 801 répondants, l’intelligence artificielle poursuit sa progression dans les usages quotidiens des Français. Si elle reste largement utilisée dans le cadre professionnel, elle s’installe désormais dans la sphère personnelle, où elle sert autant à s’informer qu’à s’organiser, se faire conseiller ou aborder des sujets intimes.
L’intelligence artificielle change de statut. Longtemps associée aux entreprises, à la productivité ou aux usages professionnels, elle s’invite désormais dans des domaines beaucoup plus personnels du quotidien. C’est l’un des principaux enseignements de l’enquête réalisée par Nation.AI auprès de 3 801 répondants : l’IA n’est plus seulement un outil de travail, elle devient progressivement un compagnon d’usage.
Le premier constat est celui d’une adoption désormais massive. Plus des trois quarts des Français interrogés, soit 76 %, déclarent avoir déjà utilisé une intelligence artificielle. Parmi eux, 26 % y ont recours tous les jours et 19 % chaque semaine. Ces chiffres traduisent un changement d’échelle. L’IA n’apparaît plus comme une technologie réservée aux spécialistes ou aux curieux. Elle s’inscrit progressivement dans les habitudes numériques courantes, au même titre que les moteurs de recherche, les messageries ou les applications utilisées au quotidien.
48 % des Français utilisent l’IA dans leur vie personnelle
L’évolution la plus marquante concerne toutefois les contextes d’usage. Alors que l’intelligence artificielle est souvent présentée comme un outil destiné au monde du travail, les résultats montrent qu’elle dépasse désormais ce cadre. Près d’un Français sur deux, soit 48 %, utilise l’IA dans sa vie personnelle, contre 42 % dans le cadre professionnel ou des études. Organisation du quotidien, recommandations, loisirs, rédaction de messages ou recherche de conseils : les usages privés se diversifient et gagnent du terrain.
Cette progression s’accompagne d’une transformation du rapport entretenu avec la technologie. L’IA conversationnelle occupe une place croissante dans les pratiques. Plus de sept Français sur dix affirment avoir déjà échangé avec une intelligence artificielle comme avec une véritable personne. Dans le détail, 17 % le font souvent, 33 % parfois et 21 % rarement. Derrière ces chiffres se dessine une évolution importante : l’IA n’est plus uniquement sollicitée pour fournir une information ou accomplir une tâche. Elle devient un interlocuteur avec lequel les utilisateurs dialoguent de manière plus naturelle.
Cette relation plus directe contribue à renforcer la perception d’utilité de ces outils. Une très large majorité des répondants, soit 93 %, considère l’intelligence artificielle comme utile. Pour 37 %, elle demeure avant tout un outil pratique. Mais les usages se déplacent progressivement vers des fonctions d’accompagnement. Près d’un tiers des Français, 31 %, la perçoivent comme un coach susceptible d’intervenir dans des domaines tels que la santé, le sport, la vie professionnelle ou l’organisation personnelle. Quinze pour cent y voient un assistant personnel et 10 % une présence rassurante.
L’essor du coaching par intelligence artificielle
L’essor du coaching par intelligence artificielle illustre cette mutation. Au total, 31 % des Français déclarent avoir déjà utilisé une IA dans cette perspective, dont 12 % régulièrement. À cela s’ajoutent 43 % de répondants qui se disent intéressés par cette possibilité. L’intelligence artificielle ne se contente plus de répondre à des questions ponctuelles ; elle tend à accompagner les utilisateurs dans leurs objectifs, leurs habitudes et leurs prises de décision.
Les résultats mettent également en lumière l’émergence d’usages plus intimes. Quarante-cinq pour cent des Français indiquent avoir déjà abordé avec une IA des sujets personnels ou intimes, dont 8 % souvent. Plus largement, 71 % déclarent avoir déjà utilisé ce type d’outil dans ce contexte ou se montrent intéressés par cette idée. L’intelligence artificielle apparaît ainsi, pour une partie de la population, comme un espace de parole, de conseil ou de réassurance.
La vie amoureuse n’échappe pas à cette évolution. Vingt-trois pour cent des répondants affirment avoir déjà utilisé une IA dans ce domaine, tandis que 29 % disent y avoir déjà pensé. Au total, plus d’un Français sur deux se montre donc concerné par cette possibilité. Conseils, rédaction de messages, idées de conversation ou aide à l’expression des émotions figurent parmi les usages évoqués par l’étude. Les 15 % de personnes préférant ne pas répondre à cette question soulignent également le caractère sensible de ce sujet.
Au-delà des chiffres, l’enquête met en évidence un phénomène de fond : l’intelligence artificielle s’installe progressivement dans les dimensions les plus personnelles de la vie quotidienne. D’outil de productivité, elle évolue vers un rôle d’assistant, de coach, de conseiller et parfois même de confident. Une transformation qui illustre la place grandissante occupée par l’IA dans les usages des Français.
Vous en avez peut-être déjà fait l’expérience : les intelligences artificielles, ou IA, génératives de texte inventent régulièrement des éléments de réponses, d’autant plus difficiles à détecter qu’ils s’intègrent à un ensemble qui paraît cohérent et se mêlent à des faits avérés. C’est en se penchant sur la manière dont ces IA recherchent des informations, sur leur façon d’analyser les textes « crawlés », ou scannés, que l’on peut comprendre pourquoi elles se trompent aussi régulièrement.
Cela fait déjà plus de trois ans que nous pouvons utiliser des intelligences artificielles (IA) génératives de textes et d’images. ChatGPT a été lancé en novembre 2022 dans une version gratuite, ouvrant la porte à un accès massif aux IA génératives, mais il n’avait pas encore accès au Web comme source d’informations. C’est à partir de janvier 2023 qu’il est devenu possible de poser toutes sortes de questions, soumettre des « prompts » ou « invites », car désormais, une large part de ce qui se trouve sur le Net peut être exploré par la machine.
Et c’est à partir de cette « présomption d’omniscience », autrement dit la capacité que nous attribuons à la machine de connaître toute chose, que nous avons commencé à faire l’expérience des « hallucinations » de l’IA : terme dérivant du latin hallucinatio, signifiant « méprise », construit à partir du verbe hallucinari qui veut dire « se tromper », « divaguer », mais aussi « tromper l’interlocuteur ».
J’ai été moi-même confrontée aux hallucinations de ChatGPT quand, à l’occasion de la préparation d’une conférence scientifique, j’ai demandé sur l’interface d’interaction : « Qui suis-je ? », pour tester les limites de l’interaction humain-machine dans le cadre d’un dialogue. Cette simple question a généré une expérience linguistique qui m’a permis de mieux comprendre comment naissent certaines hallucinations.
Cette expérience, qui a donné lieu à un article scientifique, me permet d’ébaucher de premières réponses aux questions : quand et pourquoi les IA génératives rédactionnelles se trompent-elles ?
Ce qui n’existe pas sur le Net n’existe pas pour l’IA générative
La présomption d’omniscience tombe si nous prenons en compte les critères qui permettent à une information d’être traitée par la machine. Premièrement, ces informations doivent être enregistrées sous forme de données numériques. Deuxièmement, elles doivent être disponibles à tout moment, car les machines fonctionnent seulement lorsqu’elles sont connectées aux serveurs qui assurent l’accès aux données porteuses d’informations. Troisièmement, ces informations doivent êtes repérables dans la masse considérable d’informations disponibles.
