Planète Warez

L’inscription est contraignante, elle demande l’accès à une autentification biométrique, ça tombe bien j’ai un lecteur d’empreinte sur mon PC portable sous Windows, mais Confer ne prend pas encore en charge Windows Hello. Je me dis tant pis, mon iPhone a un lecteur d’empreinte, sauf que mon modèle a un écran 4.7", trop petit pour afficher les champs d’inscription tout en bas et impossible de dézoomer la page.
Il faudrait soit que je change de smartphone pour un modèle plus grand, sauf que le mien marche encore très bien il n’est pas prévu que je le change (même si ce problème de taille d’écran est de plus en plus problématique) soit que j’achète une Ubikey, ce qui n’est pas non plus prévu.
Donc je ne peux pas essayer ce que vaut ce LLM.

Médiapart souligne, dans un article publié ce lundi 22 décembre, la participation de Guillaume Lample, cofondateur de Mistral AI, dans l’utilisation de la librairie clandestine Libgen pour entrainer les modèles de Meta en 2022.

En janvier dernier, à l’occasion du procès opposant notamment l’auteur de science-fiction Richard Kadrey à Meta, des documents internes à l’entreprise confirmaient les soupçons de l’utilisation des livres stockés par Libgen pour entrainer les modèles Llama de Meta. Certains montraient d’ailleurs que le CEO Mark Zuckerberg avait donné son accord.

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L’enquête de Médiapart s’appuie sur des documents sortis un peu plus tard lors du procès. Ceux-ci montrent que Guillaume Lample, alors employé chez Meta, a participé activement aux discussions pour pousser les chercheurs de l’entreprise à utiliser allègrement la bibliothèque clandestine comme source d’entrainement pour les modèles. Alors que l’utilisation de LibGen ne fait pas consensus, Guillaume Lample aurait affirmé que « tout le monde utilise LibGen ».

Dans une autre conversation, une autre salariée lui a demandé si le service légal de Meta avait confirmé la possibilité d’utiliser les archives de LibGen ou si « on n’est pas juste en train d’essayer de ne pas trop poser de question ». Guillaume Lample répond qu’il n’a pas posé de question et que « c’est ce qu’OpenAI fait avec GPT3, ce que Google fait avec Palm, ce que DeepMind fait avec Chinchilla, donc on va le faire aussi ».

Guillaume Lample est maintenant responsable scientifique de Mistral AI, après avoir co-fondé l’entreprise d’IA générative française. Mistral AI, Meta et Guillaume Lample n’ont pas répondu aux diverses relances de Médiapart.

Source : next.ink

@Aurel Tout dépend de la façon dont est intégrée l’IA, si tout passe constamment par elle (recherche d’urls, analyse de la navigation, traitement du contenu) ou si comme dans d’autres navigateurs, une sélection de texte peut être envoyée à l’IA d’un simple clic, comme pour d’autres navigateurs. Dans le dernier cas, c’est un choix, totalement libre, dans l’autre, c’est de la surveillance.

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La relation d’OpenAI au travail de ses employés comme des entraîneurs de données, celle de Sam Altman à la consommation énergétique de son entreprise, la manière dont l’industrie freine la recherche scientifique en IA… Next a parlé de tous ces sujets avec la journaliste et autrice d’« Empire of AI » Karen Hao.

En 2015, une dizaine de personnalités de la Silicon Valley – parmi lesquelles l’informaticien Illya Sutskever ou les entrepreneurs Sam Altman, Greg Bockman et Elon Musk – se réunissent pour créer une nouvelle entité. Son nom ? OpenAI. Son but ? Faire avancer la recherche en intelligence artificielle. Sa spécificité, publicisée jusque dans son nom ? Être une organisation à but non lucratif, ouverte ou reposant sur les principes de l’open source, dont l’objet serait de faire progresser les connaissances communes, partagées, dans ce domaine informatique de plus en plus prisé qu’est l’intelligence artificielle.

Le projet attire tout de suite l’attention. Il est, après tout, financé par de grands noms : Altman, Brockman et Musk eux-mêmes, le cofondateur de LinkedIn Reid Hoffman, la venture capitalist et ex-collègue de Sam Altman chez Y Combinator Jessica Livingston, le financier Peter Thiel…

En quelques années, la promesse initiale évolue. En 2018, Elon Musk part avec pertes et fracas, critiquant le manque de résultats d’OpenAI et les risques de conflit d’intérêt à venir, alors que Tesla développe ses compétences en matière d’IA. De quasi-ONG de financement de la recherche en IA, OpenAI devient une société privée, de plus en plus secrète.

