Le passage présumé de Disney à Codex met GitHub Copilot sous pression

Disney prévoirait de remplacer GitHub Copilot par OpenAI Codex, un changement de fournisseur majeur révélé par Google News sans confirmation publique de Disney.

Ce changement présumé est important, car Disney entretient déjà une vaste relation commerciale avec OpenAI. Celle-ci couvre des personnages de divertissement sous licence, l’accès des employés à ChatGPT, l’utilisation d’API et un investissement en capital prévu.

Pourtant, l’affirmation concernant l’outil de codage reste particulièrement peu étayée. Ni Disney, ni OpenAI, ni GitHub, ni Microsoft n’ont détaillé publiquement la migration annoncée, son calendrier ou le nombre de développeurs concernés.

Cette absence de vérification change la manière dont l’information doit être lue. Elle ne prouve pas que Disney a achevé un remplacement à l’échelle de l’entreprise, ni que Codex produit de meilleurs logiciels.

Il s’agit plutôt d’un premier signal selon lequel une grande entreprise pourrait préférer l’agent de codage natif d’un fournisseur de modèles à la plateforme établie qui distribue la technologie de ce fournisseur.

Cette distinction met GitHub Copilot sous pression. GitHub présente désormais Copilot comme une couche de contrôle où les entreprises peuvent utiliser Copilot, Codex et d’autres agents dans des flux de travail partagés autour des dépôts.

Si Disney quitte cette couche, GitHub fait face à un problème de distribution. Si Disney ne fait que sélectionner Codex au sein de GitHub, l’histoire ressemble moins à un remplacement qu’à la transformation de Copilot en place de marché d’agents.

Ce que dit réellement le rapport sur Disney et Codex

L’affirmation centrale est simple, mais presque tous les détails opérationnels restent non vérifiés.

Le rapport agrégé indique que Disney prévoit de remplacer GitHub Copilot par le Codex d’OpenAI. Le titre présente cette décision comme un bouleversement dans le codage par IA.

Aucune annonce publique n’établit actuellement si ce changement concerne Disney à l’échelle mondiale, une unité opérationnelle ou un essai d’ingénierie limité. Le rapport ne cite ni dirigeant, ni document d’achat, ni note interne, ni source nommée.

Il ne définit pas non plus le terme « remplacer ». Les migrations de logiciels d’entreprise se déroulent rarement sous la forme d’un remplacement unique et net à l’échelle de toute une organisation.

Une entreprise peut cesser d’acheter de nouvelles licences alors que les contrats existants se poursuivent. Elle peut approuver un second outil pour certaines équipes, mener un benchmark ou modifier l’option par défaut sans interdire les alternatives.

Disney est particulièrement difficile à décrire comme un seul environnement d’ingénierie. Ses activités couvrent le streaming, la production de divertissement, les produits de consommation, les parcs, les systèmes publicitaires et les technologies d’entreprise.

Ces groupes peuvent avoir des dépôts, des exigences de sécurité et des processus de livraison différents. Une décision prise au sein de l’un d’eux ne devrait pas automatiquement être considérée comme une norme d’entreprise.

Le rapport n’explique pas non plus quelle interface Codex Disney déploierait. Codex peut fonctionner via un éditeur, une ligne de commande, un environnement cloud, un kit de développement logiciel ou un flux de travail GitHub.

C’est important, car certains de ces parcours recoupent encore GitHub. Remplacer l’assistant Copilot ne signifie pas nécessairement remplacer les dépôts GitHub, les pull requests ou les contrôles d’entreprise.

GitHub prend même en charge Codex en tant qu’agent partenaire. Un développeur peut confier du travail à Codex tout en restant dans l’interface et le système de gouvernance de GitHub.

La distinction manquante est donc cruciale. Disney pourrait remplacer l’agent natif de Copilot, ajouter Codex à ses côtés ou accéder à Codex via Copilot lui-même.

Seul le premier scénario représente une perte directe de produit pour GitHub. Le deuxième correspond à une adoption multi-fournisseurs, tandis que le troisième pourrait renforcer la stratégie de plateforme de GitHub.

Google News peut faire remonter un rapport opportun, mais l’agrégation n’apporte pas de confirmation indépendante. Les lecteurs devraient considérer le titre comme une piste nécessitant des éléments de preuve émanant de l’entreprise.

La conclusion la plus défendable est limitée. Disney envisagerait ou préparerait un changement de codage centré sur Codex, tandis que son ampleur et sa mise en œuvre restent inconnues.

Pourquoi Disney et OpenAI ont déjà un lien stratégique

La décision de codage présumée est plausible, car Disney et OpenAI ont déjà construit une relation qui va au-delà d’un seul produit d’IA.

En décembre 2025, Disney et OpenAI ont annoncé un accord de licence de trois ans concernant Sora et plus de 200 personnages issus de marques contrôlées par Disney.

