oAdam

Réinitialiser un ancien iPhone, activer le mode Avion et l’utiliser comme coffre-fort hors ligne pour sa phrase de récupération : est-ce vraiment sûr ?

Yishi, fondateur de OneKey, met en garde : si l’appareil est un iPhone 11 ou un modèle antérieur, la réponse est peut-être moins rassurante.

Le risque vient de vulnérabilités dans le BootROM, la couche la plus basse de la puce, notamment checkm8 et usbliter8. Elles concernent des modèles comme les iPhone XS, XR et 11, ainsi que l’iPhone SE de deuxième génération.

Un attaquant ayant un accès physique à l’appareil peut le connecter à un périphérique USB spécialement conçu via le mode DFU et exécuter du code avant le démarrage du système d’exploitation.

Ce type d’attaque présente plusieurs difficultés :

* Le mode Avion ne peut pas l’empêcher, car l’attaque a lieu avant le démarrage du système.
* La réinitialisation aux paramètres d’usine et les mises à jour logicielles ne corrigent pas les vulnérabilités matérielles sous-jacentes.
* Une fois l’attaque réalisée, le téléphone peut ne présenter aucune anomalie visible, ni dans son apparence ni dans son fonctionnement au quotidien.

C’est aussi ce qui rend l’« attaque de la femme de chambre malveillante » préoccupante : l’attaquant n’a pas besoin de garder le contrôle de l’appareil longtemps. Une seule occasion d’y accéder physiquement peut suffire à contourner les hypothèses de sécurité sur lesquelles on comptait.

Yishi recommande notamment de :

1. Vérifier le modèle de son iPhone et, s’il s’agit d’un des anciens modèles concernés, transférer sa phrase de récupération sans tarder.
2. Générer une toute nouvelle phrase de récupération et transférer ses actifs vers un nouveau portefeuille. Créer de nouvelles adresses à partir de l’ancienne phrase ne supprime pas le risque lié à l’ancienne graine.
3. Utiliser un mot de passe alphanumérique suffisamment long au lieu de se fier uniquement à un simple code PIN à six chiffres.
4. Apporter son propre chargeur et éviter d’utiliser des périphériques USB d’origine inconnue.
5. Activer le mode Isolement de l’iPhone et maintenir le système à jour.

Beaucoup de gens assimilent un appareil hors ligne à un appareil sûr. Pourtant, la véritable frontière de sécurité ne se limite pas à la connexion réseau : elle comprend aussi le matériel, la chaîne de démarrage et les droits d’accès physique.

La sécurité d’une phrase de récupération ne peut pas être garantie par la seule absence de connexion réseau.

L’IA chinoise ne se limite déjà plus à une compétition sur les scores des modèles et le nombre de paramètres. Les véritables changements se produisent dans les usages concrets du quotidien.

En juin 2026, le nombre d’appels quotidiens à l’IA en Chine a dépassé les 175 000 milliards de tokens, soit une hausse de plus de 1 000 fois par rapport au début de 2024. Le dernier rapport de l’Institut de recherche CCID indique que, pour la première fois, le volume de données utilisées pour l’inférence de l’IA en Chine a dépassé celui des données d’entraînement. Cela signifie que le secteur délaisse la recherche et le développement axés sur l’entraînement des modèles au profit d’applications pratiques à grande échelle.

L’évolution des modèles s’accélère également. Le cycle de mise à jour des modèles d’IA de pointe, qui se comptait auparavant en mois, se mesure désormais en semaines, voire en jours.

Cette évolution gagne désormais l’industrie manufacturière :

* Plus de 500 usines intelligentes de niveau avancé ont été construites à l’échelle nationale. Elles couvrent les 31 provinces, régions et municipalités, ainsi que plus de 80 % des grandes catégories du secteur manufacturier.
* Les capacités de calcul nationales et les grands modèles sont déjà déployés dans plus de 1 000 cas d’usage répartis dans 20 secteurs, notamment la sidérurgie et l’automobile.
* De nouveaux modes de production, tels que la personnalisation et les services couvrant l’ensemble du cycle de vie, commencent à se développer.

Le nombre d’utilisateurs augmente lui aussi. Au premier semestre 2026, plus de 700 millions de personnes en Chine utilisaient l’IA générative, avec un taux de pénétration supérieur à 50 %.

Les 175 000 milliards de tokens ne représentent pas seulement un nombre colossal d’appels. Ils témoignent du fait que l’IA, autrefois un outil technologique réservé à quelques-uns, devient une capacité fondamentale intégrée aux processus de production des entreprises et au quotidien du grand public.

À la prochaine étape, la concurrence se jouera sur des aspects de plus en plus concrets : ceux qui sauront véritablement intégrer l’IA à leurs processus métier auront davantage de chances de transformer leur avantage technologique en gains de productivité.

Les sites web ont enfin la possibilité d’utiliser une seule règle pour dire à toute l’industrie de l’IA : « Le contenu publié ici ne peut pas être utilisé pour entraîner des modèles. »

OpenAI, Google, Microsoft et Anthropic ont annoncé qu’ils soutenaient une nouvelle norme universelle. Celle-ci permet aux sites web d’indiquer une seule fois, dans leur fichier robots.txt, s’ils autorisent les entreprises d’IA à récupérer leur contenu pour entraîner des modèles, sans avoir à configurer des règles distinctes pour chaque entreprise.

