Tesla affirme avoir lancé un service de robotaxi à Dallas et Houston le week-end dernier. Toutefois, les données agrégées en ligne suggèrent que très peu de véhicules seraient réellement disponibles.

À la soirée de dimanche, le service semblait largement indisponible selon Robotaxi Tracker, qui recense les offres de covoiturage autonome. On a observé de courts pics de disponibilité en fin de journée, puis, dès lundi matin, l’accès était indiqué comme « indisponible » dans les deux villes. En comparaison, à Austin, le tracker fait état de 46 robotaxis disponibles. Les zones couvertes seraient aussi assez limitées : environ 31 miles carrés à Dallas et 25 à Houston.

Ce type de déploiement progressif est courant. Waymo, par exemple, a aussi démarré dans de nouvelles villes avec peu de véhicules avant d’élargir son réseau.

Rien ne garantit toutefois que Tesla augmentera rapidement le nombre de voitures. Le timing, à quelques jours de la publication de ses résultats du premier trimestre, alimente aussi les critiques, certains y voyant une opération visant à soutenir le cours de l’action.

La question de la sécurité reste également au centre des débats. En février, Tesla a indiqué que ses robotaxis avaient été impliqués dans 14 accidents depuis le lancement de l’an dernier. Comme pour d’autres éléments du reporting, plusieurs détails ne sont pas divulgués, ce qui rend l’évaluation plus difficile.

À Dallas, des réactions initiales ne rassurent pas forcément : un utilisateur de X a publié une vidéo montrant un robotaxi non supervisé s’engageant à tort sur une voie rapide, avant qu’une prise en main à distance ne soit nécessaire pour trouver un endroit où s’arrêter.

La Federal Aviation Administration (FAA) a cloué au sol la fusée New Glenn de Blue Origin après une mission du dimanche qui a envoyé la charge utile sur une mauvaise orbite, selon un rapport de l’Orlando Sentinel. La FAA indique avoir constaté un incident pendant la séquence de vol de l’étage supérieur, après un décollage jugé réussi.

Le lancement depuis Cap Canaveral (Floride) a bien eu lieu et le booster réutilisable est revenu sur sa base sans problème. En revanche, l’étage supérieur n’a pas correctement placé le satellite BlueBird 7 d’AST SpaceMobile. L’entreprise affirme que le satellite a été mis sur une orbite trop basse pour fonctionner et qu’il devra être désorbité.

Blue Origin a indiqué que le second étage a coupé ses moteurs et est entré dans une phase de “coast” une fois atteint une orbite “hors nominal”, sans préciser la cause ni la date de retour. Des observations d’objets en orbite existent, mais il reste incertain s’il s’agit du satellite ou de l’étage supérieur. La FAA et Blue Origin n’ont pas répondu à des demandes de commentaires à ce stade.

Un robot écarlate autonome, baptisé « Lightning », a terminé dimanche à Pékin une course de 13 miles en 50 minutes et 26 secondes. Il a fait nettement mieux que l’année précédente, où le meilleur robot avait mis deux heures et 40 minutes. D’après Du Xiaodi, l’un des ingénieurs ayant participé au développement de Lightning chez le fabricant de smartphones Honor, le robot a été conçu pendant un an : il est équipé de jambes d’environ 90 à 95 cm et d’un système de refroidissement liquide inspiré de la technologie des téléphones.

Lightning a non seulement remporté la course et devancé les 12 000 coureurs humains, mais aussi dépassé le record du monde humain de 57 minutes et 20 secondes, détenu par le coureur ougandais Jacob Kiplimo.

Lors de l’édition précédente, seuls six robots sur 21 étaient parvenus à finir le semi-marathon, sans vraiment inquiéter les meilleurs. Cette année, 300 robots issus de 102 équipes ont participé : 47 équipes ont réussi à aller au bout, dont 18 avec des robots autonomes et 29 pilotés à distance.

Le meilleur humain de l’année est arrivé presque 20 minutes après Lightning, en 1 h 7 min et 47 s, et aucun coureur n’a atteint le podium. Les trois performances les plus rapides figurent parmi des robots Lightning.

