Le récap du jeudi 15 octobre

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WiziShop présente un outil pour piloter une boutique en ligne depuis Claude, ChatGPT et d’autres intelligences artificielles compatibles. Ce connecteur utilise le Model Context Protocol, ou MCP. Il permet notamment de modifier des pages, de gérer des fiches produits et de créer des promotions, selon WiziShop. L’entreprise annonce que le service est disponible, avec un essai gratuit de 7 jours sans carte bancaire. Les exemples présentés prévoient une validation avant certaines opérations : publier une page, créer des redirections ou mettre une offre en ligne. L’assistant peut donc aider à intervenir sur plusieurs éléments d’une boutique, tandis que certaines actions restent soumises à une confirmation. Les faits annoncés ne précisent pas que toutes les options de l’interface sont accessibles, ni qu’il est possible de refaire entièrement le design depuis l’assistant. Le MCP est le point de contact avec le sujet suivant : ce protocole permet de relier des modèles à des outils externes, mais des critiques portent aussi sur ses risques de sécurité et son fonctionnement à grande échelle.

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Le Model Context Protocol, ou MCP, fait l’objet de critiques sur sa sécurité et sa capacité à fonctionner à grande échelle. Anthropic l’a lancé en novembre 2024 comme un cadre ouvert destiné à normaliser la manière dont les grands modèles de langage intègrent et partagent des données avec des outils et des systèmes externes, selon Developpez. En décembre 2025, Anthropic a fait don du protocole à l’Agentic AI Foundation, un fonds relevant de la Linux Foundation. Mais ce cadre ouvert ne règle pas automatiquement les questions de sécurité. Un chercheur indépendant a démontré que des instructions malveillantes générées pouvaient se propager d’un agent d’intelligence artificielle à un autre par le MCP. Au cours des 5 mois précédant octobre 2026, des vulnérabilités liées au protocole ont été reconnues par Google, JP Morgan Chase, Weaviate, Rapid7, la Direction interministérielle du numérique en France et le gouvernement fédéral américain. Les critiques concernent aussi l’architecture : en mars 2026, Perplexity a abandonné le protocole en interne au profit d’interfaces de programmation classiques, tandis que Cloudflare a jugé son architecture inadaptée à grande échelle. Le MCP sert notamment à relier des assistants à des outils, comme dans le service présenté par WiziShop. Ces possibilités d’action rendent importantes les questions d’autorisations, de sécurité et de validation.

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Sachin Katti quitte la direction de l’infrastructure d’OpenAI après environ un an dans l’entreprise, et veut lancer un nouveau projet. Uday Ruddarraju, jusque-là directeur technique du calcul chez OpenAI, doit lui succéder et diriger l’organisation chargée du calcul. Katti a rejoint OpenAI après 4 ans chez Intel, d’après The Information. Il estime que l’intelligence artificielle transforme toute la chaîne informatique et que le secteur en est encore à ses débuts, selon Unite.AI. Ce changement intervient alors que les besoins en puissance informatique occupent une place importante : OpenAI vise environ 600 milliards de dollars de dépenses cumulées en calcul d’ici 2030, selon CNBC. Le départ de Katti ne signifie pas, à lui seul, un changement annoncé de ces objectifs. La succession est désignée, mais les faits disponibles ne précisent pas de modification de la stratégie de calcul. L’enjeu matériel reste lié au développement des modèles et des outils d’intelligence artificielle, tandis que les investissements annoncés par OpenAI donnent la mesure des ressources que l’entreprise prévoit de mobiliser.

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Apple prévoit de lancer Apple Intelligence en Chine continentale en décembre, après un long retard lié à la réglementation, selon Bloomberg. Le service devrait arriver avec iOS 27.3 et s’appuyer sur un accord avec Alibaba plutôt que sur Google Gemini, d’après Clubic. Les modèles cités sont Qwen, destiné aux usages généraux, et Tongyi Wanxiang, spécialisé dans la génération d’images et de vidéos. Le lancement chinois devrait toutefois être limité : Siri et Image Playground ne seront pas disponibles, et la génération de texte sera restreinte dans certaines applications. Le calendrier annoncé dépend donc de l’arrivée d’iOS 27.3, et toutes les fonctions ne seraient pas accessibles dès le départ. L’accord avec Alibaba indique que le service prévu pour la Chine s’appuierait sur des modèles différents de ceux de Google. Les informations disponibles décrivent ce lancement comme une version adaptée au marché chinois, mais ne détaillent pas l’ensemble des contraintes ayant conduit à ces choix. Le cas met en évidence les différences de disponibilité et de fonctions entre les marchés, sans permettre de conclure que la même configuration sera proposée ailleurs.

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Google DeepMind ne constate pas d’accélération mesurable de la recherche en intelligence artificielle provoquée par l’intelligence artificielle elle-même. L’ingénieur Haydn Belfield explique que les capacités de Gemini progressent régulièrement, sans accélération significative, selon The Decoder. Un indice interne, construit à partir de 123 modèles et de 92 évaluations, situe cette progression autour de 0,1 point par mois. DeepMind attribue la légère avance de Gemini 4 Argon sur la tendance habituelle à davantage de calcul et à une meilleure organisation. Sur un ensemble interne de 74 tâches réalistes d’ingénierie en apprentissage automatique, l’agent Argon en résout environ la moitié. Dans 1 389 essais, ses réussites sans aide humaine diminuent nettement lorsque les tâches se compliquent. Belfield estime que l’intervention humaine reste importante pour la recherche créative, la conception d’expériences inédites, la détection d’instabilités subtiles et la planification à long terme. Chez Google, l’intelligence artificielle écrit plus de 75 % du code de production, mais environ 88 % des modifications nécessitent encore une supervision ou une relecture humaine. La part des modifications entièrement déléguées à l’intelligence artificielle est passée de 7,5 % à 11,9 %. DeepMind juge actuellement faible le risque lié à l’automatisation de la recherche et développe des outils pour détecter une éventuelle accélération. En parallèle, plus de 20 chercheurs en intelligence artificielle ont récemment averti qu’une « explosion d’intelligence » pourrait permettre aux systèmes d’automatiser toute la recherche et le développement en intelligence artificielle en quelques années, selon The Decoder. Les deux constats ne sont pas équivalents : DeepMind décrit son évaluation du risque actuel, tandis que ces chercheurs évoquent un scénario possible. Les résultats présentés montrent une progression des capacités et une délégation accrue de certaines tâches, mais aussi le maintien d’une supervision humaine importante.