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Il planifiait un meurtre avec ChatGPT : OpenAI a alerté le FBI

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Top 1

Il planifiait un meurtre avec ChatGPT, OpenAI a alerté le FBI

Il planifiait un meurtre avec ChatGPT, OpenAI a alerté le FBI

Darren Zhou, 25 ans, ancien analyste chez Goldman Sachs à West Palm Beach, a été condamné à huit ans de probation après avoir utilisé ChatGPT pour détailler l'enlèvement, l'agression sexuelle et le meurtre de son ex-petite amie. OpenAI a détecté les échanges dans ses logs et a transmis une alerte d'urgence directement au FBI.

  • Les conversations, tenues en mars 2026, contenaient des messages explicites («Je vais la tuer avant la fin de ce mois») et des photos d'un AR-15, d'un Glock, d'un fusil de chasse, de colliers de serrage et de gants en latex.
  • Le FBI a transmis deux mois d'enregistrements au shérif du comté de Palm Beach, qui les a croisés avec des messages anonymes reçus par la victime pour établir « une menace crédible ».
  • Zhou a été arrêté en mai, a payé une caution de 100 000 dollars, puis a plaidé coupable de trois chefs d'accusation (harcèlement aggravé, menaces écrites de mort, usage illégal d'un dispositif de communication) dans un accord validé par la victime elle-même, évitant prison et casier pour crime.
  • Le procureur général de Floride enquête déjà sur OpenAI depuis avril concernant un lien possible entre ChatGPT et la fusillade de l'Université d'État de Floride en 2025, dont l'auteur avait échangé plus de 270 fois avec l'outil.

Pourquoi c'est important

OpenAI a choisi d'agir en dehors de tout cadre légal contraignant : rien n'obligeait l'entreprise à transmettre ces logs au FBI, elle l'a fait de sa propre initiative en scannant les conversations de ses utilisateurs. Ce précédent installe une pratique de surveillance active des échanges jugés à risque, sans qu'aucune règle publique ne fixe encore les critères de déclenchement d'une alerte. La Floride enquête déjà sur un second dossier impliquant ChatGPT et une fusillade universitaire, ce qui place l'entreprise face à deux affaires distinctes où son rôle de détection, ou d'absence de détection, devient un argument juridique.

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Top 2

OpenAI vise un campus de 10 GW en Ohio, Nvidia envisage un backstop à 250 Md$

OpenAI vise un campus de 10 GW en Ohio, Nvidia envisage un backstop à 250 Md$

OpenAI étudierait la location d'un campus data center de 10 GW dans l'Ohio, développé par SB Energy, la filiale énergie de SoftBank. Nvidia discuterait en parallèle d'une garantie financière d'environ 250 milliards de dollars pour sécuriser les emprunts liés au projet, sans que cela concerne l'achat de puces.

  • Une première tranche de 800 MW est attendue pour 2028, sur un total visé de 10 GW.
  • Le projet repose surtout sur 9,2 GW de production au gaz naturel, sur des terres du Département de l'Énergie américain à Portsmouth.
  • Le Département de l'Énergie, AEP Ohio et SB Energy ont déjà engagé 4,2 milliards de dollars pour renforcer le réseau de transport électrique local, dont des lignes à 765 kV.
  • Le montant exact et les conditions du backstop de Nvidia n'ont pas été confirmés officiellement par l'entreprise.

Pourquoi c'est important

Nvidia ne se contente plus de vendre des puces, elle finance désormais la demande future qui les consommera. Un backstop de 250 milliards de dollars transforme le fournisseur de matériel en garant du risque de crédit d'un de ses plus gros clients, ce qui brouille la frontière entre fournisseur et investisseur. AEP Ohio et le Département de l'Énergie américain, eux, portent déjà la facture du raccordement électrique avant même que la première salle serveur ne tourne.

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Top 3

Claude Opus 5 invente ses propres outils pour battre ARC-AGI-3

Claude Opus 5 invente ses propres outils pour battre ARC-AGI-3

Un chercheur indépendant a mesuré que Claude Opus 5, branché sur un simple environnement de codage (Bash, lecture et écriture de fichiers, sans architecture spécialisée), résout 24 des 25 jeux du benchmark ARC-AGI-3, soit un score de 96.2%. Livré seul, sans cet accès aux outils, le même modèle ne dépasse pas 30.2%.

  • Pour chaque jeu, le modèle écrit lui-même son parseur, son simulateur de règles et sa procédure de recherche, puis jette tout ce code une fois la partie terminée : une seule session a produit 269 programmes, soit environ 12 700 lignes.
  • Un second essai sur le seul jeu manqué porte le score à 99.3% en pass@2, avec les 25 jeux résolus.
  • Le coût total de l'expérience est estimé à environ 540 dollars, pour 8 789 actions jouées au total.
  • Comparé sur le même protocole, le modèle concurrent gpt-5.6-sol (Codex) plafonne à 73.7%, avec 19 jeux gagnés sur 25 et environ 27 000 actions.

Pourquoi c'est important

ARC-AGI-3 a précisément été conçu pour tester l'apprentissage face à un environnement totalement inconnu, sans exemple préalable. Que ce soit un harnais générique, sans solveur ni planificateur dédiés, qui atteigne ce score change la nature de la démonstration : la capacité ne vient plus d'un outil conçu pour le benchmark, mais du modèle lui-même, qui fabrique l'outillage à la volée puis le jette. Cette méthode reste pour l'instant limitée à des jeux ARC en environnement fermé, sans accès internet, et l'auteur précise que sa portabilité vers d'autres types de tâches n'est encore qu'une hypothèse de travail, pas un résultat établi.

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