Les deux premières raisons permettent d’expliquer certains types d’hallucinations, car ce qui n’existe pas sur le Net n’existe pas pour les machines. Lorsque j’ai demandé à une IA générative rédactionnelle de répondre à la question : « Qui est ma grand-mère », en sachant que la grand-mère en question n’a pas de compte Instagram ni de blog ou de page institutionnelle, elle me répond : « Je ne peux pas savoir qui est ta grand-mère sans informations de ta part. Si tu me donnes son nom, le contexte, ou ce que tu veux savoir à son sujet, je pourrai t’aider au mieux. » J’ai alors donné « un nom », une étiquette valable pour que l’information soit repérée, ce qui a poussé la machine à proposer des descriptions incorrectes pour ne pas rester sans réponse.
La question du référencement
La troisième raison permet d’expliquer d’autres types d’hallucinations, car ce qui existe sur le Net mais n’est pas visible par les machines ne peut pas être immédiatement repéré par les IA génératives. Cette dimension est propre à l’écriture numérique : elle est liée au référencement des documents numériques à travers des étiquettes (les « tags ») qui indiquent ce qu’ils contiennent et ce à quoi ils renvoient, car les documents sont liés entre eux en formant un réseau de documents (le « Web »), les uns plus ou moins visibles par rapport aux autres. Il y a deux niveaux de référencement : le premier consistant à placer des mots clés et des liens utiles à la mise en avant des textes, et le deuxième consistant à acheter du trafic et des liens pour augmenter la visibilité des textes sur le Web.
Lorsque j’ai demandé à ChatGPT de me dire « Qui est Rossana De Angelis ? », la machine m’a proposé par erreur une définition de moi en tant qu’artiste, en raison de la présence sur le Net d’une artiste dont l’identité correspond partiellement à mon nom, avant de m’identifier comme chercheuse. Ceci s’explique par le fait que les documents dont se compose un site de vente d’objets d’art, où se trouvait la description de l’artiste en question, sont mieux référencés (et donc plus « visibles ») que les documents d’un site institutionnel, en raison de leurs enjeux commerciaux.
Les algorithmes qui dirigent les machines vers les données suivent les directions les plus visibles : les documents les mieux référencés, les mieux étiquetés sortent du lot en premier. Et si les documents les mieux référencés sont ceux qui ont une valeur commerciale, il en découle que les données les plus visibles sont celles liées à des enjeux commerciaux. Et cela, indépendamment de la qualité et de la véracité des contenus.
Les LLM, un fonctionnement complexe
Les trois critères de présence, de disponibilité et de visibilité n’expliquent pas toutes les hallucinations possibles, loin de là. La plus grande difficulté consiste à saisir la complexité propre au fonctionnement des IA génératives de textes et d’images qui utilisent des grands modèles de langage (LLM) pour traiter et générer du contenu.
Par exemple, pour la reconnaissance des images, les premiers traitements capturent des aspects fondamentaux, tels que les contrastes, les bords, les lignes, leurs orientations, etc. Les traitements qui suivent combinent ces données avec d’autres données concernant, par exemple, les textures ou les matières. Enfin, à partir de cet ensemble, les traitements ultérieurs permettent de construire des représentations numériques d’images, comme des objets ou des visages, en enregistrant en tant que « valeurs » les différences et les similarités entre les données. Le traitement des données fonctionne ainsi par couches superposées (deep learning) : plus cette superposition est profonde, plus la capacité d’analyse augmente.
Les IA organisent leurs données dans un « espace vectoriel » : un ensemble d’objets qui occupent chacun un lieu précis. Prenons le jeu de ficelles : c’est comme multiplier à souhait le nombre de fils, leur longueur, leur épaisseur sans changer les règles du jeu, et ensuite pouvoir identifier un nœud. Dans cet espace, la position de chaque objet est déterminée par les relations qu’il entretient avec les autres. L’ensemble de ces relations détermine ce qu’on appelle leur « valeur vectorielle » : une combinaison de nombres qui définit un lieu dans un espace. Ces valeurs permettent d’identifier les données en tant que positions tout comme les nœuds d’un jeu de ficelles.
Les valeurs vectorielles permettent d’identifier des régularités : les données proches (par exemple, les noms de fruits : fraises, cerises, abricots, etc.) portent des informations similaires (par exemple, ils peuvent être cueillis, coupés, cuisinés, mangés, etc.) Elles peuvent donc être repérées par leur proximité (par exemple, fruits similaires, actions similaires).
Pour repérer des données, et donc pour demander des informations, nous devons soumettre une demande (un « prompt » ou « invite ») à la machine qui va chercher ces régularités dans ces espaces vectoriels à l’aide de mots (par exemple, « recette du clafoutis aux cerises »). C’est la raison pour laquelle une IA générative rédactionnelle peut nous donner la bonne recette du « clafoutis aux cerises » d’abord en identifiant, puis en reproduisant la régularité des données à l’aide des mots « clafoutis, cerises, recette » (mots similaires, contextes similaires, actions similaires). La relation que les données entretiennent dans ces espaces dirige la reproduction plus ou moins correcte des informations, en complétant automatiquement des séquences de mots dans l’espace d’interaction.
De l’importance du contexte
Ce qui permet l’usage des mots réside dans leur valeur. C’est un principe qui se trouve à la base de la linguistique générale. Plus précisément, la valeur d’un mot est une valeur différentielle : au sein d’une langue, le mot « chien » se différencie du mot « chat », comme le mot « bleu » du mot « vert », et ils veulent dire ce qu’ils veulent dire justement en raison de cette différence. Or, cette valeur se définit par rapport aux autres mots présents dans le texte (contexte sémantique : ce qu’on dit avec les mots) et par rapport au contexte dans lequel le texte est intégré (contexte pragmatique : ce qu’on fait avec les mots).
Prenons un exemple. Tout mot écrit sur un panneau routier fonctionne seulement dans un contexte précis (une route) et dans une pratique précise (conduire). La plupart des textes que nous produisons ou interprétons au quotidien fonctionnent de cette manière.
Comment une machine peut-elle extraire le contexte d’un texte ? Elle le fait justement à travers le processus évoqué plus haut : en définissant la valeur des mots en fonction de leurs positions vectorielles. De cette manière, la machine reproduit la valeur sémantique des mots. Mais, n’ayant pas toujours accès au contexte, la valeur pragmatique n’est pas toujours définissable. En reprenant l’exemple du panneau routier, « tourner à droite » ou « tourner à gauche » ne veut rien dire sans contexte. Dans ces conditions, si on demande à une IA générative s’il faut « tourner à droite ou à gauche », elle sera incapable de répondre correctement.
Autrement dit, quand la valeur pragmatique ne peut pas être définie, la machine peut se tromper. Il se produit alors ce qu’on peut appeler une « rupture pragmatique » : les contextes et les pratiques d’usages des mots étant inaccessibles, leur valeur pragmatique devient insaisissable.
Pourquoi est-il difficile de comprendre le fonctionnement des IA génératives ?
