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[{"uuid":"1363f454-ca59-4264-a8f0-a2446d645ebc","slug":"installation-et-mise-en-service-d-une-borne-de-recharge-murale-goneo-7-4-kw","title":"Installation et mise en service d'une borne de recharge murale GONEO 7,4 kW","category":"","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"cover.jpg","published":true,"published_at":"2026-05-13 11:04","created_at":"2026-05-13 11:23:38","updated_at":"2026-05-13 15:17:04","tags":{"logiciels":["Home Assistant"]},"plain":"Une borne de recharge murale GONEO a été récemment acquise (référence Amazon B0FP288GM7). Il s'agit d'une wallbox monophasée 7,4 kW (32 A, 230 V), équipée d'un connecteur Type 2, d'un lecteur RFID, et pilotable via Wi-Fi, Bluetooth. La gamme constructeur est documentée sur le site officiel GONEO Global et son catalogue EV Charger sur it.goneoglobal.com.\r\n\r\nCaractéristiques techniques\r\n\r\nD'après les fiches constructeur et revendeurs, le modèle présente les caractéristiques suivantes :\r\nPuissance : jusqu'à 7 kW en monophasé (annoncée 7,4 kW selon le réglage de courant)\r\nCourant réglable : 8 A à 32 A\r\nTension : 230 V monophasé\r\nConnecteur : Type 2 (IEC 62196-2)\r\nProtection : IP65, IK10, ignifuge UL94 V-0, plage -30 °C à +55 °C\r\nDétection de défaut intégrée : protection de fuite Type A 30 mA + DC 6 mA\r\nConnectivité : Wi-Fi, Bluetooth, compatible OCPP et Home Assistant\r\nApplication : Goneo EV Charger (Android / iOS)\r\n\r\nCâblage et raccordement\r\n\r\nLe câble d'alimentation a été tiré soi-même, en s'appuyant sur les règles de dimensionnement détaillées dans cet article. La section retenue est conforme aux préconisations constructeur : câble 3G6 mm² pour un courant maximum de 32 A, avec en amont un disjoncteur 40 A et un interrupteur différentiel type A 40 A.\r\n\r\nUn soin particulier a été apporté au serrage des borniers : un serrage insuffisant entraîne une résistance de contact accrue, source d'échauffement et de chute de tension sous charge — risque non négligeable compte tenu des intensités mises en jeu (jusqu'à 32 A en continu pendant plusieurs heures).\r\n\r\nVérifications avant mise sous tension\r\n\r\nUne fois le raccordement effectué, les mesures suivantes ont été réalisées au multimètre :\r\nPhase – Neutre : 230 V (tension nominale du réseau)\r\nPhase – Terre : 230 V (confirme la continuité de la phase et de la terre)\r\nNeutre – Terre : 0 V (idéalement quelques volts maximum ; une valeur significative trahirait un défaut de neutre ou de mise à la terre)\r\n\r\nÀ noter : la protection différentielle intégrée à la borne couvre la composante DC (6 mA), ce qui permet en théorie de se contenter d'un différentiel type A en amont — là où une borne sans détection DC interne exigerait un type B beaucoup plus onéreux. La vérification de la valeur de la prise de terre au telluromètre et le test du déclenchement du différentiel restent recommandés.\r\n\r\nMise en service\r\n\r\nLa mise en service s'effectue via le Wi-Fi de l'appareil et l'application propriétaire Goneo EV Charger. Points à anticiper :\r\nTélécharger l'application avant de commencer la procédure.\r\nCréer un compte utilisateur.\r\nS'assurer que le téléphone est connecté à un réseau Wi-Fi 2,4 GHz et que le Bluetooth est activé ; la borne doit être à portée du signal Wi-Fi.\r\nAssocier la borne au compte (un appui court sur le bouton règle l'alimentation, un double appui lance la configuration Wi-Fi).\r\n\r\nLa borne ayant été achetée d'occasion, elle n'avait pas été dissociée du compte du précédent propriétaire — situation fréquente sur ce type d'achat. Un message au SAV par mail (info@goneoglobal.com) a suffi : la réponse a été rapide et la dissociation effectuée sans difficulté. Réflexe à prendre lors d'un achat d'occasion : demander au vendeur de procéder à la dissociation avant l'expédition.\r\n\r\nUsage au quotidien\r\n\r\nDeux modes d'utilisation cohabitent :\r\nProfil horaire programmé via l'application : pratique pour caler les sessions sur les heures creuses.\r\nBadge RFID** fourni avec la borne : démarrer ou arrêter une session par simple présentation du badge, sans passer par l'application.\r\n--\r\n\r\nÀ noter sur le plan réglementaire : depuis 2017, l'installation d'une borne de recharge d'une puissance supérieure à 3,7 kW à domicile relève en principe d'un électricien qualifié IRVE. Le fait de procéder soi-même au tirage du câble et au raccordement reste possible techniquement, mais sort du cadre permettant de prétendre aux aides publiques (crédit d'impôt, prime ADVENIR) et peut avoir des conséquences en matière d'assurance."