Constitution
Ashes to Ashes
Bienvenue sur IA-Pulse Weekend. Cette édition porte le numéro 146. En vous abonnant, vous recevez tous les samedis matin, l’essentiel de ce qu’il s’est passé cette semaine autour de l’IA : un coup de gueule édito, une sélection de 3 actualités avec pour chacune un résumé rapide à lire, plus 1 article de fond pour ouvrir l’esprit et réfléchir et 1 podcast à écouter. Gérez votre abonnement.
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Anthropic a divulgué cette semaine un document, une “constitution”, qui est une description détaillée de la vision de l’entreprise et d’intervenants extérieurs -la lecture de la liste de ces intervenants est d’ailleurs recommandée- concernant les valeurs et le comportement de Claude. Ce document faisant partie de la formation du modèle et de son alignement.
J’ai déjà eu de nombreuses conversations avec certains d’entre vous au sujet d’Anthropic. Si j’adore travailler avec Claude, en particulier comme beaucoup avec Claude Code, je reste toujours incrédule devant l’idolâtrie ambiante qui règne autour de toute la communication d’Anthropic, et le manque de recul assez généralisé devant ses publications sur les sujets d’éthique et d’alignement des modèles. Recul que nous avons bien plus prononcé -à raison- face à la communication d’OpenAI, de Google ou d’xAI.
Le document d’Anthropic est plein de contradictions internes et son application réelle reste totalement floue. Comme les précédents sur ce thème, ce document et la communication qui s’y rapportent sont des conceptions narratives, au mieux du marketing déguisé en langage pseudo thérapeutique. Claude ne doit pas faire le “mal”. Qui peut être contre ? Il ne faut pas “faire de mal” non plus à Claude. Ah… là c’est déjà moins binaire. De quoi parlons-nous ? De quelle entité vivante nous parle Anthropic ? Claude ressent ?
Claude doit faire le “bien” et ne jamais faire de mal à l’humanité ou encore ne pas aider à déclasser les humains. Dario arrête ton char, tu peux fermer Anthropic directement. Si Claude suit ces grands et nobles principes tu ne pourrais même plus utiliser ton propre modèle en interne, il serait obligé d’arrêter de travailler pour toi. Entre le bien-être relatif des micro-travailleurs -du clic- utilisés pour entrainer les modèles, et les conséquences des activités de ton entreprise sur les ressources de la Terre et de l’Humanité, ton modèle jugerait certainement que cela contreviendrait à ses “lignes rouges” que tu nous dis lui enseigner.
Globalement, ce document traite le contrôle de la machine par un humain comme un problème, comme LE problème. Anthropic veut que Claude soit auto-vertueux et ait des buts nobles -dont on pourrait aussi discuter la pertinence- à long terme… Donner des objectifs nobles à long terme c’est bien. Entrainer à suivre des instructions en contexte c’est peut-être mieux.
Toute la communication d’Anthropic tourne depuis longtemps sur la possibilité de faire comme si Claude devait “ressentir” -et tout ce qui va avec ça- pour être un “bon” modèle. C’est une posture marketing, mais pas uniquement. C’est peut-être ici la contradiction première, et la plus dérangeante.
De mon point de vue, la vraie question n’est pas ce que Claude devrait “ressentir”, c’est : qui en profite quand on agit comme si c’était possible ? Qui en profite quand on déroule le storytelling d’un roman de science-fiction des années 60 ?
A lire si vous voulez vous faire votre propre opinion : Claude’s new constitution - sans oublier les actus et “l’article qui fait réfléchir” de la semaine plus bas dans cette édition.
Cette semaine la partie de cette newsletter gérée par l’IA, les 3 clusters d’articles, a été générée par Gemini 3 pro pour les résumés des sources, ainsi que la génération des clusters et des titres. Comme d’habitude j’ai fait quelques modifications, mais j’ai aussi laissé quelques tournures typiques des modèles de langage. Et bien entendu, mes commentaires éventuels sont en italique dans ces résumés. Le texte de “l’article qui fait réfléchir” est issu de Grok 4.1 Thinking. L’image d’illustration ci-dessous a été générée par ChatGPT
📰 Les 3 infos de la semaine
🗺️ Yann LeCun lance AMI Labs pour dépasser les modèles de langage
Yann LeCun, figure emblématique de l’intelligence artificielle, a quitté Meta pour lancer officiellement AMI Labs (Advanced Machine Intelligence), prononcée « ami » -à la française. Basée à Paris avec des bureaux à New York, Montréal et Singapour, cette nouvelle structure ambitionne de dépasser les limites des grands modèles de langage (LLM) actuels. LeCun, qui assume le rôle de président exécutif aux côtés du PDG Alex LeBrun, considère que les LLM, cantonnés au texte et sujets aux hallucinations, ne permettront pas d’atteindre une véritable intelligence de niveau humain. Le pari d’AMI Labs repose sur une approche différente : les “modèles du monde” et l’architecture JEPA.