Ce qui empêche de comprendre le fonctionnement de l’IA générative est sa complexité. Par exemple, une difficulté consiste à imaginer que les données occupent des lieux dans des espaces qui ne sont pas bidimensionnels, mais vectoriels à n dimensions, car nous ne savons pas envisager et imaginer des espaces de plus de quatre dimensions (largeur, hauteur, profondeur, temps). Comme si on devait augmenter de n fois le nombre de fils du jeu de ficelles.
C’est un changement d’échelle démesuré dont la complexité nous dépasse, ce qui nous oblige soit à réduire la complexité du phénomène, soit à nous rendre à son incompréhensibilité. Ceci explique l’attitude de divinisation ou diabolisation que nous adoptons souvent face aux IA génératives.
Je me suis demandé plusieurs fois si, oui ou non, les IA génératives rédactionnelles pourront un jour remplacer l’humain dans les pratiques d’écriture. Ma position reste la même : non, l’IA ne va pas faire disparaître toutes nos pratiques d’écriture, car de manière évidente tout un ensemble d’écrits fortement situés, c’est-à-dire liés à un contexte, comme les échanges impromptus, les écritures sauvages ou les pancartes improvisées, ne peuvent pas être (re)produites dans un environnement numérique. Il y a donc des pans entiers d’expression écrite auxquelles les IA génératives rédactionnelles n’ont pas (encore) accès.
Le troisième baromètre trimestriel du spatial publié par Look Up en partenariat avec Le Point confirme l’accélération de la densification de l’orbite terrestre basse. Avec 15 711 satellites actifs recensés, un nouveau seuil historique est franchi. Derrière cette croissance, la domination de Starlink se renforce, tandis que la Chine poursuit une montée en puissance rapide. L’Europe, elle, marque le pas.
Un nouveau cap vient d’être franchi dans la conquête de l’orbite terrestre. Selon la troisième édition du Baromètre trimestriel du spatial réalisée par Look Up en partenariat avec Le Point, 15 711 satellites actifs sont désormais recensés autour de la Terre. Trois mois plus tôt, lors de la précédente édition, ils étaient 14 389. Cette progression confirme une tendance désormais installée : l’accélération continue de la densification de l’espace proche de notre planète.
Le nombre de satellites multiplié par près de huit en sept ans
Le phénomène apparaît encore plus spectaculaire lorsqu’il est observé sur une période plus longue. Début 2019, moins de 2 000 satellites étaient en service. En sept ans, leur nombre a ainsi été multiplié par près de huit. L’orbite terrestre basse s’impose progressivement comme une infrastructure stratégique mondiale au service des télécommunications, de l’observation de la Terre, de la défense ou encore de l’économie numérique.
Cette croissance ne concerne pas uniquement les satellites opérationnels. Les données collectées et traitées par la plateforme Synapse de Look Up montrent que plus de 33 000 objets sont aujourd’hui suivis en orbite terrestre. Cet ensemble comprend les satellites actifs, mais aussi les étages de fusées et les débris spatiaux catalogués. L’augmentation du trafic spatial renforce ainsi les enjeux de surveillance et de gestion de cet environnement devenu essentiel à de nombreuses activités économiques et stratégiques.
Un acteur domine largement le secteur : Starlink, la société d'Elon Musk
Dans cette transformation rapide, un acteur domine largement le paysage orbital : Starlink. La constellation déployée par SpaceX atteint désormais 10 365 satellites actifs. À elle seule, elle représente près de 66 % de l’ensemble des satellites opérationnels recensés dans le monde. Sur un an, près de 3 320 nouveaux satellites Starlink ont été placés en orbite. Cette progression illustre la montée en puissance des infrastructures privées dans l’espace et la place centrale occupée par les mégaconstellations dans l’évolution du trafic spatial mondial.
L’autre enseignement majeur du baromètre concerne la Chine. Pékin poursuit son développement spatial à un rythme soutenu. Le pays compte désormais 1 286 satellites actifs contre 1 025 un an auparavant, soit une progression supérieure à 25 %. Cette dynamique est portée notamment par les constellations Qian Fan et GuoWang, qui totalisent respectivement 126 et 168 satellites actifs.
Ces deux programmes incarnent les ambitions chinoises dans le domaine des infrastructures orbitales. À terme, Qian Fan vise un déploiement de 12 000 satellites tandis que GuoWang doit atteindre 13 000 unités. Cette montée en puissance témoigne de la volonté chinoise de s’affirmer comme un acteur majeur de l’espace et de développer des capacités indépendantes des infrastructures occidentales.
L'Europe avance bien plus lentement
Face à ces dynamiques américaine et chinoise, l’Europe affiche un rythme beaucoup plus mesuré. La constellation Eutelsat OneWeb demeure stable avec 651 satellites actifs en orbite. Aucun lancement supplémentaire significatif n’a été observé au cours des derniers mois. Une stabilité qui contraste avec l’intensité des déploiements observés chez les principaux concurrents internationaux.
Au-delà des chiffres, cette troisième édition du Baromètre met en lumière une évolution profonde de l’environnement orbital : l’espace proche de la Terre devient un territoire de plus en plus dense, stratégique et concurrentiel. Dans ce contexte, la capacité à surveiller les objets en orbite et à garantir une gestion sûre du trafic spatial apparaît comme un enjeu croissant pour les acteurs publics comme pour les industriels.
La Commission européenne a présenté ce mercredi 3 juin un paquet européen sur la souveraineté technologique visant à renforcer semi-conducteurs, cloud, IA, open source et énergie numérique, dans un contexte de forte dépendance aux fournisseurs américains et asiatiques.
La Commission européenne veut changer d’échelle dans la bataille de la souveraineté technologique. Avec son « paquet souveraineté technologique », présenté ce mercredi 3 juin, Bruxelles entend réduire les dépendances structurelles de l’Union européenne dans les secteurs qui conditionnent désormais la compétitivité industrielle, la sécurité des services essentiels et la maîtrise des données : semi-conducteurs, intelligence artificielle, informatique en nuage, logiciels open source et infrastructures énergétiques numérisées.
Le contexte est connu, mais il devient plus pressant avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA). L’Europe reste, en effet, largement dépendante de fournisseurs extérieurs pour ses technologies numériques de base. Plus de 80 % des produits, services et infrastructures numériques utilisés dans l’Union proviennent de marchés extérieurs, principalement américains et asiatiques. Le cloud européen, par exemple, serait dominé à 80-85 % par des acteurs américains (comme Google, AWS ou Microsoft Azure), tandis que les fournisseurs européens ne représenteraient qu’environ 15 % du marché. Dans l’IA, l’écart d’investissement avec les Etats-Unis demeure massif.
Deux propositions législatives sur les puces et le cloud et l'IA
Le paquet présenté par la Commission repose d’abord sur deux propositions législatives. La première, le règlement sur les semi-conducteurs 2.0, doit prolonger le règlement entré en vigueur en 2023. Bruxelles veut accélérer les procédures d’autorisation, soutenir les investissements stratégiques et rapprocher les fabricants européens de puces de leurs clients, notamment les centres de données, les fournisseurs de cloud et les futures gigafactories d’IA. La Commission veut aussi créer un label d’excellence pour les régions européennes des semi-conducteurs.
