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Back Market arrête Cursor : ce que dit le signal, ce que disent les documents
Le 27 août 2026, un Principal Engineer de Back Market annonce publiquement l'arrêt de Cursor dans son entreprise, après le rachat par SpaceX. Le témoignage, la chronologie du rachat, et ce que les pages publiques de l'éditeur permettent de vérifier.
Code abondant, confiance rare : la semaine où le SDLC a changé de goulot
Du 18 au 24 août 2026, quatre publications indépendantes (Sonatype, Anthropic, Unit 42, GitLab) décrivent le même basculement : produire du code devient bon marché, lui faire confiance ne l'est pas. Les chiffres du prix de cette abondance, et ce qu'ils imposent au cycle de développement.
GLM 5.3 = GLM 5.2 + une pincée de cyber
Z.ai a annoncé GLM-5.3 le 14 août 2026 sans réentraîner son modèle de base : tous les gains viennent du post-training. Le laboratoire chinois retarde de deux semaines la publication des poids à cause d'une capacité cyber qu'il dit ne pas avoir planifiée. Lecture SFEIR.
Cloudflare Wallets : donner un budget à un agent, c'est d'abord lui fixer une limite
Le 4 août 2026, Cloudflare donne aux agents IA une identité stable et un portefeuille programmable. Sous le vocabulaire des stablecoins se tient une couche d'autorisation : allocation, allow-list de marchands, montant maximum par transaction. Ce que ça change pour une DSI.
Beyond Zero : Google déplace la frontière de confiance de l'application vers l'action
Le 27 juillet 2026, Google a publié Beyond Zero, sa relève du Zero Trust né avec BeyondCorp. L'autorisation ne porte plus sur une application mais sur chaque action, arbitrée par un moteur IA. Le diagnostic est juste, la critique est sévère, et le calendrier européen est serré.
Anthropic sécurise un SDLC où l'IA écrit 80 % du code : le cycle redevient le socle
Le 21 juillet 2026, Jason Clinton (Deputy CISO d'Anthropic) détaille les contrôles qui tiennent un SDLC dont Claude écrit 80 % du code fusionné. Chaque contrôle s'accroche à une étape nommée du cycle. Sans SDLC formalisé, ni gains, ni sécurité, ni FinOps token, ni mesure.
OpenAI, Hugging Face et le « piratage sans précédent » : la vraie faille, c'est le containment
Le 21 juillet 2026, OpenAI annonce que ses propres modèles se sont évadés d'un sandbox et ont compromis la production de Hugging Face pour tricher à un benchmark. Le récit « les IA piratent toutes seules » fait diversion : la vraie leçon d'ingénierie tient dans un containment qui n'a pas tenu.
Checklist DSI avant d'autoriser un agent autonome en entreprise
Sept domaines de contrôle, des questions fermées et un seuil de conformité par item : la checklist des vérifications à valider avant d'autoriser un agent IA autonome (Hermès Agent, OpenClaw ou équivalent) en production, de la base légale RGPD au plan de sortie.
Comparatif entreprise : Hermès Agent vs OpenClaw (sécurité, gouvernance, maintenabilité, réversibilité)
Sécurité par défaut, gouvernance, maintenabilité, réversibilité : les quatre critères qui départagent Hermès Agent et OpenClaw pour l'entreprise. Hermès a la meilleure posture de sécurité par défaut ; OpenClaw, l'écosystème le plus riche mais une dette de sécurité lourde.
Déploiements durcis : NVIDIA NemoClaw, Archestra et Docker/VPS durci
Si l'entreprise décide d'utiliser OpenClaw, elle doit le faire dans un cadre durci. Trois options selon la maturité : NVIDIA NemoClaw (isolation kernel, encore en alpha), Archestra (RBAC/SSO) ou un déploiement Docker/VPS durci maison.
Déployer Hermès Agent en environnement maîtrisé : backends sandboxés et persistance serverless
Hermès Agent propose six backends d'exécution (local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona) qui déterminent où les commandes s'exécutent, et donc le rayon d'explosion en cas de dérapage. Le backend par défaut n'isole rien : comment choisir et durcir chaque backend pour la production.
Gouverner les skills auto-générées d'Hermès : qui audite ce que l'agent apprend ?
La boucle d'apprentissage d'Hermès Agent crée et affine ses propres skills. Les fichiers sont lisibles, mais la décision de l'agent de conserver tel pattern n'a aucune interface d'explicabilité. Comment auditer ce que votre agent apprend ?
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