Fin 2023, un an à peine après que la publication du robot conversationnel ChatGPT a fasciné le grand public par ses capacités de génération de texte et d’image, nouveau coup de tonnerre. Sam Altman, à la tête du projet depuis ses débuts, est d’abord licencié de son poste de CEO par le conseil d’administration, remplacé par l’ex-directrice de la technologie Mira Murati, avant de reprendre sa place.

Aux premières loges de ces multiples rebondissements se trouve une journaliste, Karen Hao, d’abord employée par la MIT Technology Review, puis le Wall Street Journal, et actuellement freelance pour diverses publications dont le magazine états-unien The Atlantic. Première journaliste à obtenir l’accès à la start-up, Karen Hao a depuis continué d’enquêter sur ses activités et celles de l’industrie au sens large, jusqu’à publier Empire of AI, Dreams and nightmares in Sam Altman’s Open AI (Penguin Random House, non traduit), en mai 2025. Elle s’est entretenue avec Next.

« Sam Altman a réussi à créer une ferveur quasi religieuse pour la création d’une intelligence artificielle générale »

>> Vous montrez clairement que l’intelligence artificielle (IA), ou même la notion d’intelligence artificielle générale, varie beaucoup dans l’industrie, au point que ses promoteurs semblent pouvoir toujours l’adapter aux nouveaux problèmes qui les intéressent. Comment est-ce possible ?

L’idée originale de l’intelligence artificielle est de recréer l’intelligence humaine à l’aide d’ordinateurs. Mais il n’y a pas de consensus scientifique sur ce qu’est l’intelligence humaine, ce qui explique que la définition de l’IA évolue régulièrement au fil du temps. L’intelligence artificielle générale (AGI) obéit à la même logique : il ne s’agit que d’un re-positionnement, c’est une manière de se différencier des produits et services existants.

OpenAI s’inscrit dans cette grande tradition d’incapacité à définir ce que l’IA signifie vraiment. L’entreprise utilise tout de même une définition explicite : pour elle, les AGI sont des « systèmes autonomes qui surpassent les humains dans la plupart des tâches à valeur économique ». Ils la définissent donc surtout comme des machines d’automatisation du travail. Mais dans certains cas, il arrive que Microsoft et OpenAI parlent d’AGI comme de systèmes qui seraient capables de générer cent milliards de dollars ou mille milliards de dollars. Une telle définition est totalement différente de celle de la machine à automatiser le travail.

Suite de l’article en accès libre : next.ink

Sinon voici des préfix CHATGPT à utiliser pour optimiser son utilisation
ça mériterait son propre topic

Si vous utilisez ChatGPT régulièrement, vous avez certainement remarqué que les réponses varient considérablement en fonction de la façon dont vous posez votre question. Mais peu de gens exploitent pleinement le potentiel des préfixes structurés pour transformer radicalement la qualité et le format des réponses.

Ces préfixes ne sont pas des commandes magiques, mais plutôt des instructions explicites en langage naturel. En cadrant précisément votre attente dès le début de votre prompt, vous guidez le modèle vers le type de raisonnement, le format et le niveau de détail souhaités. C’est une forme de prompt engineering accessible à tous.

À noter : L’efficacité de ces préfixes peut varier selon le contexte, la complexité de votre question et la formulation globale de votre prompt. L’essentiel est d’expérimenter pour trouver ce qui fonctionne le mieux dans votre cas d’usage spécifique.

Reformater les réponses pour obtenir le format exact

/ELI5 : Explique de manière très simple et accessible (Explain Like I’m 5)
Idéal quand un concept vous semble complexe et que vous souhaitez une explication élémentaire.
Exemple : /ELI5: Comment fonctionne la théorie des cordes ?

/FORMAT AS : Impose un format spécifique (tableau, JSON, etc.)
Exemple : /FORMAT AS JSON: Liste les monnaies du monde

/CHECKLIST : Transforme la réponse en liste à cocher
Exemple : /CHECKLIST: Préparation d’un départ à la retraite d’un collègue

/EXEC SUMMARY : Présente un résumé, idéal pour un rapport professionnel et structuré
Exemple : /EXEC SUMMARY: Tendances du ecommerce français en 2025

/COMPARE : Place deux ou plusieurs éléments côte à côte pour faciliter la comparaison
Exemple : /COMPARE: Symfony vs Laravel en framework PHP

/STEP-BY-STEP : Décompose en étapes claires et séquencées permettant de suivre un processus du début à la fin de manière logique
Exemple : /STEP-BY-STEP: Comment créer un post Instagram viral ?