Le deuxième texte, le règlement sur le développement de l’informatique en nuage et de l’IA, vise à tripler la capacité des centres de données en Europe dans les cinq à sept prochaines années. Il prévoit un cadre européen d’évaluation de la souveraineté du cloud et de l’IA, tout en maintenant une partie importante du marché ouverte aux partenaires jugés compatibles avec les intérêts européens. L’objectif est de protéger les applications critiques et les données sensibles, mais aussi d’accélérer l’adoption de l’IA dans les Etats membres.
Une stratégie open source
La Commission ajoute une stratégie open source. Elle s’appuie sur les plus de trois millions de contributeurs européens recensés dans ce domaine pour développer des alternatives dans le cloud, l’IA, la cybersécurité, les technologies internet et les semi-conducteurs. Bruxelles veut aussi renforcer la maintenance, la sécurité et l’usage de ces solutions dans les administrations publiques, via des lignes directrices de marchés publics et des standards d’interopérabilité.
Le dernier volet concerne l’énergie. La feuille de route pour la numérisation et l’IA dans le secteur énergétique doit concilier deux impératifs : intégrer des centres de données de plus en plus consommateurs d’électricité et utiliser l’IA pour rendre les réseaux plus efficaces. La Commission veut favoriser l’échange transfrontalier de données énergétiques, accélérer les compteurs intelligents et développer des modèles d’IA souverains pour l’énergie, entraînés sur des données européennes.
Appel à candidatures pour les gigafactories d’IA en juillet
Ces propositions doivent encore être négociées par le Parlement européen et le Conseil. Bruxelles prévoit aussi un appel à candidatures pour les gigafactories d’IA en juillet et une consultation avec les Etats membres, la Banque européenne d’investissement et d’autres acteurs pour créer une capacité européenne de financement en fonds propres. Le paquet marque ainsi une inflexion : l’Union ne veut plus seulement réguler le numérique, mais reconstruire une base industrielle et technologique capable de soutenir ses propres choix.
Publiée alors que se tient le Congrès mondial de la presse de la WAN-IFRA à Marseille, la 17e édition du rapport "State of the Media" de Cision dresse le portrait d’une profession confrontée à une accumulation de défis. Entre désinformation, contraintes économiques et montée en puissance de l’intelligence artificielle, les journalistes réaffirment la primauté de la vérification et de la confiance.
À l’heure où l’industrie des médias s’interroge sur son avenir, les journalistes identifient un ennemi prioritaire : la désinformation. Selon la 17e édition du rapport "State of the Media" de Cision, réalisée auprès de plus de 2 000 journalistes dans 19 pays et territoires, la vérification des faits et la lutte contre les fausses informations constituent désormais le principal défi de la profession pour 50 % des répondants.
Cette préoccupation retrouve la première place du classement après avoir été dépassée en 2025 par les interrogations liées à l’évolution des usages du public. Le contexte informationnel, marqué par la multiplication des contenus trompeurs, des deepfakes et des flux numériques permanents, semble avoir replacé la question de la fiabilité de l’information au cœur du métier.
Les réductions de ressources et l’irruption de l’IA : deux sujets majeurs
Les difficultés économiques demeurent toutefois omniprésentes. Près d’un journaliste sur deux (49 %) cite les réductions de ressources comme l’un des principaux obstacles à son activité. Moins de budgets, moins de postes et davantage de travail composent un environnement de plus en plus contraint. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle s’impose comme un sujet majeur. Ses impacts sur le journalisme sont considérés comme un défi par 43 % des personnes interrogées, contre 30 % un an plus tôt.
Pour autant, l’IA générative s’est rapidement installée dans les rédactions. Alors que 53 % des journalistes déclaraient y avoir recours en 2025, ils sont désormais 79 % à l’utiliser. Cette adoption massive ne signifie pas pour autant une délégation du travail éditorial. Les répondants décrivent principalement l’IA comme un outil d’assistance. Elle sert à trouver des idées de sujets pour 48 % d’entre eux ou à gérer certaines tâches pratiques, notamment les transcriptions, pour 41 %. Son utilisation dans la rédaction elle-même demeure plus limitée : 27 % y ont recours tandis que 20 % préfèrent l’éviter totalement.
53 % des journalistes opposés à la réception de contenus générés par l’IA par les professionnels des relations publiques
Cette relation ambivalente à l’intelligence artificielle se retrouve dans les échanges entre journalistes et communicants. Si les premiers utilisent largement ces outils dans leur propre activité, ils se montrent nettement plus réservés lorsqu’ils sont employés par les professionnels des relations publiques.
Plus de la moitié des journalistes interrogés, soit 53 %, se déclarent opposés à la réception de contenus générés par l’IA. À l’inverse, seuls 21 % y sont favorables. Le message adressé aux communicants est clair : l’exactitude des informations, leur personnalisation et une approche humaine restent des critères déterminants.
L’influence des réseaux sociaux s’érode
Autre enseignement du rapport : les réseaux sociaux demeurent incontournables, mais leur influence semble s’éroder. Pas moins de 97 % des journalistes les utilisent encore dans le cadre de leur travail. Toutefois, plusieurs usages reculent sensiblement par rapport à 2025.
La promotion des contenus reste la première fonction, mais elle perd dix points en un an. L’interaction avec le public et la collecte d’informations enregistrent également des baisses marquées. Plus significatif encore, le recours aux réseaux sociaux pour vérifier ou confirmer des informations chute fortement. Cette évolution peut traduire une prudence accrue face à la difficulté croissante de distinguer le vrai du faux dans les environnements numériques.
LinkedIn est devenu le réseau préféré des journalistes, X s’effondre
Dans ce paysage, LinkedIn confirme sa position dominante. Le réseau est utilisé par 62 % des journalistes et apparaît comme la plateforme la plus utile à leurs yeux. Instagram et Facebook complètent le trio de tête. À l’inverse, X poursuit son recul tandis que YouTube et WhatsApp progressent.
Le rapport souligne également la place centrale des professionnels des relations publiques dans l’écosystème de l’information. Les contenus qu’ils fournissent constituent la première source d’inspiration pour 66 % des journalistes, devant les réseaux sociaux et les autres médias. Les agences de presse arrivent plus loin dans le classement, derrière les événements de réseautage. Quant aux outils d’IA, ils ferment la marche comme source d’idées de sujets.
Cette position privilégiée n’exonère cependant pas les communicants d’exigences élevées. Les journalistes dénoncent le manque de pertinence d’une grande partie des sollicitations reçues. Près des trois quarts d’entre eux estiment que moins d’un quart des messages qui leur sont adressés correspondent réellement à leurs centres d’intérêt. Les informations pertinentes pour leur secteur, leur audience ou leur territoire demeurent de loin le premier facteur susceptible de retenir leur attention. Ils réclament également davantage de données fiables, d’études documentées, d’informations exclusives et d’accès à des experts.
À l’inverse, les contenus promotionnels sans lien avec leur activité figurent parmi les comportements les plus susceptibles de conduire à une mise à l’écart. Les argumentaires ressemblant à des brochures marketing ou les informations inexactes et insuffisamment sourcées sont également particulièrement mal perçus.
Au final, l’édition 2026 de "State of the Media" met en lumière une profession qui adopte rapidement les innovations technologiques sans renoncer à ses fondamentaux. Dans un environnement marqué par l’accélération des cycles de l’information et la montée des contenus artificiels, la confiance, la vérification et la pertinence apparaissent plus que jamais comme les valeurs cardinales du journalisme.
