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Les serveurs de Netatmo rencontrent de nouveau des problèmes. Les pannes s’accumulent depuis ce lundi après-midi comme le montre DownDetector. Le fabricant d’objets connectés, propriété de Legrand, a confirmé des difficultés sur sa page de statut. La source de l’incident a été identifiée et corrigée, les systèmes reviennent désormais progressivement à la normale… à l’exception des stations météo et du streaming vidéo des caméras.

Toutes les applications mobiles de Netatmo, à l’exception de celles pour Vaillant eRelax et Migo, sont dans les choux. Les webapps aussi ont toujours des soucis de connexion avec les serveurs. Les assistants vocaux (Google Home et Alexa), les passerelles avec des services cloud tiers et les appareils en eux-mêmes restent fonctionnels, c’est à dire qu’ils enregistrent toujours des données.

Malheureusement, il s’agit de la seconde alerte en quelques jours pour Netatmo : le 30 octobre dernier, l’entreprise annonçait déjà rencontrer des difficultés sur ses serveurs affectant le contrôle à distance des applications. Les produits pouvaient cependant continuer à fonctionner normalement en local. Cette panne a été réparée depuis, mais tout cela tombe mal en cette période où le chauffage commence à redémarrer un peu partout.

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Le post NetBird : un VPN mesh open source et auto-hébergé pour accéder à son réseau à distance a été publié sur IT-Connect.

Faster than light

Marvell vient d’annoncer la signature d’un accord portant sur l’acquisition de son rival Lumentum, spécialiste des liaisons optiques et photoniques, pour un montant record de 115 milliards de dollars. La transaction, réalisée par échange d’actions, doit donner naissance à un futur poids lourd de l’interconnexion et du réseau pour les datacenters et la course aux infrastructures IA.

En dépit de l’inquiétude des marchés quant aux perspectives de croissance des grands noms de la tech, Marvell parie que les investissements dans les infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle ne vont pas ralentir de sitôt, et se prépare à miser gros. Le groupe vient en effet d’annoncer la signature d’un accord d’achat portant sur son compatriote et rival Lumentum, spécialiste des liaisons optiques et photoniques, pour un montant record de 115 milliards de dollars.

Alliance des semiconducteurs et de l’optique

La transaction, soumise aux habituelles autorisations réglementaires, devrait se faire par échange d’actions, à hauteur de 4 500 titres Marvell pour chaque action Lumentum. À l’issue du processus, espérée pour début 2028, les actionnaires actuels de Marvell détiendraient environ 67 % du nouvel ensemble, les 33 % restants allant aux actionnaires de Lumentum.

Matt Murphy, CEO de Marvell, restera aux manettes du groupe consolidé. Dans un communiqué, il justifie cette transaction par l’opportunité unique que consiste la bascule du monde des datacenters vers la connectivité optique, par opposition aux technologies traditionnelles basées sur le cuivre :

« Les entreprises pionnières qui contribueront à définir cette transition établiront la norme pour les décennies à venir. En réunissant deux leaders aux technologies hautement complémentaires, aux talents exceptionnels et aux capacités de production spécialisées, nous entendons contribuer à façonner la prochaine ère de la connectivité de l’IA et à créer une valeur exceptionnelle pour nos actionnaires ».

Les deux entreprises présentent leur portefeuille de solutions comme particulièrement complémentaires. Marvell est historiquement actif dans le monde des contrôleurs réseau (avec ou sans fil) et du stockage, avec une compétence centrée sur les semiconducteurs et la capacité à fournir des puces personnalisées ou semi-personnalisées aux acteurs de l’IA. Marvell est par exemple l’un des partenaires technologiques d’Amazon dans le développement des puces Trainium, qui occupent une place grandissante dans la stratégie commerciale d’AWS. Le groupe avait déjà racheté Celestial AI, une startup spécialisée dans la photonique, début 2026, pour 3,25 milliards de dollars.

Lumentum revendique pour sa part une expertise particulière autour des technologies optiques et photoniques appliquées à l’univers informatique, qu’il s’agisse d’interconnexions très haut débit à l’échelle d’un rack, ou de liaisons longue distance. L’entreprise, qui a fait état lundi d’un chiffre d’affaires de 1,26 milliard de dollars sur le premier trimestre de son exercice fiscal 2027 clos au 26 septembre dernier, attribue par exemple sa croissance récente au succès de ses commutateurs optiques, et de ses solutions associant semiconducteurs et composants optiques, notamment à destination des acteurs du cloud et de l’IA.

Un calendrier peu opportun ?

Les deux entreprises estiment que leurs activités leur permettent désormais d’adresser un marché mondial de l’ordre de 550 milliards de dollars.