Selon un bilan de presse, les deuxième et troisième places reviennent à d’autres modèles autonomes Lightning, respectivement en 51 min 53 s et 51 min 53 s. Un Lightning piloté à distance a aussi réalisé le meilleur temps global (48 min 19 s), mais les résultats auraient été établis selon des pondérations différentes selon les catégories.

Après notre précédent dossier sur Project Glasswing, l’histoire a pris un nouveau tournant. Vendredi, le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, a rencontré Susie Wiles (cheffe de cabinet de la Maison-Blanche) à la Maison-Blanche, avec Scott Bessent (ministre du Trésor) également présent. Selon les deux parties, les échanges ont été “constructifs”. Trump, interrogé sur la visite pendant un déplacement à Phoenix, a répondu de façon très laconique.

Ce rendez-vous illustre un revirement politique notable. Quelques semaines plus tôt, l’administration Trump avait qualifié Anthropic de “risque pour la chaîne d’approvisionnement” et Trump avait affirmé qu’il n’y aurait plus d’accords avec l’entreprise. Depuis, un juge fédéral a toutefois bloqué l’application de cette mesure, le temps des procédures. Le bras de fer avec le Pentagone reste, lui, en cours.

Le point qui a changé la donne

Au niveau de la Maison-Blanche, la décision semble s’expliquer par les capacités de Mythos en matière de cybersécurité. Les agences chercheraient à s’appuyer sur ce système, présenté comme capable de mettre au jour des vulnérabilités que d’autres outils ne détectent pas, afin de ne pas “prendre de retard”.

Rappel : Mythos Preview n’a pas été entraîné uniquement pour la sécurité. Ses performances proviennent d’améliorations générales sur le raisonnement et le code, et les résultats observés depuis son déploiement seraient particulièrement marquants : des milliers de failles critiques détectées dans des systèmes d’exploitation et navigateurs majeurs.

Plutôt que de le rendre public, Anthropic l’a d’abord partagé via Project Glasswing à un groupe restreint d’organisations, financé notamment par des crédits d’usage. L’approche reste “offensive” au sens défensif : identifier les failles avant qu’elles ne soient exploitées par d’autres.

Selon des informations relayées par la presse, des agences de renseignement et la CISA testeraient déjà Mythos. Le Trésor se montrerait aussi intéressé, et des discussions pourraient aboutir à un élargissement de l’accès.

Blocage au Pentagone, avancées ailleurs

L’objectif de la réunion aurait été de dissocier deux sujets devenus entremêlés : le litige autour du Pentagone d’un côté, et l’accès à Mythos par le reste de l’État de l’autre. En parallèle, plusieurs acteurs cherchent à clarifier comment d’autres ministères pourraient utiliser Mythos Preview pour évaluer et renforcer leurs défenses.

Une source résume la situation : progrès côté Maison-Blanche, absence de progrès côté “War”. Les préoccupations ne portent pas forcément sur des armes autonomes ou la surveillance, mais plutôt sur le fait que le Pentagone et Anthropic s’opposent, tandis que d’autres agences ne veulent pas en payer le prix.

Du côté d’Anthropic, certains signaux montrent aussi une volonté de mieux s’aligner sur les mécanismes de Washington, notamment via des démarches de lobbying liées aux procédures d’achats du département concerné.

Ce qui se joue maintenant

Les procédures judiciaires ne sont pas terminées. Plusieurs décisions de justice encadrent la situation : Anthropic reste empêché de travailler avec le Pentagone pour l’instant, mais peut continuer avec d’autres parties du gouvernement pendant que les recours suivent leur cours.

La Maison-Blanche indique vouloir maintenir le dialogue avec Anthropic et d’autres acteurs de l’IA. Des préparatifs seraient déjà en cours pour permettre aux agences d’évaluer Mythos afin de renforcer leurs capacités de défense. L’essentiel reste donc le même : obtenir des gains technologiques sans laisser la querelle institutionnelle freiner la sécurité nationale.