Cet ensemble de personnages couvre des propriétés de Disney, Marvel, Pixar et Star Wars. L’accord exclut les ressemblances et les voix de talents, selon les entreprises.

L’accord va également au-delà du divertissement généré. Disney a indiqué qu’il deviendrait un client majeur d’OpenAI et utiliserait les API d’OpenAI pour de nouveaux produits et expériences.

Les entreprises ont aussi annoncé que Disney déploierait ChatGPT auprès de ses employés. Disney a également accepté de réaliser un investissement en capital de 1 milliard de dollars, sous réserve des conditions de clôture.

Ces conditions figurent dans l’accord de licence des entreprises, qui reste la preuve publique la plus solide de leur alignement commercial.

Un déploiement d’agent de codage s’inscrirait dans cette relation plus large. Une fois qu’une entreprise a approuvé les contrôles d’identité, les conditions de données, l’examen de sécurité et le parcours d’achat d’un fournisseur, les produits adjacents deviennent plus faciles à évaluer.

Cela ne signifie pas que Disney a automatiquement choisi Codex. L’accès à ChatGPT et l’accès aux environnements de développement logiciel créent des risques différents, notamment autour du code source, des secrets, des systèmes de production et des données clients.

Toutefois, la relation existante réduit un obstacle. OpenAI n’aborde pas Disney comme un fournisseur inconnu cherchant à obtenir sa première implantation interne.

L’accord crée aussi, au niveau de la direction, des incitations à examiner davantage de produits OpenAI. Disney dispose à la fois d’un partenariat commercial et d’un intérêt financier dans le succès d’OpenAI.

Cet alignement peut influencer la consolidation des fournisseurs, bien qu’aucun élément public ne prouve qu’il a déterminé la décision de codage annoncée.

Disney devrait toujours évaluer Codex au regard des exigences d’ingénierie. Celles-ci comprennent l’accès aux dépôts, l’auditabilité, la conservation des données, les limites réseau et l’approbation humaine.

Elles incluent également des préoccupations moins visibles. Un agent de codage doit fonctionner avec les systèmes internes de build, les registres de dépendances, la documentation, les frameworks de test et les outils de déploiement.

L’adoption en entreprise dépend de cet environnement périphérique, souvent appelé le harnais de l’agent. Ce harnais contrôle les outils qu’un agent d’IA peut utiliser et la manière dont il accomplit une tâche.

La qualité du modèle compte, mais elle ne constitue qu’une partie du déploiement. Un modèle de codage impressionnant peut tout de même échouer s’il manque de contexte fiable ou ne peut pas exécuter les tests d’une entreprise.

L’accord existant entre Disney et OpenAI rend le rapport suffisamment crédible pour être examiné. Il ne le transforme pas en migration confirmée.

Il soulève aussi une possible question de gouvernance. Une entreprise ayant une relation d’investissement peut devoir démontrer que la sélection technique a tout de même suivi une évaluation rigoureuse.

Cette évaluation devrait inclure la sécurité, la qualité du code, la productivité des développeurs et l’effort opérationnel total. Une confirmation publique devrait expliquer au moins certains de ces facteurs.

Jusqu’à présent, le partenariat fournit du contexte plutôt qu’une preuve. Il indique aux lecteurs pourquoi Codex ferait l’objet d’un examen sérieux au sein de Disney, et non ce que Disney a finalement déployé.

Google News met en lumière un renversement plus large pour Copilot

Le renversement concurrentiel tient au fait que GitHub distribue désormais Codex tout en le concurrençant pour la relation principale avec les développeurs.

GitHub Copilot est arrivé sur le marché comme un assistant d’IA étroitement lié à la plateforme développeur de Microsoft. Son avantage venait de sa distribution, du contexte des dépôts, de l’accès à l’éditeur et de flux de travail familiers.

Le produit Codex actuel d’OpenAI adopte une approche davantage centrée sur les agents. Un agent de codage ne se contente pas de suggérer la prochaine ligne de code.

Il peut inspecter un dépôt, modifier plusieurs fichiers, exécuter des commandes, lancer des tests et préparer des changements pour une revue humaine. Cette boucle de tâches plus large déplace la valeur de l’autocomplétion vers un travail d’ingénierie délégué.

GitHub a répondu en ouvrant sa plateforme à des agents externes. En février 2026, l’entreprise a annoncé que Codex et Claude d’Anthropic étaient disponibles pour davantage de clients Copilot.

Le déploiement des agents partenaires de GitHub permet aux utilisateurs d’exécuter Codex, Claude et Copilot dans GitHub, sur des appareils mobiles et dans Visual Studio Code.

Les agents partagent l’accès à l’historique des dépôts, aux issues, aux pull requests, aux instructions et aux contrôles de politique. Leur production apparaît sous forme de travail provisoire que les développeurs peuvent examiner.

