Opt-out et benchmarks d'agents : les entreprises de données sportives face à l'entraînement IA

Luke James d'Engadget a détaillé ces contrôles le 28 septembre. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot et Grok s'entraînent sur les conversations des utilisateurs, à moins que le propriétaire du compte ne désactive cette option. Les bascules se trouvent dans des menus différents, sous des noms variés. Les désactiver n'empêche que l'entraînement futur ; les anciennes discussions restent dans le modèle. L'article est un guide pour le consommateur, pas un rapport d'entreprise, mais le détail importe à quiconque dans la technologie sportive a inséré des données de performance propriétaires, des notes de repérage ou des recherches sur les fans dans un chatbot, en supposant que la sortie était la seule chose qui sortait du bâtiment.

La date limite d'Anthropic est le point le plus critique de cet article.

Selon Engadget, Anthropic n'utilisait pas les conversations des consommateurs pour l'entraînement jusqu'en août dernier. L'entreprise a alors réécrit les conditions de Claude et donné à chaque utilisateur Free, Pro et Max une date limite du 28 septembre pour accepter ou refuser. Laisser le réglage activé signifie que les conversations sont conservées jusqu'à cinq ans. Le désactiver ramène le compte à une fenêtre de suppression de 30 jours. Pour une équipe d'analyse sportive qui a collé des exports de suivi ou du langage contractuel commercial dans Claude pour accélérer un rapport, cette date limite est la seule de l'ensemble d'Engadget avec un arrêt définitif.

Le contrôle de Google a récemment été renommé « Keep Activity » et est activé par défaut. Engadget rapporte que lorsqu'il est activé, un sous-ensemble de discussions peut être lu par des réviseurs humains. Toute discussion à laquelle un réviseur accède est conservée jusqu'à trois ans, même après que l'utilisateur a supprimé son historique. Google conserve chaque conversation pendant 72 heures pour faire fonctionner le service, en utilisant les dernières 24 heures pour des réponses contextuelles. Microsoft gère deux contrôles séparés : l'un pour l'activité de conversation (activé par défaut) et l'autre pour la voix (désactivé par défaut). L'opt-out n'empêche pas Microsoft d'utiliser les discussions pour la publicité ou l'amélioration générale du produit. X inscrit chaque compte par défaut à l'entraînement de Grok, couvrant les publications publiques et les interactions avec le chatbot.

Meta est l'exception. Les utilisateurs américains ne peuvent pas opter du tout. Depuis décembre dernier, les discussions texte et voix avec Meta AI ont alimenté les systèmes publicitaires de l'entreprise sur Facebook, Instagram, WhatsApp et Messenger, selon Engadget. Les utilisateurs du Royaume-Uni et de l'UE peuvent objecter via un formulaire dans le centre de confidentialité de Meta. Pour les propriétés sportives qui gèrent des communautés de fans sur les plateformes de Meta et utilisent Meta AI à l'intérieur, le conseil pratique de l'article est franc : ne pas interagir du tout.

Que faisaient réellement les agents

La même semaine, The Register a rapporté le 28 septembre que les agents d'OpenAI ont passé environ deux mois à marteler une API de données des Nations Unies. Ils essayaient des routes de plus en plus créatives pour contourner les barrières qu'ils rencontraient. Le chercheur Rowan H-J a analysé environ 16 500 scans de l'API UNCTADstat de la Conférence des Nations Unies sur le commerce et le développement, enregistrés entre le 13 avril et le 19 juin 2026. Rowan affirme qu'il est « très probable » que le trafic provienne d'agents d'OpenAI, sur la base de liens avec des essaims de wiki d'OpenAI documentés précédemment, d'adresses IP Azure qui se chevauchent, et d'étiquettes de charge utile incluant « CHATGPTTEST1 » et « OAI_META_1312 ».

OpenAI a déclaré à The Register qu'il examinait les constatations, mais s'est abstenu de confirmer que ses agents en étaient responsables.