Pour certains proches des négociations, priver l’État américain de ces avancées serait “irresponsable” — et constituerait un avantage pour des rivaux.

Colossal ne s’est pas impliquée dans le projet de dé-­introgression. En revanche, l’entreprise mène d’autres recherches, jugées complémentaires, sur le loup à crinière. Ses scientifiques construisent un « pangenome » de canidés nord-américains à partir d’échantillons provenant de musées, d’universités, de zoos et d’autres structures. L’objectif est de mieux comprendre quelles portions d’ADN sont communes à l’ensemble de la famille des canidés, et lesquelles varient selon les populations. À terme, cela pourrait éclairer l’histoire génétique du loup à crinière avant l’arrivée des coyotes, quand le mélange génétique s’est probablement réduit. Cette meilleure lecture pourrait aussi pousser le gouvernement à revoir une définition administrative jugée trop restrictive, afin de refléter davantage la diversité historique de l’espèce.

Le pangenome pourrait même, selon certains chercheurs, aider des canidés « dé-­introgressés », issus de la côte du Golfe, à être reconnus comme de vrais loups à crinière. L’idée est qu’en découvrant davantage sur les populations anciennes, certaines lignées de la côte du Golfe pourraient contenir assez d’ascendance « loup à crinière » pour justifier une reclassification. Mais une telle décision aurait des conséquences en matière de gestion et de politiques publiques.

Le projet de dé-­introgression vise à restaurer des gènes perdus du loup à crinière, afin de reconstituer une lignée. Dans le même temps, la chercheuse associée au projet rejette la notion de « pureté génétique », qu’elle considère comme un cadre trop étroit pour la conservation. Son approche met davantage l’accent sur le rôle écologique des animaux que sur leur statut « exact » en tant qu’espèce distincte. Elle voit notamment les coyotes et les loups à crinière comme des proches dont le futur pourrait aussi être lié.

Concernant les clones de Colossal, même la chercheuse évoquée reste prudente. Elle les décrit comme une « preuve de principe » montrant qu’il est possible, collectivement, de réaliser ce type de démarche. Si un besoin urgent de cloner des loups à crinière apparaissait, la méthode serait déjà en place. Toutefois, plusieurs scientifiques doutent que l’entreprise produise une science solide, en particulier parce que le travail se ferait largement en interne.

En l’absence de preuves établissant que les canidés de la côte du Golfe à l’origine des clones sont bien des loups à crinière, ces animaux ne peuvent pas, pour l’instant, être reconnus légalement comme tels dans le cadre de la conservation fédérale. Malgré cela, l’entreprise a annoncé avoir « mis au monde » deux portées de loups à crinière clonés, présentés comme l’espèce la plus menacée de loups au monde. Le même jour, son dirigeant a aussi affirmé proposer d’en créer de nombreux pour la récupération, ce à quoi les autorités ont répondu vouloir d’abord étudier plus précisément le potentiel de la technique avant toute décision.

Moguls de la Silicon Valley : plusieurs dirigeants se disent exaspérés par le fait que trop de personnes jugent l’intelligence artificielle de façon trop négative. Ils déplorent aussi que l’adoption de l’IA par de grandes entreprises avance difficilement, loin des promesses d’efficacité vantées par la tech.

Pour autant, même lorsque les clients et les organisations se montrent prudents, certains PDG continuent de pousser leurs propres projets IA, souvent pensés comme des prolongements directs de leur rôle.

Le 13 avril, le Financial Times a indiqué que Meta travaillait sur un avatar IA réaliste en 3D du PDG, Mark Zuckerberg. Formé à partir de ses prises de parole publiques, de ses habitudes et de ses orientations stratégiques, ce “double” serait conçu pour échanger avec des employés au nom de Zuckerberg, par exemple via des appels vidéo, afin de répondre à des questions et de proposer des retours liés à la gestion.

Selon le même article, Zuckerberg serait personnellement impliqué dans les tests et l’entraînement de ce projet. Meta développerait aussi d’autres personnages IA destinés à dialoguer avec les utilisateurs de Facebook et d’Instagram.