/TLDL : Résume en quelques lignes essentielles (Too long, didn’t listen)
Exemple : /TLDL: Explique la formation des trous noirs

/SCHEMA : Génère un plan structuré ou un modèle afin de visualiser l’architecture d’une idée
Exemple : /SCHEMA: Structure du process de mise en stock d’un article

/BRIEFLY : Force une réponse très concise
Exemple : /BRIEFLY: Résume ce concept

/BEGIN WITH ou /END WITH : Force un début ou une fin spécifique
Exemple : /BEGIN WITH: “Bonjour” / END WITH: “Cordialement”

Pousser la réflexion plus loin

Face à des questions techniques ou stratégiques, ChatGPT peut parfois proposer des réponses trop rapides ou manquant de profondeur. Ces commandes obligent le modèle à ralentir, à décomposer son raisonnement et à vérifier lui-même la solidité de ses conclusions.

/SWOT : Produit une analyse forces/faiblesses/opportunités/menaces.
Exemple : /SWOT: Créer une boutique Shopify dans la niche des produits écologiques pour bébés

/METRICS MODE : Exprime les réponses avec mesures et indicateurs.
Exemple : /METRICS MODE: Analyse la rentabilité d’un passage de 35h à 32h dans une startup de 15 personnes

/CHAIN OF THOUGHT : L’IA expose chaque étape de sa logique en affichant le raisonnement intermédiaire.
Exemple : /CHAIN OF THOUGHT: Un investissement de 50k€ en SEO ou en publicité Meta pour un site e-commerce ?

/FIRST PRINCIPLES : Permet une analyse rigoureuse en remontant aux bases.
Exemple : /FIRST PRINCIPLES: Pourquoi les batteries lithium-ion dominent-elles le marché des véhicules électriques ?

/PARALLEL LENSES : Examine une question sous plusieurs angles.
Exemple : /PARALLEL LENSES: L’impact de l’intelligence artificielle sur le métier de développeur web - vision optimiste, réaliste et pessimiste

/EVAL-SELF : L’IA évalue sa propre réponse de manière critique.
Exemple : /EVAL-SELF: Ton analyse précédente sur les cryptomonnaies contenait-elle des biais ou approximations ?

/PITFALLS : Identifie les erreurs et les pièges possibles.
Exemple : /PITFALLS: Je veux automatiser entièrement le service client par IA - quels problèmes vais-je rencontrer ?

/SYSTEMATIC BIAS CHECK : Assure une analyse objective et impartiale.
Exemple : /SYSTEMATIC BIAS CHECK: Réexamine ton analyse sur le travail à distance - as-tu favorisé un point de vue ?

/DELIBERATE THINKING : Etabli un raisonnement réfléchi convenant bien aux cas complexes.
Exemple : /DELIBERATE THINKING: Faut-il migrer notre stack technique de WordPress vers Next.js sachant qu’on a 200 pages de contenu et 3 plugins métiers ?

/REFLECTIVE MODE : Questionne la qualité de l’analyse fournie.
Exemple : /REFLECTIVE MODE: Mon argumentaire de vente pour convaincre un client B2B est-il vraiment solide ou repose-t-il sur des suppositions ?

Personnaliser le ton et le registre

Un même contenu doit souvent être présenté différemment selon qu’il s’adresse à un expert technique, un débutant ou un décideur en entreprise. Ces préfixes permettent d’ajuster automatiquement le niveau de langage, la complexité et le ton employé.