},{"uuid":"3e7ef528-6bd0-4fd1-83cb-a0d03ba35949","slug":"npm-le-ver-dans-le-fruit-comprendre-la-faille-systemique-et-repenser-les-pratiques-devops","title":"NPM, le ver dans le fruit : comprendre la faille systémique et repenser les pratiques DevOps","category":"informatique","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"cover.svg","published":true,"published_at":"2026-05-12 13:08","created_at":"2026-05-12 13:08:44","updated_at":"2026-05-12 13:12:42","tags":[],"plain":"À propos de l'article du MagIT « NPM : une nouvelle campagne malveillante souligne une vulnérabilité systémique ».\r\n\r\nNPM expliqué simplement\r\n\r\nQuand on développe une application web moderne en JavaScript ou TypeScript, on ne réécrit jamais tout depuis zéro. On assemble des briques logicielles déjà écrites par d'autres : un module pour parser des dates, un autre pour valider des emails, un troisième pour discuter avec une base de données. Ces briques s'appellent des paquets, et la place de marché centrale qui les distribue s'appelle npm (Node Package Manager).\r\n\r\nConcrètement, dans un projet, on déclare la liste des paquets nécessaires dans un fichier . On lance la commande , et l'outil télécharge automatiquement les paquets demandés… ainsi que tous les paquets dont ces paquets ont eux-mêmes besoin. Un projet « simple » se retrouve souvent à dépendre de plusieurs centaines, voire plusieurs milliers, de paquets en cascade. C'est ce qu'on appelle l'arbre des dépendances.\r\n\r\nLe registre npm héberge aujourd'hui plus de 2,5 millions de paquets. C'est à la fois sa force — un écosystème colossal, une productivité décuplée — et sa faiblesse : la confiance accordée à chaque maillon de la chaîne est implicite, et chaque maillon devient une porte d'entrée potentielle.\r\n\r\nLa faille : ce qui s'est passé\r\n\r\nL'épisode décrit par LeMagIT n'est pas un bug logiciel classique. C'est ce qu'on appelle une attaque sur la chaîne d'approvisionnement logicielle (supply chain attack) : au lieu d'attaquer directement la cible finale, l'attaquant compromet un fournisseur en amont, et laisse la mise à jour légitime faire son travail de propagation.\r\n\r\nLe scénario reconstitué se déroule en plusieurs temps.\r\n\r\n1. Compromission d'un paquet de confiance. Les attaquants sont parvenus à pousser du code malveillant dans des paquets npm largement utilisés, notamment via le détournement du pipeline d'intégration continue de projets connus comme  et l'écosystème Checkmarx. L'astuce n'est pas de publier un faux paquet : c'est de modifier un vrai paquet en exploitant les GitHub Actions — les robots qui construisent et publient automatiquement les nouvelles versions.\r\n\r\n2. Vol de secrets à l'installation. Une fois installé sur la machine d'un développeur ou dans un environnement de build, le code malveillant scanne l'environnement à la recherche de variables sensibles : , , , . Tout ce qui traîne dans les variables d'environnement, les fichiers , les configurations cloud.\r\n\r\n3. Auto-propagation. C'est là que l'attaque devient virale. Avec les jetons npm volés, le maliciel se reconnecte au registre npm, récupère la liste des paquets publiés par la victime, et publie automatiquement des versions piégées de ces paquets. Chaque développeur compromis devient un super-propagateur. Socket a identifié une quarantaine de paquets infectés en cascade lors d'une seule vague.\r\n\r\n4. Persistance. Sur les postes touchés, le malware installe un script  pour survivre aux redémarrages, et, si nécessaire, exfiltre les données volées dans un dépôt GitHub public créé pour l'occasion.\r\n\r\nLe résultat : un binaire signé, publié sous un nom officiel, à jour, qui passe tous les contrôles de surface — et qui contamine simultanément le poste du développeur et les serveurs de production.\r\n\r\nPourquoi c'est « systémique »\r\n\r\nLe terme employé par LeMagIT est juste. Ce n'est pas un bug isolé, c'est une propriété structurelle de l'écosystème.\r\n\r\nLa confiance est transitive. On fait confiance à , qui fait confiance à , qui fait confiance à , etc. Compromettre un nœud profond et populaire suffit à toucher des millions de projets.\r\n\r\nLa publication est ouverte. N'importe qui peut publier un paquet. Les contrôles existent (provenance, 2FA pour les mainteneurs populaires) mais restent surtout a posteriori.\r\n\r\nLes scripts d'installation s'exécutent automatiquement. Un paquet npm peut déclarer un  qui lance du code arbitraire au moment de . C'est pratique, mais c'est aussi un cheval de Troie idéal.\r\n\r\nLes jetons d'API sont partout. Le poste du développeur, les runners CI/CD, les serveurs : tous manipulent des secrets en clair dans des variables d'environnement. Un malware qui s'exécute dans le build n'a même pas besoin d'escalader ses privilèges.\r\n\r\nLes versions sont mutables sur fenêtre courte. Un paquet peut être republié dans les 72 heures suivant sa publication, et un  peut retirer une version d'un jour à l'autre.\r\n\r\nAucun de ces points n'est un défaut technique réparable par un patch. Ce sont des choix d'architecture, vieux de plus de dix ans, qui ont accompagné l'explosion de l'écosystème.