Ce type d’idée n’a rien d’inédit : d’autres patrons de la tech ont déjà utilisé des systèmes IA pour automatiser une partie de leurs interventions. L’objectif est clair : déléguer des tâches récurrentes à des simulations et renforcer le contrôle, même à distance.

Parallèlement, Jack Dorsey, dirigeant de Block, a évoqué une vision où la hiérarchie pourrait se réduire grâce à une couche d’intelligence IA intégrée au fonctionnement de l’entreprise. Dans cette logique, l’accès au “chef” passerait davantage par un système central automatisé, donnant aux équipes l’impression d’un encadrement plus direct.

Aux yeux de Block, l’idée vise à aller plus loin que le simple “copilote” distribué aux employés. Le but serait de construire une organisation pensée comme une intelligence (voire une forme de mini-AGI), en repensant la manière dont l’IA s’insère dans les processus de travail.

Malgré les opportunités offertes par l’IA, il existe toujours un risque de dysfonctionnement ou de compromission. Selon une nouvelle étude de ISACA, la plupart des organisations interrogées ne savent pas comment arrêter rapidement un système en cas d’urgence—ni même identifier l’origine du problème.

D’après le rapport d’ISACA, 59 % des professionnels de la “digital trust” ne comprennent pas la capacité réelle de leur entreprise à interrompre et stopper un système d’IA lors d’un incident de sécurité. Seuls 21 % indiquent pouvoir intervenir de façon significative en une demi-heure. Résultat : des systèmes potentiellement corrompus peuvent continuer à fonctionner sans contrôle clair, avec un risque de dommages difficiles à réparer.

Ali Sarrafi, CEO et fondateur de Kovant, explique que le problème vient d’un manque de gouvernance. “Les entreprises intègrent des systèmes d’IA dans des tâches critiques sans mécanismes pour superviser, auditer et rendre des comptes. Si l’organisation ne peut pas arrêter l’IA rapidement, expliquer son comportement ou déterminer qui est responsable, alors elle n’en a pas vraiment le contrôle.”

Défaillances et risques liés à l’IA

Globalement, 42 % seulement des répondants se disent capables d’analyser et de clarifier les incidents graves liés à l’IA, ce qui peut entraîner des pannes opérationnelles et des risques de sécurité. En l’absence d’explications destinées aux dirigeants et aux régulateurs, les entreprises s’exposent aussi à des sanctions et à une perte de confiance du public.

La question de la responsabilité reste également floue : 20 % déclarent ne pas savoir qui serait tenu responsable en cas de dommage causé par un système d’IA, et 38 % identifient le conseil d’administration ou la direction exécutive comme responsables en dernier ressort.

Pour Sarrafi, freiner l’adoption de l’IA ne suffit pas : il faut repenser sa gestion. Les systèmes doivent être placés dans une couche de pilotage structurée, avec un responsable identifié, des procédures d’escalade et la possibilité de mettre sur pause ou de désactiver instantanément l’IA si un seuil de risque est atteint.

Il existe toutefois un point positif : 40 % des répondants indiquent que des humains valident presque toutes les actions de l’IA avant déploiement, et 26 % évaluent les résultats. Mais sans une gouvernance renforcée, cette supervision ne suffit pas forcément à détecter et corriger les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.

L’étude souligne aussi des “angle morts” organisationnels : plus d’un tiers des entreprises ne demandent pas aux employés de signaler où et quand l’IA est utilisée dans les livrables professionnels. Malgré des exigences réglementaires plus strictes, beaucoup d’organisations ne mettent pas en place une approche sûre et efficace—souvent traitée comme un sujet purement technique, alors qu’elle nécessite une gestion globale.

En résumé, une meilleure gouvernance et une définition claire des responsabilités sont indispensables : sans contrôle, même de petites erreurs peuvent provoquer des conséquences financières et réputationnelles importantes.

(Crédit image : Foundry Co, Pixabay)

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