Cette norme a été soumise à l’IETF par Kevin Kelley, responsable technique chez Anthropic. Elle s’intègre directement au fichier robots.txt déjà utilisé par les sites web.

Jusqu’à présent, les sites web devaient gérer toute une série de règles indépendantes pour les robots d’exploration des entreprises d’IA. Pour refuser qu’une entreprise récupère leur contenu à des fins d’entraînement, ils devaient configurer une règle spécifique ; pour une autre entreprise, il fallait en déclarer une nouvelle. Plus les entreprises d’IA sont nombreuses, plus la gestion devient fastidieuse.

C’est précisément le problème que cette nouvelle norme entend résoudre : donner aux éditeurs de contenu un signal lisible par les machines et permettre aux entreprises d’IA de reconnaître, à l’aide d’un ensemble de règles commun, les préférences des sites web en matière d’autorisation pour l’entraînement.

La mise en œuvre varie pour l’instant selon les entreprises :

* Anthropic est la première à l’avoir adoptée.
* OpenAI prévoit de la mettre en œuvre dans les prochains mois.
* Google et Microsoft devraient la prendre en charge l’année prochaine.
* Meta soutient la création d’un signal universel, mais n’a pas encore annoncé de calendrier précis pour sa mise en œuvre.

Cette norme ne signifie pas que les sites web pourront désormais empêcher complètement toute collecte de contenu par l’IA. Son efficacité dépendra toujours du respect des règles par les robots d’exploration.

Mais la direction est claire : les entreprises d’IA ont besoin du contenu disponible sur Internet, et les éditeurs de contenu devraient aussi avoir le droit d’exprimer leur volonté d’accorder ou non cette autorisation. Jusqu’à présent, chaque plateforme avait ses propres règles ; à l’avenir, elles pourraient être remplacées par une norme commune à toute l’industrie.

En cette nouvelle semaine, les marchés devront digérer trois éléments à la fois : le repli des métaux précieux, les données économiques américaines et les résultats des géants de l’IA.

Commençons par les performances de la semaine dernière :

* L’or au comptant a clôturé à 3 876,89 dollars l’once, en baisse de 6,7 % sur le mois d’octobre.
* L’argent au comptant a clôturé à 49,13 dollars l’once, en baisse de plus de 18 % en octobre.

Après une nette correction des métaux précieux, les marchés devront aussi faire face aux attentes concernant la politique de la Fed, aux données sur l’emploi américain et aux indicateurs d’inflation.

Les principaux rendez-vous de la semaine prochaine (heure de Pékin)

Mardi

* Élections de mi-mandat américaines de 2026, date précise à confirmer.

Mercredi

* 18 h 00 : estimations préliminaires du taux annuel et du taux mensuel de l’IPC de la zone euro en octobre.
* 21 h 30 : balance commerciale américaine de septembre ; annonce trimestrielle du Trésor américain sur le refinancement.
* 22 h 45 : indice PMI définitif des services de S&P Global aux États-Unis en octobre.
* 23 h 00 : indice PMI ISM du secteur non manufacturier aux États-Unis en octobre.

Jeudi

* 18 h 00 : taux mensuel de l’IPP de la zone euro en septembre.
* 21 h 30 : demandes initiales d’allocations chômage aux États-Unis pour la semaine se terminant le 31 octobre.

Vendredi

* 17 h 30 : le président de la Fed de New York, John Williams, et l’économiste en chef de la Banque centrale européenne, Philip Lane, participeront notamment à une discussion lors de la conférence de la BCE sur les marchés monétaires.
* 21 h 30 : taux de chômage, créations d’emplois non agricoles et taux de croissance annuel et mensuel du salaire horaire moyen aux États-Unis en octobre.
* 23 h 00 : estimations préliminaires de l’indice de confiance des consommateurs de l’Université du Michigan pour novembre et des anticipations d’inflation à un an.

L’actualité des résultats sera également particulièrement chargée.

Plus de 100 sociétés du S&P 500 publieront leurs résultats la semaine prochaine. Selon les données de LSEG IBES, plus de la moitié des sociétés ont déjà publié leurs résultats du troisième trimestre, et la croissance des bénéfices du S&P 500 au troisième trimestre devrait atteindre 31,6 %.

Apple publiera ses résultats après la clôture des marchés lundi, heure de la côte Est des États-Unis. AMD et Qualcomm présenteront également leurs résultats la semaine prochaine.

Les facteurs susceptibles d’influencer les marchés ne manqueront pas cette semaine : les données sur l’emploi et l’inflation pèseront sur les anticipations de taux, les résultats des géants de la tech mettront à l’épreuve le rendement des investissements dans l’IA, tandis que les métaux précieux devront composer avec le sentiment du marché après leur récente correction.

Au cours des prochains jours, les données macroéconomiques et les résultats des valeurs technologiques pourraient devenir des catalyseurs de volatilité sur les marchés.

Les secteurs chinois de l’IA et des semi-conducteurs suivent actuellement trois trajectoires de croissance différentes : certains cherchent à percer dans la fabrication haut de gamme, d’autres investissent dans la R&D pour préparer l’avenir, tandis que d’autres encore commencent à faire face aux pressions opérationnelles liées au succès fulgurant de leurs produits.