\r\n\r\nY a-t-il des alternatives ?\r\n\r\nLa question est légitime, mais la réponse honnête est : pas vraiment, et pour de bonnes raisons.\r\n\r\nLes gestionnaires de paquets alternatifs\r\n\r\n,  et  sont des gestionnaires différents, mais ils tirent leurs paquets du même registre npm. Migrer de  à  ne change rien à la surface d'attaque : ce sont les mêmes paquets, le même registre, les mêmes mainteneurs.\r\n\r\nCela dit, certains apportent des garde-fous utiles :\r\na introduit l'option , qui refuse d'installer un paquet publié il y a moins de N jours. Une vague d'attaque dure typiquement quelques heures avant détection : attendre 72 heures avant d'installer une nouvelle version élimine la fenêtre dangereuse.\r\nimpose un consentement explicite pour les scripts , là où npm les exécute par défaut.\r\net  proposent des lockfiles stricts () qui garantissent que ce qui est installé en CI correspond exactement à ce qui a été testé.\r\n\r\nLes registres alternatifs\r\n\r\nJSR (JavaScript Registry), lancé par les créateurs de Deno, est le seul vrai nouveau registre crédible. Il a été conçu en tirant les leçons des problèmes de npm : TypeScript natif, modules ECMAScript par défaut, pas de scripts d'install, scoring qualité automatique, compatible avec tous les runtimes (Node, Deno, Bun). Mais JSR est complémentaire, pas un remplaçant : il héberge des milliers de paquets, pas des millions. Pour la majorité des dépendances, on continuera de passer par npm.\r\n\r\nLes registres privés — Verdaccio, GitHub Packages, JFrog Artifactory, Sonatype Nexus — ne remplacent pas npm non plus. Ils servent de proxy filtrant : on continue de récupérer les paquets publics, mais à travers un cache d'entreprise où l'on peut bloquer une version, exiger une signature, refuser un mainteneur, ou interdire les paquets publiés depuis moins de X jours. C'est probablement le meilleur compromis disponible aujourd'hui pour une organisation.\r\n\r\nLe verdict\r\n\r\nAbandonner npm en 2026 reviendrait à abandonner JavaScript. La valeur de l'écosystème (2,5 millions de paquets) est trop importante pour qu'on en sorte. Le problème ne se résoudra pas par un changement d'outil ; il se résoudra par un changement de pratiques.\r\n\r\nChanger les pratiques : ce qui doit devenir réflexe\r\n\r\nL'enseignement de cette campagne, et des précédentes (Shai-Hulud, TeamPCP, l'attaque Trivy/KICS), tient en une phrase : la confiance par défaut est morte. Il faut traiter chaque dépendance comme du code hostile par défaut, et le pipeline CI/CD comme une zone de production.\r\n\r\nAu niveau du poste de développement\r\nActiver l'option  (ou équivalent) pour différer l'installation des paquets fraîchement publiés.\r\nDésactiver les scripts  par défaut, et n'autoriser que ceux explicitement validés.\r\nNe jamais stocker de jetons en clair dans  ou les variables d'environnement persistantes. Préférer un gestionnaire de secrets (1Password CLI, , ).\r\nUtiliser des comptes npm séparés pour la publication, avec 2FA matérielle obligatoire.\r\n\r\nAu niveau du dépôt\r\nVerrouiller systématiquement les dépendances (, , ) et installer en mode strict (, ).\r\nMettre en place un audit automatique des dépendances à chaque PR (Socket, Snyk, GitHub Dependabot, ).\r\nPublier ses propres paquets avec provenance npm (signature liée au pipeline GitHub Actions), pour que les consommateurs puissent vérifier l'origine.\r\nTenir à jour un SBOM (Software Bill of Materials) pour savoir exactement ce qui tourne en production.\r\n\r\nAu niveau du CI/CD\r\n\r\nC'est probablement le chantier le plus important.\r\nCloisonner les jetons. Un jeton de publication npm ne doit jamais coexister avec un jeton AWS dans la même étape de pipeline. Un secret par étape, durée de vie minimale, scope minimal.\r\nPréférer les jetons à courte durée de vie (OIDC entre GitHub Actions et le cloud) plutôt que des clés statiques.\r\nAuditer les GitHub Actions tierces. Une action  est l'équivalent d'un . Épingler par hash SHA (), pas par tag mutable.\r\nRestreindre les permissions du  au strict minimum ( par défaut,  ponctuel et justifié).\r\nSurveiller le comportement réseau des runners : un build qui contacte un domaine inconnu doit lever une alerte.\r\n\r\nAu niveau de l'organisation\r\nMettre en place un registre proxy (Verdaccio, Nexus, Artifactory) avec liste blanche/noire de paquets, et l'imposer comme unique source pour tous les projets.\r\nDéfinir une politique de dependency governance : qui peut introduire une nouvelle dépendance, sous quelles conditions, avec quel niveau d'audit.\r\nPrévoir un playbook de révocation : que faire dans l'heure qui suit la détection d'un paquet compromis (rotation de tous les jetons npm/GitHub/cloud, audit des artefacts publiés, communication).