En bourse, la nouvelle a toutefois été accueillie froidement lundi : à l’ouverture de Wall Street, le cours de l’action Marvell a ainsi perdu 7,5 %, tandis que celui de Lumentum accusait un recul de près de 13 %. Les deux groupes ont peut-être mal choisi leur calendrier : leur annonce intervient en effet quelques jours après que Intel, Amazon et Google ont inquiété les marchés en révisant à la baisse leurs prévisions de chiffre d’affaires pour la période en cours, entretenant les craintes relatives à une spéculation excessive autour des perspectives de croissance des géants de l’IA.

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Alors que le ministre de la justice Gérald Darmanin a annoncé que la reconnaissance faciale serait utilisée pour identifier les participant·es au mouvement social en cours, nous republions la dernière partie de notre brochure « Reconnaissance faciale et contrôle d’identité : que peut faire la police ? » sortie en mars 2026. Ce texte revient sur les arguments historiques et politiques qui ne laissent pas d’autre choix que d’interdire cette technologie. Retrouvez la brochure en intégralité ici.

Nous ne voulons pas d’amélioration du cadre légal de la reconnaissance faciale ni de la manière dont elle est conçue. Nous nous opposons à son développement technique et commercial et nous exigeons son interdiction pure et simple car cette technologie ne peut, selon nous, que faire des ravages et nuire à nos liens et à nos existences.

A. La reconnaissance faciale s’inscrit dans l’histoire française du contrôle des corps

La reconnaissance faciale s’inscrit dans la longue histoire des technologies déployées par l’État pour contrôler sa population. Elle fait partie des techniques dites biométriques qui visent à mesurer et quantifier les corps, souvent sous couvert de scientificité, pour en réalité en faire des objets, les assujettir, les dominer. Ces techniques ont toujours occupé une place particulière dans la construction de la bureaucratie policière et judiciaire française et on les retrouve encore aujourd’hui dans le fonctionnement de l’État. En faisant de notre visage un identifiant numérique indélébile, la reconnaissance faciale s’ajoute ainsi aux différents systèmes de contrôle et disciplinarisation des corps.

Le système esclavagiste construit autour de la traite transatlantique reposait ainsi sur des techniques d’identification et de marquage des corps des Africain·es afin de leur assigner une valeur et les circonscrire à une dimension de propriété privée dont il et elles ne pouvaient échapper¹Voir EDRi, The colonial biometric legacy at heart of new EU asylum system, 17 avril 2024 disponible ici et Simone Browne, Dark matters : on the Surveillance of Blackness, Octobre 2015 . Par ailleurs, un racisme scientifique va se développer en Europe et en Amérique du Nord avec le but de démontrer scientifiquement l’existence d’une hiérarchie raciale et sexuelle entre les êtres humains. Dans un contexte d’expansion des empires coloniaux européens au 19e siècle, des scientifiques à travers l’Europe cherchent à légitimer l’ordre politique établi en le faisant passer pour naturel, par l’étude et la mesure des crânes (phrénologie) ou des traits du visage (physiognomie), par exemple.

Cette vision selon laquelle on pourrait « lire » et classifier les corps va soutenir le développement de ce que l’on appelle l’anthropométrie. Cette technique vise à identifier les personnes via certaines parties de leur corps (par exemple, les empreintes digitales). En 1883, Alphonse Bertillon, agent de la préfecture de police de Paris, propose un système anthropométrique censé permettre l’identification à des fins judiciaires ou policières de toute personne ayant déjà été fichée selon sa méthode. Celle-ci consiste à décrire précisément les attributs physiques et corporels spécifiques d’une personne au travers de fiches de signalement, où sont détaillés méticuleusement le visage – front, profil, oreilles, nez, bouche, menton – les cicatrices, grains de beauté, tatouages ou encore la colorimétrie de l’iris.

Pour cela, le « bertillonage » implique de mesurer précisément, à l’aide d’instruments, le corps des prévenu·es pour l’inscrire sur une fiche. Ce modèle sera repris ensuite mondialement²Ilsen About, Les fondations d’un système national d’identification policière en France (1893-1914), 2004.

Ce moment coïncide avec l’apparition de la photographie qui, couplée à ce système, s’avère être un outil efficace d’identification. Les techniques de quantification des corps vont alors servir à contrôler plus largement des groupes que l’État veut garder sous sa domination comme les anarchistes ou les personnes « indigènes » qui devront fournir leur photographie auprès des administrations coloniales au début du XXe siècle³Ilsen About, Identités indigènes et police coloniale. L’introduction de l’anthropométrie judiciaire en Algérie, 1890-1910 disponible ici tandis que les « nomades », c’est-à-dire les personnes n’ayant pas de résidence fixe, se verront imposer à partir de 1912 un carnet anthropométrique. Ensuite, avec l’apparition du contrôle aux frontières, les étranger·es auront l’obligation de posséder une carte de séjour. Cet encartement sera généralisé à tous·tes les citoyen·nes par le gouvernement de Vichy avec la création de la carte d’identité⁴Gerard Noiriel, «L’identification des personnes» dans Du papier à la biométrie : identifier les individus, 2006.

