Choses à Savoir TECH

Des dons présentés comme destinés aux civils de Gaza auraient servi à financer le Hamas : en France, cinq personnes sont désormais mises en examen dans une affaire où les cryptomonnaies ne sont qu’un maillon d’un circuit financier plus large.

L’enquête française concerne notamment deux associations, Baraka, en Gironde, et Ensemble C Mieux, dans la Loire. Après des interpellations menées par la DGSI le 29 septembre, cinq personnes ont été mises en examen à Paris pour financement d’entreprise terroriste, abus de confiance en bande organisée et blanchiment en relation avec une entreprise terroriste. À ce stade, il s’agit de poursuites, pas de condamnations. Les suspects contestent avoir voulu financer le Hamas et défendent la vocation humanitaire de leurs collectes.

En parallèle, le Trésor américain a sanctionné deux responsables opérant depuis la France, Faouzi Barika et Amel Oualid, leurs deux associations, ainsi qu’un homme basé à Gaza, Saleem Abdallah Saleem al-Zaq, présenté par Washington comme membre de la branche armée du Hamas. Selon l’administration américaine, ce réseau aurait collecté plus de deux millions de dollars entre 2020 et 2026, dont un million et demi après le 7 octobre 2023. Elle affirme que plusieurs centaines de milliers de dollars ont été envoyés en cryptomonnaies à al-Zaq, qui supervisait aussi des sociétés de transfert d’argent et des portefeuilles numériques.

Le montant cité dans le dossier français est différent : l’enquête évoquée par Le Parisien porte sur environ un million d’euros qui aurait finalement bénéficié au Hamas. Ces chiffres ne doivent donc pas être additionnés : les autorités américaine et française travaillent avec des périodes et des périmètres différents. L’affaire rappelle aussi que « cryptomonnaie » ne signifie pas argent invisible. Les transactions inscrites sur une blockchain peuvent laisser des traces durables ; les enquêteurs doivent ensuite relier les adresses numériques à des personnes, des plateformes d’échange et, ici, à des retraits en espèces.

Source : Reuters
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L’Europe pourrait bientôt disposer d’une nouvelle route pour transporter ses données sensibles : non plus uniquement sous les océans ou par des réseaux terrestres, mais directement de satellite en satellite.

La société Open Cosmos vient de préciser l’architecture de ConnectedCosmos, une constellation qui doit compter 192 satellites en orbite basse. Son objectif n’est pas de remplacer les câbles sous-marins qui transportent l’essentiel du trafic mondial, mais de proposer aux gouvernements et aux entreprises critiques un chemin alternatif lorsqu’une infrastructure terrestre devient indisponible ou vulnérable.

La différence repose sur des liaisons optiques entre satellites. Au lieu de faire redescendre les données vers une station au sol à chaque étape, les satellites peuvent se les transmettre directement par laser. Une image prise au-dessus d’une zone sensible, un flux vidéo ou une copie de base de données peut ainsi parcourir une partie de son trajet dans l’espace avant d’être remise à son destinataire. Open Cosmos veut également que ce réseau continue à fonctionner dans des environnements où les systèmes de navigation par satellite sont brouillés. L’entreprise vise donc moins le marché de l’Internet grand public que les communications gouvernementales, militaires, institutionnelles et industrielles nécessitant davantage de résilience.

Le calendrier reste ambitieux. Open Cosmos veut dépasser 96 satellites en orbite fin 2028 et atteindre une couverture mondiale en 2030. Pour financer cette montée en puissance, l’entreprise a levé 300 millions d’euros en septembre et affirme pouvoir fabriquer jusqu’à un satellite par jour dans ses quatre usines européennes. ConnectedCosmos arrive parallèlement à IRIS², le grand programme européen de connectivité sécurisée dont les premiers lancements sont désormais prévus en 2029. Les deux projets ne se confondent pas : Open Cosmos développe une infrastructure privée susceptible, à terme, de fonctionner avec d’autres réseaux souverains européens.

Source : The TIMES
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ChatGPT ne lit pas réellement votre phrase mot par mot. Avant de répondre, il la découpe en petites unités appelées « tokens », et cette mécanique détermine à la fois ce qu’une IA peut lire, combien elle coûte et jusqu’où elle peut suivre une conversation.

Un token peut correspondre à un mot entier, mais aussi à une partie de mot, quelques caractères ou un signe de ponctuation. Le découpage dépend du tokenizer, le logiciel utilisé par chaque famille de modèles. Une même phrase peut donc nécessiter un nombre différent de tokens selon l’IA et la langue employée. Chez OpenAI, l’ordre de grandeur souvent donné pour l’anglais est d’environ quatre caractères par token, soit trois quarts d’un mot. Une fois le texte découpé, le modèle manipule ces unités pour calculer, à partir du contexte, quel token a le plus de chances de suivre les précédents. Il en génère un, puis recommence jusqu’à constituer sa réponse. Un token n’est donc ni une pensée ni une idée : c’est une unité informatique permettant au modèle de représenter et de produire du contenu.