/ACT AS : Fait endosser un rôle précis à ChatGPT.
Exemple : /ACT AS: DRH d’une scale-up tech - Rédige un email annonçant une réorganisation interne

/ROLE: TASK: FORMAT: : Combine rôle, tâche et format souhaité.
Exemple : /ROLE: Expert SEO TASK: Auditer la stratégie de contenu de ce blog FORMAT: Tableau avec scoring de 1 à 10

/TONE : Change le ton (formel, technique, accessible, etc.).
Exemple : /TONE: Professionnel mais bienveillant - Explique à un client pourquoi son projet va dépasser le budget initial

/JARGON : Utilise un vocabulaire technique destiné aux experts du domaine.
Exemple : /JARGON: Explique l’optimisation des Core Web Vitals via le lazy loading et le code splitting

/AUDIENCE : Adapte la réponse à un public défini afin de calibrer la complexité selon les connaissances du lecteur.
Exemple : /AUDIENCE: Dirigeants non-techniques - Explique pourquoi migrer vers une architecture cloud-native

/DEV MODE : Adopte un style développeur, focus sur le code.
Exemple : /DEV MODE: Corrige cette fuite mémoire dans mon hook React useEffect

/PM MODE : Adopte une posture de chef de projet avec planning, ressources et échéances.
Exemple : /PM MODE: Planifie la refonte complète d’une app mobile avec 2 devs frontend, 1 backend et 1 designer

/REWRITE AS : Reformule et transpose le contenu dans un style ou registre spécifique.
Exemple : /REWRITE AS: Post LinkedIn accrocheur - Transforme mon article technique sur le serverless

/MULTI-PERSPECTIVE : Explore un sujet sous plusieurs angles et points de vue différents.
Exemple : /MULTI-PERSPECTIVE: Implémenter l’authentification biométrique - point de vue sécurité, UX et coût de développement

Éviter les réponses hors sujet

Il arrive que ChatGPT s’écarte du sujet initial ou généralise trop rapidement. Ces commandes établissent des limites claires pour garder la conversation focalisée sur ce qui vous intéresse vraiment.

/GUARDRAIL : Impose des limites strictes pour maintenir un périmètre de réponse précis.
Exemple : /GUARDRAIL: Compare uniquement les performances techniques de React et Vue, ignore l’écosystème et la popularité

/NO AUTOPILOT : Force une réflexion approfondie en interdisant les réponses automatiques et superficielles.
Exemple : /NO AUTOPILOT: Pourquoi mon taux de conversion e-commerce stagne à 1.2% - analyse approfondie sans généralités

/CONTEXT STACK : Maintient en mémoire plusieurs couches de contexte issues des échanges précédents.
Exemple : /CONTEXT STACK: En tenant compte de mon budget de 10k€, mes 2 devs juniors et le délai de 3 mois qu’on a évoqués

Conclusion

Ces commandes constituent un ensemble d’outils puissants pour transformer votre utilisation de ChatGPT. Bien qu’elles ne soient pas officiellement documentées, elles représentent une évolution naturelle dans la manière dont les utilisateurs interagissent avec les modèles d’IA avancés.

La clé est d’expérimenter progressivement avec ces préfixes pour identifier ceux qui correspondent le mieux à votre flux de travail. Chacun aura ses préférences, et c’est à travers l’usage régulier que vous découvrirez les combinaisons les plus efficaces pour vos besoins spécifiques.

– Source : https://blog.shevarezo.fr/post/2025/12/10/astuces-meilleures-reponses-chatgpt

@patricelg a dit dans Une femme se fait acclamer dans le métro pour avoir brisé les lunettes intelligentes Meta d'un autre passager :

Vive l’anonymat

Plus Un milliard

Déjà Spiraleurs (en français), même si ça part d’un bon sentiment, mais “écoanxiété”, c’est pas triste, sauf que ça dépeint bien les extrémistes

On vit vraiment dans un monde extraordinaire, il ne s’était pas passé autant de choses entre l’invention du feu et la première guerre mondiale, que depuis.

Après la poésie, on pourra utiliser la “non-vérité” on trouvera toujours un moyen de tromper cette plomberie.

@Raccoon a dit dans Windows 11 : Microsoft pose les bases de l'IA agentique dans son OS tout en prévenant qu'elle pourrait installer des logiciels malveillants sur votre PC : l'automatisation arrive plus vite que la sécurité :

« n’activez cette fonction que si vous comprenez pleinement les implications en matière de sécurité ».

=> ça c’est drôle (j’ai bien rigolé) parce que ceux qui comprennent pleinement les implications en matière de sécurité n’activeront pas cette fonction.
Donc, en résumé: si on comprend on n’active pas, et si on ne comprend pas on n’active pas…

titre de l’article : Yann LeCun, blablabla, quitte l’entreprise

deuxième ligne : Un rapport a révélé que blabla, serait sur le point de démissionner

putaclick ???

