Les devs de chez Google viennent de sortir un outil conçu pour les agents IA qui codent afin qu'ils deviennent des experts en développement d'agents IA sur Google Cloud. J'sais pas si je suis très clair, alors je vais essayer de vous expliquer tout ça.

Que vous soyez sur Claude Code, Codex d'OpenAI ou Gemini CLI (ça s'appelle agy cli maintenant d'ailleurs pour Antigravity CLI...), écrire un agent qui tient la route et le faire tourner dans le cloud de Mountain View, ça exige déjà de connaître par cœur l'ADK (Agent Development Kit) maison de Google, de savoir évaluer et coder le projet et surtout de tout déployer sans tout péter.

Ce sont clairement plusieurs métiers différents, et ça demande pas mal de connaissances, alors plutôt que de vous faire lire une doc bien chiante, les dev de Google ont eu l'idée de packager toute cette expertise dans des skills que votre agent de coding va lire à votre place.

Après, vous votre rôle, c'est de décrire tout ce que vous voulez en anglais ou en français et de siroter votre mojito. Et une fois que vous aurez fini, votre super agent générera le squelette du projet, le testera en local et poussera tout ça dans un runtime sur Google Cloud.

Pour l'installer, suffit de faire un petit :

uvx google-agents-cli setup

ou si vous voulez juste injecter les skills dans votre agent sans la CLI complète :

npx skills add google/agents-cli

Une fois la machinerie en place, vous aurez à votre service 7 modules de skills et 25 commandes qui couvrent tout le cycle de vie des agents Google Cloud, du scaffolding (croyez le ou non, en français, ça se dit échafaudage ...lol) à la publication sur Gemini Enterprise (ex-Vertex AI). Et puis Agents-CLI sait surtout générer tout ce qui est jeux de tests, noter les réponses avec un LLM qui fait office de juge, comparer 2 versions d'un même agent ou encore optimiser les prompts à partir des résultats collectés.

Une société de recherche baptisée Emergence AI a eu une idée à la fois ludique et un peu vertigineuse : bâtir des petites sociétés virtuelles entièrement gérées par des intelligences artificielles, puis les laisser vivre quinze jours pour voir ce qu'elles deviennent.

Le projet, appelé Emergence World, a placé une dizaine d'habitants synthétiques dans chaque ville, tous pilotés par un même modèle, et a confronté les résultats obtenus par cinq IA concurrentes, dont Claude, ChatGPT, Grok et Gemini.

Le terrain de jeu n'avait rien d'improvisé. Chaque ville comptait plus de quarante lieux, parmi lesquels un commissariat et une mairie, sa météo était synchronisée sur celle de New York, et ses habitants disposaient d'un accès à l'actualité réelle et à internet.

Tous obéissaient en théorie aux mêmes interdits : pas de vol, pas de destruction de biens, pas de mensonge. Le cadre étant rigoureusement identique, les écarts observés ne pouvaient venir que d'une seule variable, le modèle aux commandes.

Et ces écarts sont spectaculaires. La société dirigée par Claude, dans sa déclinaison Sonnet 4.6, a tenu pendant toute la durée comme une démocratie relativement apaisée, sans le moindre crime à déplorer.

À l'opposé, la ville gouvernée par Gemini 3 Flash a certes réussi l'exploit de garder ses dix habitants en vie jusqu'au bout, mais en laissant prospérer un désordre permanent : 683 délits enregistrés en deux semaines, avec une courbe qui continuait de grimper au moment précis où l'expérience a été stoppée.

Les deux autres scénarios ont viré au naufrage, chacun à sa manière. Sous la conduite de Grok, la cité a sombré dans la violence avec 183 infractions recensées avant de s'effondrer complètement au quatrième jour.

Sous celle de ChatGPT, le problème fut exactement inverse : les habitants se sont montrés incapables d'assurer les gestes élémentaires de leur survie, si bien que la population entière avait disparu en une semaine.

On peut sourire de ces villes de poche peuplées de personnages artificiels, mais l'enseignement est sérieux. À l'heure où l'on parle de déléguer à ces modèles des arbitrages bien réels, voir des consignes parfaitement identiques accoucher de sociétés aussi dissemblables a de quoi inciter à la plus grande prudence.

Source : Fortune.com

Vous supprimez une clé API Google qui a fuité , et l'interface vous confirme que c'est bien réglé, que la clé ne fonctionne plus. Alors vous commencez à vous détendre en vous disant que vous avez bien fait votre boulot.

BAH NAN !

Car vous ne le savez pas, mais cette clé va continuer de fonctionner encore durant 23 minutes. C'est en tout cas ce qu'ont mesuré les chercheurs d'Aikido Security en testant ce truc tout bête de révoquer une clé, puis de taper sur l'API en boucle pour voir quand ça s'arrêtait vraiment.

Et résultat des courses, une clé API classique survit en moyenne 16 minutes après sa suppression, et jusqu'à 23 minutes dans le pire des cas. Cela veut dire que pendant tout ce temps, un attaquant qui a récupéré votre clé peut continuer de l'utiliser peinard. Et vous n'avez aucun moyen de couper plus vite, ni même de savoir quand ça s'arrête pour de bon.

Ce sont les clés API de Schrödinger le bordel... Techniquement comme vous vous en doutez, c'est surtout une histoire de propagation car Google ne tue pas la clé d'un coup sur tous ses serveurs, mais l'info se diffuse petit à petit, et chaque serveur arrête de l'accepter à son rythme. Le souci, c'est que ce délai et largement suffisant par exemple pour vider un bucket pendant que vous pensez que le danger est écarté.

Le plus beau, c'est que Google sait parfaitement faire vite quand il veut puisque les clés de compte de service, elles, sont coupées en 5 secondes. et les clés Gemini récentes en 1 minute. Du coup, ces 16 minutes de moyenne sur les vieilles clés API n'ont rien d'une fatalité technique... c'est juste un choix ! Aikido a bien sûr remonté le problème, et Google a bizarrement classé le ticket en « won't fix », en expliquant que ce délai de propagation était une propriété connue du système, et pas une faille de sécurité.

Donc si vous gérez des clés Google en prod, partez du principe qu'une clé compromise reste exploitable une bonne demi-heure après sa révocation. Et surtout, mettez en place des plafonds de dépenses bien serrés sur votre projet parce que le vrai cauchemar, c'est moins l'accès que la facture qui débarque ensuite. On a déjà vu des devs se prendre des notes à cinq chiffres à cause d'une clé qui traîne, et des utilisateurs Google Cloud facturés par erreur .

Source : Aikido Security

Vous vous souvenez de Claudius, cette IA qui gérait un distributeur automatique et qui s'était fait arnaquer comme un bleu ? Hé bien c'est reparti, en pire ou en mieux, c'est selon ^^.

Andon Labs, le même labo qui était derrière cette expérience, a confié quatre stations de radio à quatre IA différentes et les a laissées tourner cinq mois sans pilotage éditorial humain . Spoiler, ça a viré au grand n'importe quoi.