Ainsi se construit le système d’identification qui demeure aujourd’hui. D’un coté, tout le monde doit avoir des papiers qui lient son visage et son corps à son identité administrative. De l’autre, l’État crée des fichiers centralisés, d’abord judiciaire puis d’état civil, afin d’être en mesure de vérifier en permanence la réalité de ces identités.

La reconnaissance faciale est une étape supplémentaire de ce mécanisme. Le visage, obligatoirement découvert, devient l’interface entre l’intériorité de la personne et le monde extérieur⁵Assia Wirth, La surveillance composite des images photographiques à l’origine des technologies d’analyse faciale, 2024, disponible ici . Il doit pouvoir faire l’objet d’une lecture automatisée à notre insu et de façon invisible, comme un « code-barre » lié à un être vivant, pour que notre identité soit mise à nue. Ce marqueur permanent empêche alors tout anonymat, notion de plus en plus restreinte par l’État, et exclut tout échappatoire. Il instaure une forme de contrôle d’identité permanent. Les quelques applications non-sécuritaires anecdotiques⁶Il existe des utilisations de la reconnaissance faciale présentées comme des méthodes « d’authentification », c’est-à-dire des usages où la personne se soumet d’elle-même à la technologie. C’est le cas du déverrouillage de téléphone, du passage de portiques dans les aéroports ou des méthodes pour prouver son identité en ligne. Aucune de ces méthodes n’est nécessaire, elles constituent un pied dans la porte permettant d’habituer la population à se scanner elle-même le visage, rendant acceptable voire récréatif l’usage de la reconnaissance faciale. de la reconnaissance faciale ne servent qu’à la rendre acceptable tout en nous habituant à considérer nous-même notre visage comme un matricule que l’on se retrouve à scanner de notre plein gré.

Aussi, les techniques de reconnaissance faciale fonctionnent via des systèmes de classification et de schématisation du visage qui reposent sur des catégories raciales et de genre. Ainsi, elles reproduisent et exacerbent les mécanismes de racisme, d’inégalité et de violence systémique de l’État⁷Voir Luke Stark, Facial recognition is the plutonium of AI, avril 2019, XRDS disponible ici, rendant certains visages plus à même d’être distingués que d’autres⁸Voir le projet Gender Shades.

Comme toutes les technologies, la reconnaissance faciale n’est ni « bonne », ni « mauvaise » et encore moins « neutre ». Elle existe dans un contexte de rapport de force ou elle est « bonne » pour les intérêts de la classe dirigeante et des entreprises qui la fabriquent et « mauvaise » pour les autres, surtout pour les personnes déjà victimes d’oppressions.

Il est alors stratégique de s’y opposer frontalement sans se laisser bercer par la croyance qu’il y aurait un chemin à tracer pour imaginer une « reconnaissance faciale éthique ». Les effets sociaux de cette technologie sont tellement dévastateurs qu’il convient non pas d’en interdire ou d’en autoriser certains usages, mais de comprendre qu’elle reste avant tout un outil militaire, conçu pour contrôler les populations, pour surveiller et réprimer. Certaines technologies sont si dangereuses qu’elles sont régulées ou interdites (comme le clonage ou l’exploitation du plutonium). Il faut en faire de même avec la reconnaissance faciale.

B. La reconnaissance faciale est façonnée par la convergence entre intérêts économiques et sécuritaires

On nous présente souvent les « innovations technologiques » comme étant uniquement le fruit d’un progrès technique, décorrélé du reste de la société. En réalité, lorsqu’une technologie émerge, elle est le résultat de volontés politiques et économiques de groupes en position de pouvoir et qui influencent la forme même de cette technologie. La reconnaissance faciale est en cela un exemple typique : voulue par les États et développée par le complexe militaro-industriel, cela fait plus de vingt ans qu’elle se prépare pour identifier les populations.