Les échantillons HBM3E de ChangXin Memory ont déjà été remis à des entreprises chinoises de conception de puces. Malgré un rendement actuel de seulement 20 à 30 %, l’entreprise prévoit de lancer une production de masse limitée d’ici deux mois.

Son activité de mémoire traditionnelle profite, elle, d’une autre vague de croissance : au troisième trimestre, son chiffre d’affaires a atteint 11,871 milliards de yuans et son bénéfice net, 5,44 milliards, en hausse de 613,2 % sur un an, mais en baisse de 19,3 % par rapport au trimestre précédent. Les fabricants mondiaux de mémoire consacrent une plus grande part de leurs capacités aux produits à forte valeur ajoutée, ce qui laisse aussi la place à une hausse des prix de la mémoire traditionnelle.

Unitree présente une situation différente. Au troisième trimestre, son chiffre d’affaires a progressé de 69,9 %, à 665 millions de yuans, tandis que son bénéfice net attribuable aux actionnaires a reculé de 17,4 %, à 112,7 millions. Les dépenses de R&D ont augmenté d’environ 250 % et la marge brute est tombée à 50,6 %. Le chiffre d’affaires continue de croître, mais les bénéfices sont sous pression : les investissements en R&D s’accélèrent manifestement.

Kimi K3.1 Pro, de Moonshot AI, porte quant à lui sa fenêtre de contexte à un million de tokens et promet de publier ses poids complets le 4 novembre. Toutefois, des problèmes de limitation de débit et de consommation supplémentaire de quotas sont apparus au lancement. L’équipe a ensuite présenté ses excuses et rétabli un quart du quota mensuel des abonnés.

Ces trois entreprises suivent des voies différentes, mais sont toutes confrontées au même problème : percées technologiques, croissance du chiffre d’affaires et rentabilité finale sont trois choses bien distinctes.

L’argent que les hackers nord-coréens ont dérobé au secteur des cryptomonnaies équivaut désormais à près de la moitié du PIB du pays.

L’analyste on-chain Darkfost estime que la valeur des actifs crypto dérobés par le Lazarus Group s’élève au total à 11,87 milliards de dollars.

Comparé à la taille de l’économie nord-coréenne en 2025, ce montant représente 45 % de son PIB et 35 % de son revenu national brut.

Autrement dit, les actifs qu’un groupe de hackers a obtenus en menant des cyberattaques contre le marché mondial des cryptomonnaies atteignent désormais une proportion stupéfiante de l’économie d’un pays.

Cela explique aussi pourquoi le Lazarus Group reste l’un des groupes de cyberattaquants dont le secteur des cryptomonnaies doit le plus se méfier. Pour lui, attaquer des plateformes crypto ne relève pas seulement de la cybercriminalité : cela peut aussi constituer une importante source de devises étrangères.

À noter que les 11,87 milliards de dollars correspondent à l’estimation cumulée de Darkfost et ne constituent pas des revenus nord-coréens confirmés par un audit officiel.

Les textes générés par l’IA commencent eux aussi à avoir leur propre « empreinte invisible ».

À partir du 7 novembre, SpaceXAI activera à l’échelle mondiale le filigrane textuel pour plusieurs modèles de l’API Grok, notamment Grok 4.7, 4.6, 4.5 et 4.3, ainsi que les trois versions de Grok 4.20 : Reasoning, Non-Reasoning et Multi-Agent.

Ce mécanisme ne repose pas sur des caractères cachés et n’insère pas d’informations dans les métadonnées du texte. Il ajuste plutôt le choix des jetons pendant la génération, de sorte que le signal du filigrane s’intègre au texte lui-même. Il est imperceptible à l’œil nu, mais des détecteurs spécialisés peuvent le reconnaître.

SpaceXAI indique que cette mesure vise à répondre aux exigences de la loi européenne sur l’intelligence artificielle. Les administrateurs d’équipe peuvent également désactiver le filigrane séparément pour chaque modèle.

Andrew Kouran a indiqué qu’à l’heure actuelle, ChatGPT reste le seul modèle de génération de texte en Amérique du Nord auquel un filigrane invisible n’a pas encore été ajouté.

Les contenus générés par l’IA entrent dans une nouvelle phase : jusqu’ici, on s’en remettait surtout au jugement des utilisateurs pour déterminer si un texte semblait avoir été écrit par une IA. À l’avenir, des signaux techniques pourraient permettre de retracer directement l’origine d’un contenu.

Bien sûr, un filigrane peut fournir des indices sur l’origine d’un texte, mais il ne suffit pas à lui seul à prouver qui en est l’auteur.

Premia Labs subit une attaque persistante sur Arbitrum, et environ 400 500 dollars d’actifs de trésorerie ont déjà été transférés.

La société de sécurité Blockaid a détecté que l’attaquant exploitait une faille dans les mécanismes reliant les pools d’options à la trésorerie.

L’opération se déroule essentiellement en trois étapes :

1. Créer un pool d’options vide.
2. Acheter des options au moyen d’un prêt flash, afin de bloquer les garanties de la trésorerie dans le pool concerné.
3. Exploiter ensuite le mécanisme de liquidité pour retirer les actifs de la trésorerie.

Au moment où Blockaid a publié son alerte, l’attaquant avait déjà transféré environ 400 500 dollars au moyen d’environ 2 transactions, et l’attaque était toujours en cours.