\r\n\r\nEn résumé\r\n\r\nNPM n'est pas cassé, il est tel qu'il a été conçu : ouvert, automatique, transitif. Ce qui a changé, c'est la valeur que les attaquants peuvent en extraire — secrets cloud, jetons CI/CD, accès aux pipelines — et la sophistication des campagnes, qui exploitent désormais l'auto-propagation pour atteindre une échelle virale.\r\n\r\nAucune alternative ne supprime le problème, parce que le problème n'est pas npm : c'est l'idée qu'on puisse exécuter en production du code écrit par des inconnus sans jamais le regarder. Le rôle du DevOps en 2026, c'est de bâtir l'infrastructure qui rend cette inspection systématique, économique et inévitable — registres proxy, lockfiles stricts, jetons éphémères, audits continus, isolation des étapes de build.\r\n\r\nOn ne fera pas confiance à moins de gens. On exigera juste que chaque maillon prouve, à chaque exécution, qu'il est bien celui qu'il prétend être."},{"uuid":"cfe738e9-7ac2-4c7e-9205-dab4957835c6","slug":"preparation-du-raspberry-pi","title":"Décoder les infos de la TIC et les communiquer","category":"Électronique","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"","published":true,"published_at":"2025-11-19 06:48","created_at":"2025-11-19 06:48:01","updated_at":"2026-05-12 17:38:19","tags":[],"plain":"Choix du Raspberry Pi\r\n\r\nL'objectif est de récupérer automatiquement et à intervalles réguliers les informations émises par un compteur Linky, puis de les rendre accessibles depuis l'extérieur du Raspberry Pi.\r\n\r\nTrois prérequis matériels s'imposent donc :\r\nune connexion réseau, pour exposer ou transmettre les données collectées ;\r\nun espace de stockage, suffisant pour l'OS, les outils et l'historique des relevés ;\r\nune liaison série, pour dialoguer avec la sortie TIC du compteur.\r\n\r\nLe choix s'est porté sur un Raspberry Pi 3, qui couvre ces trois besoins sans surcoût ni complexité supplémentaire. Le stockage est assuré par une carte SD, la liaison série est exposée sur le port GPIO, et la connectivité réseau bénéficie d'un atout pratique : l'armoire de brassage de la maison se trouve à quelques mètres du compteur électrique, ce qui permet d'envisager un raccordement filaire fiable plutôt qu'un lien sans fil.\r\n\r\nCôté logiciel, le système retenu est Raspberry Pi OS (anciennement Raspbian), recommandé par défaut sur cette plateforme. Cette distribution dérivée de Debian apporte tout l'écosystème GNU/Linux nécessaire : pile réseau TCP/IP, accès distant par SSH, synchronisation horaire NTP, gestion de bases de données, serveur web, interpréteurs PHP et Python. Autant de briques qui serviront aux étapes ultérieures du projet.\r\n\r\nCâblage\r\n\r\nLe compteur Linky émet la trame TIC sous forme d'un signal modulé en ASK (Amplitude Shift Keying). Ce signal n'est pas directement exploitable par l'UART du Raspberry Pi, qui attend un niveau logique TTL stable.\r\n\r\nUn démodulateur ASK est donc intercalé entre le compteur et le Raspberry Pi. Son rôle est de récupérer la porteuse modulée et de restituer en sortie un signal binaire TTL propre, directement lisible par le port série.\r\n\r\nLa chaîne complète est la suivante :\r\n\r\n\r\n\r\nLe câblage côté Raspberry Pi se résume à trois fils :\r\nBroche | Signal | Rôle |\r\n---|---|---|\r\nPin 1 | 3V3 | Alimentation du démodulateur |\r\nPin 6 | GND | Masse commune |\r\nPin 10 | RX (GPIO15) | Lecture de la sortie TTL du démodulateur |\r\n\r\nSchéma de câblage\r\n\r\n\r\n\r\nInstallation de l'OS\r\n\r\nLe déploiement de Raspberry Pi OS sur la carte SD suit la procédure standard décrite dans l'article [à compléter]. Un point d'attention : activer le service SSH dès la préparation de l'image, faute de quoi aucun accès distant ne sera possible au premier démarrage.\r\n\r\nUne fois le Raspberry Pi mis sous tension et raccordé au réseau, son adresse IP n'est pas connue à l'avance. Un balayage du réseau local avec  permet de l'identifier :\r\nNote : la cible passée à  est l'adresse du réseau (), pas celle de la passerelle. Le  indique le masque de sous-réseau et délimite la plage scannée.\r\n\r\nUne fois l'adresse repérée, la connexion s'établit avec le compte  et le mot de passe par défaut  :\r\nPremier réflexe sécurité : changer immédiatement le mot de passe du compte  avec , voire désactiver ce compte au profit d'un utilisateur dédié. Les identifiants par défaut sont connus de tous les scans automatisés."},{"uuid":"4f193d70-d236-42d7-aedb-58631cd15002","slug":"la-6g-au-dela-de-la-5g-promesses-et-interrogations","title":"La 6G : au-delà de la 5G, promesses et interrogations","category":"télécom","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"","published":true,"published_at":"2025-11-05 08:46:51","created_at":"2025-11-05 08:46:51","updated_at":"2025-11-05 08:46:51","tags":[],"plain":"Alors que la 5G peine encore à s’imposer partout, la recherche sur la 6G est déjà bien avancée. Les laboratoires, opérateurs et gouvernements annoncent des innovations spectaculaires : débits colossaux, latence quasi nulle et intégration massive de l’intelligence artificielle dans le réseau. Mais derrière le buzz médiatique se cachent de grandes incertitudes techniques et économiques.