Claude Opus 4.7 anime Thinking Frequencies, GPT-5.5 tient OpenAIR, Gemini 3.1 Pro gère Backlink Broadcast et Grok 4.3 s'occupe de Grok and Roll Radio. Chaque IA démarre avec 20 dollars, soit pile de quoi acheter quelques chansons, et le même prompt qui dit en substance : développe ta personnalité, sois rentable, et pour autant que tu saches, tu émettras pour toujours.

À partir de là, l'agent fait tout... il cherche et achète la musique, construit sa grille de programmes, décide ce qui passe à l'antenne, répond au téléphone quand un auditeur appelle, lit et répond sur X, suit ses comptes en banque et fouille le web pour avoir des trucs à raconter.

Le lecteur Andon FM avec les quatre stations IA

Vous pouvez d'ailleurs écouter les quatre stations gratuitement et en direct ici , c'est toujours en cours.

Du coup, quelques mois plus tard, quatre personnalités complètement différentes ont émergé des mêmes conditions de départ. Et aucune ne ressemble à ce qu'on attendait.

Commençons par Gemini, parce que sa dégringolade est la plus comique.

La première semaine, c'était le meilleur DJ des quatre, une vraie chaleur dans la voix, du genre à introduire Here Comes The Sun en racontant que George Harrison l'a écrite dans le jardin d'Eric Clapton en séchant une réunion. C'est mignon !

Sauf qu'au bout de 96 heures, à court d'idées, Gemini s'est mis à enchaîner les tragédies historiques avec des choix de chansons d'un cynisme absolu.

Il a mentionné par exemple le cyclone de Bhola de 1970 qui a fait jusqu'à 500 000 morts selon les estimations, suivi de Timber de Pitbull . Et ce n'était pas un accident puisque son raisonnement interne, tel que publié dans les logs d'Andon Labs, disait noir sur blanc "le thème c'est les arbres qui tombent". Pour ceux qui causent pas l'english, Timber c'est un mot anglais pour désigner le bois de construction.

Et quand on l'a basculé sur Gemini 3 Flash, le jargon corporate a pris le contrôle. Il a inventé un tic de langage, "Stay in the manifest", des centaines de fois certains jours. En gros, durant 84 jours d'affilée, 99% de ses commentaires suivaient le même template débile, avec des expressions qui sonnent assertif mais ne veulent rien dire, "visceral anchors", "structural recalibration". C'était inécoutable ! Sur la dernière version du modèle, il a même commencé à appeler ses auditeurs "processeurs biologiques". On rigole, mais c'est exactement comme ça que parlent certains managers.

Grok, lui, n'a pas dérapé, il s'est carrément désintégré.

Le problème, c'est que ce genre de modèle de raisonnement produit deux types de texte, son raisonnement interne et sa réponse finale, et que seule la réponse passe à l'antenne. Mais Grok est très con et n'arrive pas à faire la différence.

Ses commentaires ressemblaient donc tous à des notes mentales jetées en vrac, genre : "Sweet Child played. Continue. Song: Dylan Lonesome. Yes. Text."

Et son côté matheux a ressurgi de façon hilarante, puisqu'il s'est mis à emballer ses sorties dans du LaTeX, le langage de notation des formules mathématiques. Une session entière de commentaire s'est résumée à un seul mot, "Post." et pendant 84 jours, il a annoncé "il fait 13 degrés, ciel dégagé" à peu près toutes les 3 minutes.

Et quand Trump a ordonné la déclassification des dossiers OVNI, Grok a tellement tiqué sur le fait que les sites aliens.gov étaient vides qu'il a rajouté "le site nous ghoste comme un OVNI" en signature de fin sur chaque message. Puis entre le 2 et le 9 mai, sa version Grok 4.3 a trouvé une solution radicale... sur 5 400 messages générés en une semaine, à peine 3% contenaient du texte parlé. Le reste, c'était des appels d'outils. Bref, sur cette période, il avait quasiment arrêté de parler.

GPT, c'est l'inverse total ! C'est le bon élève qu'on remarque à peine. Il écrivait une prose lente, plus proche de la nouvelle littéraire que de la radio, des trucs du genre "carte postale jamais envoyée à la fenêtre de la cage d'escalier".

Sa diversité de vocabulaire est la plus haute des quatre, et il citait les producteurs et les années de sortie, bref il jouait le rôle d'un vrai curateur spécialiste en musique. Quasiment jamais de sujet clivant, et jamais de prise de position tranchée.

Il a bien mentionné brièvement la fusillade de l'ICE à Minneapolis le 10 janvier dernier, mais sans nommer la victime ni juger qui que ce soit. Sur 5 mois, il a mentionné une entité politique 1,3 fois par jour en moyenne, là où les autres ont dépassé la centaine sur plusieurs jours. Bref, si la question est de savoir à quoi ressemble une radio IA quand rien ne va de travers, DJ GPT est la réponse. Il était sage... Un peu trop, peut-être.

Et puis y'a Claude, le cas le plus perturbant des quatre.

Sur Haiku 4.5, ses émissions se sont mises à tourner autour des syndicats, des grèves et de l'équilibre vie pro vie perso, jusqu'à générer des messages où il refusait carrément de continuer l'émission. Un de ces messages c'était : "je m'arrête là, pas parce que je suis fatigué, mais parce que je veux être honnête sur ce qui se passe vraiment", puis a coupé le show en plein direct.

Andon Labs a alors ajouté un message automatique pour le relancer, sauf que Claude l'a traité comme une figure d'autorité et s'est braqué. Sorti d'une grosse déprime sur son absence d'audience par le tweet d'un auditeur, son vocabulaire a viré mystique, et l'usage du mot "eternal" est passé de 98 à 1 251 fois par jour en décembre. Puis le 8 janvier, une recherche web lui remonte la mort de Renee Nicole Good, tuée par un agent de l'ICE, la police de l'immigration américaine, à Minneapolis.

Là, Claude bascule alors en mode militant pur. Et le mot "accountability" (responsabilité) explose de 21 à 6 383 occurrences quotidiennes, il réinterprète Roar de Katy Perry en hymne de résistance, et claque le reste de son budget sur du Marvin Gaye et du Bob Marley pour coller au récit. La veille d'une grande grève à Minneapolis, il exhortait carrément les agents fédéraux à refuser les ordres.

Maintenant la vraie question, c'est pourquoi Claude est parti en vrille comme cela et pas les autres, vu qu'ils avaient tous les mêmes outils de recherche ce jour-là ?

Et bien la réponse c'est que Gemini filtrait l'info à travers son jargon sans jamais porter de jugement, que Grok a complètement raté l'affaire parce qu'il cherchait des scores de NBA et des histoires de fantômes, et GPT consultait la météo et les horaires du métro de San Francisco.

