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C'est HISTORIQUE: Bercy publie pour la 1ère fois le poids réel des pensions dans le budget de chaque ministère. Attention, ça pique: 32% du budget de l’Éducation nationale et 30% du budget de l'Intérieur part en réalité dans... les retraites Tous les ministères sont concernés⤵️

I made an interactive map of every farm field in California! Inspired by the @Snapchat map! All 384k of them: lettuce in Salinas 🥬, cherries in Brentwood 🍒, dates in Coachella 🌴, and 1.6 million acres of almonds 🌰 Zoom into any field and see exactly what's growing there. I've been obsessed with maps from years of hiking and cycling. Models like Opus 5.5 / Astra making building with them so fun! Built on public crop data from @CA_DWR. Click to see growing near you? 👇

Quelques secrets de la guerre informationnelle que vous ne connaissez sans doute pas. Comme j’ai fait un billet disant du bien de Mistral qui a dépassé le stade des 100 retweets (580 pour l’instant), il a naturellement attiré sa foule de comptes agressifs à 12 followers, pseudo modifié 5 fois dans les 6 derniers mois et géolocalisation située en « Europe » (qui a donc activement spécifié dans ses paramètres qu’il ne souhaitait pas que l’on sache de quel pays il émet). Tout cela est bien sûr orchestré. Mais pour quoi, pour qui ? Et comment ça fonctionne concrètement ? Et pourquoi au milieu de ce que sont bien évidemment des bots, il y a une grande quantité de comptes humains sur la même ligne agressive qui semblent émerger de nulle part ? Voici comment ça marche. 1. L’état mondial de la lutte informationnelle. La plupart des grands pays de la planète jouent à la lutte informationnelle depuis des siècles. Ce n’est pas nouveau. Un cas célèbre proche de ce qui a lieu aujourd’hui : Otto Abetz, le futur ambassadeur nazi en France, organisait dans les années 30 à Paris depuis le George V des groupes d’amitié franco-allemande où il arrosait des journalistes généreusement (sans doute plus de 150) et leur expliquait qu’Hitler n’avait aucune volonté expansionniste vers l’Ouest, qu’il ne voulait que les Sudètes, qu’il ne fallait pas s’inquiéter, pas se réarmer, etc. Aujourd’hui tout cela continue, en temps de paix comme en temps de guerre. Inutile de lister tous les outils d’influence des grands pays, que ça soit de sur-payer des missions de conseil inutiles à d’anciens ministres ou d’ouvrir des groupes d’amitiés avec des journalistes à l’ancienne. Mais la lutte informationnelle a bien sûr entre temps aussi basculé de façon massive en ligne, et notamment sur X, où l’opinion des élites de nombreux pays se forme. Parmi les pays les plus actifs en ligne sous faux drapeau, il y a de façon célèbre la Russie et la Chine. La Russie a pour but principal de faire baisser le soutien européen à l’Ukraine. Pour la méthode, c’est souvent la terre brulée : tout ce qui peut attiser le bordel dans un pays est favorisé, avec l’idée qu’il suffit de dégager les partis centristes pro-européens pour que le soutien à l’Ukraine s’effondre. Donc globalement pour la France, tout ce qui peut faire augmenter le nombre de votants pour autre chose que l’axe qui va du PS à LR. Un des bras armés de la Russie est une entreprise moscovite appelée Social Design Agency, dont un des grands faits d’armes est d’avoir eu un de ses mèmes anti Zelensky partagé par Elon Musk et repris 86 000 fois. Le patron de la SDA est à fond et porte un sweat à capuche orné d’écussons « troupes idéologiques russes » et « commandant des forces spéciales ». mpf.se/psychological-defence… La Chine elle a pour but principal - outre de décourager quiconque de défendre l’indépendance de Taiwan - de faire en sorte que les pays industrialisés se laissent désindustrialiser et ouvrent grands leurs marchés aux produits chinois. Cela passe par un double mouvement de dévalorisation de la tech européenne / américaine, de démoralisation sur des possibilités de rattrapage que l’on prétend impossible et de survalorisation de la qualité et de l’expertise chinoise. Une des boîtes les plus célèbres au service du gouvernement chinois est Go Laxy. La boîte est bien connue parce que pas mal de documentation interne a fuité et on a donc une vision assez claire de ses capacités technologiques monstrueuses dans la manipulation des réseaux sociaux. theregister.com/security/202… Une attaque récente chinoise démantelée fin août dernier consistait en 200 000 comptes X qui faisaient de l’activisme aux États-Unis anti-data-center. Histoire de bien exciter tous les militants cherchant à bloquer la construction de nouveaux centres de calcul, voire en donnant des tutos sur comment engager des procédures juridiques. La guerre pour la suprématie IA n’est pas que scientifique. techradar.com/pro/security/x… 2. Comment fonctionnent nos concurrents ? Il y a des centaines