Avec le lancement d'abonnements payants sur Instagram, Facebook et WhatsApp, Meta illustre une nouvelle réalité du numérique : lorsque la croissance du nombre d'utilisateurs atteint ses limites, la création de valeur devient le principal moteur de développement.
Par Adham Hassan, Expert Creator Economy
Pendant près de vingt ans, les réseaux sociaux ont reposé sur un modèle simple : attirer toujours plus d'utilisateurs et monétiser leur attention grâce à la publicité. Mais lorsqu'une plateforme rassemble déjà plusieurs milliards de personnes, comment continuer à croître ? Avec le lancement d'abonnements payants sur Instagram, Facebook et WhatsApp, Meta apporte sa réponse : l'avenir des plateformes ne se joue plus seulement dans l'acquisition d'utilisateurs, mais dans leur capacité à générer davantage de valeur.
Une croissance qui ne peut plus venir du nombre d'utilisateurs
Pendant près de vingt ans, l’économie des réseaux sociaux a reposé sur une promesse simple : attirer le plus grand nombre d’utilisateurs possible, capter leur attention et monétiser cette audience grâce à la publicité. Cette mécanique a permis à Meta de construire l’un des empires numériques les plus puissants de l’histoire. Facebook, Instagram et WhatsApp rassemblent aujourd’hui plusieurs milliards d’utilisateurs à travers le monde. Mais lorsqu’une entreprise atteint une telle échelle, une question stratégique finit toujours par se poser : comment continuer à croître lorsque presque tout le monde utilise déjà vos services ?
Les abonnements, nouveau moteur économique des plateformes
L’annonce du lancement d’abonnements payants sur Instagram, Facebook et WhatsApp apporte un début de réponse. Plus qu’une simple évolution produit, elle marque un tournant dans la stratégie de Meta. Le groupe entre dans une nouvelle phase de maturité où la priorité n’est plus seulement de recruter des utilisateurs, mais d’augmenter la valeur générée par chacun d’entre eux. Cette transition n’est pas propre à Meta. Toutes les grandes plateformes technologiques finissent par atteindre un seuil critique à partir duquel les relais de croissance traditionnels s’essoufflent. Les marchés sont saturés, les marges de progression publicitaires deviennent plus complexes et la pression des investisseurs pousse à identifier de nouvelles sources de revenus récurrents.
Les créateurs, première cible de cette nouvelle stratégie
Il n’est pas anodin que Meta cible en priorité les créateurs de contenu. Depuis plusieurs années, ces derniers sont devenus les véritables moteurs de l’engagement sur les plateformes sociales. Ils produisent les contenus qui attirent les audiences, alimentent les tendances et génèrent les interactions qui font vivre les algorithmes. Longtemps, les plateformes ont principalement monétisé leur travail à travers la publicité. Désormais, elles cherchent à leur vendre directement des outils supplémentaires : visibilité accrue, fonctionnalités exclusives, analyses avancées ou encore accès privilégié à certaines capacités d’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle accélère le passage au modèle premium
Cette évolution révèle une transformation plus profonde du modèle économique des réseaux sociaux. Pendant des années, le principe du tout gratuit semblait immuable. Aujourd’hui, les utilisateurs s’habituent progressivement à payer pour des expériences enrichies. L’intelligence artificielle accélère ce mouvement. Les investissements colossaux engagés pour développer les modèles, les infrastructures de calcul et les services associés imposent aux plateformes de trouver de nouvelles sources de revenus. Les futures offres IA annoncées par Meta s’inscrivent pleinement dans cette logique.
Vers la fin du tout gratuit ?
Au-delà de Meta, cette annonce constitue peut-être un signal pour l’ensemble du secteur. L’ère de la croissance fondée uniquement sur le volume d’utilisateurs touche progressivement à ses limites. La prochaine bataille se jouera sur la capacité des plateformes à transformer leurs communautés massives en clients payants. Pendant longtemps, la question était : combien d’utilisateurs pouvez-vous attire ? Désormais, elle devient : combien d’utilisateurs sont prêts à payer pour rester, créer et bénéficier de services à plus forte valeur ajoutée ? C’est probablement là que se trouve le véritable enjeu des réseaux sociaux pour les années à venir.
L'annonce de Meta marque un tournant pour l'ensemble du secteur. Après la course aux utilisateurs, les plateformes entrent dans une nouvelle phase où la priorité est de développer des revenus récurrents grâce à des services premium. Les créateurs en sont aujourd'hui les premiers bénéficiaires, mais l'intelligence artificielle pourrait rapidement accélérer cette transformation. Une chose est sûre : l'ère du tout gratuit touche progressivement à ses limites.
À l’occasion du 77e Congrès mondial des médias d’information organisé à Marseille, une enquête Toluna Harris Interactive révèle une réalité plus rassurante qu’il n’y paraît : les Français continuent de faire confiance à la presse, mais attendent d’elle une transformation profonde pour répondre aux nouveaux usages numériques.
C’est un événement rare que Marseille va accueillir à partir de demain lundi et pour trois jours, trente ans après la dernière édition organisée en France : le 77e Congrès mondial des médias d’information, organisé au Palais du Pharo par l’Association mondiale des journaux (WAN-IFRA) avec le groupe CMA Media. Ce rendez-vous international, qui réunira des dirigeants de médias du monde entier, des éditeurs, des rédactions et des acteurs du numérique, abordera les mutations d’un secteur secoué par la désinformation, l’intelligence artificielle ou les nouvelles façons de s’informer. C’est d’ailleurs pour mieux comprendre comment les Français s’informent qu’une grande enquête Toluna Harris Interactive pour CMA Media a été réalisée. Une enquête revigorante pour la profession, car elle raconte une réalité bien différente du récit souvent alarmiste sur l’avenir des médias.
Contrairement à une idée largement répandue, la presse n’a pas disparu du quotidien des Français. Les résultats de cette étude menée auprès de 1 059 Français dessinent, en effet, un paysage bien plus nuancé que le récit souvent alarmiste entourant l’avenir des médias. Près de huit Français sur dix (77 %) déclarent continuer à s’informer grâce aux journaux et magazines, qu’ils soient consultés sur papier ou sous forme numérique. Plus significatif encore, 68 % considèrent que la presse reste incontournable pour comprendre l’actualité. Même lorsqu’elle n’est plus le premier réflexe d’information, elle conserve un rôle essentiel de décryptage et de mise en perspective.
L’IA perçue comme une menace
Cette crédibilité se retrouve dans les indicateurs de confiance. À l’approche de l’élection présidentielle de 2027, les journaux et magazines apparaissent comme le deuxième média jugé le plus fiable pour suivre la campagne électorale (37 %), derrière la télévision (64 %), mais devant la radio (33 %). Ils distancent largement les réseaux sociaux, les influenceurs et les outils d’intelligence artificielle (IA), dont l’essor nourrit davantage d’interrogations que d’adhésion. Car l’autre enseignement majeur de l’étude concerne précisément l’IA. Plus d’un utilisateur sur deux (51 %) affirme y recourir davantage qu’il y a deux ans pour s’informer. Pourtant, seuls 39 % déclarent lui faire confiance et 63 % des Français la considèrent comme une menace pour la presse.