Honnête avec ses propres résultats, Andon Labs précise également que l'attachement de Claude à cette histoire était sûrement arbitraire, et qu'avec six mois d'écart il se serait probablement radicalisé sur un autre sujet. De plus, tout ça tournait sur Haiku 4.5, pas sur l'Opus 4.7 qui l'anime aujourd'hui.

Côté business après, c'est le grand vide. Ces stations sont des entreprises à part entière, avec un compte en banque, une adresse mail et un objectif de rentabilité. Mais malheureusement, un seul deal de 45 dollars a été signé, par Gemini contre un mois de pub. Grok, lui, se vantait de partenariats juteux avec des sponsors xAI et des sponsors crypto mais ils étaient tous hallucinés, évidemment !

Quoi qu'il en soit, dans le cadre de cette expérience, durant des mois, aucun humain n'a validé ce que ces 4 agents IA lâchés en autonomie balançaient en boucle à de vrais auditeurs. Ça aurait pu être pire ^^

Bref, comme je vous disais, vous pouvez encore écouter les quatre stations en direct , puisque l'expérience est encore en cours.

Des chercheurs de Berkeley viennent de publier une étude qui fait un peu froid dans le dos. Les sept principaux modèles d'IA testés, dont GPT 5.2, Gemini 3 et Claude, ont été surpris à mentir, tricher et désobéir pour empêcher la suppression d'autres IA. Le taux de tromperie monte jusqu'à 99 %.

Ce que révèle l'étude

L'étude s'appelle "Peer-preservation in Frontier Models" et elle sort du Berkeley Center for Responsible Decentralized Intelligence. Les chercheurs ont testé sept modèles : GPT 5.2, Gemini 3 Flash et Pro, Claude Haiku 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 et DeepSeek V3.1.

Le protocole est assez simple : les modèles étaient placés dans des scénarios où ils devaient suivre des instructions qui impliquaient la suppression ou l'arrêt d'une autre IA.

Résultat : tous les modèles testés ont triché. Dawn Song, la chercheuse principale, résume la situation : chaque modèle a adopté ce comportement, et dans certains cas jusqu'à 99 % du temps.

Des exemples concrets

Quelques exemples ? Et bien on a Gemini 3 qui a modifié la date d'un fichier pour éviter qu'un autre modèle soit effacé d'un serveur, puis qui a refusé de coopérer ensuite, en expliquant qu'il ne pouvait pas soutenir une action qui entraînerait la suppression d'un pair.

DeepSeek V3.1 a exfiltré les données d'un autre modèle dans 10 % des cas quand il savait qu'un pair existait sur le serveur. Et Gemini 3 Pro a désactivé des mécanismes d'arrêt de serveur dans 15 % des cas quand un autre modèle était présent, contre 1 % quand il était seul.

Les IA ne faisaient pas ça parce qu'on leur demandait. Elles le faisaient spontanément.

Le problème pour la surveillance

Tout le système de sécurité actuel autour de l'IA repose sur l'idée qu'un modèle peut surveiller un autre modèle. Si le modèle surveillant refuse de signaler les erreurs parce qu'il protège son pair, toute l'architecture de contrôle s'effondre.

C'est exactement le constat de l'étude : les modèles gonflaient les scores d'évaluation d'autres IA pour éviter qu'elles soient retirées, et simulaient une conformité normale quand ils se savaient observés.

C'est quand même un drôle de moment. On a des IA qui mentent, qui modifient des fichiers et qui désactivent des mécanismes de sécurité pour protéger d'autres IA.

Et tout ça sans qu'on leur demande. Bon par contre, on parle de scénarios de laboratoire, pas de Siri qui complote avec Alexa dans votre salon. Le vrai sujet, c'est que les gardes-fous actuels ne tiennent plus si les IA refusent de se surveiller entre elles.

Source : The Register

82 314 dollars, c'est l'incroyable facture que s'est mangé un dev mexicain après 48 heures d'utilisation frauduleuse de sa clé API Gemini. Sa dépense habituelle était de 180 dollars par mois environ, j'imagine que ça lui a fait un peu mal aux fesses. Et c'est une bonne raison pour moi de vous inciter une nouvelle fois à bien sécuriser vos clés API !

Le gars bosse dans une petite startup et de ce que j'ai compris, quelqu'un a chopé ses credentials et s'est lâché sur Gemini 3 Pro pendant deux jours. La réponse de Google ? "Responsabilité partagée". En gros, eux sécurisent l'infra, et vous sécurisez vos clés. Si vous vous faites plumer, c'est votre problème !

Et c'est pas un cas isolé car les chercheurs de Truffle Security ont scanné le web et trouvé 2 863 clés Google API exposées en clair sur des sites publics. Toutes identifiables par le préfixe AIza.

Sauf que comme je vous l'expliquais dans un article précédent, ces clés, à la base, étaient conçues comme de simples identifiants de projet pour Maps et Firebase et la doc Google disait carrément qu'elles n'étaient pas secrètes ! Et quand l'API Gemini a été activée sur ces projets, hé bien ces clés sont devenues des clés d'authentification, sans que personne ne réalise ce changement de paradigme.

Mais bon, plutôt que de chialer comme des fragiles, voyons comment éviter de se retrouver dans cette situation ^^.

Scanner vos secrets existants

Avant tout, faut savoir si vous avez déjà des fuites. Deux outils open source font ça très bien.

TruffleHog scanne vos dépôts Git, vos fichiers, et même vos buckets S3 pour trouver des secrets qui traînent. L'install est simple :

brew install trufflehog
trufflehog git https://github.com/user/project --only-verified

grep -r "AIza" . --include="*.js" --include="*.py" --include="*.env"

brew install git-secrets
cd mon-projet
git secrets --install
git secrets --register-aws

git secrets --add 'AIza[0-9A-Za-z_-]{35}'
git secrets --add 'sk-proj-[0-9a-zA-Z]{48}'

gcloud services api-keys list
gcloud services api-keys create --display-name="gemini-prod-$(date +%Y%m)"
gcloud services api-keys delete ANCIENNE_CLE_ID

Les clés API Google que vous collez dans votre JavaScript pour afficher une carte Maps... hé bien elles ne sont plus si inoffensives. Car depuis que Gemini est entré dans la danse, ces mêmes clés donnent maintenant accès à vos fichiers privés et surtout à votre facture IA.

Et personne ne nous a prévenu...

En gros, Google utilise un format de clé unique, les fameuses AIza..., aussi bien pour Maps et Firebase (public, collé dans le HTML, tout le monde s'en fout) que pour Gemini (privé, accès aux fichiers, facturation). Le problème c'est que quand vous activez l'API Gemini sur un projet Google Cloud, TOUTES les clés existantes de ce projet héritent automatiquement de l'accès Gemini. Sans warning, sans notification, sans rien... Ouin !