Cette stratégie fait de Copilot à la fois un produit et une couche de distribution. GitHub peut conserver les clients d’entreprise dans son système de gouvernance même lorsqu’une autre entreprise fournit l’agent privilégié.

Cela crée une ambiguïté importante autour du changement présumé de Disney. Une préférence pour Codex ne retire pas nécessairement GitHub de la pile d’ingénierie de Disney.

La propre documentation de GitHub indique que son intégration Codex peut être alimentée par un abonnement Copilot existant. L’intégration reste en préversion publique.

Par conséquent, le résultat concurrentiel dépend de l’endroit où Disney gère l’agent. Un déploiement natif d’OpenAI donnerait à OpenAI une relation plus directe avec les développeurs de Disney.

Un déploiement de Codex géré via GitHub soutiendrait l’affirmation de GitHub selon laquelle les entreprises ont besoin d’une plateforme unique gouvernée pour plusieurs agents.

Le second scénario ressemble à une transition vers une place de marché. GitHub concéderait que son agent natif n’est pas toujours le travailleur privilégié tout en préservant la relation liée aux flux de travail, aux politiques et à la facturation.

Le premier scénario est plus menaçant. Il suggère que les fournisseurs de modèles peuvent éloigner les entreprises de la couche d’agrégation en offrant de meilleurs outils natifs et une intégration produit plus rapide.

Microsoft a l’expérience de la gestion de cette tension dans le cloud computing. Azure prend en charge des technologies partenaires tout en vendant également des produits qui se chevauchent.

Les agents développeurs rendent le conflit plus aigu, car le contexte s’accumule autour du travail quotidien. L’outil qui voit les tâches, le code, les décisions et les retours peut devenir de plus en plus difficile à remplacer.

Le choix de Disney concernerait donc davantage que la génération de code. Il déterminerait quel fournisseur contrôle l’interface où les ingénieurs décrivent le travail et examinent les modifications générées par la machine.

Le rapport remet également en cause l’ancienne définition de Copilot. La métaphore d’origine décrivait l’IA comme un assistant aux côtés d’un développeur humain.

Codex et les agents similaires se présentent de plus en plus comme des travailleurs délégués. Ils acceptent des missions plus larges et renvoient des correctifs, des tests ou des pull requests.

Ce changement modifie les comparaisons en entreprise. Les acheteurs ne demandent plus seulement quel outil produit la meilleure complétion.

Ils demandent quel agent peut terminer des tâches délimitées, respecter les politiques, exposer ses actions et s’intégrer au processus existant de livraison logicielle de l’entreprise.

Une préférence présumée de Disney pour Codex signalerait que l’expérience d’agent natif compte. La réponse de GitHub est que la plateforme environnante compte davantage.

C’est le véritable affrontement révélé par cet élément de Google News. Il oppose Codex comme principale surface de travail à Copilot comme espace gouverné pour de nombreux agents.

Le choix dépend de bien plus que de la qualité du codage

Disney ne peut pas valider un agent de codage d’entreprise sur la seule base de scores de benchmark, car le travail logiciel en production dépend du contexte, des autorisations et reste difficile à mesurer.

Une comparaison utile commence par l’exécution des tâches. Les équipes doivent savoir si un agent peut comprendre une demande, trouver les bons fichiers, apporter des modifications mesurées et réussir les tests pertinents.

Le taux d’acceptation compte également. Le code généré a peu de valeur lorsque les ingénieurs doivent le réécrire, corriger des modifications sans rapport ou examiner des hypothèses cachées.

Le temps de revue peut révéler davantage que le volume de production. Un agent qui génère des correctifs plus volumineux peut sembler productif tout en augmentant la charge des développeurs seniors.

Disney devrait aussi distinguer la maintenance simple du développement à haut risque. Mettre à jour des tests et supprimer du code mort diffèrent d’une modification des systèmes de paiement, d’identité, de publicité ou de streaming.

Une évaluation représentative devrait échantillonner ces types de tâches séparément. Un score global unique peut masquer un outil performant sur le travail courant mais en difficulté avec les services critiques.

La comparaison doit inclure la récupération du contexte. Les grandes organisations répartissent leurs exigences entre des outils de suivi des tickets, des instructions de dépôt, des systèmes de chat, des documents internes et des tableaux de bord opérationnels.

Un agent a besoin du bon contexte, pas simplement de davantage de contexte. Des informations excessives ou obsolètes peuvent l’orienter vers des modifications assurées mais non pertinentes.

Les équipes qui construisent une base de connaissances d’ingénierie consultable rencontrent le même problème fondamental. Leurs documents locaux doivent rester à jour, attribuables et accessibles avec les bonnes autorisations.

Une base de connaissances d’ingénierie structurée peut aider les humains à retrouver les décisions et la documentation. Les agents de codage ont besoin d’un contexte tout aussi rigoureusement géré.