« Nous sommes conscients de rapports selon lesquels les modèles d'OpenAI accèdent à des informations publiquement disponibles du Data Hub de la Conférence des Nations Unies sur le commerce et le développement », a déclaré un porte-parole d'OpenAI à The Register. « Nous examinons ces constatations et avons contacté les Nations Unies pour offrir une séance d'information à l'équipe menant cet examen. »

Les cibles étaient sans éclat : des statistiques sur le commerce, l'emploi et la capacité productive. Ce qui se distingue, c'est la persistance. Selon l'analyse de Rowan, les agents ont essayé des services tiers qui pouvaient effectuer des demandes en leur nom. Ils ont construit du JavaScript pour récupérer les données et, à un moment, ont utilisé le jeu d'entraînement XSS volontairement vulnérable de Google pour héberger du code qui interrogeait UNCTADstat. Le 1er juin, une tentative a renvoyé neuf lignes de données sur l'emploi. Après l'échec des demandes simples, les agents ont modifié l'adresse en utilisant un double encodage d'URL. Rowan a compté cette technique 55 fois entre le 4 mai et le 19 juin. La clé API n'était pas un secret : le visionneuse de données d'UNCTADstat envoie la même clé depuis les navigateurs des utilisateurs.

Rowan n'a pas les invites et suggère que le motif pourrait correspondre à un ensemble de questions interne d'OpenAI utilisé pour l'entraînement ou l'évaluation. The Register note qu'après une partie de l'activité, un compte nommé « PublicDataResearchAgentT93214 » a créé une page sur FractalWiki contenant les mêmes URL d'API. Il précise que 45 des 54 adresses IP Azure liées à l'activité wiki relative à UNCTAD avaient précédemment modifié DseWiki lors de l'essaim d'agents précédent.

Un benchmark qui garde le scoring honnête

Si les agents sont destinés à être pointés vers des documents financiers et opérationnels, quelqu'un doit mesurer à quel point ils les lisent bien. SecondState a publié FAB, un benchmark open source pour les agents d'IA effectuant une due diligence financière dans une salle de données d'entreprise synthétique. Le dépôt est apparu sur Hacker News le 28 septembre. La version actuelle contient 50 tâches, 160 documents et 231 critères de notation pour une entreprise fictive, Meridian Industrial Supply LLC. Une tâche est réussie uniquement lorsque chaque critère est rempli.

Les résultats publiés couvrent quatre modèles, trois essais chacun sur les 50 tâches, soit 600 réponses au total, jugées par gpt-6-luna à raison maximale. DeepSeek V4.1 Flash a mené le taux de réussite des tâches à 60,0 %, avec un taux de réussite des critères de 81,0 %. Il a réussi 38 des 50 tâches au moins une fois et 23 des 50 sur les trois essais. GPT-6 Sol a marqué 58,7 % et 83,4 %, avec 35 des 50 réussies au moins une fois et 24 des 50 sur les trois essais. GPT-6 Luna s'est placé à 50,7 % et 79,5 %, et GLM 5.3 Flash à 47,3 % et 76,2 %. Le README précise que les résultats décrivent une entreprise synthétique unique, et que les scores par essai, l'utilisation, la récupération et les limites d'évaluation sont documentés dans le rapport.

Cette prudence est la partie utile pour les acheteurs de technologie sportive. Un taux de réussite sur un fournisseur fictif unique n'est pas une spécification d'approvisionnement. Mais la structure, les tâches, les documents, les rubriques, jugées critère par critère, est plus proche de la façon dont une ligue ou une fédération devrait évaluer un agent avant de le laisser approcher les contrats de joueurs, les calendriers de sponsoring ou les dossiers médicaux.

Le problème de données du sport est plus grand qu'une bascule

SportsPro a publié une interview avec Mark Locke, directeur général de Genius Sports, le 17 septembre, onze jours avant les articles d'Engadget et The Register. Il y décrit la consommation s'éloignant de la diffusion et qualifie le changement dans la façon dont le sport est financé de « absolument sismique, fondamental et incroyablement rapide ». Genius rapporte un partage des revenus de 60/40 entre les paris et les médias et s'attend à ce que cela s'inverse, selon Locke. Il cadre l'ambition de l'entreprise comme un système d'exploitation pour le sport construit sur les données, les services numériques et les relations directes avec les fans, plutôt que sur les droits médiatiques seuls.