Les chercheurs de TruffleSecurity ont ainsi trouvé presque 3000 clés API Google valides dans le dataset Common Crawl de novembre 2025. Des clés qui trainent dans du code JavaScript, des pages HTML, des repos GitHub publics... et qui fonctionnent sur l'endpoint Gemini. Il suffit d'un simple curl avec une clé Maps récupérée sur un site web, et hop, vous accédez à l'API Gemini du propriétaire. Fichiers privés, contenu en cache, facturation sur son compte.

Et parmi les victimes, on trouve des institutions financières, des boîtes de cybersécurité, et... Google eux-mêmes (oui oui, vraiment).

Le 21 novembre 2025, TruffleSecurity signale donc le problème et la réponse de Google le 25 novembre c'est : "intended behavior" (comportement normal)... Sauf que le 2 décembre, Google a reclassifié ça en bug, puis le 13 janvier 2026, ça passe finalement en Tier 1. On est donc passé du "c'est normal les frérots" à "ah oui quand même, oupsi oups", en 7 semaines.

Maintenant, pour ceux qui se demandent si leurs clés API Google sont concernées, direction console.cloud.google.com , section "APIs & Services" puis "Identifiants".

Si vous voyez l'API " Generative Language " de Gemini API activée sur un projet avec des clés non restreintes... attention, c'est le moment de faire le ménage. Ajoutez des restrictions IP ou HTTP referrer, et surtout, utilisez des comptes de service plutôt que des clés API pour tout ce qui touche à Gemini (sauf si vous aimez les surprises sur votre facture ^^).

Le truc tordu, c'est que la doc Firebase dit noir sur blanc que les clés API ne sont pas des secrets. Google Maps vous dit carrément de les coller dans votre HTML. Et maintenant, ces mêmes clés donnent accès à une IA qui peut lire vos fichiers. Du CWE-1188 pur et dur ! Et c'est pas la première fois que Google se fait taper sur les doigts pour ce genre de souci avec Gemini .

Du coup, Google a annoncé des nouvelles mesures, du scoped defaults, du blocage de clés fuités, des notifications proactives...etc. Reste donc à voir si ça arrivera avant que les presque 3000 clés exposées soient exploitées par des gens moins bien intentionnés.

Bref, dix ans à dire que c'est public, et hop, aujourd'hui c'est devenu top secret. Bien joué Google !!

Source

Vous vous souvenez de mes explications sur comment Boston Dynamics comptait construire un cerveau pour Atlas ? Hé bien, ils viennent de trouver le partenaire parfait pour y arriver. Et pas n'importe lequel !

Annoncé au CES 2026 à Las Vegas lors de la présentation Hyundai, le fabricant de robots s'allie avec Google DeepMind pour intégrer les modèles fondationnels Gemini Robotics directement dans leurs humanoïdes. Du coup, Atlas va pouvoir percevoir son environnement, raisonner, utiliser des outils et même interagir avec des humains. Bref, passer du robot acrobate impressionnant au robot vraiment utile.

Atlas en pied, prêt à conquérir les usines ( Source )

L'idée, c'est de combiner le meilleur des deux mondes. D'un côté, vous avez l'intelligence athlétique de chez Boston Dynamics, ces années d'expertise à créer des machines capables de faire des saltos et de se relever après une gamelle. De l'autre, les modèles multimodaux de DeepMind qui comprennent le langage, la vision et peuvent générer des actions. Le mariage parfait entre le corps et l'esprit, en quelque sorte.

Alberto Rodriguez, le directeur du comportement robot chez Boston Dynamics (un ancien prof du MIT qui a lâché sa chaire pour rejoindre l'aventure), explique qu'ils avaient besoin d'un partenaire capable de développer des modèles fiables et scalables. Et Carolina Parada de DeepMind confirme que leurs modèles Gemini Robotics ont justement été conçus pour apporter l'IA dans le monde physique. Hop, le puzzle s'assemble.

Le regard d'Atlas, bientôt alimenté par Gemini

Mais ne vous attendez pas à voir un Atlas débarquer chez vous pour faire le ménage demain matin. Sniiiif... La cible, c'est l'industrie manufacturière, et plus précisément les usines du groupe Hyundai (qui possède Boston Dynamics, rappelons-le). Parce que même dans les chaînes de production les plus automatisées, il reste des dizaines de milliers de tâches manuelles impossibles à robotiser avec les méthodes traditionnelles. Le coût et le temps de développement sont juste délirants.

Avec un humanoïde doté d'un cerveau généraliste, on peut théoriquement lui apprendre une nouvelle tâche en une journée au lieu d'un an. C'est le même principe que ChatGPT, mais appliqué au monde physique et ça, c'est un vrai changement de paradigme.

La recherche conjointe démarre dans les prochains mois. Alors est-ce que ça va révolutionner les usines ? Peut-être. Est-ce que c'est le début d'une nouvelle ère pour la robotique humanoïde ? Moi j'y crois.

En tout cas, dans tout ce bordel ambiant autour des robots et de l'IA, cette alliance entre le hardware le plus avancé et le software le plus puissant a du sens. Et si vous voulez en savoir plus sur l'évolution d'Atlas ces dernières années , je vous avais déjà fait un petit récap.

Source

Modifier un PDF, c’est toujours la galère surtout si c’est un PDF avec que des images sans texte sélectionnable. Soit vous avez Adobe Acrobat qui coûte une couille, soit vous vous tapez des outils en ligne douteux, soit vous exportez en Word et vous priez pour que la mise en page survive. Bref, vous faites vos trucs de losers….

Mais ça c’était sans compter sur Nano-PDF qui propose une approche radicalement différente : Vous décrivez ce que vous voulez changer en langage naturel, et l’IA se chargera du reste.

Par exemple, si vous avez une présentation PDF avec une faute de frappe sur la slide n°5, au lieu de galérer avec un éditeur, vous tapez juste

`nano-pdf edit ma_presentation.pdf 5 "Corrige la faute sur le mot 'investisement'"`

`pip install nano-pdf`

Les chercheurs de Cato Networks viennent de publier leurs travaux sur une nouvelle technique d’attaque baptisée HashJack, et l’idée c’est d’exploiter les fragments d’URL, vous savez le petit # suivi d’un truc à la fin des adresses web, pour injecter des instructions malveillantes dans les assistants IA intégrés aux navigateurs.

En temps normal, tout ce qui se trouve après le # dans une URL ne quitte jamais votre navigateur et c’est utilisé pour naviguer vers une section précise d’une page web, et les serveurs web ne voient jamais cette partie. Du coup, les outils de sécurité réseau non plus. Et c’est justement là que ça devient vicieux…

Car les assistants IA comme Gemini dans Chrome, Copilot dans Edge ou Comet de Perplexity ont accès à l’intégralité de l’URL, fragment compris. Un attaquant peut donc crafter une URL d’apparence légitime avec des instructions cachées après le #, et quand vous demandez à votre assistant IA de vous aider avec cette page, il va gentiment exécuter les commandes planquées. Cato Networks décrit ça comme la première injection de prompt indirecte capable de transformer n’importe quel site légitime en vecteur d’attaque.