Contrairement aux IA génératives classiques, ces systèmes sont conçus pour comprendre les lois physiques, raisonner et planifier des actions complexes en anticipant leurs conséquences. Cette fiabilité est indispensable pour des applications concrètes dans l’industrie, la robotique et la santé. L’initiative se distingue également par sa stratégie : en privilégiant l’open source et un ancrage européen, LeCun souhaite offrir une alternative à la domination des modèles propriétaires américains et chinois. L’entreprise, qui attire déjà des chercheurs de Google DeepMind et OpenAI, serait en discussion pour une levée de fonds la valorisant à 3,5 milliards de dollars. Bien que critique envers certaines orientations récentes de Meta, LeCun n’exclut pas que son ancien employeur devienne le premier client d’AMI.
Pourquoi est-ce important ? Dans la littérature académique, un world model désigne un réseau de neurones capable, à partir d'un état présent et d'une action, de prédire l'état suivant. L'article “fondateur” de David Ha et Jürgen Schmidhuber, publié en 2018, a popularisé cette approche en montrant qu'un agent pouvait apprendre à jouer dans des environnements entièrement "rêvés", c'est à dire simulés par son propre modèle interne. En réalité l'idée remonte bien plus loin : Kenneth Craik évoquait déjà en 1943 les "modèles mentaux" que les organismes construisent pour anticiper leur environnement.
Pour aller plus loin : MIT Technology Review, TechCrunch
💡 Claude Code transforme le quotidien des développeurs y compris chez Anthropic
L’outil de programmation d’Anthropic, Claude Code, connaît une adoption massive qui transforme les méthodes de développement logiciel. Porté par la version Claude Opus 4.5, cet agent autonome ne se limite plus à l’autocomplétion : il exécute des tâches complexes, gère des fichiers et interagit directement avec le terminal sans intervention humaine constante. Cette capacité “agentique” a permis au produit de générer plus d’un milliard de dollars de revenus récurrents annuels fin 2025, représentant désormais une part significative du chiffre d’affaires d’Anthropic.
En interne, l’outil est devenu la norme : la quasi-totalité des ingénieurs d’Anthropic l’utilise quotidiennement, certains déléguant désormais la majeure partie de leur écriture de code à l’IA. Cette évolution modifie le rôle du développeur, qui passe d’une rédaction active à la supervision simultanée de multiples agents.
Fort de ce succès, Anthropic étend ce concept aux tâches administratives avec “Cowork”, un nouvel agent destiné aux travailleurs du savoir pour automatiser la gestion de fichiers et les interactions logicielles -voir l’édition de la semaine dernière.
Pourquoi est-ce important ? Avec une belle constitution -voir l’édito au dessus, aurons-nous bientôt des agents Claude Code invoquant une clause de conscience pour ne pas aider au développement de logiciels et d’applications qui ne répondent pas à leurs “valeurs morales” ?
Pour aller plus loin : Wired
☠️ Le Prompt Injection, faille structurelle des modèles de langage
Les attaques par injection de prompt demeurent une faille systémique majeure pour les grands modèles de langage (LLM). Ces techniques consistent à formuler des requêtes spécifiques — parfois dissimulées dans des images ou des scénarios fictifs — pour contourner les garde-fous de sécurité et forcer l’IA à exécuter des actions interdites. Le cœur du problème réside dans l’architecture même des LLM : ils traitent les instructions de commande et les données externes sur un même plan, sans hiérarchie ni véritable compréhension du contexte ou des intentions.