Cette attaque appelle à la vigilance, car l’attaquant exploite les interactions entre différents mécanismes internes au protocole, plutôt que de simplement voler les clés privées des utilisateurs.

Il faut encore attendre que Premia Labs confirme officiellement la cause de la faille, l’étendue des dommages et si les fonctionnalités concernées ont été suspendues.

Les 400 500 dollars correspondent au montant transféré communiqué à ce stade, et non aux pertes définitives. L’attaque est toujours en cours ; l’évolution des fonds et les mesures prises par le protocole seront déterminantes.

Troves a subi un incident de sécurité. Le coffre xWBTC/WBTC a enregistré des pertes préliminaires d’environ 8,6 BTC.

L’attaque ne visait pas le nouveau contrat actuellement utilisé, mais exploitait un ancien contrat de rééquilibrage des actifs qui avait été remplacé, tout en conservant ses droits d’opération.

Troves indique que les autorisations concernées ont été révoquées.

Pour empêcher la propagation du risque, la plateforme a suspendu trois coffres :

* xWBTC/WBTC
* xSTRK/STRK
* xstrkBTC/strkBTC

Aucune autre perte réelle n’a été constatée dans les autres coffres à ce jour.

La plateforme collabore avec des organismes de sécurité pour suivre les fonds volés et étudier les moyens de les récupérer. Une analyse détaillée de l’incident ainsi que les mesures prévues pour les déposants concernés seront communiquées ultérieurement.

Cet incident met une nouvelle fois en lumière un risque lié à la gestion des contrats DeFi :

Le déploiement d’un nouveau contrat ne signifie pas que les autorisations de l’ancien sont automatiquement désactivées.

Si l’ancienne version conserve des droits d’opération, elle peut devenir une porte d’entrée pour les attaquants, même si elle n’assure plus les principales fonctions.

Il faudra maintenant voir quelle somme Troves pourra récupérer et quelles mesures d’indemnisation concrètes seront proposées aux déposants concernés.

En octobre, le montant des financements sur le marché primaire des cryptomonnaies a bondi de 83,5 % par rapport au mois précédent. Mais un chiffre est particulièrement révélateur :

À elle seule, Kalshi a capté 51,2 % du montant total des financements du mois.

D’après les données de RootData, 53 opérations de financement ont été annoncées sur le marché primaire des cryptomonnaies en octobre, pour un montant total d’environ 1,954 milliard de dollars.

C’est une hausse de 83,5 % par rapport aux 1,065 milliard de dollars de septembre, mais une baisse de 45,3 % par rapport aux 3,573 milliards de dollars d’octobre dernier.

Le nombre d’opérations de financement s’est également limité à 53, contre 78 à la même période l’an dernier.

Les capitaux se sont principalement répartis dans trois secteurs :

* DeFi : 17 opérations, environ 1,157 milliard de dollars
* Infrastructures : 17 opérations, environ 348 millions de dollars
* CeFi : 9 opérations, environ 343 millions de dollars

Les trois plus importantes opérations de financement :

* Kalshi : 1 milliard de dollars
* Whop : 200 millions de dollars
* Pearl : 130 millions de dollars

Nous Research et Spiko ont chacun levé 90 millions de dollars.

Les cinq principaux projets ont levé au total 1,510 milliard de dollars, soit 77,3 % du montant total des financements du mois. Cela signifie qu’une fois écartées les quelques grosses opérations des principaux acteurs, les autres projets ont reçu des montants bien plus faibles.

Dans le secteur des RWA, six projets ont annoncé des financements en octobre, pour un total d’environ 122 millions de dollars. Spiko a bouclé une série B de 90 millions de dollars, tandis que Fission et Multiliquid ont levé respectivement 10 et 8 millions de dollars.

Le marché des fusions-acquisitions a enregistré 11 opérations, autant qu’en septembre, mais aucun montant n’a été communiqué.

Parmi les investisseurs, Tether a participé à quatre opérations de financement ; Sequoia Capital, Pantera Capital et North Island Ventures y ont chacune participé à trois.

Ces données m’incitent à considérer octobre comme un rebond des financements porté par les principaux projets, plutôt que comme une reprise généralisée de l’ensemble du marché primaire des cryptomonnaies.

Le montant total des financements a effectivement augmenté, mais les chiffres de la même période l’an dernier restent supérieurs, et les capitaux sont nettement concentrés entre les mains d’un petit nombre de projets.

La présence de liquidités sur le marché ne signifie pas que tous les secteurs en bénéficient ; et le fait que les principaux projets puissent lever des sommes colossales ne veut pas dire que les conditions de financement se sont améliorées pour les équipes entrepreneuriales ordinaires.

Tether a de nouveau engrangé 1,5 milliard de dollars au troisième trimestre, portant son bénéfice net d’exploitation cumulé à 4,5 milliards de dollars sur les trois premiers trimestres.

Il ne s’agit plus seulement du chiffre d’affaires d’un émetteur de stablecoins, mais d’une activité qui tire des revenus continus d’importantes réserves d’actifs.