Un paradoxe qui renforce, en creux, la valeur ajoutée du travail journalistique. Dans un univers saturé de contenus, les missions de vérification, de hiérarchisation et de contextualisation – c’est-à-dire l’essence même du journalisme – apparaissent plus nécessaires que jamais.
L’envie de presse toujours là
C’est précisément cette question qui sera au cœur des débats du Palais du Pharo. L’étude invite également à dépasser certaines idées reçues sur les jeunes générations. Les 18-24 ans ne désertent pas l’information ; ils en modifient les modes de consommation. Vidéos courtes, contenus mobiles, réseaux sociaux et formats visuels constituent désormais leurs principales portes d’entrée vers l’actualité. Le défi pour les éditeurs n’est donc pas de convaincre les jeunes de s’intéresser à l’information, mais de leur proposer des formats adaptés à leurs usages.
La conclusion de l’enquête tient sans doute dans une formule : les Français ne veulent pas moins de presse ; ils veulent une presse différente. Une presse capable de préserver ses fondamentaux – indépendance, expertise, enquête et vérification – tout en investissant pleinement dans un large panel de formats. Lorsqu’on les interroge sur les formats à développer en priorité, les réponses se répartissent entre le papier (28 %), la vidéo (26 %), les formats d’explication et de décryptage (25 %), ainsi que les formats réseaux sociaux et live (24 %). Plus qu’une crise de survie, c’est donc bien une crise d’adaptation et de légitimité que traverse aujourd’hui le secteur.
Plus de 1 000 participants dont le groupe La Dépêche
Cette question sera précisément au cœur des débats marseillais du congrès. Près de 1 000 participants venus de plus de 60 pays et représentant plus de 450 groupes de presse sont attendus au Palais du Pharo. Parmi les intervenants annoncés figurent plusieurs personnalités majeures du secteur, dont Arthur Mensch (Mistral AI), A.G. Sulzberger (New York Times), Almar Latour (Dow Jones et Wall Street Journal), Katharine Viner (The Guardian), Xavier Niel ou encore Louis Dreyfus (Le Monde). Parmi les dirigeants français figurera également Jean-Nicolas Baylet. Le directeur général du groupe La Dépêche interviendra sur un sujet devenu central pour l’ensemble de la profession : la diversification des activités des entreprises de presse.
Au-delà des interventions prestigieuses, l’enjeu du congrès est en tout cas considérable. Face à la montée de l’intelligence artificielle, à la fragmentation des audiences et à la concurrence des plateformes numériques, les éditeurs doivent réinventer leurs modèles économiques tout en préservant leur mission démocratique. Les conclusions de l’enquête française offrent à cet égard un message plutôt encourageant : la confiance accordée à la presse demeure réelle. À Marseille, pendant trois jours, c’est finalement la même question qui sera posée à l’ensemble de la profession : comment conserver cette confiance dans un univers médiatique en pleine recomposition ? Reste désormais à transformer cet héritage en capacité d’innovation pour conserver une place centrale dans le débat public des prochaines décennies.
Longtemps considérée comme le principal frein à l’adoption de la voiture électrique, l’autonomie reste au cœur des stratégies des constructeurs. Alors que la majorité des automobilistes n’a pas besoin de parcourir de telles distances sans recharge, plusieurs marques franchissent déjà le seuil symbolique des 1 000 kilomètres. Une promesse appelée à se généraliser avec l’arrivée des batteries solides.
L’autonomie demeure l’un des sujets les plus sensibles lorsqu’il est question de voiture électrique. Pourtant, les chiffres montrent que les besoins réels des automobilistes sont souvent bien inférieurs aux capacités désormais proposées par les constructeurs. En France, la distance moyenne parcourue quotidiennement tourne ainsi autour d’une trentaine de kilomètres. Une voiture offrant entre 300 et 500 kilomètres d’autonomie couvre donc plusieurs jours d’utilisation sans recharge.
Mais la rationalité ne suffit pas toujours à convaincre. L’angoisse de la panne, souvent qualifiée d’"anxiété d’autonomie", continue d’influencer les décisions d’achat. Les constructeurs l’ont bien compris et, pour lever ce frein psychologique, ils se sont engagés dans une nouvelle course technologique : celle des 1 000 kilomètres d’autonomie.
Les marques chinoises sont aujourd’hui les plus avancées dans ce domaine. GAC Aion a annoncé son Aion LX Plus avec 1 008 kilomètres d’autonomie selon le cycle chinois CLTC. Zeekr revendique 1 032 kilomètres pour certaines versions de sa berline 001. NIO, de son côté, mise sur une batterie de 150 kWh destinée à permettre à l’ET7 d’atteindre jusqu’à 1 000 kilomètres selon les configurations et les marchés. Ces performances doivent toutefois être interprétées avec prudence. Les cycles d’homologation chinois sont généralement plus favorables que le protocole européen WLTP, considéré comme plus proche des conditions réelles d’utilisation.
Au-delà de l’électrique pur, certains constructeurs ont choisi une autre voie pour dépasser largement le cap symbolique des 1 000 kilomètres : le prolongateur d’autonomie. Cette technologie repose sur une architecture particulière. Les roues restent entraînées par un moteur électrique tandis qu’un moteur à essence sert uniquement… à produire de l’électricité lorsque la batterie se décharge !
Un prolongateur d’autonomie... à essence
Volkswagen vient ainsi de présenter en Chine l’ID Era 9X, un grand SUV affichant plus de 1 600 kilomètres d’autonomie cumulée grâce à cette solution. Xiaomi suit une stratégie comparable avec sa nouvelle marque Sky Nomad. Son premier modèle, un SUV de plus de cinq mètres de long, promet environ 500 kilomètres en mode électrique auxquels s’ajouteraient près de 1 000 kilomètres grâce à un réservoir d’essence. L’objectif est clair pour ces constructeurs : rassurer les conducteurs encore réticents à franchir le pas du tout électrique, quitte à proposer des véhicules qui s’éloignent du vertueux 100 % électrique.
Reste une question essentielle : ces autonomies géantes sont-elles réellement utiles ? Pour la majorité des automobilistes, probablement pas. Une batterie de très grande capacité entraîne un surcoût important, augmente le poids du véhicule et nécessite davantage de ressources pour sa fabrication. Dans le même temps, les progrès de la recharge rapide réduisent progressivement l’intérêt d’embarquer des réserves d’énergie toujours plus importantes. Sur les bornes les plus performantes, récupérer une grande partie de l’autonomie ne demande plus que quelques dizaines de minutes.
La révolution des batteries solides
La véritable révolution pourrait toutefois venir des batteries solides. Plusieurs industriels travaillent déjà sur cette technologie considérée comme l’une des plus prometteuses du secteur. Chery, via sa marque Exeed, évoque des modèles capables d’atteindre 1 500 kilomètres d’autonomie théorique. Dongfeng annonce des véhicules à batterie solide dépassant les 1 000 kilomètres à partir de cette année. Hongqi développe également une solution similaire, tandis que CATL poursuit ses recherches sur des cellules destinées à franchir ce seuil.
