Ce qui est en train de se passer avec Codex et Claude, qui ont décidé, eux deux, les gros mastodons du marché, d'arnaquer leurs utilisateurs en sortant un modèle day one qui fonctionne très bien, puis ensuite de le nerfer, de le rendre débile, et surtout de réduire énormément les quotas d'usage, prouve bien que l'avenir de l'intelligence artificielle est le local.
C'est une des raisons qui me conforte à investir dans un Mac Studio de 512 Go, par exemple. Encore une fois, c'est un prix, c'est un investissement, et j'espère un jour avoir le budget pour pouvoir me permettre ça, car on se fout de notre gueule.
Je remercie vraiment la Chine, avec DeepSeek notamment et GLM, qui sont quand même là pour compenser et mettre la pression pour éviter que l'on se fasse encore plus niquer.
Maintenant, j'attends de voir ce que va nous proposer Grok 4.7 demain quand il va sortir, et également ce qui se passera dans la semaine qui suivra. Est-ce que l'on aura le même scénario que Codex et Claude, ou est-ce que l'on aura enfin un quota qui dure vraiment, ce pour quoi l'on a payé, et une qualité de réponse qui est cohérente ?
En tout cas, au vu de la mentalité d'Elon Musk et de ce qu'il veut inculquer à ses sociétés, je ne pense pas que l'on va se faire arnaquer. C'est pour ça que c'est un peu le dernier espoir. Je ne sais pas si vous êtes d'accord avec moi, mais en tout cas, c'est mon ressenti.
A guardrail written once is assumed to work. Then someone checks and finds it silent for weeks: the failure is quiet, not loud. When did you last watch yours actually fire?
Je suis passé faire une tête aux universités d’été de @Hexatrust, où les ministres tentent de faire croire qu’ils gèrent l’urgence cyber, mais la tension est palpable.
Par contre, rien sur l’agentique, qui est pourtant le sujet numéro 1 dans le cyber.
Professional secrecy was never about avoiding AI — it's about what identifies a client. Where does that line sit for a lawyer, a notary, an accountant?
Audit prompt egress. Restrict raw errors. Gate LLM access by policy. Three names this week for one question: what leaves your machine before a model reads it. Do you know your own answer?
You wrote « Jean Rebour, at Acme ». The model read « Léa Savary, at Cyberdyne », and answered about Léa. The amounts stayed real, so the maths held. Would you send a prompt you could see first?
City names read like ordinary words, so they slip through. On 243 annotated CITY truths: 87 % for us, 23 % for Presidio's default. Which of your data would you bet is being missed?
Connected tools get real values — a Gmail search for a substitute finds nobody. We wrote that down at the same length as what we do protect. When did you last read a tool's list of what it misses?