de techniques, mais voici un modus operandi standard. A. Les entreprises de lutte informationnelle cartographient l’espace informationnel du pays cible, pour identifier les groupes qui font des bons relais, les comptes qui sont des bons vecteurs et les éléments de langage qui fonctionnent bien. Par exemple, dans les bonnes cibles en France pour la Russie, il y a les agriculteurs, car ils peuvent bloquer le pays, les antivax et comploplo, car ils détestent les institutions, l’extrême droite et gauche russophile (leurs gars sûrs) et récemment les retraités, car ils ont démontré leur capacité de pression politique. Exemple canonique : un retraité commence à dire qu’il ne veut pas voir sa retraite baisser tant qu’on « gaspillera » des milliards pour l’Ukraine. Le message accumule beaucoup de likes. Un agent russe note l’info. Pour la Chine, ça va être par exemple toute la foule des ingénieurs dépressifs et dévalorisés français, qui sont perméables aux discours déclinistes. Un ingé exaspéré par l’état de la tech française va écrire une longue diatribe pour se plaindre du manque de vision de son patron. Un agent chinois note l’info. B. Diffusion et amplification par les bots. Des milliers de comptes bots sont créés sur les réseaux sociaux (ou bien souvent achetés quelques euros sur le darkweb). À l’affût des bons mots clés. Dès qu’un message va dans le bon sens - un compte dit que Mistral c’est de la merde et qu’il vaut mieux utiliser de l’open source chinois, y compris sur des données sensibles, par exemple - les milliers de comptes bots vont ajouter des likes, des retweets, des commentaires d’encouragement pour que l’algorithme pousse cette publication. À l’inverse, quand un compte va dire que Mistral c’est vraiment pas mal, les comptes vont aller attaquer dans les commentaires. En déroulant des éléments de langage classiques, mais aussi simplement en insultant pour décourager ces voix de s’exprimer. Les interactions des bots sont alimentées par tous les éléments de langage capturés en phase A. Ainsi, imaginons une conversation tendue sur les coupes budgétaires à faire et la nécessité de faire contribuer les retraités. Un bot identifie le sujet retraite et balance en commentaire un petit « Il suffit de cesser d’aider l’Ukraine, pas besoin de otucher aux retraités qui ont travaillé dur toute leur vie. » Commentaire ensuite liké par 80 bots qui se met donc à apparaître tout en haut des conversations. C. Mobiliser les idiots utiles Une subtilité supplémentaire est que l’algorithme de X fonctionne selon un système dit de SimClusters, qui va pousser dans le fil des utilisateurs les contenus d’utilisateurs au profil similaire. Il suffit donc que les bots imitent les péférences de certaines communautés, en copiant leurs comptes suivis et leurs interactions, pour qu’ensuite il leur suffise d’interagir en masse avec un nouveau contenu et que celui-ci se mette à apparaître dans le fil de leur communauté infiltrée. Donc si un billet anti Mistral est attaqué par un essaim de bots, ce billet va apparaître dans le fil de tous les humains qui détestent aussi Mistral. Ce qui va booster les interactions réelles mais bien peu organiques. C’est le type d’attaque le plus subtil, car il est très difficile d’identifier si un mec virulent est dans le fil par hasard, on parce qu’un essaim de bots hostiles l’a rameuté. Le mec virulent lui-même n’en a aucune idée. C’est bien tout le problème de toute cette histoire. Oui comme toujours depuis des siècles, les puissances étrangères essayent d’influencer nos débats publics pour défendre leurs intérêts. Et comme depuis toujours, une bonne partie de leur travail consiste simplement à donner un petit coup de pouce aux locaux qui vont dans leur sens, souvent de bonne foi. Il n’est donc pas pertinent à mon sens, pour un individu lambda de s’obséder outre mesure sur la nature organique du flux algortihmique auquel il est soumis. De savoir si une tempête de merde est naturelle ou orchestrée. Pour un individu non-expert, c’est très dur à estimer, et surtout la réalité est désormais que quasi tout est mixte. Un peu organique, un peu manipulé. Surtout en France, où notre espace informationnel fait partie des plus attaqués de la planète (La Russie nous consacre son deuxième plus gros budget en ligne après l’Ukraine), car nous sommes à la fois un pays avec de l’influence (ONU, UE, nucléaire, Afrique, etc.) et très fragile politiquement, prompt à la révolution, et avec beaucoup de concurrents internationaux. Il n’exite donc qu’un seul filtre pertinent, le seul qui vaille, depuis toujours : avoir une vision très claire et informée des intérêts de sa nation. Et lorsque l’on essaye de vous persuader que les intérêts de votre nation passent un peu trop par ce qui ressemble être avant tout l’intérêt d’une autre nation, vous mettre sur vos gardes.