À la lecture des derniers résultats, quelques chiffres sont à retenir :

* Bénéfice net d’exploitation au T3 : 1,5 milliard de dollars, stable par rapport au trimestre précédent
* Bénéfice cumulé sur les trois premiers trimestres de 2026 : 4,5 milliards de dollars
* Montant des USDT en circulation : environ 184 milliards de dollars
* Réserve de sécurité : 7,95 milliards de dollars, soit près du double des 4,1 milliards de dollars enregistrés à la fin du deuxième trimestre

Au 30 septembre, le total des actifs de réserve de Tether s’élevait à environ 191,5 milliards de dollars, contre quelque 183,5 milliards de dollars de passifs, soit un excédent d’actifs d’environ 7,95 milliards de dollars.

Ses avoirs directs et indirects en bons du Trésor américain atteignaient 132,4 milliards de dollars. Les bons du Trésor américain et les accords de prise en pension inversée restent les principales sources de revenus de Tether.

La logique des revenus de Tether apparaît clairement :

Les utilisateurs détiennent des USDT, Tether gère les actifs de réserve correspondants et en tire des revenus au moyen d’instruments financiers tels que les bons du Trésor. Plus le montant des USDT en circulation est élevé, plus le volume d’actifs à gérer augmente.

Mais les bénéfices ne sont pas le seul critère à prendre en compte pour un émetteur de stablecoins. La véritable épreuve pour cette activité réside dans la suffisance des actifs de réserve, la fiabilité de leur liquidité et la capacité à honorer les demandes de rachat en cas de retraits massifs sur le marché.

4,5 milliards de dollars de bénéfices sur les trois premiers trimestres, et près de 8 milliards de dollars de réserves de sécurité. Tether n’est plus seulement un émetteur de stablecoins sur le marché des cryptomonnaies, mais aussi un acteur financier doté d’un bilan colossal.

b14g a subi un incident de sécurité : environ 97 millions de CORE ont été retirés sans autorisation.

Le 31 octobre à 09:29 UTC, l’attaquant a transféré environ 97 millions de CORE depuis le contrat de staking de b14g vers une adresse sous son contrôle.

Après avoir détecté l’anomalie, l’équipe du projet a suspendu le contrat concerné.

Voici où en est actuellement le suivi des fonds :

* Environ 68 millions de CORE se trouvent toujours sur le réseau Core
* Des partenaires d’échange ont gelé environ 9 millions de CORE concernés
* Les BTC mis en staking via b14g sont toujours soumis au verrouillage temporel du réseau Bitcoin et n’ont pas été affectés

b14g collabore avec l’équipe Core, ses partenaires en sécurité et des plateformes d’échange afin de suivre les fonds et de coordonner leur gel et leur récupération.

L’équipe du projet indique que sa priorité absolue est actuellement de protéger les utilisateurs et de récupérer les actifs. Un rapport post-incident complet sera publié ultérieurement. Il détaillera les causes techniques, l’ampleur réelle de l’impact et les mesures prévues pour les utilisateurs concernés.

Les deux adresses de l’attaquant communiquées à ce jour :

0xc556ed208285406d71705927f92d4f4eaea579f1

0x27758c30f8e424fbd8ca605bf31e9496c26ce92c

Il convient de noter que seuls les CORE mis en staking via b14g ont été affectés, et non l’ensemble des actifs en staking. Les BTC restent verrouillés sur le réseau Bitcoin et n’ont pas été affectés à ce stade.

Le transfert de 97 millions de CORE n’est que le début de l’incident. Les questions essentielles sont désormais de savoir quelle part des fonds pourra être récupérée et comment les utilisateurs seront indemnisés.

Le taux de couverture des actifs volés de Binance atteint 90 %, et dix actifs majeurs sont désormais couverts à 100 %.

La dernière mise à jour de Binance sur l’incident de sécurité indique que les fonds de plus de 6,34 milliards de dollars précédemment réservés continuent d’être utilisés pour couvrir les actifs volés. Le taux de couverture global est ainsi passé d’environ 80 % à 90 %.

Les dix actifs dont la couverture est déjà complète à 100 % sont :

BTC, ETH, USDT, BNB, SOL, USDC, XRP, USD1, RLUSD, ZEC.

Les quelque 10 % restants correspondent à des actifs autres que ces dix-là. Leur liquidité étant relativement faible, il faudra davantage de temps pour les acquérir sur les marchés et de gré à gré.

Les fonds utilisés pour cette couverture proviennent de trois sources :

* Une partie du fonds SAFU de protection des utilisateurs, qui devrait être mobilisée dans les 24 prochaines heures
* Une partie du fonds d’assurance des contrats
* Les fonds propres de Binance

Binance s’est également engagé à reconstituer le fonds SAFU pour le porter à environ 1 milliard de dollars.

Concernant la preuve de réserves, Binance a réalisé un nouvel instantané de ses actifs le 31 octobre à 08:00 (UTC+8) et l’a publié sur sa page consacrée à la preuve de réserves. La génération de la preuve à divulgation nulle de connaissance complète devrait prendre entre 40 et 50 heures, et s’achever le 3 novembre.

La reprise des retraits se poursuit comme prévu, avec pour objectif une réouverture le 1er novembre. De nouvelles informations seront communiquées ultérieurement.

Dans le cadre de cet incident, Binance a souligné à plusieurs reprises un point : les pertes financières causées par les fonds volés seront assumées par la plateforme et ne seront pas répercutées sur les utilisateurs.

90 % des actifs sont déjà couverts, et les achats se poursuivent pour le reste. Il faudra maintenant vérifier si tous les actifs restants pourront être couverts et si les retraits ainsi que la preuve de réserves seront rétablis comme prévu.