La porte ouverte à toutes les fenêtres comme dirait Gad.

Vous ne voulez pas en manger, pas grave on vous la mettra en suppositoire.

@Popaul mes confuses, je ne connaissais pas “parser” j’ai googlé ton "parsé*et effectivement c’est un excellent jeu de mot.

@Raccoon
Ou pas, je me souviens d’une ordonnance de vitamine D (Uvedose 100 000 U) pour une ampoule par jour…
Le pharmacien a réagi tout de suite, mais aucun contrôle à la délivrance.
NB: 1 ampoule tous les 1 à 3 mois.

[image: Tiboyoutube.webp]

Sans bruit ni fanfare, TiboInShape a rendu son visage et sa voix réutilisables par tout un chacun sur l’application Sora, appuyée sur le modèle de génération de vidéo d’OpenAI. Une décision qui pose de multiples questions sur les risques encourus, par le vidéaste lui-même, mais aussi par les internautes plus ou moins adeptes de son travail.

Depuis quelques jours, les vidéos de TiboInShape inondent les réseaux sociaux. Elles ont le visage de TiboInShape, elles ont la voix de TiboInShape, mais elles n’ont pas du tout été créées par le vidéaste : elles ont été générées par IA. Bref, ce sont des deepfakes.

Mais des deepfakes d’un genre particulier : des deepfakes a priori consentis. Sur Sora, la plateforme de génération de vidéos d’OpenAI qui vise à devenir une sorte de contre-TikTok uniquement alimenté de vidéos générées par IA, les utilisateurs peuvent rendre leur « cameo », c’est-à-dire un enregistrement de leur image et de leur voix, utilisable uniquement par eux-mêmes, en ouvrir l’accès à quelques personnes autorisées, ou le rendre accessible à tout le monde.

C’est cette dernière option que TiboInShape, Thibaud Delapart de son vrai nom, a choisie. « Si on veut rester à l’ordre du jour, il faut rebondir de réseaux en réseaux », explique-t-il sur BFM. Et d’évoquer Sora 2, et le fait que « les gens s’amusent bien sur TikTok à me mettre en situation, en train de manger des burgers chez McDo par exemple », une situation a priori invraisemblable, pour ce roi du fitness.

Quand bien même l’application Sora, donc les cameo de célébrités, ne sont pour le moment disponibles qu’aux États-Unis et au Canada, la décision du vidéaste étonne l’avocate spécialiste du droit du numérique Betty Jeulin. « C’est peut-être intéressant d’un point de vue marketing, mais en l’occurrence, TiboInShape est suivi par 27 millions de personnes, selon la loi française sur les influenceurs, cela lui donne une responsabilité », explique-t-elle à Next.

Risques de détournements et d’arnaques.

Or, une fois son image diffusée, sans restriction aucune, celle-ci peut servir — et sert déjà — à produire des vidéos quelquefois drôles, quelquefois violentes, voire injurieuses.

[image: TikTokTiboInShapeNext.png]

Dès les premiers résultats de recherche sur TikTok, des vidéos apparaissent dans lesquelles la version IA du vidéaste tient des propos ouvertement racistes. D’autres l’utilisent pour créer de supposés journaux télévisés, selon lesquels TiboInShape aurait « porté plainte contre l’IA », une formulation très floue, intégrée dans un discours évoquant plus largement un contenu de mésinformation généré automatiquement.

L’image de TiboInShape peut aussi servir à créer des arnaques, souligne Betty Jeulin, « un peu comme celle qui avait utilisé l’image de Brad Pitt pour piéger une internaute. Sauf que dans ce cas-là, il était difficile d’attaquer Brad Pitt : l’acteur n’avait rien fait d’autre qu’être lui-même ». C’étaient les arnaqueurs qui avaient récupéré son image pour la manipuler, puis soutirer des fonds à leur victime.

« Dans le cas de TiboInShape, il y a une décision positive de sa part, une action pour rendre son image et sa voix disponibles. » Pour l’avocate, si une personne tombait dans le piège d’une arnaque montée à partir de l’image du vidéaste, ce dernier pourrait se retrouver assigné en justice.

Ne pas se laisser dépasser par l’IA ?