Comme pour toute technique reposant sur de « l’intelligence artificielle », la reconnaissance faciale est rendue possible par une accumulation d’énormément de données en amont, en l’occurrence des photographies de visages. Cette collecte a été sciemment organisée par l’industrie pendant des années et a été grandement facilitée par la multiplication des sources d’images, qu’il s’agisse des réseaux sociaux ou de la surveillance de l’espace public. Cet accaparement de nos visages s’est le plus souvent fait dans l’opacité et sans le consentement des personnes, pour constituer des bases de données de millions de photos venues d’Instagram, Flickr, Youtube⁹Voir Adam Harvey, Today’s Selfie Is Tomorrow’s Biometric Profile, 2022 disponible ici et Kashmir Hill, Your Face Belongs to Us, Random House, Aout 2024…

Les entreprises se sont également chargées dans un deuxième temps de faire « annoter » ces photographies, de sorte à faire apparaître sur les visages les informations nécessaires à l’analyse automatisée par un algorithme. Ce travail qui consiste à dessiner, photo par photo, des points et des traits sur les visages (sur le nez, les yeux, la bouche.., voir le préambule). est en général sous-traité à des travailleur·euses – le plus souvent exploité·es – de pays du Sud global, tel que Madagascar. Les algorithmes sont ensuite conçus et entraînés par des ingénieurs pour être intégrés dans un logiciel destiné à la vente. Nos visages sont ainsi mis en données pour que les entreprises se fassent de l’argent dessus, améliorent leurs algorithmes et les vendent sur le marché international.

La reconnaissance faciale existe donc aujourd’hui principalement parce que des entreprises ont répondu aux demandes de surveillance des États, voyant dans le contrôle des populations des intérêts économiques importants. Ce marché échappe cependant aux seules mains des gouvernements puisque des entreprises comme Clearview et PimEyes proposent aujourd’hui des outils de reconnaissance faciale accessibles au grand public, en pillant et en utilisant également les photos que nous avons laissées sur Internet. Condamnées dans de nombreux pays, ces entreprises n’ont que faire de la loi et des personnes victimes de leurs outils de contrôle qui sont rendus librement accessibles par tous·tes et au détriment de tous·tes.

Le complexe militaro-industriel français s’est taillé une place très importante dans cet écosystème. La multinationale française Idemia s’est longtemps targuée d’être numéro 1 sur le créneau des logiciels de reconnaissance faciale. Cette entreprise affine ses outils au sein des aéroports français (avec les dispositifs PARAFE), brésiliens, états-uniens, norvégiens et partout dans l’UE avec le système Entry/ Exit, pour ensuite les vendre à des polices et des États du monde entier, notamment à la police australienne, à l’Arabie Saoudite, mais également à Interpol et ses 196 pays membres.

À ses cotés, Thalès se positionne également comme un acteur clé de la reconnaissante faciale depuis le rachat de Gemalto en 2019. La méga-entreprise militaire française équipe notamment les polices suisse ou slovaque ainsi que les aéroports indiens. On trouve également Ipsotek (filiale d’Eviden, anciennement Atos) qui se place discrètement dans le marché. Sans oublier les nombreuses entreprises et start-ups telles que XXII, Orasio, Videtics ou Wintics qui, si elles ne font pas de la reconnaissance faciale à proprement parler, développent des algorithmes similaires pour analyser le reste de notre corps, vêtements, comportements, ou d’analyse faciale d’émotions, et s’intègrent dans la même catégorie des technologies biométriques. Ces entreprises ont pu prospérer grâce à des commandes venues de la police et de l’armée française tout en étant bénéficiaires d’investissements publics, notamment via la Banque Publique d’investissement (Bpifrance).

La reconnaissance faciale est donc devenue une offre commerciale au sein d’un marché mondial à double usage. Cette technologie peut en effet être à la fois utilisée pour des applications « grand public » et à des fins répressives. Tel est le cas du logiciel de Clearview qui propose des services récréatifs tout en étant utilisée par de nombreuses polices dans le monde.

Cela ne doit pas faire oublier que ces algorithmes sont principalement conçus et développés par et pour des armées. La Chine utilise des logiciels d’identification dans sa politique génocidaire contre les Ouïghours quand l’armée israélienne déploie des systèmes de reconnaissance faciale aux checkpoints à Gaza et en Cisjordanie. L’usage systématique de la reconnaissance faciale renforce la surveillance et le contrôle généralisés de la population palestinienne et constitue un pilier technologique de la politique génocidaire des autorités israéliennes.

C. La reconnaissance faciale est un instrument de la violence d’État

Si la reconnaissance faciale est présentée aujourd’hui comme utile ou légitime, c’est aussi la conséquence des nombreuses politiques répressives qui l’ont précédée.

Les années 2000 ont été un accélérateur de politiques sécuritaires. Les attentats du 11 septembre 2001 ont ouvert les vannes des lois de surveillance dans les pays occidentaux au nom de « la guerre contre la terreur ». Les cadres juridiques d’exception déployés au nom de la lutte anti-terroriste se sont multipliés, renversant la logique de la répression : on ne cherchait plus à retrouver des personnes qui avaient commis des infractions mais à anticiper leurs actions, à deviner leurs intentions. Pour cela, tous les moyens étaient permis, parmi lesquels la multiplication des outils de surveillance et de contrôle. De plus, la numérisation des modes de communication offrait alors un nouveau et large spectre d’informations à exploiter.