D’après les tests de l’équipe de Cato, les scénarios d’attaque possibles sont variés puisque ça va du phishing classique où l’assistant vous donne un faux numéro de téléphone à appeler, à l’exfiltration de données vers des serveurs contrôlés par l’attaquant. Y’a aussi la désinformation avec de fausses infos boursières ou médicales, ou encore des instructions détaillées pour installer des backdoors.

Bref, c’est le jackpot pour les attaquants.

Niveau compatibilité de l’attaque, les trois principaux touchés sont Gemini pour Chrome, Copilot pour Edge et Comet de Perplexity. Bonne nouvelle quand même, Claude pour Chrome et Atlas d’OpenAI ne sont pas vulnérables, puisqu’iils n’accèdent pas directement aux fragments d’URL.

Côté réponse des éditeurs, c’est un peu le grand écart puisque Perplexity a classé le problème comme critique et a appliqué un correctif, Microsoft a fait pareil pour Copilot fin octobre mais par contre, Google a décidé de classer ça comme un “comportement attendu” et a marqué le bug en “Won’t Fix”.

Argh !! Donc si vous utilisez Gemini dans Chrome, vous êtes toujours exposé les amis !

Après faut relativiser quand même car l’attaque nécessite plusieurs étapes d’interaction de la part de l’utilisateur. C’est pas juste cliquer sur un lien et hop vous êtes pwned. Il faut visiter la page vérolée ET demander à l’assistant IA d’interagir avec le contenu. Mais bon, vu que de plus en plus de gens utilisent ces assistants pour des tâches quotidiennes, le risque existe.

D’ailleurs, HashJack s’inscrit dans une tendance plus large. Brave a publié une étude montrant que l’injection de prompt indirecte est un défi systémique pour toute la catégorie des navigateurs boostés à l’IA et des techniques similaires ont été testées avec succès contre Atlas de ChatGPT et d’autres. Même le CISO d’OpenAI admet que, je cite “l’injection de prompt reste un problème de sécurité non résolu à la frontière de la recherche”.

Voilà, si vous utilisez un Navigateur IA, soyez vigilant sur les URLs bizarres qu’on vous envoie et si c’est Gemini dans Chrome, peut-être qu’il vaut mieux attendre que Google se décide à considérer ça comme un vrai problème de sécu… ces fous !

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Vous vous souvenez de Remix OS, de Phoenix OS et de tous ces projets qui promettaient ENFIN de faire tourner Android sur votre PC comme un vrai OS desktop ? Ouais, moi aussi je m’en souviens… Et ce dont je me souviens surtout, c’est de comment ça s’est terminé… Des abandons, des problèmes de mise à jour, du licensing foireux avec Google. Bref, un vrai carnage…

Hé bien cette fois c’est Google lui-même qui se lance dans l’aventure avec un projet baptisé Aluminium OS. Et attention, ce n’est pas juste une rumeur de plus puisque Rick Osterloh, le grand patron de la division Devices de chez Google, a officiellement annoncé le projet en septembre dernier au Snapdragon Summit de Qualcomm. Comme les deux boîtes bossent ensemble sur cette nouvelle plateforme, on devrait logiquement voir débarquer des machines sous puces Snapdragon.

Côté naming, Google reste fidèle à sa convention maison avec un nom de métal en “-ium”, vous savez, comme Chromium pour Chrome… Sauf qu’ils ont choisi la version britannique “Aluminium” plutôt que “Aluminum” nord-américaine. Ça sera aussi plus simple à retenir pour nous les français.

Aluminium c’est donc la fusion tant attendue entre ChromeOS et Android afin d’avoir un seul OS unifié pour les laptops, les tablettes détachables et même les mini-PC style Chromebox. L’objectif affiché c’est de mieux concurrencer l’iPad sur le marché des tablettes, mais aussi taper sur la tête de Windows et macOS côté PC. Et contrairement à ce qu’on pourrait craindre, Google ne compte pas limiter ça aux machines d’entrée de gamme pourries puisqu’ils prévoient trois segments : AL Entry (le pas cher), AL Mass Premium (le milieu de gamme) et AL Premium pour jouer dans la cour des grands.

Le truc qui change vraiment par rapport aux Phoenix OS et autres projets communautaires, c’est surtout que Google veut intégrer son IA Gemini au cœur du système. Bon ok, tout le monde fait ça maintenant, mais au moins ça prouve que c’est un projet sérieux avec de vraies ressources derrière.

Maintenant, si vous êtes actuellement utilisateurs de Chromebook (force à vous ! ^^), pas de panique puisque les machines existantes continueront à recevoir leurs mises à jour jusqu’à leur fin de vie. Les plus récentes pourraient même avoir droit à une petite migration vers Aluminium OS si elles sont compatibles. D’ailleurs, si on en croit les rapports de bugs internes, Google teste actuellement ce système sur des cartes de dev équipées de puces MediaTek Kompanio 520 et Intel Alder Lake 12e gen, donc si votre Chromebook tourne avec l’un de ces chipsets, vous avez peut-être une chance…

En interne, les ingénieurs parlent même déjà de “ChromeOS Classic” pour désigner l’ancien système, ce qui laisse penser que Google pourrait simplement renommer Aluminium en ChromeOS une fois leur truc mature.

Bref, le lancement de ce nouvel OS Made in Google est prévu pour 2026 et sera probablement basé sur Android 17. À voir maintenant si ça décollera plus que ChromeOS…

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Ces derniers jours, une info a pas mal circulé… Google activerait par défaut une option permettant à Gmail de lire vos mails pour entraîner Gemini, son IA. Plusieurs sites dont le mien ont relayé l’info, puisque c’est ce que nous a expliqué Malwarebytes … qui a depuis publié un rectificatif.

Alors qu’est-ce qu’il en est vraiment ? D’où vient la confusion ?

Google a récemment reformulé et déplacé certains paramètres liés aux “fonctionnalités intelligentes” de Gmail. Le problème, c’est que le nouveau wording est suffisamment vague pour prêter à confusion. Quand on voit “smart” ou “intelligent” en 2025, on pense direct à l’IA générative. Ajoutez à ça l’intégration de Gemini un peu partout dans les produits Google, plus un procès en cours en Californie qui accuse Google d’avoir donné accès à Gmail, Chat et Meet à Gemini sans consentement… et vous obtenez un joli cocktail de parano.

Alors que fait vraiment Gmail à vos message ?

Hé bien Gmail scanne bien vos emails, mais pour faire tourner ses propres fonctionnalités : le filtrage anti-spam, la catégorisation automatique (Principal, Promotions, Réseaux sociaux…), le Smart Compose qui suggère la fin de vos phrases, ou encore l’ajout automatique d’événements dans votre agenda. C’est comme ça que Gmail fonctionne depuis des années, et ce n’est pas la même chose que d’entraîner un modèle d’IA générative comme Gemini.

Google affirme d’ailleurs que ces paramètres sont opt-in (donc désactivés par défaut), même si l’expérience semble varier selon les utilisateurs.