Ces unités servent également à mesurer sa capacité de travail. Une fenêtre de contexte de 200 000 tokens signifie qu’un modèle peut traiter une certaine quantité d’informations simultanément : votre demande, les instructions, l’historique de la discussion ou des documents. Ce n’est pas pour autant une mémoire permanente. Lorsque cette fenêtre se remplit, certaines informations doivent être condensées ou retirées. Les tokens sont aussi devenus l’unité économique de l’IA. Dans les API utilisées par les entreprises, les fournisseurs facturent généralement séparément les tokens envoyés au modèle et ceux qu’il génère. Certains distinguent aussi les données déjà mises en cache et les tokens utilisés par les modèles pour raisonner avant d’afficher leur réponse.

Et le principe dépasse désormais le texte : images, audio et vidéo peuvent eux aussi être convertis en unités comptabilisées par les modèles multimodaux.
Le token paraît donc minuscule, mais il constitue l’un des compteurs fondamentaux de l’intelligence artificielle : il mesure à la fois ce qu’elle reçoit, ce qu’elle peut garder sous les yeux et une partie du calcul nécessaire pour nous répondre.

Source : Clubic
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Alibaba ne veut plus seulement entraîner ses modèles d’intelligence artificielle : le groupe chinois veut aussi fabriquer une part croissante des puces et des data centers qui les font fonctionner.

À sa conférence Apsara, Alibaba a dévoilé le Zhenwu V900, un accélérateur conçu par sa filiale T-Head pour entraîner les grands modèles et exécuter leurs réponses. Le groupe affirme qu’il offre trois fois les performances du Zhenwu M890 présenté en mai. Cette comparaison reste toutefois interne : Alibaba n’a pas publié les données de calcul permettant de confronter directement le V900 aux puces de Nvidia, Huawei ou d’autres concurrents. Les caractéristiques annoncées donnent néanmoins une idée de la stratégie. Chaque puce dispose de 216 gigaoctets de mémoire et d’une liaison entre accélérateurs pouvant atteindre 1 200 gigaoctets par seconde. Surtout, Alibaba affirme que son architecture peut relier jusqu’à 500 000 cartes dans un même cluster. La production en série et la commercialisation sont prévues au premier trimestre 2027.

L’enjeu n’est donc pas simplement de fabriquer une puce chinoise supplémentaire. Alibaba cherche à contrôler toute la chaîne : processeurs, interconnexions, serveurs, réseau, modèles Qwen et services cloud. Une intégration devenue particulièrement stratégique alors que les restrictions américaines compliquent l’accès de la Chine aux accélérateurs IA occidentaux les plus avancés.

Cette course au matériel accompagne une hausse spectaculaire des besoins. Alibaba prévoit des futurs modèles Qwen comptant entre 5 000 et 10 000 milliards de paramètres, même si la taille seule ne détermine pas la qualité d’une IA. Pour les alimenter, Alibaba Cloud veut dépasser 20 gigawatts de capacité mondiale de data centers en 2032. Le Zhenwu V900 n’a donc pas encore prouvé qu’il pouvait rivaliser avec les meilleures puces disponibles. Son importance est ailleurs : la bataille de l’IA se déplace progressivement du modèle vers l’infrastructure entière. Et Alibaba veut dépendre de moins en moins de technologies qu’un autre pays peut décider de ne plus lui vendre.

Source : Stack Chronicle
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Trois chercheurs ont atteint un dépôt interne d’OpenAI en moins de 72 heures, avec Claude Opus 5 comme accélérateur d’exploitation. Mais l’IA n’a pas « piraté OpenAI toute seule ».

L’opération a été menée en juillet par Hacktron AI, une équipe de chercheurs en cybersécurité. Leur point de départ se trouvait sur le forum communautaire d’OpenAI, construit avec le logiciel Discourse. Une faille dans une bibliothèque chargée de décoder certaines images permettait d’exécuter du code sur le serveur. Les chercheurs avaient d’abord essayé de construire un exploit fiable avec Claude Opus 4.8, sans parvenir à contourner certaines protections mémoire. Le soir de la sortie d’Opus 5, ils ont recommencé. Selon Hacktron, le nouveau modèle a produit en environ trois heures un exploit fonctionnel sur leur environnement de test, avant de l’adapter à la configuration utilisée par Discourse.

Cette première brèche n’aurait cependant pas suffi. Une seconde faiblesse, cette fois dans le système d’authentification unique d’OpenAI, permettait de transformer l’accès au forum en prise de contrôle de comptes ChatGPT et Codex d’utilisateurs connectés, notamment des employés. Pour démontrer l’impact sans consulter de code confidentiel, les chercheurs ont utilisé le Codex d’un employé connecté à GitHub pour ouvrir une modification inoffensive dans le dépôt interne d’OpenAI. Ils disent avoir arrêté leurs tests immédiatement après. OpenAI a corrigé sa partie du problème environ quatorze heures après le signalement et a versé 6 500 dollars pour la faille d’authentification. Discourse a de son côté corrigé la vulnérabilité de traitement d’images, classée 8,8 sur 10 en gravité dans son bulletin de sécurité. L’épisode ne démontre donc pas qu’un agent autonome peut aujourd’hui pénétrer seul une grande entreprise. Hacktron souligne que des chercheurs expérimentés ont choisi les cibles, orienté les essais et décidé jusqu’où aller.

Source : Stack Chronicle
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