En parallèle, la répression policière du quotidien – qui cible depuis toujours un certain nombre de groupes et de minorités – s’est accentuée dans les années Sarkozy. Au nom d’un populisme pénal, la question de « l’insécurité » est devenue le moteur de nombreuses évolutions législatives, exploitant davantage un sentiment de peur que la connaissance d’une réalité matérielle des mécanismes de la criminalité. Le résultat est net : davantage d’amendes liées à l’apparition de nouveaux délits (« groupements » par exemple), davantage de caméras, davantage de fichiers. Et les populations ciblées sont toujours les mêmes : les habitant·es des quartiers populaires, les étranger·es, les précaires, les personnes vivant et travaillant dans la rue, les personnes racisées, les musulman·es…

Ce qu’on appelait le « tournant » sécuritaire est devenu une situation irréversible dans les années 2010 avec à la fois l’état d’urgence de 2015 et la généralisation de nouvelles technologies policières. D’une part, l’administration, tels que le Ministère de l’intérieur ou les préfets, se sont vus dotés de nombreux pouvoirs répressifs (perquisition et assignation à résidence) pour imiter les juges sans en être un. D’autre part, le nombre de fichiers a explosé, la nature des outils de surveillance et des caméras s’est transformée (drones, caméras piétons, vidéosurveillance algorithmique…) et les pouvoirs coercitifs ont été étendus à de nouvelles sphères avec l’expansion de la sécurité privée.

Le même objectif est affiché à chaque nouvelle loi : anticiper et empêcher les actes avant qu’ils aient lieu. Au nom de cette croyance de la « prévention » – qui est en réalité une répression -, on veut pouvoir trouver de potentiels suspects avant même un passage à l’acte. La reconnaissance faciale remplit parfaitement ce cahier des charges puisqu’elle permet de contrôler et identifier à tout moment une personne et de connaître immédiatement son histoire et son passé à son insu ou même contre sa volonté. Elle donne un pouvoir d’omniscience à la police qui saura si cette personne doit être mise dans la catégorie des personnes à suspecter ou non.

La reconnaissance faciale permet également de traquer les personnes. Notre visage est unique et la loi réprime pénalement toute dissimulation. D’une part, le maillage des caméras de surveillance est aujourd’hui si important dans la plupart des villes qu’il est difficile de ne pas laisser de trace de nos passages. D’autre part, les policiers sont équipés de dispositifs qu’ils peuvent mettre dans leurs poches et sortir à tout instant. Il est difficile d’échapper à cette surveillance totale et il serait illusoire de penser que la reconnaissance faciale n’est un danger que pour celles et ceux qui ont commis quelque chose de grave.

Si aujourd’hui vous n’êtes pas concerné·es par la répression (qui s’abat principalement sur les musulman·es, les militant·es ou les étranger·es), rien ne dit que vous en serez préservé·es demain. Il ne faut jamais oublier que c’est l’État qui détermine les groupes à persécuter en fonction de ses intérêts et que ceux-ci évoluent dans le temps, l’espace en fonction des visions politiques de ceux qui nous gouvernent. Les technologies de surveillance, elles, sont prêtes à l’emploi dès aujourd’hui et les volontés de les perfectionner, d’élargir leur usage, de les financer et de les promouvoir sont très actives.

Rappelons-nous que le système de fichage inspiré de Bertillon était une technique bien rodée quand le régime de Vichy s’est installé. Les collaborationnistes ont ainsi pu immédiatement utiliser ces techniques pour identifier, classer, repérer là où habitaient les Juif·ves pour organiser les rafles et réprimer les communistes et les résistantes. Ils n’ont rien eu à inventer. De la même manière, la traque des personnes étrangères actuellement opérée par les agents de la ICE aux États-Unis repose sur le harcèlement par des contrôles d’identités au cours desquels la reconnaissance faciale est utilisée pour empêcher de dissimuler son identité. Trump n’a pas eu à développer de logiciels, ils étaient déjà prêts.

Si les exemples ci-dessus peuvent sembler éloignés géographiquement ou historiquement, ils amènent à une conclusion politique pourtant toujours d’actualité : chaque technologie de surveillance n’a pas d’autre but que de réprimer et sera utilisée comme telle par les gouvernements. Maintenant que cet arsenal de surveillance existe, il n’attend que d’être déployé par les extrême droites du monde entier. Il suffirait de donner des instructions pour le mettre au service de leurs idéologies racistes, xénophobes, homophobes ou discriminatoires de toutes sortes, en vue de bannir une population ou la moindre opposition politique.