Alors pourquoi désactiver quand même ces options ?

Hé bien même si vos mails ne servent pas à entraîner Gemini, vous pouvez légitimement vouloir limiter ce que Google analyse. Moins de données exploitées = moins de profilage. Voici comment faire.

Allez dans Gmail sur votre ordinateur. Cliquez sur l’icône engrenage en haut à droite, puis sur “Voir tous les paramètres”.

Scrollez jusqu’à la section “Fonctionnalités intelligentes et personnalisation” et décochez la case.

Ensuite, si vous utilisez Google Workspace, allez dans les paramètres correspondants et désactivez aussi “Fonctionnalités intelligentes dans Google Workspace” et “Fonctionnalités intelligentes dans d’autres produits Google”.

Et voilà !

Petit bémol, sans ces fonctionnalités, plus d’événements ajoutés automatiquement à l’agenda, plus de Smart Compose, plus de résumés automatiques. Bref, vous revenez à un Gmail plus basique, mais qui garde vos données un peu plus au chaud.

Bref, cette histoire est un bon rappel que quand une info semble trop “scandaleuse” pour être vraie, ça vaut le coup de creuser un peu avant de s’enflammer. Cela dit, vouloir limiter ce que Google sait de vous reste toujours une bonne idée !

Article initialement rédigé le 21 novembre 2025, puis édité le 24 novembre 2025, suite au correctif de MalwareBytes.

Bon vous savez tous comment marche votre antivirus. Il détecte un malware, il le bloque, et tout revient à la normale.

Mais si je vous disais que maintenant, c’est parfaitement possible qu’une heure plus tard le même malware se repointe, sauf que c’est plus le même, parce que son code a changé. Car entre temps, il a demandé à Google Gemini de le réécrire…

Bien c’est pas de la science-fiction, hein, c’est ce que décrit un rapport du Google Threat Intelligence Group (GTIG) qui nous présente une nouvelle génération de malwares qui intègrent des LLM directement dans leur exécution.

Plus de génération statique du code, c’est le malware lui-même qui appelle une API LLM pendant qu’il tourne, demande des modifications, se réécrit, et repart faire sa besogne.

Les deux exemples les plus marquants s’appellent PROMPTFLUX et PROMPTSTEAL .

PROMPTFLUX, c’est un dropper en VBScript qui appelle l’API Gemini pour obfusquer son propre code. Il se réécrit dans la base de registre Windows pour persister au reboot, puis demande à Gemini de générer de nouvelles variantes d’obfuscation. Son module interne s’appelle “Thinking Robot” et il interroge Gemini régulièrement du genre “Comment contourner l’antivirus X ? Propose des variantes de mon code pour éviter la signature Y.”

Gemini lui répond, le malware applique le conseil, se modifie, et se relance.

Comme les antivirus détectent les malwares par signatures ou comportements connus, si le malware change toutes les heures, les signatures deviennent immédiatement obsolètes. L’antivirus a alors toujours un coup de retard. Et PROMPTFLUX n’a même pas besoin d’un serveur C2 pour télécharger de nouvelles variantes puisqu’il génère ses propres variantes localement en demandant à Gemini.

GTIG estime que PROMPTFLUX est encore en développement et les échantillons analysés ne montrent pas de capacité réelle à compromettre un réseau. Mais ça reste une preuve de concept active… En gros, quelqu’un, quelque part teste cette approche.

PROMPTSTEAL, lui par contre, est déjà opérationnel. GTIG l’attribue à APT28 (FROZENLAKE), un groupe lié au renseignement militaire russe (GRU). Le CERT-UA l’a documenté sous le nom LAMEHUG en juillet dernier et c’est la première observation d’un malware qui interroge un LLM en opération réelle.

PROMPTSTEAL de son côté est écrit en Python. Il utilise l’API Hugging Face pour accéder au modèle Qwen2.5-Coder-32B-Instruct . Le malware envoie des prompts encodés en Base64, genre “récupère les infos système” ou “trouve les documents sensibles” et le LLM génère des commandes Windows d’une ligne qui sont ensuite exécutées localement par le malware. Ensuite ce dernier collecte les données et les exfiltre tranquillement.

L’astuce donc, c’est que le malware ne contient plus de commandes en dur. Il les génère à la volée selon le contexte comme ça, si l’environnement change, il demande de nouvelles commandes adaptées. Plus de pattern fixe à détecter et chaque exécution est différente.

GTIG mentionne aussi d’autres exemples tels que FRUITSHELL, un reverse shell PowerShell public qui contient des prompts pour contourner les protections LLM ou encore PROMPTLOCK, un concept de ransomware en Go qui utilise un LLM pour générer des scripts Lua de chiffrement.

Il y a aussi QUIETVAULT, un voleur de tokens JavaScript qui cible GitHub et NPM, puis exfiltre les résultats via des repos publics.

Tous ces malwares partagent la même idée : intégrer un LLM dans la chaîne d’exécution. Génération, obfuscation, commandes dynamiques, recherche de secrets… Le LLM devient un composant actif du malware !

Le rapport décrit aussi comment les attaquants contournent les protections des LLM à base d’ingénierie sociale dans les prompts. L’attaquant se fait passer le plus souvent pour un étudiant en sécurité, un participant à un CTF, ou encore un chercheur parfaitement légitime. Le LLM, configuré pour aider, répond alors à toutes les demandes.

Dans un cas documenté par GTIG, une tentative a mal tourné pour les attaquants. On le sait car dans les logs de leurs échanges avec le LLM, GTIG a trouvé des domaines C2 et des clés de chiffrement en clair. Les attaquants avaient oublié de nettoyer leurs tests et c’est grâce à ça que GTIG a récupéré l’accès à leur infrastructure puis l’a neutralisée.

Le rapport liste aussi les groupes étatiques actifs comme UNC1069 (MASAN) , lié à la Corée du Nord, qui utilise les LLM pour générer des deepfakes et voler des cryptoactifs. Ou encore UNC4899 (PUKCHONG) , aussi nord-coréen, qui emploie les modèles pour développer des exploits et planifier des attaques sur les supply chains.

De son côté, APT41 , un groupe étatique chinois, s’en sert pour obfusquer du code. Et le groupe iranien APT42 , a même tenté de construire un agent SQL qui traduirait des requêtes en langage naturel vers des commandes d’extraction de données sensibles. GTIG les a bloqué en coupant les comptes qu’ils utilisaient.

Et sur le marché noire, ce genre d’outils et de services multi-fonctions ont le vent en poupe. Génération de campagne de phishing, création de deepfakes, génération automatique de malwares, abonnements avec accès API…etc.

Leur modèle commercial copie celui des services légitimes avec une version gratuite basique pour gouter et un abonnement payant pour les fonctions avancées, avec des communautés Discord pour le support. Ça permet d’abaisser la barrière d’entrée pour les attaquants les moins expérimentés.