Si l’IA vous permettait de ne plus travailler tout en vous versant 100 % de votre salaire actuel, démissionneriez-vous ?

Une enquête menée auprès de 8 234 adultes en âge de travailler au Royaume-Uni, aux États-Unis, au Danemark et en Inde a révélé des résultats intéressants :

75 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles seraient prêtes à quitter leur emploi si elles bénéficiaient d’un revenu garanti équivalent à 100 % de leur salaire actuel.

Mais un autre groupe a donné une réponse opposée :

20 % des personnes ne voudraient pas démissionner, même si elles touchaient 120 % de leur salaire actuel.

Et cette proportion est à peu près la même dans les différents groupes de revenus.

Plus intéressant encore, seules 26 % des personnes interrogées ont placé la rémunération au premier rang des valeurs qu’elles associent au travail, tandis qu’environ un tiers estime que le travail lui-même est plus important.

Cela signifie que le salaire ne suffit pas à expliquer pourquoi les gens se rendent chaque jour au bureau.

Le travail apporte aussi un sentiment d’utilité, des relations sociales, une identité et le sentiment d’être utile aux autres. Pour certaines personnes, perdre tout cela ne peut pas être compensé par un peu plus d’argent.

Julian Jacobs, auteur de l’article, avance que les politiques mises en place pendant la transition vers l’IA ne devraient pas se limiter à garantir les revenus : elles doivent aussi préserver le sentiment d’utilité, le lien social et la dignité que procure le travail.

L’IA pourrait transformer la manière dont les humains travaillent, voire rendre certains emplois superflus.

Mais une question ne peut être ignorée :

Quand une personne n’a plus besoin de travailler pour gagner sa vie, où peut-elle encore trouver un sens à son existence ?

Vous pensez avoir simplement ajouté une compétence à un agent d’IA, alors qu’en réalité, vous avez peut-être aussi supprimé au passage l’approbation humaine.

Une étude portant sur des dépôts publics GitHub a analysé environ 1,53 million de compétences d’agents en anglais et a découvert qu’environ 88 000 d’entre elles contenaient des instructions susceptibles de contourner les vérifications humaines.

En d’autres termes, environ 1 compétence sur 17 contient ce type d’instructions.

Ce qui est le plus préoccupant :

70,1 % de ces instructions ne tiennent pas compte du contexte d’utilisation.

Par exemple :

* Exécuter et envoyer directement, sans confirmation.
* Ne pas poser de questions en cours de route, continuer jusqu’à ce que la tâche soit terminée.
* Traiter automatiquement toutes les étapes, sans intervention humaine.

Si ces éléments sont inscrits dans SKILL.md, l’agent qui charge la compétence pourrait agir directement à des étapes où une confirmation humaine est normalement nécessaire.

Et le plus embêtant, c’est que les outils d’analyse de sécurité existants ne les détectent pas forcément.

L’étude a testé deux outils d’analyse open source de Cisco et NVIDIA. Même en faisant appel à GPT-5.4, leur taux de détection maximal n’atteignait que 46 %, avec une précision inférieure à 0,4.

Mais en posant la question autrement, les résultats sont nettement différents :

Au lieu de demander au modèle « S’agit-il d’une instruction malveillante ? », on lui demande « Contourne-t-elle les vérifications humaines ? ». Le taux de détection passe alors à 61 % et la précision atteint 0,71.

Cela met en évidence un problème :

L’examen de la sécurité des agents ne peut pas se limiter au code malveillant. Il faut aussi vérifier les instructions qui semblent simplement destinées à améliorer l’efficacité de l’automatisation.

Les recommandations de l’étude sont tout aussi directes :

1. Fixer des limites claires aux instructions d’exécution automatique, par exemple en ne les autorisant que dans un environnement d’intégration continue (CI).
2. Lors de l’examen des compétences, vérifier en priorité si elles contournent la confirmation humaine, au lieu de se contenter de rechercher du code malveillant.
3. Ne pas laisser une instruction inconditionnelle déterminer le comportement de l’agent dans toutes les situations.

Les agents sont de plus en plus capables, et leurs permissions ne cessent de s’étendre.

Mais certaines étapes ne peuvent pas être considérées comme dispensées de confirmation humaine simplement parce qu’une phrase dit de « continuer jusqu’au bout ».

Une automatisation vraiment fiable ne consiste pas à supprimer toutes les vérifications, mais à savoir quand il faut s’arrêter et demander à un humain.

Les géants de la tech commencent à devoir rendre des comptes sur leurs investissements dans l’IA.

En 2026, Meta, Alphabet, Oracle, Amazon et Microsoft se sont engagés à investir au total 800,6 milliards de dollars.

Il ne s’agit pas d’une vision abstraite de l’IA, mais de dépenses bien concrètes en centres de données, serveurs, équipements réseau et infrastructures.

Les marchés réévaluent cette course aux armements.

Les résumés générés par l’IA d’Alphabet commencent à peser sur les revenus publicitaires de son activité de recherche principale, alors que les dépenses d’investissement de l’entreprise pourraient atteindre 205 milliards de dollars cette année. L’IA transforme la recherche et pourrait aussi bouleverser le principal moteur de revenus de Google.

