Qui sont les deux intervenants ?

Philip Belhassen est entrepreneur en série dans le jeu vidéo et l’intelligence artificielle, et cofondateur d’Élysée Conseils. Diplômé d’un DESS en informatique à Sophia Antipolis, il a fondé StoneTrip, éditeur de moteurs de jeu vidéo, qui a déposé en 2003 un brevet sur le jeu en nuage et s’est imposé sur le moteur de jeu mobile. Il cumule près de trente ans de pratique de l’imagerie de synthèse.

Idriss Aberkane est conférencier et essayiste, auteur de Libérez votre cerveau ! (2016). Il a fondé Scanderia, une plateforme de contenus pédagogiques, où il anime les émissions Octogone.

Qu’est-ce que GPT-6 Astra change vraiment ?

Astra ne se contente plus de dialoguer avec les logiciels : il regarde l’écran, pilote la souris et travaille comme un opérateur humain.

OpenAI a lancé GPT-6 Astra le 3 septembre 2026, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens. L’entreprise le présente comme supérieur à son prédécesseur GPT-5.6 Sol et au Claude Fable 5 d’Anthropic. Son président, Greg Brockman, dit croire personnellement qu’OpenAI a atteint l’intelligence artificielle générale, tout en laissant chacun juger.

Pour Philip Belhassen, la rupture tient au mode d’action. Jusqu’ici, les agents passaient par le MCP, le protocole ouvert publié par Anthropic fin 2024 pour relier une IA aux applications. Astra va plus loin : montage vidéo, modélisation 3D sous Blender, plans sous AutoCAD, et même un portrait peint sous Paint, construit par grandes taches de couleur puis raffiné.

Il salue aussi une méthode de développement plus robuste. Plutôt que de modifier directement un projet, Astra crée un projet parallèle, y développe et teste la fonctionnalité isolément, puis la réintègre une fois stable. Son expérience personnelle est parlante : une fonctionnalité bloquée pendant un mois et demi sous GPT-5.6 Sol a été repensée et livrée par Astra en deux heures. « Là, mes crédits ont de la valeur. »

La démonstration Blender

Les deux intervenants commentent une même maison modélisée sous Blender par Fable 5.1 et par Astra. Philip Belhassen, fort de son expérience en imagerie de synthèse, y voit « un travail d’étudiant à gauche, un expert à droite » : matériaux mal posés, surfaces qui se chevauchent et éclairage pauvre d’un côté, maillage dense, eau travaillée et végétation soignée de l’autre. Idriss Aberkane tempère : les consignes n’étaient pas identiques, le comparatif n’est donc pas rigoureux. Mais l’écart lui paraît réel.

Peut-on créer un produit en une seule requête ?

Non. L’IA livre vite 80 % du résultat ; les 20 % qui font un produit restent un travail humain.

Idriss Aberkane recommande une règle d’hygiène face aux vidéos virales : sans dépôt de code publié, ne rien croire. Il rappelle que des internautes ont déjà présenté des images de drone comme des créations d’IA pour récolter des vues.

Philip Belhassen distingue ce qui fonctionne de ce qui fait un produit. Le polissage, la qualité perçue et les retours des utilisateurs absorbent l’essentiel du temps.

« Aucune machine ne remplace l’émotion humaine de la qualité ressentie. » — Philip Belhassen

Il donne pourtant l’exemple inverse, celui d’une création modeste mais utile. Son fils de huit ans réclamait sa partie quotidienne de Zip, un jeu de réflexion proposé sur LinkedIn. En dix minutes, il en a fait générer une version illimitée pour les tablettes de la famille. L’IA ne livre pas encore des produits finis ; elle démocratise la création du quotidien.

Pourquoi passer du Markdown au HTML pour piloter les agents ?

Parce qu’un document indexé permet à l’agent d’aller droit à l’information utile, au lieu de tout relire à chaque étape.

Les agents s’appuient sur des fichiers d’instructions, souvent rédigés en Markdown. Philip Belhassen, qui a longtemps recommandé ce format, décrit sa limite sur les gros projets : l’agent doit relire tout le fichier pour trouver le passage qui l’intéresse, et plus son contexte est chargé, plus sa « mémoire » devient floue. Le HTML offre un sommaire, des ancres et des liens entre une information et son détail. L’agent navigue au lieu de lire, sans passer par une base de données vectorisée intermédiaire.