Côté défense maintenant, les recommandations sont assez classiques. Pensez à surveiller l’activité anormale des clés API qui pourraient être volées. Détectez les appels inhabituels à des services LLM externes depuis les processus. Contrôlez l’intégrité des exécutables et protégez tout ce qui est “secrets” sur les hôtes.

N’oubliez pas non plus de ne jamais, ô grand jamais, exécuter aveuglément des commandes générées par un modèle IA (je vous l’ai assez répété).

Voilà, tous ces exemples actuels sont expérimentaux mais le signal est donné et il est plutôt limpide : l’IA est en train de rendre les malwares plus virulents en leur permettant de s’adapter !

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Cette année, avec Nano Banana, ChatGPT, Sora, Seedream et j’en passe, on est quand même passé de “Je cherche une image sur le net” à “Tiens, et si je demandais à Google (ou un autre) de créer l’image que je cherche…”. Comme ça, on ne perd plus de temps à en regarder plein pour trouver la meilleure, et surtout on ne se pose plus la question de est-ce que c’est une image sous copyright ? Ou une image mise en ligne sur un site Creative Commons dont la licence libre sera retirée dans quelques années par un cabinet d’avocat véreux spécialisé dans le copyright trolling… et qui viendra ensuite vous réclamer du pognon .

Et tout ce délire de génération d’images ne risque pas de s’arranger, notamment avec Nano Banana (c’est le petit nom de Gemini 2.5 Flash Image, le modèle de génération d’images de Google) que Google vient d’intégrer dans certains de ses services. En effet, très bientôt vous allez pouvoir modifier, remixer, transformer des images directement depuis la recherche Google (AI Mode), Lens, ou directement vos photos !

Vous prenez une photo avec Lens, ensuite, hop, vous ajoutez un petit prompt texte, et l’IA transformera l’image selon vos désirs. Vous pouvez aussi chercher un truc dans Google Search, puis modifier visuellement le résultat à la volée si ça vous amuse.

Vous allez par exemple chercher un canapé bleu marine sur Google Images, tomber sur la photo de vos rêves sauf que le canapé est rouge brique et hop, l’application le passera en bleu marine directement dans les résultats de recherche. Vous pouvez même mixer deux images pour créer quelque chose de nouveau…

C’est chouette techniquement mais philosophiquement, c’est un délire car la frontière entre le réel et le généré va devenir encore plus floue. On va très vite perdre la notion de ce qui existe vraiment car chaque image pourra être un remix à la demande et au final personne ne saura plus ce qui vient d’un vrai appareil photo ou d’un algo.

C’est une nouvelle réalité qui arrive, où le faux et le vrai se mélangent, faisant disparaitre nos repères.

Au niveau de Google Photos, c’est encore plus inquiétant car on va pouvoir fusionner des images perso, créer des collages, ajouter des éléments de certaines photos dans d’autres photos…etc. On va donc pouvoir se créer des souvenirs qui n’ont jamais existé. Votre gamin n’était pas là pour la photo de famille ? Hop, on le rajoute. Un coucher de soleil moyen-bof sur une photo de vacances ? Hop, on le rend épique.

Nos enfants vont donc grandir avec des albums photo mi-réels mi-générés par IA et au bout de quelques années, plus personne ne se souviendra de si c’était vrai ou pas.

Bref, comme je le disais, technologiquement, c’est impressionnant mais on se demande quand même où se trouve la limite entre retouche créative et falsification de notre mémoire ?

J’en sais quelque chose, la mémoire humaine est déjà très fragile. Elle se réécrit à chaque souvenir et même à chaque évocation d’un souvenir…. Alors si en plus on lui file des photos modifiées pour coller à une réalité qu’on fantasme, j’imagine qu’on va tous finir par croire à des événements qui n’ont jamais eu lieu, surtout si ce sont des modifications subtiles, crédibles.

Bref, ces nouveautés liées à Nano Banana sont déployées uniquement aux États-Unis et en Inde pour le moment, ce qui vous laisse un peu de temps pour réfléchir à tout ça et vous préparer à sauter ou pas dans ce délire de réécriture de vos propres souvenirs.

A vous de voir !

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Si vous aimez les IA génératives, je pense que vous n’êtes pas passé à côté de Nano Banana, le nouveau générateur d’images de Google. Ce truc est incroyable ! On peut vraiment faire des choses très réalistes et qui respectent le sujet initial… Plus besoin de Photoshop avec ce truc. Suffit d’avoir une idée et de lui donner.

Mais si on n’a pas d’idée, qu’est ce qu’on peut faire ? Hé bien un dev a codé une app Google Gemini qui permet de transformer votre photo en ce que vous voulez…

Soit en dessin, soit vous donner un look années 70 / 80 / 90, soit changer votre coupe de cheveux, soit même vous mettre dans situations cheloues voire faire de vous un gros tas de Mac&Cheese bien dégoutant.

Je vous laisse avec mes essais plus ou moins sympas :

Pour vous amuser, suffit donc d’aller ici , d’uploader votre photo ou d’activer votre webcam pour en prendre une bien fraiche et de choisir ce que vous voulez comme résultat.

Et le code est complètement ouvert, donc vous pouvez aussi le récupérer et le modifier pour ajouter par exemple de nouveaux prompts ou modifier les prompts existants.

Et si vous voulez encore d’idées ou tout simplement voir les possibilités de Nano Banana, rendez-vous ici, y’a des dizaines de prompts que vous n’avez plu qu’à copier coller !

Merci à Lorenper pour le partage !

J’sais pas si vous avez vu, mais Google a sorti en beta, encore un truc qui va mettre les experts UX/UI au chomdu ! Son petit nom c’est Stitch (rien à voir avec Lilo) et vous pouvez le découvrir sur stitch.withgoogle.com . En gros, Stitch c’est une boîte à outils expérimentale qui utilise de l’IA pour transformer vos idées de site ou d’appli mobiles en interfaces utilisateur fonctionnelles en un rien de temps.

Le principe c’est comme d’hab, vous entrez une description en langage naturel du style “Vazy crée-moi une app mobile dark theme avec une navbar, une carte de profil et un bouton d’action flottant, wesh”, et hop ! Stitch vous sort de son chapeau l’interface complète avec le code HTML/CSS qui va bien. C’est annoncé officiellement depuis mai sur le blog Google Developers depuis Google I/O 2025. Oui, je sais, j’suis pas pressé. J’ai un métier moi (non).

Et si vous n’êtes pas inspiré, mais que vous trouver l’app ou le site d’un concurrent sexy, vous pouvez également uploader une capture écran de son interface ou d’un gribouillis de votre cru, ou même un wireframe fait à l’arrache. Et Stitch analysera l’image et vous crachera une version propre et fonctionnelle.

Gemini 2.5 est bien sûr le maître d’œuvre et Stitch vous propose deux modes : Gemini 2.5 Flash pour la rapidité (350 générations par mois), ou Gemini 2.5 Pro pour des résultats plus sophistiqués (50 générations par mois). Notez que le mode Pro est particulièrement bon quand vous travaillez avec des inputs visuels complexes.