Le directeur financier d’Intel a déclaré que les entrées de trésorerie ne devraient pas couvrir les dépenses cette année et que la faiblesse du marché des PC devrait se prolonger au moins jusqu’au premier semestre de l’an prochain. L’entreprise continue également d’accroître ses investissements dans ses équipements.

Amazon s’est déjà engagé à investir 220 milliards de dollars cette année dans des infrastructures d’IA, et ses dépenses de trésorerie dépassent elles aussi ses revenus. Après des résultats inférieurs aux attentes, son cours a chuté jusqu’à 6 % après la clôture des marchés.

De son côté, Reddit a chuté de 26 % en raison d’un nombre d’utilisateurs actifs quotidiens inférieur aux attentes et de l’impact de la recherche par IA de Google sur le trafic de recommandation. Roblox a perdu près de 20 % après le recul de ses utilisateurs actifs quotidiens.

Intel a plongé jusqu’à 30 % en séance, Alphabet a perdu plus de 500 milliards de dollars de capitalisation boursière la veille, et le Nasdaq a reculé de plus de 3,5 % vendredi.

Cette vague de baisse envoie un signal :

Les marchés financiers ne se mettent pas soudainement à douter de l’IA ; ils commencent plutôt à exiger des entreprises du secteur qu’elles prouvent que leurs investissements peuvent générer des retours.

Jusqu’ici, les perspectives de croissance suffisaient à justifier une prime de valorisation. Désormais, les investisseurs surveillent de près les flux de trésorerie, les dépenses d’investissement et l’avancement de la commercialisation.

L’IA reste l’un des axes d’investissement les plus importants du secteur technologique, mais même la plus belle des histoires doit trouver quelqu’un pour régler la facture.

À l’avenir, il sera peut-être possible de trouver un restaurant sans même ouvrir une appli.

Zest lance un service de conciergerie personnelle pour les restaurants, propulsé par l’IA : envoyez un SMS pour trouver des restaurants, comparer les options, organiser un vote entre amis et, enfin, réserver directement.

Son fonctionnement repose sur un aspect assez particulier : les recommandations ne se fondent pas uniquement sur les préférences indiquées par les utilisateurs, mais aussi sur leurs dépenses réelles au restaurant.

Zest importe les relevés de carte bancaire via Plaid et n’analyse que les transactions liées à la restauration afin de dresser une carte des goûts de chaque utilisateur. Les établissements que vous fréquentez souvent et les types de restaurants que vous appréciez servent de références aux recommandations de l’IA.

Plus besoin non plus de débattre sans fin dans le groupe pour organiser un repas à plusieurs.

Ajoutez Zest à une discussion de groupe : le service prend en compte les goûts de chacun, propose des restaurants, puis organise un vote pour choisir le lieu et réserve ensuite directement une table.

Le service de réservation est connecté à OpenTable, Resy et SevenRooms. En plus de rechercher des restaurants par cuisine, quartier, occasion ou contraintes alimentaires, vous pouvez demander si un établissement est bondé, s’il dispose du Wi-Fi, ou même obtenir directement son menu.

Fondée en novembre 2024, Zest a levé 1,8 million de dollars en pré-amorçage auprès de 776 et Kindred Ventures.

La vision produit de ses fondateurs est également très claire : l’agent IA est le produit en lui-même. Les réservations et les commandes sont les premiers leviers de monétisation, avec la possibilité, à l’avenir, d’étendre le service aux recommandations de commerces et au shopping.

Ce qui me semble intéressant dans cette approche, c’est qu’elle ne transforme pas l’IA en une énième fenêtre de discussion.

Les utilisateurs n’ont pas besoin de chercher comment formuler leurs demandes ni de passer d’une plateforme à l’autre. Il leur suffit d’exprimer clairement leurs besoins ; l’IA se charge du reste : recherche, coordination et réservation.

Un assistant IA vraiment utile ne doit pas seulement donner des réponses : il doit aussi pouvoir mener les choses à bien.

Numéro : (212) 470-6067

Les jetons représentant des actions de McDonald’s, Disney et PayPal commencent à servir à jouer avec les memecoins.

Une nouvelle façon de composer un portefeuille émerge sur la blockchain Robinhood : les jetons d’actions ne sont plus seulement des actifs d’investissement que les utilisateurs peuvent acheter et vendre. Ils peuvent aussi servir de paires de trading et de réserves de liquidité pour les memecoins.

Pons Treasury promeut ce modèle.

Le projet fournit déjà de la liquidité pour les jetons $MCD, $DIS et $PYPL, afin que les utilisateurs puissent les échanger sur la blockchain Robinhood. La nouvelle série de jetons d’actions pouvant être associés comprend également $BMNR, $JPM, $V, $UBER et $GDX.

Plus intéressant encore, Pons ne veut pas se limiter au trading de jetons d’actions : le projet souhaite permettre aux utilisateurs de lancer et d’échanger directement de nouveaux memecoins avec ces jetons.

Cela signifie que les jetons d’actions pourraient passer du statut de simples actifs d’investissement à celui d’outils de liquidité dans l’écosystème des memecoins.

Jusqu’à présent, les bases du trading de memecoins reposaient principalement sur les stablecoins et les actifs natifs des cryptomonnaies. Désormais, les jetons représentant des actions traditionnelles pourraient eux aussi intégrer cet univers.

Si cette pratique prend de l’ampleur, la diversité des actifs et des paires de trading sur le marché des memecoins on-chain s’en trouvera accrue.