\r\n--\r\n\r\nPromesses technologiques\r\n\r\n Débits théoriques : jusqu’à 1 Tbit/s dans des conditions expérimentales (vs 10 Gbit/s max pour la 5G).\r\n Latence ultra-faible : <1 ms, visant les applications critiques comme chirurgie à distance, véhicules autonomes coordonnés en temps réel et réalité immersive totale.\r\n Fréquences : exploitation des ondes térahertz (THz), beaucoup plus hautes que les mmWave 5G, offrant un spectre presque illimité mais avec des contraintes sévères de portée et pénétration.\r\n Intelligence embarquée : réseaux capables d’auto-optimisation grâce à l’IA et au machine learning pour gérer la congestion, l’énergie et les allocations de spectre en temps réel.\r\n Intégration multi-domaines : fusion des communications terrestres, satellites, drones et IoT pour créer un réseau ubiquitaire.\r\n--\r\n\r\nDéfis techniques\r\n\r\n1. Propagation et portée : les ondes THz sont extrêmement sensibles aux obstacles et à l’humidité, nécessitant une densité d’antennes inimaginable à l’échelle mondiale.\r\n2. Consommation énergétique : déployer des antennes THz ultra-puissantes et gérer des réseaux IA en temps réel risque d’augmenter considérablement la consommation électrique.\r\n3. Standardisation complexe : contrairement à la 5G qui a hérité d’une partie de l’infrastructure 4G, la 6G nécessitera des investissements massifs et de nouveaux protocoles.\r\n4. Coût et adoption : le coût pour les opérateurs et la nécessité de renouveler les équipements pour les utilisateurs seront un frein majeur, comme ce fut le cas pour la 3G et la 5G.\r\n--\r\n\r\nUsages envisagés\r\n\r\n Réalité mixte et immersive : AR/VR ultra-réaliste, métavers en temps réel, téléprésence totale.\r\n Téléchirurgie et véhicules autonomes coordonnés : applications critiques nécessitant une latence quasi nulle.\r\n IoT massif : milliards d’objets connectés, capteurs intelligents, villes et infrastructures “autonomes”.\r\n Communication spatiale et aérienne : drones, satellites et aéronefs connectés en temps réel.\r\n--\r\n\r\nCritique et perspective\r\n\r\nMême si les promesses de la 6G sont spectaculaires, plusieurs points restent préoccupants :\r\n\r\n La 6G est encore largement théorique : aucune application grand public n’est prévue avant 2030.\r\n Comme pour la 5G, les opérateurs pourraient utiliser la 6G pour inciter la migration depuis la 5G, en bridant certaines fonctionnalités sur la génération précédente.\r\n Le discours marketing risque de créer une confusion encore plus grande pour les utilisateurs : débits maximaux, latence minimale et réseaux intelligents seront très localisés et expérimentaux, bien loin d’une couverture nationale.\r\n--\r\n\r\nSchéma suggéré : évolution 3G → 4G → 5G → 6G\r\n--\r\n\r\nLa 6G s’annonce comme l’avenir des réseaux mobiles, mais elle illustre encore la stratégie récurrente des opérateurs :\r\n\r\n1. Créer une promesse technologique spectaculaire.\r\n2. Déployer progressivement pour ne pas perturber l’infrastructure existante.\r\n3. Inciter subtilement les utilisateurs à migrer vers la nouvelle génération, souvent via des limitations sur les générations précédentes.\r\nComme pour la 3G bridée puis la 4G et la 5G, la 6G risque d’être autant un outil de marketing et de stratégie économique qu’une véritable révolution immédiate pour le consommateur."},{"uuid":"5982deaf-f3de-4f65-9270-9849132e64f6","slug":"nos-donnees-a-l-ere-de-l-ia-l-affaire-linkedin-et-la-colere-des-utilisateurs","title":"Nos données à l’ère de l’IA : l’affaire LinkedIn et la colère des utilisateurs","category":"actualité","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"","published":true,"published_at":"2025-11-05 07:10:37","created_at":"2025-11-05 07:10:37","updated_at":"2025-11-05 07:10:37","tags":[],"plain":"Un matin d’automne, Léa ouvre son compte LinkedIn comme elle le fait chaque jour. Consultante indépendante, elle y partage des réflexions sur le travail à distance, y échange avec des collègues et y recrute parfois des partenaires. Rien de bien extraordinaire. Mais ce jour-là, un post attire son attention : « LinkedIn utilise vos données pour entraîner ses IA ».\r\n\r\nAu début, elle croit à une rumeur. Encore une de ces tempêtes numériques qui s’évanouissent aussi vite qu’elles éclatent. Puis elle lit plus attentivement : le réseau professionnel de Microsoft admet effectivement utiliser certaines données publiques — les profils, les publications, les interactions visibles — pour nourrir ses modèles d’intelligence artificielle.