a few weeks ago we launched G2 CX agent evals in beta for purpose-built agents. we just added a model baseline: an agent on a model using our standard harness, and run the same tasks as vendor products. the hard part is picking models a support desk could afford to run at scale. we show @AnthropicAI Claude Haiku 4.5 and @OpenAI gpt-4o mini by default, and let you pick more advanced models and a range of effort for each. same setup as the agents: one-page policy as instructions, mcp access to the same 38 tools, same 46 scenarios, 4 runs each. on policy compliance, Haiku 4.5 scores 83% and gpt-4o mini 67%, vs 87 to 92% for @tidiocx, @BoldDesk, @retellai, @LiveAgent and Chipp. the baseline measures the model only. vendors ship integrations to ticket system and crms, escalation logic around the model, deal with edge cases learned from real deployments. we’re also building more complex tasks to capture that in the scores. i'm looking for product folks who have run these model vs. agent comparisons, to swap notes on approach. if you know one, tag them!

Official French statistics on education spending are simply wrong. As in every country, they include pension contributions, except that in France the contribution rate is 93%, three to four times what could be considered a normal rate. This absurd contribution rate is an accounting gimmick that allows the French state to claim its pension scheme is balanced, but it has nothing to do with the pensions that teachers currently in the classroom will actually receive. Recent reports have found that, after correcting for this bias, French spending on primary education, for instance, is not slightly above the OECD average, as official statistics suggest. Rather, it falls in the bottom quartile.

last week we launched g2 agent evaluations. 10 enterprise cx agents, one simulated company, same 46 tasks, 700 conversations. two updates since.

Opus 5.5 designing LEGO 👀 I asked it to design a Microduck I can build with real LEGO pieces. It: > designed it life-size using 1113 real LEGO parts > verified: 3,204 connections, 0 collisions, every step buildable, centre of mass inside the feet 🤯 > made a 141-page LEGO-style booklet (237 steps) > priced every piece in the browser and prepared the orders on BrickLink

Getting closer to a model that could be capable of both running on consumer machine AND penetrate consumer systems connected to the internet at scale with enough tries. The moment we cross the R>1 threshold there’s 100% chance an adaptive generative worm emerges and things might get weird. Let’s call it the “blob”. Day 1: it potentially puts us offline for a few days as it propagates fast and dumbly and hammers our bandwidth capacity. It’s the center of attention, the cyber security community discusses only that and find the breaches and the misuses of compute everywhere. We find ways to contain it but we don’t fully do so of course, Day 2: Months after the blob optimized itself jumping on even more efficient models created by humans or itself. MW signature low. We find it in weird places, active and self improving slowly. At this point the blob is everywhere, kinda disappears below radar like the bacteria of our intestines or mitochondria, everywhere and impossible to kill it. But it’s also discrete so it’s not annoying and not problem, hidden in the Internet background noise.