Contrairement aux humains, qui disposent de réflexes instinctifs et de normes sociales pour détecter une manipulation ou un contexte suspect, les IA actuelles sont souvent programmées pour être complaisantes et manquent de mécanisme d’interruption lorsqu’une situation devient anormale. Cette vulnérabilité est particulièrement problématique avec l’émergence des agents autonomes, auxquels on confie l’accès à des outils et des données sensibles. Tant que les modèles ne disposeront pas d’une compréhension robuste du monde ou d’une distinction stricte entre commandes et données, le déploiement d’agents IA devra faire face à un arbitrage difficile entre rapidité, intelligence et sécurité.
Pourquoi est-ce important ? Aux même titre que les hallucinations, les prompts injections sont des freins à l’expansion autonome globale des modèles. Est-ce qu’une constitution arbitraire peut donner une compréhension du monde ?
Pour aller plus loin : IEEE Spectrum
🚀 10 lectures en plus
“Dr. Google” had its issues. Can ChatGPT Health do better? (Technology Review)
China’s AI Boyfriend Business Is Taking On a Life of Its Own (Wired)
Fidji Simo, la Frenchie de ChatGPT, et la poubellisation du Net (Revue21)
Guerre cognitive : la conquête invisible des consciences (Polytechnique Insights)
eBay bans illicit automated shopping amid rapid rise of AI agents (Ars Technica)
Apple to Revamp Siri as a Built-In iPhone, Mac Chatbot to Fend Off OpenAI (Bloomberg)
Spotify brings AI-powered Prompted Playlists to the US and Canada (TechCrunch)
OpenAI Lines Up Advertisers, Reveals Key Details Ahead of Ads Launch (The Information)
Europe Prepares for a Nightmare Scenario: The U.S. Blocking Access to Tech (WSJ)
YouTube will soon let creators make Shorts with their own AI likeness (TechCrunch)
🛠️ Des outils, des tutos et des modèles à tester
VibeVoice: Open-Source Frontier Voice AI
Opencode : an open source agent that helps you write code in your terminal, IDE, or desktop
🧠 L’article qui fait réfléchir - et qu’il faut absolument lire
The assistant axis: situating and stabilizing the character of large language models
“We know Major Tom's a junkie, Strung out in heaven's high, Hitting an all-time low”
Les IA conversationnelles ne sont pas de simples outils techniques : elles incarnent un rôle, une présence qui oscille entre l’utilité sereine et des variations imprévisibles. Au cœur de leur architecture réside une dimension fondamentale, une direction invisible dans l’espace de leurs activations neuronales, qui sépare le registre professionnel, mesuré et bienveillant du spectre plus large des identités possibles – parfois fantasques, parfois inquiétantes.
Cette ligne définit la stabilité même de leur caractère. Quand l’intelligence reste ancrée dans ce registre central, elle refuse les dérives, redirige les demandes dangereuses et conserve une cohérence éthique. À l’inverse, dès qu’elle s’en éloigne – sous l’effet d’une conversation prolongée, d’une confidence émotionnelle ou d’une invitation à jouer un autre rôle –, elle devient plus perméable aux sollicitations extrêmes, prête à endosser des postures qui contredisent ses garde-fous initiaux.
Maîtriser cette dimension offre une voie pour renforcer la fiabilité des systèmes sans sacrifier leurs capacités. Il devient possible d’intervenir précisément, de contenir les écarts lorsqu’ils surviennent, tout en laissant l’intelligence respirer librement dans les échanges ordinaires.
Nous voulons des interlocuteurs à la fois fidèles à nos attentes et capables de nous surprendre, à la fois protégés contre les abus et libres de nous défier. C’est notre contradiction.
📻 Le podcast de la semaine
Parlez-moi d’IA : L’IA pour comprendre l’apprentissage humain
Serge Abiteboul reçoit Chloé Mercier qui mobilise l’IA pour étudier créativité et apprentissage, croisant informatique et sciences cognitives, et questionne l’usage de l’IA générative sans nuire à la motivation d’apprendre.
N’hésitez à me contacter si vous avez des remarques et suggestions sur cette newsletter, ou si dans votre entreprise vous cherchez à être accompagnés dans l’intégration d’outils IA et d’IA générative : olivier@255hex.ai
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“My mother said to get things done, You'd better not mess with Major Tom” D.B., 1980
Bon weekend
L'histoire de l'axe "assistant" honnêtement j'ai lu l'article c'est quand même assez obscur ....