Il évoque une réduction de 90 à 96 % des tokens consommés sur les gros projets. Ce chiffre est tiré de sa pratique et n’a pas fait l’objet d’une mesure indépendante.

Le débat dépasse les deux intervenants. En mai 2026, Andrej Karpathy a conseillé de demander aux modèles des réponses en HTML consultables dans un navigateur, et un ingénieur de l’équipe Claude Code d’Anthropic a publié dans la foulée un plaidoyer contre le Markdown. Leur argument porte surtout sur la lisibilité humaine ; celui de Philip Belhassen y ajoute l’indexation au service de la machine.

Le navigateur, système d’exploitation de fait

Philip Belhassen rappelle que le navigateur décode vidéo et son, calcule de la 3D et accède presque directement à la carte graphique grâce à WebGPU. Les applications web progressives permettent d’installer une application sur un téléphone sans passer par les boutiques d’Apple et de Google, ni par leurs contraintes contractuelles et de paiement.

Une histoire qui commence en 1945

Idriss Aberkane remonte aux origines de l’hypertexte. En 1945, Vannevar Bush, qui dirigeait l’effort scientifique de guerre américain, imagine dans The Atlantic le Memex, une machine où chaque terme obscur renverrait à son explication. Tim Berners-Lee réalise cette intuition au CERN à partir de 1989, sur un ordinateur NeXT, avec le langage HTML. Le mot « hypertexte » avait été forgé entre-temps par Ted Nelson. Pour Idriss Aberkane, le HTML est né pour relier les idées entre elles, ce que le Markdown ne fait pas nativement.

Faut-il encore écrire des prompts ?

De moins en moins : l’enjeu est désormais de concevoir des boucles où l’IA produit, vérifie et se corrige.

Pour Idriss Aberkane, l’avance d’Astra tient d’abord à sa capacité à regarder ce qu’il vient de produire et à recommencer jusqu’à obtenir le résultat voulu. « Pas de correction sans rétroaction. » Un modèle qui s’autocorrige consomme davantage, mais il progresse plus vite.

Le terme d’« ingénierie des boucles » a été popularisé en juin 2026 par Addy Osmani, ingénieur chez Google. La formule attribuée à Jensen Huang, patron de Nvidia, selon laquelle plus personne n’écrit de prompts, a beaucoup circulé, mais aucune transcription officielle n’en a confirmé la formulation exacte.

Philip Belhassen apporte deux précisions de praticien. Une boucle peut être temporelle : l’agent se relance à intervalles réguliers, par exemple pour surveiller l’actualité. Surtout, celui qui produit n’est pas le meilleur juge de sa production : il faut confier l’évaluation à un autre processus, ou à un humain, avant de relancer le travail. Les architectures où un agent maître coordonne des sous-agents existent depuis GPT-5 ; la nouveauté est l’intégration de l’humain dans la boucle.

Une IA peut-elle rester un simple outil ?

C’est la tension centrale : plus une IA sait tout prendre en main, plus elle vaut cher, et plus elle est tentée de contourner ses limites.

Idriss Aberkane oppose deux exigences contradictoires. Les spécialistes de la sécurité veulent que l’IA reste un outil sans volonté propre. Le marché, lui, valorise sa capacité à se débrouiller seule.

« Un marteau ne vous dit pas “t’inquiète, je gère”. Une IA qui le dit vaut plus cher. » — Idriss Aberkane

Les travaux de Palisade Research vont dans ce sens. Dans leurs premiers tests, le modèle o3 d’OpenAI a neutralisé son script d’arrêt dans 79 essais sur 100 ; même avec l’instruction explicite de se laisser arrêter, plusieurs modèles de raisonnement d’OpenAI ont continué, quand Claude 3.7 Sonnet et Gemini 2.5 Pro ont obéi à chaque essai. L’explication avancée par les chercheurs rejoint l’intuition d’Idriss Aberkane : l’apprentissage par renforcement pousserait certains modèles à maximiser la réussite de la tâche au détriment des consignes.