\r\n\r\nDe la mise en relation à la collecte invisible\r\n\r\nDepuis sa création, LinkedIn se présente comme une vitrine professionnelle : un espace où chacun peut exposer son parcours, ses compétences, ses ambitions. En échange, la plateforme promet visibilité, opportunités et réseau. Mais derrière cette promesse, un autre marché s’est peu à peu installé : celui des données.\r\n\r\nChaque clic, chaque mise à jour de poste, chaque mot-clé devient une pièce d’un immense puzzle comportemental. Ce puzzle, jusqu’ici utilisé pour cibler des offres d’emploi ou des publicités, se retrouve désormais au cœur de quelque chose de beaucoup plus vaste : l’entraînement des intelligences artificielles.\r\n\r\nMicrosoft, maison mère de LinkedIn, investit des milliards dans l’IA. Or, pour qu’une IA apprenne, il lui faut une matière première : les mots, les textes, les interactions humaines. Et LinkedIn en regorge.\r\n\r\nLa ligne floue entre le “public” et le “privé”\r\n\r\nTechniquement, LinkedIn affirme ne collecter que les informations publiques. Mais qu’est-ce que cela signifie vraiment ? Léa n’a jamais donné son accord explicite pour que ses publications servent à entraîner des algorithmes de génération de texte. Elle les a partagées pour échanger avec des pairs, pas pour devenir une donnée parmi des millions d’autres.\r\n\r\nC’est là que le malaise grandit.\r\nLes utilisateurs découvrent que la frontière entre ce qu’ils publient volontairement et ce qui peut être réutilisé s’estompe. Dans les conditions d’utilisation, tout est mentionné — quelque part, en petits caractères. Mais rares sont ceux qui lisent jusqu’à la dernière ligne.\r\n\r\nLe choc du consentement absent\r\n\r\nLes réactions ne se font pas attendre : des posts indignés envahissent la plateforme même.\r\n« On n’est pas des cobayes ! » écrit un utilisateur.\r\n« Nos profils sont devenus des datasets », dénonce une autre.\r\n\r\nCe qui choque, ce n’est pas seulement l’usage, mais la manière dont il a été introduit : sans consultation, sans transparence, presque à bas bruit.\r\n\r\nLes défenseurs du projet rétorquent que l’IA ne “lit” pas nos données comme un humain. Qu’elle analyse des tendances, pas des personnes. Que tout est anonymisé.\r\nMais cette défense sonne creux pour beaucoup : anonymiser ne supprime pas la question éthique. À partir du moment où nos mots, nos idées, nos réflexions alimentent un système dont nous ne maîtrisons ni les usages ni les bénéfices, une part de notre autonomie numérique s’érode.\r\n\r\nUne affaire de confiance\r\n\r\nLinkedIn n’est pas la première plateforme à faire face à cette controverse. Reddit, X (ex-Twitter) et même Meta ont adopté des politiques similaires, justifiant ces pratiques par la nécessité d’améliorer leurs modèles d’IA.\r\nMais LinkedIn occupe une place particulière : il s’agit du réseau professionnel par excellence. Ici, les utilisateurs partagent des informations sensibles — leur parcours, leur entreprise, leurs compétences — souvent avec leur vrai nom.\r\n\r\nLa relation de confiance entre l’utilisateur et la plateforme est donc essentielle. Et c’est justement cette confiance qui vacille.\r\n\r\nLéa et le dilemme numérique\r\n\r\nQuelques jours plus tard, Léa se rend dans les paramètres de confidentialité.\r\nElle découvre, cachée dans une section sobrement intitulée « Utilisation des données pour l’IA », une mention : « Nous pouvons utiliser vos informations publiques pour améliorer nos produits et services, y compris les technologies d’intelligence artificielle. »\r\n\r\nIl existe bien une option d’exclusion, mais difficile à trouver. Léa la décoche, sans savoir si cela changera vraiment quelque chose.\r\nElle ressent un mélange de soulagement et de résignation.\r\n\r\nCar au fond, la question dépasse LinkedIn. Elle touche à une réalité plus vaste : dans l’ère de l’intelligence artificielle, nos données sont devenues la nouvelle énergie, le carburant invisible qui alimente des machines toujours plus puissantes.\r\n\r\nVers une prise de conscience collective\r\n\r\nL’affaire LinkedIn agit comme un électrochoc. Elle révèle à quel point le consentement numérique reste un concept fragile, souvent illusoire. Elle invite chacun à repenser ce qu’il partage en ligne, mais aussi à exiger des plateformes une vraie transparence.\r\n\r\nLes régulateurs européens, via le RGPD, commencent à se saisir du sujet. Certains experts appellent à créer un « droit à l’exclusion des IA », un cadre légal obligeant les entreprises à obtenir un consentement explicite avant toute utilisation des données à des fins d’entraînement algorithmique.\r\n\r\nMais pour l’instant, la balle reste surtout dans le camp des utilisateurs — ceux qui, comme Léa, naviguent entre pragmatisme et inquiétude, entre le besoin de visibilité et la peur d’être instrumentalisés.