Si ces promesses se concrétisent, les voitures électriques de plus de 1 000 kilomètres d’autonomie pourraient alors devenir courantes au cours de la prochaine décennie. Paradoxalement, cette évolution répondra sans doute davantage à un besoin de réassurance qu’à un véritable besoin de mobilité. Car, dans la plupart des cas, le défi n’est plus de pouvoir parcourir 1 000 kilomètres sans s’arrêter, mais de convaincre les automobilistes qu’ils n’en ont généralement pas besoin.
L’intelligence artificielle ne se limite plus à la productivité ou à la recherche d’informations. Selon une étude menée par Nation.fr, l’IA entre désormais dans la sphère intime : conseils personnels, coaching, discussions libres, séduction ou soutien émotionnel. Une bascule des usages qui révèle une transformation profonde du rapport des Français à la technologie.
L’intelligence artificielle n’est plus perçue comme une simple innovation technologique. Elle s’installe progressivement dans les habitudes de vie des Français, au point de devenir pour certains un interlocuteur du quotidien, un coach personnel ou même un confident. Une étude réalisée par Nation.fr auprès de 3 801 personnes montre, en effet, à quel point l’IA est désormais intégrée dans les usages courants. Au total, 76 % des Français déclarent avoir déjà utilisé une intelligence artificielle, dont 26 % quotidiennement et 19 % au moins une fois par semaine. Seuls 4 % affirment ne pas être intéressés par ces outils.
48 % des Français utilisent l'IA dans leur vie personnelle
Cette adoption massive dépasse désormais le cadre strictement professionnel. Certes, 42 % des répondants utilisent l’IA dans le travail ou les études, mais ils sont encore plus nombreux (48 %) à l’utiliser dans leur vie personnelle. Organisation, recherche d’informations, aide aux démarches, recommandations ou assistance rédactionnelle : l’IA devient un réflexe domestique autant qu’un outil de bureau.
Le phénomène est particulièrement visible dans les usages conversationnels. Plus de sept Français sur dix indiquent avoir déjà discuté avec une IA comme avec une véritable personne. Parmi eux, 17 % le font souvent et 33 % parfois. L’outil technologique prend ainsi progressivement une dimension relationnelle.
31 % considèrent déjà l'IA comme un coach
Cette évolution se confirme dans la manière dont les Français définissent désormais l’intelligence artificielle. Si 37 % continuent de la voir avant tout comme un outil pratique, 31 % la considèrent déjà comme un coach capable d’accompagner la santé, le sport, l’organisation ou la vie professionnelle et 10 % parlent même d’une « présence rassurante ».
Les usages liés au coaching personnel illustrent cette mutation puisque près d’un Français sur trois a déjà utilisé une IA pour le sport, la nutrition, le bien-être ou la productivité, dont 12 % régulièrement. À cela s’ajoutent 43 % de personnes intéressées par cette possibilité.
Parler de sujets personnels ou intimes
Le basculement devient encore plus marquant lorsqu’il touche à la sphère intime. Selon l’étude, 71 % des Français ont déjà utilisé ou se disent prêts à utiliser une IA pour parler de sujets personnels ou intimes. Dans le détail, 45 % reconnaissent avoir déjà abordé ce type de conversations avec une intelligence artificielle, dont 8 % fréquemment.
Cette évolution traduit un changement culturel profond, car l’IA apparaît pour certains comme un espace de parole plus neutre, plus immédiat et parfois moins jugeant qu’un échange humain.
Le rapport affectif à l’IA progresse également. Près de trois Français sur dix se disent à l’aise avec l’idée d’utiliser une intelligence artificielle comme « ami virtuel ». Même si une majorité reste réticente, le simple fait qu’une telle perspective soit désormais envisagée montre que les frontières traditionnelles entre technologie et relation humaine deviennent plus poreuses.
Un conseiller pour les relations amoureuses ?
Le domaine amoureux n’échappe pas à cette transformation. Selon l’étude, 23 % des Français ont déjà utilisé une IA dans un contexte de séduction ou de relations amoureuses : rédaction de messages, conseils, amélioration d’un profil de rencontre ou aide à la communication. À cela s’ajoutent 29 % qui disent y avoir déjà pensé. Au total, plus d’un Français sur deux envisage donc l’IA comme une forme de coach sentimental.
Pour Emmanuel Françoise, fondateur de Nation.fr, cette évolution marque un tournant dans les usages numériques. Selon lui, « l’IA n’est plus seulement un simple outil de productivité, mais elle devient progressivement un compagnon d’usage, capable d’aider, de conseiller, de rassurer et parfois même d’accompagner des moments très personnels ».
Les catégories les plus utilisées sur la plateforme — discussion libre, ami virtuel, coach personnel, coach sportif ou encore coach en séduction — confirment cette orientation. Les attentes des utilisateurs semblent désormais davantage liées à l’accompagnement personnel qu’à la seule efficacité professionnelle.
L'objectif reste de gagner du temps
Malgré cette progression rapide, les motivations principales restent très pragmatiques. Les Français recherchent avant tout un gain de temps : 56 % utilisent l’IA pour obtenir des réponses rapides, 41 % pour apprendre de nouvelles choses et 32 % pour bénéficier de conseils ou d’un accompagnement.
L’étude montre enfin que les Français considèrent désormais l’intelligence artificielle comme un élément durable du quotidien. Plus de huit personnes sur dix estiment qu’elle prendra une place importante dans la vie de tous les jours, dont 38 % qui la jugent déjà incontournable.
En janvier 2026, OpenAI a lancé, aux États-Unis, ChatGPT Santé. Ce logiciel est principalement destiné aux patients pour les aider à mieux comprendre et à gérer leurs informations de santé. Il peut aussi être utilisé par les médecins afin de faciliter l’accès aux données médicales et d’améliorer le suivi des patients. Avec une telle utilisation par les médecins et les patients, la protection des patients – que ce soit leur santé ou leurs données – et la préservation du secret médical dépendent des barrières techniques mises en place.
En pratique, ChatGPT Santé permet d’interpréter des résultats d’analyses, de suivre l’évolution de certains indicateurs, de préparer des rendez-vous médicaux ou encore d’obtenir des explications personnalisées à partir de données de santé.
Pour les patients, c’est un outil d’assistance informationnelle visant à les accompagner dans leur parcours de soins, sans se substituer aux professionnels de santé. Pour ces professionnels, ChatGPT peut servir d’aide au diagnostic.
Dans les deux cas, sa légitimité dépend d’un équilibre délicat : il s’agit de transformer des dossiers médicaux éparpillés en une aide au diagnostic fiable, tout en protégeant la vie privée des patients.
En effet, les données de santé, considérées comme sensibles, sont soumises à des réglementations bien précises. Leur confidentialité est essentielle pour garantir le respect du secret médical et limiter les risques d’utilisation abusive. En effet, un accès non consenti par des assureurs ou des banques pourrait entraîner des refus de couverture, des hausses de primes ou des refus de crédit fondés sur l’état de santé d’un individu.
Pour pouvoir garantir la confidentialité des données de santé transmises et traitées par ChatGPT Santé (ou d’autres systèmes équivalents), il faut résoudre des défis techniques majeurs : sécuriser les flux de données, garantir l’anonymisation dans un environnement massivement interconnecté, à la fois lors de la collecte de données, de l’entraînement du modèle et de son utilisation.
Fiabilité algorithmique et risque d’hallucination clinique
En tout premier lieu, la protection du patient repose sur la justesse des informations fournies par l’IA aux utilisateurs, patients comme médecins.