« Rester à l’ordre du jour », est-ce que cela suffit à expliquer la décision du vidéaste le plus suivi de France à rendre son image et sa voix réutilisables à l’envi pour générer des vidéos par IA ? Spécialiste des cultures web et autrice, la journaliste Pauline Ferrarri se déclare elle aussi « étonnée » devant le choix de TiboInShape, sur lequel ce dernier ne s’est pour le moment que très peu exprimé, mais le trouve cohérent avec sa stratégie générale d’influence.

Suite de l’article réservé aux abonnées : next.ink

C’est un sacré gain de temps pour résumer un article pondu par un pigiste “circonvolutioniste” (genre ars technica), même si on perd des détails intéressants (pas pour tout le monde, heureusement) dans la manoeuvre. Il est devenu possible de lire un article jusqu’au bout, quitte à se référer à la source pour plus de détails.

Ils devraient tous faire pareil je crois

Comme il était plus simple d’aller sur Google que d’ouvrir un dictionnaire ou une encyclopédie, il est assurément plus simple de poser une question, via le micro, à une IA que d’aller chercher et lire une information.

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En bref :

– Ce ransomware génère ses propres scripts malveillants en temps réel

– Il fonctionne 100% hors ligne sans serveur de commande

– L’adresse Bitcoin pointe vers le portefeuille de Satoshi Nakamoto

Je pense qu’on n’est pas encore vraiment prêt pour ces conneries… De quelles conneries je parle ? Et bien par exemple d’un ransomware qui réfléchit, qui s’adapte, et qui génère même ses propres attaques en temps réel ! Oui, Terminator mais sans muscles, et ce n’est plus de la science-fiction, c’est maintenant une réalité.

ESET Research vient en effet de découvrir PromptLock , le tout premier ransomware alimenté par l’intelligence artificielle et ce qui le rend vraiment unique, c’est qu’il ne suit pas de script prédéfini. Non, non, au lieu de ça, il utilise le modèle gpt-oss-20b d’OpenAI, installé localement sur la machine infectée via l’API Ollama. Du coup, ça permet au ransomware de génèrer ses propres scripts Lua malveillants à la volée, en fonction de ce qu’il trouve sur votre système. Chaque attaque devient ainsi potentiellement unique, ce qui rend la détection par signatures quasi impossible.

[image: promptlock-devient-complice-ransomwares-change-regles-1.jpg]

La beauté diabolique du truc, c’est que tout fonctionne en local. Donc pas besoin de connexion internet constante, pas de communications suspectes vers des serveurs de commande et contrôle. Le modèle d’IA tourne directement sur votre machine. Cette approche permet ainsi au ransomware d’éviter les détections heuristiques traditionnelles et le tracking d’API.

Les chercheurs d’ESET ont trouvé les artefacts de PromptLock sur VirusTotal le 25 août dernier. Ce ransomware est écrit en Golang et existe pour le moment en versions Windows et Linux et d’après l’analyse du trafic réseau, il envoie des requêtes POST vers un endpoint Ollama local (172.42.0.253:8443). L’adresse Bitcoin présente dans les prompts découverts appartiendrait à Satoshi Nakamoto lui-même. L’enfoiré, je savais qu’il était toujours dans le coin !!! Ouais, non, c’est surtout un gros clin d’œil des développeurs de cette saloperie.

[image: promptlock-devient-complice-ransomwares-change-regles-2.jpg]

Ce qui inquiète réellement les experts, c’est la simplicité avec laquelle ce ransomware peut être déployé. Plus besoin d’être un expert du mal (et du code) pour lancer une attaque sophistiquée.

Le ransomware utilise l’algorithme de chiffrement SPECK 128-bit et peut potentiellement exfiltrer vos données, les chiffrer, ou même les détruire. Heureusement, cette dernière fonctionnalité ne semble pas encore implémentée. Les scripts Lua générés sont compatibles cross-platform et fonctionnent sur Windows, Linux et macOS. Bref, une vraie plaie universelle.

[image: promptlock-devient-complice-ransomwares-change-regles-3.jpg]

Pour l’instant, PromptLock semble donc être plutôt un proof of concept plutôt qu’une menace active mais si un simple PoC peut déjà faire ça, imaginez ce que des cybercriminels motivés pourraient développer avec les mêmes techniques.

On s’attend tous à voir dans les années à venir de plus en plus de malwares autonomes capables d’apprendre et de s’adapter en temps réel. Cela veut dire que les défenses devront elles aussi intégrer l’IA pour suivre le rythme. C’est une nouvelle course aux armements technologiques qui s’annonce, avec évidemment nos données personnelles et les données des entreprises comme champ de bataille.