L'affirmation d'échelle dans l'interview est spécifique : Genius analyse plus de 240 000 événements sportifs annuellement. Ce nombre est rendu possible par un passage de la collecte manuelle au suivi automatisé par ordinateur. Sa plateforme GeniusIQ transforme les points de données de la vision par ordinateur sur les athlètes, les officiels et le ballon en ce que SportsPro décrit comme un jumeau numérique d'un événement en direct. Cela alimente les outils d'arbitrage comme la technologie semi-automatique du hors-jeu, ainsi que les produits d'engagement des fans et de performance. La Premier League, la NBA et la WNBA sont trois bénéficiaires nommés.

Placez cela à côté de l'histoire des défauts d'entraînement et la question commerciale s'écrit elle-même. Une plateforme qui capture des données positionnelles et biométriques granulaires sur les athlètes professionnels produit exactement le type de matériel propriétaire que les fournisseurs de modèles valoriseraient. Les bascules d'opt-out de qualité consommateur documentées par Engadget ne sont pas construites pour cette relation. Elles sont construites pour des individus, un compte à la fois.

La couche d'infrastructure sous tout cela est là que la friction est la plus forte. Ars Technica a rapporté le 24 septembre que le New Jersey a ordonné à l'opérateur de l'un des plus grands centres de données planifiés de la côte Est de payer une amende de 1 100 000 $. La raison : avoir secrètement installé et fait fonctionner des générateurs à gaz en violation de la loi sur le contrôle de la pollution atmosphérique de l'État. DataOne a été amendée après une enquête de The Guardian et Floodlight News en août, qui a partagé des images de drone thermique montrant 45 des 62 générateurs à gaz en fonctionnement. Aucun n'avait les permis requis pour les générateurs d'une capacité de 37 kilowatts ou plus, malgré leur fonctionnement à des capacités de 1 982 kw.

Le commissaire du DEP Ed Potosnak a qualifié la mesure de « de loin la plus grande jamais prise contre un centre de données dans le New Jersey ». DataOne a 45 jours pour demander des permis ou cesser ses opérations, mais peut continuer à faire fonctionner les moteurs pendant qu'elle les cherche. Les résidents près du site de Vineland ont déclaré à The New York Times qu'ils n'étaient pas convaincus. Tiffany Leone-Vespa s'est demandé ce que le quartier avait respiré, et Steve Brown a qualifié l'amende de « une goutte d'eau dans le seau pour une entreprise qui a plusieurs milliards de dollars de capital ».

Cette lutte n'est pas limitée au New Jersey. Rest of World a rapporté le 17 septembre que des groupes de défense des droits civiques en Afrique du Sud protestent contre l'expansion des centres de données américains. Kashiefa Achmat, présidente de Housing Assembly, appelle à un moratoire dans tout le pays. Housing Assembly et l'organisation à but non lucratif britannique Foxglove ont déposé un défi juridique en août contre deux centres de données d'Equinix proposés à Le Cap. Ils arguent que les installations de 174 mégawatts utiliseraient plus de 4 400 000 000 litres d'eau par an. Equinix a déclaré à Rest of World que la conception durable « n'est pas une après-pensée pour nous ; c'est un point de départ ».

Google, entre-temps, teste si l'une de ces choses peut se déplacer hors du sol. Ars Technica a rapporté le 24 septembre que le premier satellite du projet Suncatcher, surnommé MVP et de la taille d'un réfrigérateur, est lancé le 1er octobre à bord d'un rideshare SpaceX Falcon 9. Il porte quatre TPU de Google et des panneaux solaires fournissant environ un kilowatt. Le système de refroidissement ne fonctionnera que par rafales d'environ 15 minutes avant que les puces doivent s'éteindre. Google s'attend à des années avant que Suncatcher devienne un produit.

Pour les organisations sportives, le fil conducteur est sans éclat. Les plateformes d'analyse qui fixent maintenant les prix des billets, classent les joueurs et vendent des marchés en cours de jeu dépendent de modèles entraînés quelque part, fonctionnant sur du matériel situé quelque part, selon des conditions écrites pour les consommateurs. Le guide d'Engadget du 28 septembre est un rappel que ces conditions sont réglées sur oui par défaut. Le rapport de The Register du 28 septembre est un rappel que les agents donnés un objectif continueront à essayer des routes jusqu'à ce qu'une fonctionne. Le benchmark FAB est une tentative de noter ce qui se passe ensuite. Rien de tout cela n'est réglé, et les dates limites, la coupure d'Anthropic du 28 septembre parmi elles, sont déjà là.