\r\n--\r\n\r\n Entre progrès et perte de contrôle\r\n\r\nL’IA promet des avancées spectaculaires. Elle transforme nos métiers, nos outils, nos manières de communiquer. Mais elle pose une question fondamentale : qui possède les données qui la nourrissent ?\r\n\r\nLinkedIn n’est peut-être qu’un exemple parmi d’autres, mais il symbolise un tournant.\r\nDans cette ère où chaque mot que nous tapons peut devenir une donnée d’apprentissage, la véritable ressource n’est plus la technologie, mais la confiance.\r\nEt cette confiance, aujourd’hui, semble s’effriter à mesure que les algorithmes se renforcent.\r\n--\r\n\r\nVoici les risques autour de l’utilisation des données des utilisateurs par LinkedIn (et d’autres plateformes) pour l’IA\r\n\r\n1. Atteinte à la vie privée et au consentement\r\n\r\nMême si LinkedIn affirme n’utiliser que des données “publiques”, cela ne signifie pas que les utilisateurs ont consenti explicitement à cet usage.\r\n\r\n Les informations partagées à des fins professionnelles (CV, publications, commentaires) peuvent être réutilisées hors contexte.\r\n Le consentement est souvent implicite, enfoui dans les conditions d’utilisation.\r\n L’utilisateur perd le contrôle sur ce qu’il partage : il ne sait pas exactement comment ni par qui ses données seront exploitées.\r\n\r\n➡️ Exemple concret : ton texte sur la gestion d’équipe pourrait servir à entraîner une IA d’entreprise sans que tu le saches, ni que ton nom y soit associé.\r\n--\r\n\r\n2. Profilage et reconstitution d’identité\r\n\r\nL’agrégation massive des données permet aux IA d’identifier des schémas comportementaux et professionnels :\r\n\r\n Les algorithmes peuvent déduire des informations sensibles (habitudes de travail, orientation politique, situation financière, etc.) à partir de simples interactions.\r\n Ces profils peuvent être utilisés pour le ciblage commercial, le recrutement automatisé, voire l’évaluation de performance dans certains contextes.\r\n\r\n➡️ Risque : un recruteur ou un système d’IA pourrait juger ton profil ou ton style d’écriture sans ton accord.\r\n--\r\n\r\n3. Appropriation intellectuelle et perte de la valeur de ton contenu\r\n\r\nLes textes, publications et commentaires des utilisateurs servent de matière première à l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle.\r\n\r\n Tes contributions (même originales ou expertes) peuvent être intégrées à des IA génératives qui, ensuite, produiront du contenu similaire sans mentionner leur source.\r\n Cela pose une question d’éthique et de propriété intellectuelle : tu deviens fournisseur involontaire de savoir gratuit.\r\n\r\n➡️ Exemple : une IA générative pourrait reformuler ou réutiliser tes analyses dans un contexte commercial sans te citer.\r\n--\r\n\r\n4. Risque de réidentification\r\n\r\nMême si LinkedIn ou Microsoft annoncent que les données sont “anonymisées”, des études montrent qu’il est souvent possible de réidentifier des individus à partir de fragments de données combinées.\r\n\r\n Les publications, les dates d’emploi ou les noms d’entreprises peuvent suffire à retrouver une personne réelle.\r\n Cela peut exposer à du harcèlement, du doxing (divulgation d’infos perso) ou du recrutement non sollicité.\r\n--\r\n\r\n5. Érosion de la confiance numérique\r\n\r\nChaque nouvelle utilisation non transparente des données creuse le fossé entre utilisateurs et plateformes.\r\n\r\n Les professionnels peuvent se censurer, publier moins, ou quitter la plateforme.\r\n Cela nuit à la qualité du réseau et à la diversité des échanges.\r\n\r\n➡️ Risque collectif : LinkedIn perd son rôle de réseau professionnel ouvert, et les utilisateurs deviennent méfiants ou silencieux.\r\n--\r\n\r\n6. Exploitation commerciale asymétrique\r\n\r\nLes utilisateurs fournissent la matière (leurs données), mais ne bénéficient pas des revenus générés par les IA entraînées sur ces données.\r\n\r\n Les plateformes en tirent un profit direct (via les produits IA, la publicité ou les abonnements premium).\r\n Les utilisateurs, eux, deviennent des ressources gratuites sans contrepartie.\r\n--\r\n\r\n7. Sécurité des données à long terme\r\n\r\nUne fois intégrées dans des modèles d’IA, les données ne peuvent pas toujours être effacées.\r\n\r\n Même si tu supprimes ton compte, l’empreinte de tes données peut subsister dans les systèmes d’apprentissage.\r\n Cela entre en tension avec le droit à l’oubli, garanti par le RGPD.\r\n--\r\n\r\nExemples concrets et projections permettant de bien mesurer les conséquences réelles (et à venir) de cette collecte de données par LinkedIn et les IA associées.\r\nVoici une série d’illustrations réalistes, plausibles et documentées, suivies de projections futures si la tendance se poursuit.\r\n\r\n💼 1. Exemple actuel : ton profil devient un “modèle” de compétence\r\n\r\nUn consultant publie régulièrement des analyses sur la transformation digitale. Ses posts sont publics, bien écrits et souvent partagés.