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Cette semaine, l’intelligence artificielle s’installe dans les décisions qui engagent notre quotidien : contrôler un dossier de demandeur d’emploi, recommander un achat ou organiser le travail. Les informations repérées cette semaine montrent aussi les fragilités de cette transformation : des outils détournés par des escrocs, des entreprises qui mesurent mal leurs gains et des violences qui frappent particulièrement les femmes.

SERVICES PUBLICS

France Travail prépare une IA pour assister les contrôleurs

L’IA générative pourrait contribuer à augmenter le nombre de contrôles des demandeurs d’emploi. Un document interne de France Travail, révélé le 23 octobre par La Quadrature du Net, décrit un outil capable de synthétiser les dossiers et de signaler des points d’attention. L’objectif affiché est de contribuer à atteindre 1,5 million de contrôles en 2027, à effectifs constants. Dans une première étape, le système ne doit ni déclencher lui-même un contrôle ni échanger directement avec les personnes concernées. L’association demande son abandon, alertant sur les erreurs possibles et sur le temps laissé aux agents pour vérifier ses conclusions. Il s’agit d’un projet : les ambitions d’automatisation à l’horizon 2030 ne décrivent pas les capacités actuellement déployées.

→ Lire l’enquête et accéder au document interne — La Quadrature du Net, 23 octobre

CYBERCRIMINALITÉ

De faux services clients s’invitent dans les réponses de l’IA

Une information peut être dangereuse sans contenir le moindre virus. Les chercheurs de Check Point ont identifié une campagne diffusant de faux numéros d’assistance pour plus de vingt marques du voyage. Les escrocs placent notamment leurs documents PDF sur des sites institutionnels ou universitaires acceptant les dépôts de fichiers. Ces adresses réputées fiables donnent de la crédibilité aux faux contenus, ensuite susceptibles de remonter dans les recherches. Les mêmes numéros ont été retrouvés sur les réseaux sociaux et dans des synthèses produites par Meta AI. Aucun des fichiers confirmés examinés n’était détecté par les antivirus utilisés : ils ne contenaient pas de code malveillant. Le piège résidait dans le conseil donné au voyageur.

→ Lire l’enquête — Check Point Research

ENTREPRISES

Les agents IA deviennent aussi des portes d’entrée pour les attaquants

Pour observer les attaques, Sekoia a déployé un serveur leurre imitant Flowise, un logiciel qui relie des modèles d’IA à des données et à des outils. Dans son rapport public du 19 octobre, l’entreprise française décrit un intrus récupérant des identifiants factices, tentant de modifier les circuits de travail et soumettant des informations sur des cibles réelles afin d’obtenir une aide offensive. L’expérience ne démontre pas qu’une IA a effectivement mené ces attaques : aucun véritable modèle ne fonctionnait dans le leurre. Elle documente en revanche les intentions et les gestes de l’attaquant. En connectant un assistant aux applications de l’entreprise, on lui donne des possibilités d’action dont la protection devient essentielle.

→ Lire le rapport de Jérémy Scion et de l’équipe TDR — Sekoia, 19 octobre

TRAVAIL

Dans la tech, produire signifie aussi vérifier ce que fait l’IA

Le travail se transforme jusque dans la répartition des tâches. Selon le baromètre Shakers, remis en avant le 23 octobre, 32 % des professionnels interrogés consacrent l’essentiel de leur temps à orienter et à vérifier les productions de l’IA, autant que ceux qui produisent principalement eux-mêmes les livrables. Et 73 % déclarent utiliser au moins un agent IA ou un processus automatisé dans leur activité réelle. L’enquête a recueilli, en août, 1 035 réponses de professionnels européens de la tech ayant au moins trois ans d’expérience. Elle décrit un milieu spécialisé, recruté via un panel et le réseau de Shakers, plateforme de talents indépendants. Ces proportions ne peuvent donc pas être étendues à l’ensemble des salariés.

→ Consulter le baromètre « State of European AI Builders 2026 » — Shakers

RENTABILITÉ

Des usages de l’IA plus faciles à afficher que des gains à mesurer

Adopter l’IA et savoir ce qu’elle rapporte restent deux exercices différents. Dans l’enquête IA SCORE 2026 de Cominty, présentée le 22 octobre, seules 14 % des 200 organisations interrogées déclarent disposer d’un tableau de bord consolidant coûts, gains et retour sur investissement. Même parmi les profils classés les plus avancés, la proportion n’atteint que 34,5 %. Le résultat souligne un problème concret : pour apprécier l’intérêt d’un déploiement, il faut rapprocher les dépenses des gains effectivement obtenus. Réalisée par un éditeur de solutions d’IA, cette enquête repose sur des réponses déclaratives et un échantillon qui n’est pas représentatif de toutes les entreprises françaises. Elle ne mesure pas directement leur rentabilité.

→ Lire la présentation des résultats de Cominty reproduit par Yapluqua, 22 octobre

CONSOMMATION

Pour leurs achats, les jeunes gardent leurs distances avec l’IA

Les jeunes consommateurs n’accordent pas un blanc-seing aux assistants conversationnels. Selon le sondage OpinionWay pour Orisha, 35 % des Français de 15 à 25 ans consultent une IA pour se renseigner sur un produit. Mais 52 % déclarent n’avoir jamais acheté via une IA conversationnelle et ne pas souhaiter le faire ; 64 % estiment pouvoir s’en passer pour leurs achats. Ces pratiques peuvent coexister : demander un conseil n’implique pas de confier la transaction à un assistant. Reçue dans la veille du 23 octobre, l’enquête avait déjà été publiée au printemps. Elle repose sur des entretiens en ligne réalisés du 26 février au 4 mars, auprès de 804 jeunes en France et 800 en Espagne.

→ Lire la synthèse de l’étude — OpinionWay pour Orisha, mars 2026

VIOLENCES NUMÉRIQUES

Les femmes politiques particulièrement exposées aux deepfakes sexuels

Une étude d’Agora Digitale Transformation permet de mesurer le caractère profondément sexué des violences numériques. Les chercheurs ont recherché les noms de 5 872 membres de parlements nationaux de l’Union européenne sur 160 domaines associés aux images sexuelles truquées ou non consenties. Ils ont identifié 138 femmes exposées, contre neuf hommes. Le périmètre est plus large que la seule présence d’une fausse image nue : il comprend aussi des pages associant une élue à un outil de génération et des traces encore indexées. Cette distinction empêche de présenter tous ces cas comme des images effectivement retrouvées. L’audit, réalisé en juillet, montre comment la visibilité publique peut fournir la matière première de ces violences.

→ Lire l’étude « Who Gets Deepfaked? » — Benjamin Shultz, Agora Digitale Transformation