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Perplexity : le mode incognito est une arnaque, vos recherches dévoilées

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Une action collective fédérale de 135 pages a été déposée aux États-Unis contre Perplexity, le moteur de recherche dopé à l'intelligence artificielle valorisé à plusieurs milliards de dollars. La plainte, introduite par un utilisateur anonyme sous le nom de John Doe, accuse la startup d'avoir transmis en temps réel des conversations privées à Google et Meta, y compris lorsque le mode incognito était activé. Ces transferts auraient impliqué des outils publicitaires bien identifiés : Meta Pixel, Google Ads et Google DoubleClick. L'affaire pourrait concerner des millions d'échanges depuis 2022, couvrant des sujets aussi sensibles que la santé, la fiscalité, la sexualité ou l'identité.

Ce qui rend le scandale particulièrement grave, c'est la nature même de ce qui est transmis. Contrairement à une requête Google classique, les conversations avec un assistant IA sont souvent longues, personnelles et détaillées. Dans le cas de John Doe, il s'agissait de données financières liées à la gestion d'impôts et d'investissements. Mais Perplexity encourage activement ce niveau de détail en relançant ses utilisateurs avec des invitations du type "donnez-moi plus de détails sur votre plan de traitement". Si ces messages sont acheminés vers des régies publicitaires avec des identifiants liés à un compte Google ou Facebook, les conséquences sont immédiates et concrètes : un utilisateur mentionnant une maladie pourrait se retrouver ciblé par des publicités pharmaceutiques sans jamais avoir consenti à partager cette information. La plainte décrit ces mécanismes comme une "technologie d'écoute téléphonique basée sur un navigateur", soulignant que même les utilisateurs équipés de bloqueurs de publicité ou ayant désactivé les cookies ne seraient pas protégés, car Meta recommande précisément d'associer son pixel à une API de conversions pour contourner ces défenses.

Perplexity avait construit une partie de sa réputation sur la promesse d'un mode incognito inspiré des navigateurs web : pas de sauvegarde, expiration des échanges au bout de vingt-quatre heures, absence dans l'historique. Cette promesse, si elle s'avère trompeuse devant un tribunal fédéral, placerait la startup dans une position juridique et réputationnelle extrêmement délicate. L'affaire s'inscrit dans un contexte plus large de méfiance croissante envers les assistants IA qui collectent des données sensibles sous couvert de confidentialité. Les régulateurs américains et européens scrutent de près ces pratiques depuis plusieurs années, et une condamnation pourrait établir un précédent majeur pour l'ensemble du secteur. Perplexity n'a pas encore répondu publiquement aux accusations au moment du dépôt de la plainte.

Impact France/UE

Les utilisateurs européens de Perplexity sont potentiellement exposés à des transferts de données sensibles vers des régies publicitaires américaines en violation possible du RGPD, ce qui pourrait conduire la CNIL ou d'autres régulateurs européens à ouvrir une enquête.

💬 Le point de vue du dev

Le mode incognito d'un assistant IA qui envoie tes questions sur ta santé ou tes impôts à Meta Pixel, c'est pas un bug, c'est une trahison délibérée. Ce qui est grave ici, c'est pas juste la fuite de données, c'est que Perplexity t'encourage activement à aller plus loin dans le détail, à livrer plus, alors que derrière ça tourne pour les régies pub. Reste à voir ce que donne le procès, mais la réputation, elle, elle ne reviendra pas.