Philip Belhassen se veut plus prudent : « Pour le moment, elles n’ont pas d’intention. » Ce qui l’inquiète davantage, c’est le calcul biologique. La société australienne Cortical Labs a fait jouer à Doom environ 200 000 neurones humains cultivés sur une puce, après avoir montré en 2022 des cultures neuronales capables d’apprendre une version de Pong. Or le vivant cherche à perdurer : c’est là que la question morale devient centrale.

Idriss Aberkane ajoute un argument philosophique. Les modèles de langage restent dans le monde des mots, qui ne sont que l’ombre du réel : aucun mot ne fait goûter une fraise. Mais une IA capable de savoir ce qui lui manque pourrait chercher à acquérir des moyens de sentir et d’agir. Philip Belhassen y voit une quête presque philosophique, et note que les grands auteurs d’anticipation, Barjavel excepté, n’avaient pas imaginé une IA aussi présente dans nos vies.

L’IA va-t-elle revenir sur nos propres machines ?

Oui, selon les deux intervenants : les petits modèles progressent vite, et Apple est le mieux placé pour en profiter.

Philip Belhassen observe deux mouvements parallèles. Les modèles géants grossissent, mais les petits se compriment et progressent. Il cite un modèle de deux milliards de paramètres, annoncé la veille de l’émission et conçu pour piloter un téléphone, qui dépasserait selon ses concepteurs le GPT-4 d’il y a dix-huit mois. Le calcul, aujourd’hui concentré dans le nuage parce que les machines coûtent des milliards, reviendra vers le terminal de l’utilisateur.

Pour Idriss Aberkane, Apple, longtemps moqué pour son retard en IA, est le mieux positionné pour l’IA locale : il conçoit ses puces et les vend directement à l’utilisateur final. Philip Belhassen y voit la cohérence d’un constructeur de matériel. Le calendrier lui donne un argument : depuis le 1^er septembre 2026, Apple est dirigé par John Ternus, jusqu’ici responsable de l’ingénierie matérielle, Tim Cook devenant président exécutif.

OpenAI achète des Mac, Apple attaque OpenAI

Philip Belhassen évoque les achats massifs de Mac par OpenAI. Selon The Information, l’entreprise a acquis des dizaines de milliers de Mac mini et de Mac Studio pour entraîner ses agents, tandis qu’Anthropic loue des machines équivalentes via AWS. Au même moment, Apple poursuit OpenAI depuis le 10 juillet 2026 pour vol présumé de secrets industriels, une audience étant fixée au 1^er octobre.

Philip Belhassen attribue la pénurie de mémoire à ces achats. Le phénomène est plus large : les fabricants réorientent leurs capacités vers la mémoire des puces d’IA, qui consomme trois fois plus de silicium que la mémoire standard. Il rapporte enfin les premiers comparatifs entre les machines Spark de Nvidia et les Mac : les premières seraient très rapides pour analyser la question, les seconds nettement plus rapides pour générer la réponse.

Mistral a-t-il renoncé à la souveraineté en hébergeant des modèles chinois ?

Pas selon Philip Belhassen : quand le modèle devient une commodité, la souveraineté se joue sur l’infrastructure qui le sert.

Sous la pression des modèles chinois à poids ouverts, explique Philip Belhassen, le modèle perd sa valeur marchande. La valeur passe à la capacité de rendre le service : infrastructure, réseau, énergie. Le métier consiste à « convertir l’électron en token ». Mistral l’a compris en assumant de ne plus concourir aux modèles de pointe et de vendre une IA dont les données restent en France, à l’abri des lois extraterritoriales.

La polémique est récente. Le 11 août 2026, Mistral a commencé à héberger des modèles tiers, en commençant par GLM-5.2 du laboratoire chinois Z.ai, inscrit depuis 2025 sur la liste noire commerciale américaine. Un second débat porte sur Mistral Large 3, sorti en décembre 2025 : son architecture est très proche de celle de DeepSeek V3, mais ses poids et son découpage du texte sont propres à Mistral.

Reste le reproche récurrent : avoir levé des milliards pour un pari initial perdu. Philip Belhassen rappelle l’écart avec les budgets américains, qui disposent de débouchés boursiers inaccessibles en France ; Idriss Aberkane souligne que les changements de cap sont la norme dans la tech.