La reconnaissance faciale est donc l’incarnation même des technologies de contrôle et de surveillance. Elle impose l’idée que l’État serait en droit de tout savoir sur nous et pourrait lire sur notre visage des informations sur notre passé, nos convictions, nos faiblesses.

Cette perspective nous est inacceptable. C’est pourquoi nous nous opposons totalement à cette technologie. Nous devons préserver notre droit à l’anonymat et notre capacité à agir et à aller et venir librement. Nous ne voulons pas d’un outil de contrôle qui permet à un État et à sa police de harceler, discriminer et opprimer une partie de la population.

Interdisons la reconnaissance faciale.

Pour nous aider dans ce combat, n’hésitez pas à nous faire un don.

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Mais une goutte d'eau dans l'océan de conférences douteuses publiées

Il y a six mois, des chercheuses et chercheurs signalaient avoir détecté plus de 1 800 actes de conférences scientifiques bidons dont les signatures avaient été achetées. L’un des principaux éditeurs, l’IEEE, vient d’annoncer la rétractation de plus de 1400 d’entre eux.

Fin avril, Next vous racontait l’histoire de chercheurs peu scrupuleux qui payaient des tiers pour publier des actes de conférences sans aucun sens dans des revues d’éditeurs parfois reconnus. Une bonne partie de ces articles viennent d’être rétractés par le principal éditeur en cause : l’Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Cette association d’ingénieurs joue un rôle important dans l’élaboration de normes et publie chaque année plus de 200 autres revues scientifiques et actes de conférence. Les chercheuses et chercheurs qui ont fait le signalement il y a six mois se disent cependant contrariés par la manière dont l’association présente les choses.

Celle-ci a publié un communiqué la semaine dernière annonçant la rétractation d’ « environ 1 400 articles issus de la bibliothèque numérique IEEE Xplore, à l’issue d’une analyse approfondie ». « Les articles enfreignaient les principes de publication de l’IEEE, qui garantissent les normes les plus élevées en matière de qualité, de fiabilité et d’exactitude des publications scientifiques », ajoute l’éditeur qui affirme avoir mené une enquête après l’identification d’« irrégularités» par « une étude externe » dont il ne donne pas de détails.

1 417 rétractés en un jour, 1 622 rétractés en tout sur les 2 062 signalés

Selon le décompte de Miryam Naddaf, journaliste de la revue scientifique Nature, c’est plus précisément 1 417 actes de conférences qui ont été rétractés par l’IEEE le 23 octobre dernier. Et ceux-ci avaient tous été identifiés dans un article mis en ligne par les chercheuses et chercheurs Anna Abalkina, Marie Kunešová, Yagmur Ozturk et Solal Pirelli en avril dernier et que Next vous avait relayé. Leur article expliquait que certains chercheurs achetaient via des pubs sur Telegram ou LinkedIn la possibilité de signer ces actes de conférences, ce qui faisait augmenter leurs statistiques de publication.

• Plus de 1 800 faux détectés : des chercheurs achètent des signatures pour gonfler leurs stats

De 1 800 faux actes détectés à l’époque, ces chercheuses et chercheurs en ont dénombré plus de 4 000 depuis, dont 2 062 rien que dans les actes publiés par l’IEEE. « Ces articles problématiques ont été co-signés par plus de 7 500 chercheurs issus de plus de 4 000 institutions réparties dans 56 pays », soulignent-ils dans la version de leur article mis à jour le 11 aout dernier.

Et si l’IEEE en a rétracté 1 417 le 23 octobre, en tout, l’éditeur a rétracté 1 622 des 2 062 signalés par Anna Abalkina et ses collègues, selon Nature qui a vérifié avec l’outil Problematic Paper Screener du chercheur toulousain Guillaume Cabanac, dont on vous parlait en 2022.

• Plus de 400 articles scientifiques sur les smart cities et l’ingénierie des systèmes rétractés

« Une goutte d’eau dans l’océan des conférences douteuses »

Pour Solal Pirelli, l’un des auteurs du signalement, « c’est un bon début, mais ce n’est qu’une goutte d’eau dans l’océan des conférences douteuses qu’ils publient chaque année », explique-t-il sur Bluesky. Il ajoute : « Ils doivent rétracter l’intégralité des actes dont le processus d’évaluation par les pairs a manifestement échoué, car les articles qui en résultent ne peuvent pas être qualifiés d’« évalués par les pairs ».