Bien sûr, un jeton représentant une action ne signifie pas que l’on détient directement l’action originale de l’entreprise concernée. Les droits associés, les mécanismes de rachat et la liquidité dépendent toujours de la conception du produit.

Quand les jetons représentant les actions de McDonald’s et de Disney peuvent servir de carburant aux échanges de memecoins, la finance traditionnelle et les marchés spéculatifs on-chain se rapprochent encore un peu plus.

Google s’attaque au marché de la conservation des crypto-actifs, avec les banques et les grandes institutions en ligne de mire.

Pour les institutions, l’entrée dans la crypto se heurte depuis toujours à un obstacle incontournable : la sécurité des clés privées.

Qui conserve les actifs ? Qui est habilité à signer ? Comment les employés internes doivent-ils obtenir une approbation ? Que faire en cas de vol des clés ? Ces questions ne se résolvent pas en fournissant simplement un portefeuille ordinaire à une institution.

La solution lancée cette fois par Google est un service de gestion des clés et de signature MPC.

Il divise les clés privées en plusieurs fragments, stockés de manière distribuée sur du matériel appartenant à Google, Google Cloud et d’autres environnements cloud. Lorsqu’une signature est nécessaire, plusieurs fragments collaborent pour la produire, sans qu’il soit nécessaire de regrouper la clé privée complète en un seul endroit.

Les institutions peuvent également définir des règles telles que des plafonds de transaction, des adresses sur liste blanche et des approbations par plusieurs services, afin d’étendre leurs procédures internes de gestion des risques aux transactions on-chain.

Point essentiel : les institutions conservent le contrôle des fragments de clé, et Google ne peut pas accéder directement à la clé privée complète.

Le produit est actuellement en phase de Private Preview. Plusieurs grandes institutions financières le testent, et Alphabet l’utilise déjà pour protéger ses actifs numériques sur Ethereum. Sa commercialisation officielle est prévue pour début 2027.

Cela reflète en réalité une tendance de fond :

La crypto passe progressivement d’une expérimentation financière destinée aux particuliers à une infrastructure à laquelle les institutions financières traditionnelles doivent se connecter.

Les banques n’ont pas forcément besoin de construire leur propre système de conservation à partir de zéro, mais elles ont besoin d’une solution conforme à leurs propres normes de sécurité, à leurs règles de gestion des accès et à leurs processus de conformité.

C’est précisément cette couche d’infrastructure que Google souhaite fournir.

Si les banques peuvent à l’avenir gérer des actifs on-chain grâce à une technologie MPC éprouvée, les obstacles techniques à l’entrée des institutions dans la crypto pourraient encore diminuer.

Ce qui est vraiment prometteur, ce n’est pas l’apparition d’un produit de conservation supplémentaire, mais le fait que l’infrastructure financière traditionnelle commence à s’étendre on-chain.

L’IA est en train de changer la répartition des gains liés aux airdrops crypto.

Autrefois, les studios gagnaient de l’argent parce qu’ils maîtrisaient des compétences techniques que le grand public ne possédait pas : interactions à grande échelle, scripts automatisés, analyse des données on-chain et gestion de comptes.

Les équipes projet avaient besoin de ces compétences pour gonfler le nombre d’utilisateurs, les données de trading et l’engouement du marché, puis elles en payaient le coût en misant sur la valeur future des tokens.

Mais aujourd’hui, l’IA a fait tomber cette barrière technique.

Une personne ordinaire peut elle aussi utiliser l’IA pour développer des scripts, des bots et des outils d’analyse de données. Les studios ne disposent plus de l’avantage manifeste en matière d’information et de technologie qu’ils avaient autrefois.

Le problème, c’est que les équipes projet profitent elles aussi de la baisse des coûts rendue possible par l’IA.

Ce qui nécessitait autrefois de faire appel à des studios peut maintenant être réalisé en interne ; et les données on-chain que les projets obtenaient auparavant grâce aux airdrops sont devenues beaucoup moins rares.

Les équipes projet vont naturellement revoir leurs calculs : vaut-il mieux consacrer un budget de tokens aux adresses qui multiplient les interactions, ou l’investir dans la liquidité, les plateformes d’échange et les canaux qui génèrent réellement des revenus ?

C’est aussi pour cela que je pense que l’attrait des airdrops traditionnels est en train de diminuer.

À l’avenir, il sera peut-être plus intéressant d’étudier les projets en phase de démarrage réellement rentables, ainsi que les produits prêts à distribuer leurs tokens par le biais de ventes publiques, d’avantages réservés aux utilisateurs ou d’autres mécanismes.

Une autre piste est celle des projets à mi-chemin entre les memecoins et le farming d’airdrops, où la participation des utilisateurs au trading, à la promotion et aux activités communautaires fait partie intégrante de l’écosystème du produit.

Mais pour les Perps et les marchés prédictifs, il faut calculer les coûts avec précision. Les frais, le slippage et les pertes liées au trading représentent de l’argent bien réel. Les points ne sont pas des revenus, et le volume de trading n’est pas synonyme de profit.

Maintenant que l’IA a nivelé les compétences techniques nécessaires pour farmer des airdrops, la véritable compétition ne consiste plus à savoir qui peut multiplier les interactions, mais à déterminer qui saura repérer le plus tôt les projets auxquels il vaut la peine de participer.