[image: promptlock-devient-complice-ransomwares-change-regles-4.jpg]

Donc comme d’hab, la meilleure défense c’est la prudence. Ne téléchargez que des fichiers de sources fiables maintenez vos systèmes à jour, et faites des backups 3-2-1-1-0

Bon courage les amis !

– Sources : PCgamer

https://korben.info/promptlock-devient-complice-ransomwares-change-regles.html

Ce n’est que le début @michmich

[image: manu23_AI_agent_analyzing_malware_futuristic_cyberpunk_style__716aada5-c7f2-42e2-adfb-4c1146a4ee97_1.webp]

Microsoft vient de lever le voile sur un truc assez cool qui s’appelle Project IRE !

C’est un agent IA qui analyse et détecte les malwares en parfait autonomie. Plus besoin d’un expert humain pour décortiquer chaque fichier suspect, c’est l’IA qui s’en charge et elle le fait plutôt bien avec 98% de précision et seulement 2% de faux positifs sur un dataset de drivers Windows.

C’est du lourd car au lieu de se contenter d’une simple analyse par signatures comme les antivirus classiques, Project IRE fait de la vraie reverse engineering. L’agent décompile le code, reconstruit le graphe de flux de contrôle (control flow graph pour les intimes), analyse chaque fonction et génère un rapport détaillé expliquant pourquoi le fichier est malveillant ou non.

Pour faire tout ça, Microsoft s’appuie sur Azure AI Foundry et des outils de reverse engineering bien connus comme angr et Ghidra. Le processus commence ainsi par un triage automatique pour identifier le type de fichier et sa structure. Ensuite, l’IA reconstruit comment le programme s’exécute, analyse chaque fonction avec des modèles de langage spécialisés et compile tout dans une “chaîne de preuves” (chain of evidence).

Cette transparence est cruciale car elle permet aux équipes de sécurité de vérifier le raisonnement de l’IA et comprendre comment elle est arrivée à ses conclusions. Et surtout, les tests en conditions réelles sont prometteurs car sur 4000 fichiers que les systèmes automatisés de Microsoft n’arrivaient pas à classifier, Project IRE a correctement identifié 89% des fichiers malveillants avec seulement 4% de faux positifs.

Le seul bémol c’est le taux de détection global qui n’est que de 26%, ce qui signifie que l’IA rate encore pas mal de malwares. Mais comme le soulignent les chercheurs, cette combinaison de haute précision et faible taux d’erreur montre un vrai potentiel pour un déploiement futur.

Mike Walker, Research Manager chez Microsoft, raconte que dans plusieurs cas où l’IA et l’humain n’étaient pas d’accord, c’est l’IA qui avait raison. Ça montre bien que les forces complémentaires de l’humain et de l’IA peuvent vraiment améliorer la protection. Pour valider ses trouvailles, Project IRE utilise un outil de validation qui vérifie les affirmations du rapport contre la chaîne de preuves.

Cet outil s’appuie sur des déclarations d’experts en reverse engineering de l’équipe Project IRE et en combinant ces preuves et son modèle interne, le système produit un rapport final et classe le fichier comme malveillant ou bénin. L’objectif à terme est ambitieux puisqu’il s’agit de détecter automatiquement de nouveaux malwares directement en mémoire, à grande échelle.

Ce serait vraiment cool d’identifier des menaces avancées (APT) sans qu’un humain ait besoin d’intervenir. D’ailleurs, Project IRE a déjà réussi à créer le premier cas de conviction pour un malware APT chez Microsoft, sans aide humaine.

Pour l’instant, ça reste un prototype qui sera intégré plus tard dans Microsoft Defender comme outil d’analyse binaire mais les implications sont déjà énormes car les malwares deviennent de plus en plus sophistiqués et nombreux, et avoir une IA capable de les analyser automatiquement pourrait changer pas mal la lutte contre ces saloperies.

Alors oui, on n’est pas encore au point où l’IA remplace complètement les experts en sécurité mais on s’en rapproche et vu la pénurie de talents en cybersécurité et l’explosion du nombre de menaces, c’est plutôt une bonne nouvelle.

– Sources :

https://www.helpnetsecurity.com/2025/08/05/project-ire-microsoft-autonomous-malware-detection-ai-agent/

https://korben.info/project-ire-agent-microsoft-detecte-malwares.html