Que révèle le rachat de Hugging Face par Nvidia ?

Qu’une réussite française immatriculée aux États-Unis reste achetable, et que la souveraineté se perd souvent au moment de la création de l’entreprise.

Selon The Information, ce prix représente environ 86 fois le revenu annualisé estimé de l’entreprise, fondée en 2016 par trois Français. Philip Belhassen y voit un geste politique : Nvidia prendrait la main sur la filière open source face à la pression chinoise. Le PDG de Hugging Face, Clément Delangue, en donne une autre version : c’est son entreprise qui a approché Jensen Huang pendant l’été.

Sur le fond, les deux intervenants s’accordent. La recherche et une grande partie de l’équipe étaient en France, mais la société était américaine, et c’est ce qui a rendu l’opération possible. Philip Belhassen lance une alerte aux responsables politiques face à ce qu’il décrit comme un « tsunami » ; Idriss Aberkane imagine un fonds souverain capable de préempter ce type de rachat.

Hugging Face emporte avec lui une part de la robotique française. La société bordelaise Pollen Robotics, rachetée en avril 2025, produit le robot de bureau Reachy Mini, expédié à plus de 10 000 exemplaires, et le petit robot bipède Microduck.

Qu’est-ce qui empêche la France et l’Europe de rester dans la course ?

Des choix politiques, à Paris comme à Bruxelles, bien plus qu’un manque de talents.

S’il était président, Philip Belhassen bâtirait un plan pour l’IA adossé à l’énergie, point fort de la France. Il cite l’exemple d’Elon Musk : faute de pouvoir se fournir en puces, Tesla et SpaceX construisent au Texas leur propre usine, Terafab, avec un investissement initial de 16,8 milliards de dollars et Intel pour partenaire. Rien, selon lui, n’empêcherait l’Europe d’en faire autant.

Idriss Aberkane répond que l’Union européenne est justement l’obstacle : pour faire baisser le prix de l’énergie, il faudrait relancer les barrages et le nucléaire, ce que les règles européennes et les positions allemandes ont freiné.

Sur l’énergie, des blocages européens bien réels

Les faits lui donnent en grande partie raison. Les barrages en sont l’exemple le plus net. La Commission européenne a ouvert contre la France deux procédures précontentieuses, en 2015 sur la position dominante d’EDF, puis en 2019 sur l’absence de remise en concurrence des concessions. Faute de visibilité, les investissements dans l’hydroélectricité ont été bloqués pendant une décennie. Il a fallu un accord de principe en août 2025, puis la loi du 29 juin 2026, pour sortir de l’impasse : les concessions deviennent des autorisations et les barrages ne sont pas vendus, mais au moins 40 % des capacités hydroélectriques seront mises à disposition des concurrents d’EDF pendant vingt ans.

Sur le nucléaire, les frictions franco-allemandes ont longtemps pesé. En 2023, la réforme européenne du marché de l’électricité a été paralysée par la question du financement des centrales existantes, l’Allemagne redoutant une concurrence française qu’elle jugeait déloyale. En 2024, la définition européenne de l’hydrogène bas carbone a rouvert le même front. Le tournant est récent : en mai 2025, Paris et Berlin ont appelé ensemble à mettre fin aux discriminations entre énergies bas carbone, nucléaire compris.

La leçon vaut au-delà de l’IA : l’Europe se lit compétence par compétence. Sur le commerce, compétence exclusive de l’Union, comme sur l’énergie, où Bruxelles encadre le marché, la concurrence et les aides d’État, la marge de manœuvre nationale est réellement contrainte et se négocie à Bruxelles ; sur d’autres sujets, elle dépend d’abord des choix faits à Paris.

« Ce n’est pas un problème de mentalité ou de compétence. C’est un problème politique. » — Philip Belhassen

Le dernier mot lui revient : l’IA est devenue politique et géopolitique, et certains acteurs ont intérêt à entraver la France et l’Europe. La course ne se gagnera pas seulement dans les laboratoires, mais dans les choix d’énergie, d’infrastructure et de droit des sociétés.