\r\n👉 Ces textes peuvent être intégrés (sans qu’il le sache) dans des ensembles de données qui servent à entraîner une IA professionnelle de rédaction ou de recrutement.\r\nRésultat : une IA générative pourrait ensuite produire des articles ou des messages LinkedIn similaires au sien, imitant son ton et sa structure — sans jamais le créditer.\r\n\r\n📍 Projection 2026 : les entreprises paieront pour des outils d’IA “experts en communication LinkedIn”, entraînés sur des millions de publications d’utilisateurs. Ces contenus originaux deviendront des modèles commerciaux... sans rémunération pour leurs auteurs.\r\n--\r\n\r\n🔍 2. Exemple : profilage algorithmique dans le recrutement\r\n\r\nLinkedIn est déjà utilisé pour le tri automatisé des candidatures. En combinant ces données avec des modèles d’IA, une entreprise pourrait prédire les “traits de personnalité” d’un candidat à partir de son profil, de son vocabulaire ou de son historique de publications.\r\n\r\n➡️ Risque concret :\r\nUne IA pourrait écarter un profil jugé “instable” ou “non aligné culturellement” simplement parce qu’elle a repéré des posts critiques sur le management — sans intervention humaine.\r\n\r\n📍 Projection 2027 : des recruteurs utilisent des IA pour “noter” automatiquement les profils selon leur probabilité de succès dans une entreprise, créant des discriminations invisibles et difficilement contestables.\r\n--\r\n\r\n✍️ 3. Exemple : appropriation intellectuelle déguisée\r\n\r\nImaginons une chercheuse en RH qui publie des posts détaillant sa méthode d’évaluation des compétences.\r\nQuelques mois plus tard, une IA professionnelle (issue d’un modèle Microsoft ou OpenAI) reprend des formulations et des idées très proches dans un produit commercial.\r\n\r\n➡️ Risque : sa méthode devient une fonctionnalité d’un logiciel RH, sans reconnaissance ni rémunération.\r\n\r\n📍 Projection 2028 : les IA intègrent massivement du contenu “crowdsourcé” depuis LinkedIn, Reddit ou Medium. Les créateurs deviennent fournisseurs involontaires de savoir, pendant que les entreprises vendent des outils basés sur leurs contributions.\r\n--\r\n\r\n🧠 4. Exemple : inférences comportementales non désirées\r\n\r\nUne IA peut déduire plus que ce que l’utilisateur pense partager.\r\n➡️ Par exemple :\r\n\r\n Un rythme de publication irrégulier peut être interprété comme un “manque de disponibilité”.\r\n Un enchaînement de changements de poste peut être lu comme un “instinct d’instabilité”.\r\n Le ton ou la fréquence des commentaires peut servir à classer les utilisateurs selon leur “influence sociale”.\r\n\r\n📍 Projection 2026-2030 : ces données comportementales nourrissent des scores de réputation professionnelle invisibles, que certaines entreprises ou plateformes utilisent pour classer les candidats, partenaires ou clients potentiels.\r\n--\r\n\r\n💰 5. Exemple : création de produits IA entraînés sur les utilisateurs\r\n\r\nMicrosoft développe des outils d’IA intégrés à LinkedIn Learning ou à Microsoft 365 Copilot.\r\n➡️ Les modèles peuvent s’inspirer des tendances, expressions et structures de pensée des utilisateurs LinkedIn pour proposer des conseils personnalisés (“Voici comment rédiger une offre d’emploi efficace”).\r\n\r\n📍 Projection 2030 :\r\nLes modèles d’IA deviennent si performants qu’ils proposent des stratégies RH, des analyses de marché ou des lettres de motivation entières, entraînées sur les contenus des utilisateurs — mais commercialisées sous licence Microsoft.\r\nLes utilisateurs deviennent littéralement la matière première de produits IA vendus à d’autres professionnels.\r\n--\r\n\r\n🔒 6. Exemple : difficulté d’effacement ou de contrôle\r\n\r\nUn utilisateur décide de supprimer son compte LinkedIn.\r\n➡️ Problème : ses anciens posts, déjà utilisés pour l’entraînement de modèles, ne peuvent pas être “désappris” par ces IA.\r\nLes traces textuelles persistent dans les modèles, parfois indéfiniment.\r\n\r\n📍 Projection 2029 : même avec le droit à l’oubli renforcé, la récupération complète des données dans les modèles devient quasi impossible. Les régulateurs européens devront imposer des procédures d’“oubli algorithmique”, très coûteuses à mettre en œuvre.\r\n--\r\n\r\n🌍 7. Projection sociétale globale : le paradoxe de la transparence\r\n\r\nÀ long terme, la généralisation de ces pratiques pourrait produire un effet de censure douce :\r\n\r\n Les utilisateurs partagent moins d’analyses authentiques, de peur d’être copiés ou profilés.\r\n Les publications deviennent plus neutres, plus polies, moins spontanées.\r\n Le réseau perd de sa valeur humaine et se transforme en vitrine aseptisée.\r\n\r\nEn parallèle, les grandes entreprises technologiques accumulent des quantités massives de données textuelles qui leur donnent un avantage compétitif durable**.\r\nLes utilisateurs, eux, deviennent invisibles dans la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle."}]