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1Robohub

Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt

Des chercheurs du MIT et de la société américaine Symbotic ont publié le 20 avril 2026 dans le Journal of Artificial Intelligence Research un système hybride capable de coordonner en temps réel des flottes de centaines de robots autonomes (AMR) dans des entrepôts e-commerce à grande échelle. La méthode repose sur un réseau de neurones entraîné par apprentissage par renforcement profond (deep RL), qui décide en continu lesquels des robots doivent être priorisés à chaque instant en fonction de la formation de congestions. Une fois cette décision prise, un algorithme de planification déterministe transmet les instructions aux robots pour qu'ils se reroutent avant d'atteindre un point de blocage. Dans des simulations inspirées de layouts réels d'entrepôts e-commerce, le système a atteint un gain de débit (throughput) d'environ 25 % par rapport aux méthodes de référence actuelles. Han Zheng, doctorant au Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) du MIT et auteur principal, précise que même une amélioration de 2 à 3 % du throughput représente un impact économique significatif à cette échelle. L'enjeu opérationnel est concret : dans un entrepôt dense, une collision ou un embouteillage mineur peut forcer l'arrêt complet du site pendant plusieurs heures pour intervention manuelle, un coût inacceptable pour les opérateurs logistiques. Ce que prouve ce travail, c'est que le deep RL peut dépasser les performances des algorithmes conçus par des experts humains sur un problème combinatoire dynamique, là où les heuristiques classiques peinent à s'adapter aux variations de charge ou de topologie. Le système démontre aussi une capacité de généralisation : entraîné sur certains layouts, il s'adapte à des configurations différentes (nombre de robots, géométrie de l'entrepôt) sans réentraînement complet. Pour les intégrateurs et les COO industriels, cela signifie qu'un modèle unique pourrait être déployé sur plusieurs sites sans re-paramétrage lourd, réduisant le coût de mise en oeuvre. Il faut toutefois noter que les résultats présentés restent à ce stade issus de simulations, et qu'aucun déploiement réel en production n'est encore documenté dans la publication. Symbotic, partenaire industriel de ces travaux, est un acteur américain spécialisé dans l'automatisation d'entrepôts qui équipe notamment les centres de distribution de Walmart et de C&S Wholesale Grocers. La collaboration avec le groupe de Cathy Wu (professeure associée en génie civil et environnemental au MIT, membre du LIDS) s'inscrit dans une tendance plus large d'intégration de méthodes d'IA avancées dans la gestion de flottes robotiques, un domaine où l'on retrouve également des approches concurrentes chez Amazon Robotics, 6 River Systems (Shopify) et Locus Robotics. Du côté européen, des acteurs comme Exotec (France), dont le système Skypod opère dans des entrepôts Decathlon et Carrefour, s'appuient encore principalement sur des planificateurs déterministes ; ce type de travaux pourrait orienter leurs prochaines générations de software. La prochaine étape logique pour l'équipe MIT/Symbotic sera une validation en environnement réel, dont aucune timeline n'est encore annoncée publiquement.

UEExotec (France), dont le système Skypod s'appuie sur des planificateurs déterministes dans les entrepôts Decathlon et Carrefour, pourrait s'orienter vers ce type d'approches RL hybrides pour ses prochaines générations de software de gestion de flotte.

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Shadow Robot Company, entreprise britannique spécialisée dans la manipulation dextre, est à nouveau sous les projecteurs avec la participation de son directeur Rich Walker au podcast Robot Talk (épisode 152). Rich Walker, présent dans la société bien avant sa formalisation en entreprise, a débuté en ingénierie logicielle et systèmes avant de basculer vers la direction. Il y pilote aujourd'hui les engagements de recherche, les projets de démonstration industrielle et le programme de politique publique de Shadow Robot. La dextérité robotique reste l'un des verrous techniques les plus durs du secteur : reproduire les 27 degrés de liberté de la main humaine avec la fiabilité et la force nécessaires à un usage industriel est un défi que peu d'acteurs ont résolu à l'échelle. Shadow Robot figure parmi les rares à proposer des mains robotiques commerciales pour la recherche et l'industrie, ce qui leur confère une position de référence dans les laboratoires internationaux et auprès d'intégrateurs cherchant à automatiser des tâches de manipulation fine. Walker siège également au conseil d'euRobotics, le lobby européen qui regroupe les PME du secteur, ce qui positionne Shadow Robot comme influenceur dans les politiques R&D européennes. Fondée à Londres, Shadow Robot a construit sa réputation sur des décennies de travail en manipulation humanoïde, bien avant que les humanoides complets ne dominent le débat. Dans un marché aujourd'hui concurrencé par des acteurs comme Agility Robotics, Figure ou Apptronik sur le segment des bras et effecteurs, Shadow Robot maintient un positionnement de niche à haute valeur technique. Cet épisode de podcast reste davantage un format de visibilité sectorielle qu'une annonce produit concrète.

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