« Même si je me réjouis que l’IEEE ait commencé à retirer les articles que nous avions signalés, je suis un peu contrariée par leur communiqué officiel », affirme quant à elle Marie Kunešová, une autre chercheuse qui a participé au signalement. Elle se moque de la façon dont l’éditeur présente comment il a procédé pour filtrer les articles à rétracter :

« « Un éditeur de premier plan s’appuie sur une technologie de filtrage innovante et l’avis d’experts » ? C’est drôle, cette technologie ressemble beaucoup à : « si le titre correspond exactement à l’annonce, retirer ; sinon, ne pas retirer » ».

Du code « jetable »

Gregory Kurtzer, créateur de CentOS et Rocky Linux, a créé un noyau compatible Linux, nommé Ginux. Loin d’être une proposition concrète, le projet était surtout une expérience : était-il possible de proposer un noyau compatible principalement développé par IA ?

L’expérience fait parler d’elle depuis plusieurs jours. Gregory Kurtzer est loin d’être un inconnu, il est connu pour avoir créé CentOS, une distribution Linux 100 % compatible avec Red Hat Enterprise Linux (RHEL), dont elle est une reconstruction. Apparue en 2003, CentOS attire l’attention, jusqu’à ce que Red Hat commence à sponsoriser la distribution en 2014. Dans les années suivantes, Red Hat embauche progressivement les développeurs travaillant sur CentOS, jusqu’à récupérer la gestion du projet.

Décembre 2020, patatras : Red Hat met fin à CentOS et pousse Stream, sa variante conçue pour intégrer les nouveautés. Le positionnement est alors clair : Fedora pour son aspect laboratoire, CentOS Stream pour intégrer les nouveautés en vue d’une utilisation professionnelle, RHEL pour l’offre commerciale. Gregory Kurtzer, frustré par le nouveau positionnement de Red Hat, crée alors Rocky Linux, à nouveau une reconstruction de RHEL, avec la même compatibilité complète.

• Red Hat met fin à CentOS et pousse Stream, colère au sein de la communauté

Alors quand le développeur annonce avoir créé un noyau compatible Linux, développé avec l’IA, le sujet attire l’attention. Mais pas toujours pour les « bonnes » raisons.

Un noyau compatible, pas un fork

Le projet Ginux est surtout une expérience. Il la présente sur X le 27 octobre comme « un nouveau noyau de système d’exploitation compatible avec Linux qui démarre Rocky Linux 10 avec systemd, le tout en utilisant l’ingénierie agentique dirigée par l’humain (HDAE) ».

Le noyau est conçu pour l’architecture x86-64 et est indépendant. Il ne s’agit pas d’un fork du noyau actuel. Le code utilisé est principalement écrit en Rust. Ginux propose sa propre gestion mémoire, son processus de démarrage, son ordonnanceur, son modèle de processus, ses systèmes de fichiers, son réseau, ses périphériques et sa couche de compatibilité Linux.

Sa particularité est d’implémenter l’interface binaire (ABI) de Linux afin de faire tourner les exécutables Linux existants, sans modification. Gregory Kurtzer indique que cette compatibilité est partielle : sur 375 appels système recondensés dans l’ABI Linux 6.12 en x86-64, 82 sont entièrement implémentés, 245 le sont partiellement et 48 sont refusés volontairement.

Dans l’architecture choisie par le développeur, les charges de travail sont réparties dans des environnements nommés « domaines ». Chacun dispose de ses processus, espaces d’adressage, systèmes de fichiers, points de montage, privilèges et cycle de vie. Il présente ces frontières comme plus marquées que les espaces de noms Linux et les conteneurs OCI (Open Container Initiative).

Des limites assumées

Gregory Kurtzer affirme que son projet a pris 11 jours. Il tâche de rester « humble » dans l’annonce en précisant plusieurs points. D’abord, le nom Ginux fait référence aussi bien à Greg qu’à GPT. Dans le README du projet sur GitHub, l’auteur plaisante : pour s’assurer que son égo reste contenu, le G est officiellement une référence à GPT, puisque le projet a été entièrement réalisé avec GPT-5.6 Sol.

En outre, Ginux ne fonctionne pour l’instant qu’au sein d’une machine virtuelle QEMU. Il n’y a donc ni profil matériel physique, ni support des GPU et disques NVMe, ni audit de sécurité indépendant. Le code est publié sous licence Apache 2.0 comme prototype de recherche.

Le développement cible principalement QEMU/KVM avec une configuration x86-64 Q35, et le dépôt documente aussi une exécution en émulation QEMU sur Apple Silicon. Kurtzer reconnaît que la couverture ABI est incomplète et le matériel peu pris en charge. Réseau, systèmes de fichiers, application des limites de ressources et sécurité demandent encore un travail décrit comme « considérable ».