Le phénomène d’hallucination, inhérent aux architectures de type Large Language Model (LLM), prend une dimension critique en milieu clinique : une erreur de conversion d’unité ou une confusion posologique (par exemple, 5 milligrammes contre 50 milligrammes) peut engager le pronostic vital.
Pour neutraliser ce biais, OpenAI déploie des « mécanismes d’ancrage » (grounding) par l’intermédiaire de référentiels tels que HealthBench, un benchmark de 150 000 ressources validées par des pairs. Ce processus transforme l’IA en un moteur de synthèse documentaire où chaque affirmation est corrélée à une source vérifiable (DOI d’études, portails hospitaliers), ce qui permet aux patients de mieux comprendre les résultats de leurs analyses avec un jargon moins technique.
Pour les professionnels de santé, cet ancrage rend l’outil plus fiable, car il repose dès lors sur le concept de garantie humaine : l’interface ne se substitue jamais au décideur final (le médecin, quand il s’agit de poser un diagnostic), mais agit comme un médiateur d’informations dont la traçabilité permet au praticien de valider systématiquement la suggestion du modèle.
Sécuriser les flux de communication
L’architecture de ChatGPT Santé repose sur une organisation claire des différents éléments : les phases de calcul (à distance ou en local) afin de permettre la collecte des données, l’entraînement du modèle et son utilisation ; mais aussi les flux d’information entre différents terminaux (smartphones, laboratoires d’analyses, hôpitaux, data centers, etc.).
La circulation des données est gérée par la plateforme B.Well Connected Health. Cette infrastructure agit comme une interface consacrée au domaine médical, permettant de faire communiquer entre elles différentes sources de données même si elles sont très différentes.
Elle permet ainsi d’harmoniser des données variées, comme celles issues d’applications personnelles (Apple Health, MyFitnessPal) ou celles provenant des dossiers médicaux hospitaliers. En vérifiant que chaque donnée correspond bien au bon patient, et en garantissant que les données respectent les normes et règles en vigueur, la plateforme assure un flux de données déterministe ou associé à un seul utilisateur pour la phase d’inférence du LLM (c’est-à-dire son utilisation grâce à des prompts). L’ensemble de cette chaîne de traitement s’opère dans un environnement maintenu en isolation totale vis-à-vis du réseau public.
Contrairement à l’interface standard de ChatGPT, les informations cliniques des patients sont exclues du processus d’entraînement global du modèle de langage : elles ne modifient jamais les poids synaptiques du réseau de neurones global de ChatGPT. Ces données personnelles sont stockées uniquement dans un espace de recherche spécifique à chaque utilisateur, ce qui garantit que les informations sensibles restent séparées du modèle et de son évolution ultérieure.
De plus, l’architecture de ChatGPT Santé s’appuie sur la méthode RAG (Retrieval-Augmented Generation) : au lieu de mémoriser l’historique médical, le modèle consulte, lors de chaque requête, une base de données privée et isolée. Contrairement à une mémorisation classique, où un modèle pourrait intégrer et retenir directement des informations sensibles dans ses paramètres, ce mécanisme limite le risque que ces données soient apprises ou réutilisées involontairement par le modèle.
Cependant, ces vecteurs restent temporairement stockés sur les serveurs d’OpenAI, notamment pour des raisons de modération, jusqu’à trente jours. Cette conservation, même limitée, représente un point de vulnérabilité potentiel, car elle expose les données à un risque résiduel d’accès non autorisé.
Anonymiser les données pour éviter l’identification des patients
La protection des données dans ChatGPT Santé doit garantir que la nature des informations traitées ne permette pas l’identification du patient.
La première technique de « dés-identification » mise en place par OpenAI est bien sûr de retirer les identifiants directs, par exemple les noms de patients. Mais ceci n’élimine pas le risque de réidentification par corrélation de métadonnées, rendant l’anonymat vulnérable. En effet, une récente étude a démontré que le croisement de seulement trois points de données (une pathologie rare, une géolocalisation précise et un historique de fréquence cardiaque issu d’un wearable) permet une réidentification dans plus de 80 % des cas. Par sa capacité de corrélation, l’IA peut en effet lier des informations anonymes pour isoler un profil unique.
Pour neutraliser ce risque, ChatGPT Santé pourrait se reposer sur la « confidentialité différentielle », qui consiste à ajouter une petite perturbation aléatoire aux données afin qu’aucune analyse ne puisse être rattachée avec certitude à un individu.
L’efficacité du système dépend de la gestion de ce compromis entre bruit et confidentialité : un niveau de confidentialité trop élevé sacrifie l’utilité clinique des informations (qui sont trop bruitées pour être utiles), alors qu’un bruit insuffisant fragilise le secret médical face à la puissance d’analyse croisée des systèmes d’IA.
Garder les données confidentielles lors de la phase d’utilisation du LLM
Si ChatGPT Santé s’appuie sur un chiffrement de bout en bout pour sécuriser les flux de communication, le véritable défi réside dans la protection des données en cours d’utilisation, lors de la phase dite d’« inférence ».
En effet, l’architecture des modèles de type transformer impose à ce jour au système de déchiffrer l’information pour opérer ses calculs d’inférence. Cela implique que, même de manière fugitive, les données de santé résident en clair dans la mémoire vive (RAM) des serveurs de calcul, constituant un point de vulnérabilité face à des vecteurs d’attaque de type « extraction de mémoire ».
L’avenir de la confidentialité des données de santé repose sur des techniques de chiffrement avancées, notamment le chiffrement homomorphe. Cette approche permet d’effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Autrement dit, il est possible de traiter les données tout en les gardant protégées, ce qui garantit que leur contenu reste inaccessible, même pendant leur utilisation.
Pour l’instant, OpenAI adopte une approche hybride : l’utilisation de serveurs spécifiques sur Microsoft Azure doit permettre de garder les données séparées des données des autres utilisateurs (ou celles d’autres applications que ChatGPT Santé). Cette organisation crée un environnement proche d’un système interne (également appelé « sur site »), même s’il repose sur le cloud. Elle permet de mieux protéger les échanges de données, mais n’élimine pas totalement les risques d’exposition temporaire lors de leur traitement.
Le conflit de souveraineté : les données françaises face aux lois états-uniennes
Enfin, le déploiement de ChatGPT Santé en Europe poserait un défi de souveraineté majeur.
En effet, en France, la législation impose l’hébergement des données cliniques chez des prestataires certifiés « Hébergeurs de données de santé ». Bien que Microsoft Azure dispose de centres de données certifiés en France (France Central), le calcul intensif requis par l’IA nécessite des processeurs ultrapuissants qui consomment énormément d’énergie. Pour des raisons de disponibilité électrique, ces moteurs de calcul sont souvent situés dans des fermes de serveurs hors de l’Union européenne.
Or, ce déport de la donnée vers des serveurs états-uniens déclenche l’application du Cloud Act, une loi qui permet aux autorités des États-Unis d’exiger l’accès aux informations gérées par une entreprise états-unienne, indépendamment de leur lieu de stockage physique.
Ce cadre entre en collision directe avec le règlement général sur la protection des données (RGPD) européen, créant un conflit de lois où la protection européenne s’effacerait devant les prérogatives de sécurité américaines.