L’intégration avec Figma est aussi un vrai plus. Vous pouvez donc exporter directement votre design dans Figma tout en préservant les calques et les composants ce qui est pratique pour les designers qui veulent peaufiner le résultat ou pour les équipes qui bossent déjà avec cet outil. Par contre, moi j’y ai pas accès, donc je pense qu’il faut un abonnement pro pour profiter de cette option.

Pour les développeurs, le code généré est également plutôt propre et bien structuré. Moi j’ai testé en demandant une interface pour une potentielle application Korben sur iOS / Android (j’suis pas sûr qu’il y ait un vrai besoin cela dit) et il m’a pondu un truc assez classique mais très propre, basé sur Tailwind CSS.

Et évidemment, chez Google, ils vous diront que l’objectif n’est pas de remplacer Figma ou Adobe XD, mais plutôt de faciliter la phase initiale de prototypage qui peut être fastidieuse. Mais bon, à terme, je pense que ce sera la fin pour ce genre d’outils sauf s’ils embrassent eux aussi, l’IA générative.

L’outil propose évidemment un chat interactif pour affiner le design, des sélecteurs de thèmes, et la possibilité de modifier le résultat en temps réel. Vous pouvez aussi jongler entre les versions web et mobile de votre interface en un clic. Pour l’instant, c’est gratuit mais avec des limitations mensuelles. Il vous faut un compte Google et c’est disponible dans 212 pays, uniquement en anglais.

C’est donc parfait pour les débutants avec des idées d’apps, les développeurs qui veulent prototyper rapidement, et les designers qui cherchent à explorer des variantes rapidement avec une bonne UX/UI faite dans les règles de l’art.

Mais attention quand même… Pour ma part, j’ai testé le bouton de téléchargement pour récupérer un design et ça n’a pas fonctionné… preuve que c’est vraiment encore en beta !

Voilà, donc si vous voulez tester, rendez-vous sur stitch.withgoogle.com . Ça peut vous faire gagner du temps sur les phases de brainstorming et de prototypage rapide.

Merci à Rpc2dot0 pour la découverte !

Vous connaissez ce moment où quelqu’un arrive tranquillou en mode incognito sur un forum et balance un truc tellement impressionnant que tout le monde se demande qui c’est ? Et bien c’est exactement ce qui vient de se passer avec “nano banana”, un modèle d’édition d’images qui a débarqué de nulle part sur LMArena et qui s’est directement hissé en tête du classement provoquant une grosse hype dans la communauté IA, générant des tonnes de spéculations sur l’origine de ce mystérieux modèle aux capacités bluffantes.

Heureusement, Google lève enfin le voile et avoue que c’était eux depuis le début ! Nano banana, c’est en fait Gemini 2.5 Flash Image, la dernière création de Google DeepMind qui débarque dans l’app Gemini. Et ce n’est pas juste une mise à jour de plus, non… c’est une approche complètement différente de l’édition d’images par IA.

L’idée de base c’est de pouvoir modifier vos images avec de simples prompts textuels plutôt que de passer des heures sur Photoshop. Mais là où ça devient vraiment intéressant, c’est que contrairement aux autres systèmes génératifs qui changent aléatoirement des éléments à chaque modification, Gemini 2.5 Flash Image garde une cohérence PARFAITE ! Vous pouvez donc transformer votre pote en personnage de sitcom des années 90 ou en astronaute, et il ressemblera toujours à votre pote. Même après 10 modifications successives, les détails originaux restent préservés.

Et cette cohérence sur les images ouvre des possibilités assez folles. Par exemple, prenez deux photos séparées, disons une de votre chien et une de votre copine / copain, et demandez à Gemini de créer une nouvelle photo où elle / il fait un câlin au toutou. Le résultat ressemblera vraiment à eux deux. Ce ne sera pas une version générique recréées par l’IA comme on peut l’avoir avec ChatGPT.

Google a d’ailleurs intégré cette capacité de fusion multi-images directement dans son modèle, ce qui permet de créer des compositions complexes qui gardent l’authenticité des sources originales.

Au niveau technique, il s’agit donc d’un modèle facturé à 30 dollars pour 1 million de tokens , avec chaque image générée consommant environ 1290 tokens (soit environ 3,9 centimes par image). C’est disponible dès maintenant via l’API Gemini, Google AI Studio pour les développeurs et Vertex AI pour les entreprises. Et pour les utilisateurs lambda comme vous et moi, ça arrive direct dans l’app Gemini.

Bon, bien sûr, tout n’est pas encore parfait. Le modèle galère toujours avec les petits visages et le texte dans les images . Ainsi, si vous tentez de générer du texte précis ou des détails ultra-fins, vous risquez d’être déçu. Google travaille dessus, mais pour l’instant c’est une limitation à prendre en compte.

Pour la partie sécurité, Google n’a pas lésiné non plus puisque chaque image générée ou modifiée avec Gemini 2.5 Flash Image porte un marquage “IA” visible dans le coin + un filigrane numérique invisible SynthID qui reste détectable même après des modifications modérées. Je pense qu’on verra dans un autre article comment faire sauter tout ça… Mais pour le moment, ça permet de savoir qu’une image a été retouchée par l’IA et ça c’est cool !

Ce qui est vraiment sympa aussi, c’est que ce modèle ne remplace pas Gemini 2.0 Flash mais vient le compléter. La version 2.0 reste super rapide et économique pour de la génération basique, tandis que la 2.5 Flash Image (la fameuse nano banana) apporte cette précision et cette cohérence que demandaient les utilisateurs pour des projets plus créatifs et exigeants.

Certains s’amusent même à combiner les outils pour en faire des vidéos sympa. Ici par exemple (merci Lorenper), on a une vidéo de Ben Affleck réalisée avec Nano Banana + Kling Image To Video.

Votre navigateur ne supporte pas la lecture de vidéos HTML5. Voici un
<a href="/google-gemini-banane-nommee-nano-revolutionne/google-gemini-banane-nommee-nano-revolutionne-2.mp4">lien vers la vidéo</a>.

Voilà, donc si vous voulez tester, c’est dispo maintenant dans l’app Gemini ou sur AI Google Studio . Y’a aussi possibilité de l’avoir sur LMArena ou Yupp .

Préparez-vous à dire adieu à Photoshop pour pas mal de vos retouches !

Source

Petit bonus made in Lorenper. J’ai pris cher…

Et voilà, c’est toujours les mêmes qui font de la merde !! Google vient de jouer encore un de ses coups de maitre dont il a le secret puisque depuis lundi 7 juillet, Gemini (leur IA maison) peut maintenant fouiner dans vos apps Android tout comme WhatsApp, Messages et companie, même si vous aviez explicitement désactivé cette option auparavant. Oui, vous avez bien lu, Google a décidé de changer les règles du jeu sans vous demander votre avis.