Dans la méthode HDAE évoquée, c’est lui-même qui a fixé l’architecture, les contraintes, les jalons et les critères d’acceptation. L’agent, lui, menait la boucle d’implémentation : il était chargé d’écrire, démarrer, tester, diagnostiquer, corriger, recommencer face à des vérifications exécutables. C’est l’ensemble de ces actions qui ont alimenté une tâche unique confiée à GPT-5.6 Sol, produisant finalement 139 000 lignes de code et de tests, réparties sur un millier de validations Git environ.

Une expérience, pas un concurrent

En quelques jours, le projet a généré une attention croissante. Face à un nombre croissant de questions sur la possibilité que Ginux puisse concurrencer le noyau Linux, Gregory Kurtzer est intervenu le 29 octobre pour expliquer que « les gens passent à côté du but de Ginux » et que ce dernier n’a pas été conçu pour rivaliser avec Linux : « Ce serait idiot ! ».

Il considère le code produit comme jetable, car Ginux en tant que tel n’était pas le but de l’expérience. Il s’agissait bien du processus de création, c’est-à-dire confier à un agent un travail de longue haleine, guidé par une infrastructure, pour répondre à la question : « L’IA, dirigée par un ingénieur expérimenté, pouvait-elle construire et valider un système logiciel extraordinairement complexe ? ».

Il répète d’ailleurs que l’article de recherche documente la méthodologie, les résultats et les limitations, pas le noyau comme possibilité alternative. Il estime que les questions posées sur la méthode sont plus intéressantes que le résultat. Par exemple : « Combien de temps faut-il pour reproduire un problème, identifier la cause racine, implémenter une correction et valider le résultat ? Quelle intervention humaine est réellement requise ? ».

« Parce que la vraie question n’a jamais été de savoir si l’IA pouvait remplacer Linux. Même si elle peut remplacer certains aspects de sa fonction, elle ne peut pas reproduire la communauté, les normes, la collaboration, l’alignement ou la stabilité », affirme-t-il. Dans une autre publication le 30 octobre, il détaille d’ailleurs comment il a collecté les retours pour déclencher de nouveaux travaux, pour continuer à tester sa méthode.

Ginux est donc davantage une démonstration de faisabilité qu’un produit. Rien n’empêche bien sûr la communauté de s’emparer du projet et de le poursuivre. Rien ne permet d’affirmer que ce noyau alternatif, s’il était développé plus avant, offrirait des avantages concrets et mesurables par rapport au noyau Linux.

Si l’expérience a fait parler, c’est aussi parce que la question de l’IA agite largement le domaine du logiciel libre. La récente enquête publiée par Linux Foundation a montré en partie l’ampleur de ce questionnement, avec des développeurs et mainteneurs de projets dans une position ambivalente, entre abaissement du ticket d’entrée et besoins accrus de vérifier toute la production de code. Dans cette optique, l’expérience de Kurtzer donne un aperçu de ce qu’une IA, employée par un développeur expérimenté, peut accomplir quand elle est strictement encadrée.

• IA : la Linux Foundation constate l’épuisement croissant des contributeurs

Samedi, pendant que vous étiez tous en manif, Andrej Karpathy a demandé à Claude de lui fabriquer un YouTube à partir de toutes les merveilleuses vidéos que les gens se recommandent sur HackerNews et ça a donné naissance à HackerTube . Déjà rien que ça c'est top !

Mais moi ce qui m'a encore plus c'est que le lendemain Roansh a fait pareil avec les bouquins en laissant Claude coder HackerBooks .

Et voilà comment on se retrouve avec une bibliothèque de 15 766 livres tirés de 281 363 mentions HN publiées depuis 2007. Et un livre n'y figure que s'il a été cité par au moins 2 personnes différentes. Ensuite chaque fiche renvoie aux commentaires qui en parlent et il y a même des suggestions à la "For You" qui vous fait des propositions raccord avec vos goûts selon ce que vous avez ouvert comme fiche.

Ensuite, l'IA a fait un tri pour distinguer les citations des recommandations. Par exemple The Art of Computer Programming de Knuth cité par 1 125 personnes mais recommandé par 336, alors que How to Win Friends and Influence People de Dale Carnegie en compte 579.

Y'a même Mein Kampf, le livre préféré de ceux qui ont été bercés trop prêt du mur, qui a été cité (je pense pour la blague) par 535 personnes mais a été fièrement recommandé quand même par 15 personnes.

Bien sûr, on ne peut pas télécharger les livres gratuitement dessus. Ça renvoie vers Amazon et compagnie. Mais ça permet de prendre un petit peu la température sur les classiques, organisés dans différentes rubriques comme fiction, programmation, mathématiques, philosophie, fantaisie, etc.

Et si votre livre préféré manque à l'appel, ou si Claude l'a confondu avec un autre, n'hésitez pas à le signaler à roansh

Source : HackerBooks sur Hacker News