SOMMAIRE

1. OpenAI : une fuite de données chez Mixpanel

2. OpenAI contraint de dévoiler ses échanges sur des datasets de livres piratés

3. OpenAI déclenche un « Code Rouge » face à la concurrence

4. La Chine prend l’avantage dans l’open-source

5. DeepSeek V3.2 & V3.2 Spéciale

6. DeepSeek-Math-V2 et le raisonnement formel

7. Runway Gen-4.5 domine les vidéos IA

8. Kling O1 et la nouvelle génération de modèles vidéo

9. Actus en bref : Alibaba Quark AI Glasses, AI gigafactory en Allemagne, Google Workspace Studio, Visa & achats de fin d’année

Hello 👋

Cette semaine, l’IA accélère sur tous les fronts. La Chine dépasse les États-Unis en téléchargements de modèles open-source, confirmant un basculement géopolitique majeur. DeepSeek prouve la montée en puissance du libre avec des modèles capables de raisonnement avancé. Dans les usages, Runway et Kling rapprochent la vidéo générative des standards professionnels. Pendant que l’Europe tente de combler son retard via de grandes infrastructures, Google, Alibaba et Visa multiplient les intégrations IA dans les services du quotidien. En toile de fond, OpenAI traverse une série de fuites, procès et un « code rouge », signe que la bataille des assistants IA s’intensifie.

🚩 Open AI en crise ?

OpenAI : une fuite de données chez Mixpanel

Le résumé : OpenAI a signalé un incident de sécurité chez son prestataire d’analytique Mixpanel, qui a exposé des données de suivi concernant certains utilisateurs de son API. Les comptes ChatGPT grand public ne sont pas concernés et les systèmes internes d’OpenAI n’ont pas été touchés.

Les détails :

• Les données compromises portent sur des métriques d’usage de la plateforme développeurs (analytics web).

• Aucun mot de passe, clé API, contenu de requêtes ni données de paiement n’a fuité.

Ce qu’il faut retenir : Même quand le cœur technique est bien protégé, un écosystème d’IA reste dépendant de ses prestataires. La gouvernance des données doit s’étendre à toute la chaîne de fournisseurs.

OpenAI contraint de dévoiler ses échanges sur des datasets de livres piratés

Le résumé : Dans une procédure intentée par des auteurs et éditeurs, un tribunal fédéral oblige OpenAI à transmettre ses échanges internes sur deux datasets de livres piratés (« Books1 » et « Books2 »), soupçonnés d’avoir servi à entraîner ses modèles sans licence.

Les détails :

• Les datasets ont été supprimés, mais la justice veut comprendre comment et pourquoi ils ont été utilisés.

• Les plaignants réclament des dommages-intérêts importants pour utilisation non autorisée d’œuvres protégées.

Ce qu’il faut retenir : La question « sur quoi ces modèles ont-ils été entraînés ? » devient juridique, pas seulement éthique. La pression monte pour documenter l’origine des données et clarifier les modèles de licensing.

OpenAI déclenche un « Code Rouge » face à la concurrence

Le résumé : Face à la montée de Gemini 3 et au ralentissement de la croissance de ChatGPT, Sam Altman a déclenché un « Code Rouge » interne : priorité absolue à l’amélioration de ChatGPT, mise en pause de plusieurs projets et recentrage produit.

Les détails :

• Focus sur la vitesse, la fiabilité et la pertinence des réponses, au détriment d’initiatives comme la pub ou certains agents verticaux.

• La concurrence se voit aussi dans les usages : même chez Studeria, environ 75 % des collaborateurs ont basculé de ChatGPT vers Gemini 3 Pro ou Nano pour leur travail quotidien.

Ce qu’il faut retenir : La domination de ChatGPT n’est plus acquise. Les utilisateurs comparent, testent et changent d’outil dès qu’un concurrent offre un meilleur rapport qualité/prix ou une expérience plus fluide.

En réunissant fuite, procès et « code rouge », OpenAI traverse clairement une zone de turbulence. Rien d’insurmontable, mais ces signaux montrent que le rythme de l’industrie ne lui appartient plus totalement. Entre concurrence plus agile, pression réglementaire et attentes des utilisateurs, l’entreprise doit désormais prouver qu’elle peut évoluer aussi vite que l’écosystème qu’elle a contribué à créer.

🇨🇳 L’empire du milieu contre-attaque

La Chine prend l’avantage dans l’open-source

Le résumé : Une étude MIT x Hugging Face montre que les modèles open-source chinois représentent désormais 17 % des téléchargements mondiaux, contre 15,8 % pour les modèles américains.

Les détails :

• La Chine progresse malgré un accès restreint aux puces de pointe, en misant sur l’optimisation et l’ouverture.

• Les acteurs américains restent majoritairement sur des modèles propriétaires, monétisés via API.

Ce qu’il faut retenir : Deux visions s’affrontent, l’open-source comme levier d’influence globale côté Chine et l’approche fermée et premium côté États-Unis. Le choix des entreprises et des développeurs déterminera l’équilibre entre les deux.

DeepSeek V3.2 & V3.2 Speciale

Le résumé : DeepSeek publie deux modèles open-source (V3.2 et V3.2 Speciale) sous licence MIT, présentés comme au niveau de GPT-5 et Gemini 3 Pro sur plusieurs benchmarks, tout en étant plus efficaces grâce à une attention clairsemée.

Les détails :

• Contexte étendu (jusqu’à 128 000 tokens) pour un coût de calcul contenu.

• La version Speciale atteint des scores quasi parfaits sur des évaluations mathématiques et se montre très solide en débogage.

Ce qu’il faut retenir : On voit apparaître des modèles « frontier-like » disponibles gratuitement. Pour les entreprises, cela ouvre la porte à des déploiements sur-mesure sans dépendre uniquement des API propriétaires.

DeepSeek-Math-V2 et l’essor du raisonnement formel

Le résumé : DeepSeek-Math-V2 est un modèle spécialisé dans la démonstration de théorèmes, basé sur un duo générateur + vérificateur qui produit et contrôle les preuves étape par étape.

Les détails :

• Performances de niveau médaille d’or aux grandes compétitions mathématiques (IMO, Putnam).

• Approche auto-vérifiable, pensée dès le départ pour minimiser les erreurs de raisonnement.

Ce qu’il faut retenir : On passe de « réponses plausibles » à des preuves structurées et vérifiées. C’est une brique clé pour des IA de confiance dans les domaines où l’erreur n’est pas acceptable (science, finance, santé…).

La combinaison d’une Chine très offensive sur l’open-source et d’acteurs comme DeepSeek qui ouvrent des modèles très performants redistribue les cartes. La vraie question pour 2026 sera : qui saura bâtir les meilleurs produits et écosystèmes au-dessus de ces briques ?

🎥 La bataille des outils vidéos

Runway Gen-4.5 domine les vidéos IA

Le résumé : Runway dévoile Gen-4.5, un modèle texte vers vidéo qui produit des séquences très réalistes, au point de prendre la tête des principaux classements indépendants.

Les détails :

• Meilleure cohérence physique des mouvements et respect plus fin des prompts.

• Déploiement via la plateforme, l’API et des intégrations partenaires pour des workflows créatifs complets.

Ce qu’il faut retenir : La vidéo générative devient suffisamment crédible pour des usages pros (pub, contenus social, pré-visualisation). La barrière entre maquette IA et tournage réel continue de s’affiner.

De Kling O1 à Kling 2.6 : du modèle vidéo unifié au clip avec audio natif

Le résumé : Kling a publié coup sur coup deux modèles complémentaires. Kling O1 sert de “couteau suisse” vidéo + édition, avec un contrôle très fin des plans. Kling 2.6, lui, est la version “vidéo + son natif” en un seul clic, pensée pour produire des clips complets et synchronisés.

Les détails :

• Kling O1 : génération + édition dans un même moteur, excellent sur le contrôle start/end frame, les multi-références et le transfert de motion. Parfait pour adapter ou transformer une vidéo existante.

• Kling 2.6 : première version Kling avec audio intégré (voix, SFX, ambiances) et lip-sync précis. Génère des vidéos 1080p prêtes à l’emploi, avec motion et rythme ajustés au son.

Ce qu’il faut retenir : Les deux modèles partagent la même architecture mais ciblent des workflows différents : O1 pour la maîtrise et l’édition, 2.6 pour la génération directe vidéo + audio.

Runway, Kling et les nouveaux outils vidéo illustrent parfaitement le moment que vit l’IA : on n’est plus dans la démo impressionnante, mais dans des usages concrets, intégrables et productifs. Les créateurs, les marketeurs et les équipes produit disposent désormais de briques capables d’accélérer de vrais workflows. Le terrain se déplace : ce ne sont plus seulement les modèles qui comptent, mais la façon dont ils transforment notre manière de produire du contenu.

⚡ Actus en bref

• Alibaba lance en Chine les lunettes Quark AI Glasses, alimentées par Qwen : traduction en direct, reconnaissance de prix et intégration dans l’écosystème Alipay/Taobao, le tout dans un format de lunettes « classiques ».

• Deutsche Telekom et le groupe Schwarz préparent une « AI gigafactory » en Allemagne, un centre de données dédié à l’IA avec potentiel soutien européen – un signal fort sur la souveraineté du compute en Europe.

• Google Workspace Studio permet désormais à tout collaborateur de créer des agents IA sans code pour automatiser Gmail, Drive, Docs, Meet et Chat. L’IA quitte le rôle d’« assistant à côté » pour devenir une couche d’automatisation intégrée au cœur des outils.

• Visa indique que près de 47 % des acheteurs américains utilisent déjà l’IA pour leurs achats de fin d’année : idées cadeaux, comparateurs de prix, recommandations personnalisées. L’IA devient un réflexe dans le parcours d’achat.

La Team Studeria

C’est tout pour cette semaine.

Studeria décrypte l’IA chaque semaine pour vous aider à comprendre ses usages, ses limites et ses opportunités.

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