L’accès aux outils constitue une autre ligne de démarcation. Un agent local peut inspecter l’environnement d’un développeur, tandis qu’un agent cloud peut travailler de façon asynchrone dans un environnement isolé.

Chaque approche implique des compromis. L’exécution locale peut correspondre à la configuration du développeur, mais accroît les préoccupations liées aux terminaux et aux identifiants.

L’exécution dans le cloud favorise l’isolation et la reproductibilité, mais elle nécessite un environnement fiable contenant les dépendances, les secrets et les routes réseau approuvées.

Les intégrations environnantes peuvent déterminer le succès d’un déploiement. Un agent qui modifie bien le code mais ne peut pas reproduire les builds internes bloquera avant de livrer un travail révisable.

La gouvernance compte tout autant. Les administrateurs ont besoin de contrôles sur l’accès aux dépôts, la disponibilité des modèles, les connexions réseau, la journalisation et la rétention.

GitHub affirme que sa plateforme partagée fournit des capacités centralisées de gestion des politiques et d’audit. OpenAI propose une configuration gérée, des analyses et des contrôles sur l’ensemble des surfaces Codex.

Le produit d’OpenAI désormais généralement disponible comprend un kit de développement logiciel et des fonctions administratives. La publication de Codex décrit également des intégrations pour les flux de travail de chat et l’intégration continue.

Ces capacités rendent un déploiement direct en entreprise plus crédible. Elles élargissent également l’évaluation au-delà d’une simple comparaison d’extensions d’éditeur.

Disney devrait examiner le comportement en cas d’échec. La question clé n’est pas de savoir si un agent commet parfois une erreur, puisque tous les agents de codage actuels en commettent.

La question pertinente est de savoir si les erreurs restent visibles, contenues, réversibles et faciles à diagnostiquer pour les réviseurs.

Une évaluation robuste surveillerait les défauts passés en production, les changements annulés, les constats de sécurité, les échecs de tests et le temps consacré à superviser les agents.

Elle suivrait également l’adoption sans assimiler l’activité au bénéfice. Davantage de prompts ou de lignes générées ne prouvent pas que les logiciels parviennent plus vite aux utilisateurs.

Les équipes peuvent produire davantage de code tout en accumulant des files d’attente de revue, des implémentations dupliquées ou du travail de maintenance. La productivité doit être reliée aux résultats acceptés.

C’est pourquoi un changement de fournisseur rapporté ne peut pas, à lui seul, désigner un vainqueur. Les décisions d’approvisionnement reflètent les contrats, les intégrations, la stratégie, la sécurité et les préférences organisationnelles.

Même un déploiement à grande échelle chez Disney ne constituerait qu’un cas d’entreprise. Il fournirait un signal de marché important, et non un verdict universel sur Codex face à GitHub Copilot.

La sécurité et la gouvernance pourraient ralentir toute migration

La plus grande incertitude est de savoir si Codex peut satisfaire aux contrôles de Disney dans de nombreux environnements d’ingénierie sans créer de nouveaux risques opérationnels.

Les agents de codage peuvent lire du code source sensible et exécuter des commandes. Selon leur configuration, ils peuvent également accéder aux systèmes de paquets, aux services internes et aux ressources réseau.

Cet accès les rend plus conséquents qu’un outil conventionnel de saisie semi-automatique. Une suggestion erronée exige une acceptation humaine, alors qu’un agent peut enchaîner des actions avant la revue.

OpenAI indique que Codex utilise des limites de sandbox, des politiques d’approbation, une configuration gérée, des contrôles réseau et des journaux propres aux agents. Ces fonctionnalités visent à limiter ce qu’un agent peut faire.

Ses contrôles de sécurité distinguent les actions à faible risque des demandes qui franchissent les limites configurées. Les administrateurs peuvent également centraliser la télémétrie pour l’analyse de sécurité.

Ces capacités sont pertinentes, mais la description d’OpenAI reste le récit d’un fournisseur. Disney devrait valider les contrôles par rapport à ses propres modèles de menace et obligations de conformité.

L’entreprise doit décider quel code peut quitter un appareil géré, quels environnements un agent peut atteindre et quelles actions exigent une approbation humaine.

Elle doit aussi gérer l’injection de prompt. Un texte malveillant ou non fiable dans un dépôt peut tenter d’influencer le comportement d’un agent.

Une instruction cachée dans de la documentation, un ticket ou une dépendance pourrait demander à l’agent d’exposer des informations ou d’effectuer une action sans rapport.

Le sandboxing peut réduire les conséquences, mais la qualité de la configuration compte. Un accès réseau étendu ou des identifiants réutilisables peuvent affaiblir des limites par ailleurs raisonnables.

Les journaux d’agents introduisent un autre compromis. Des enregistrements détaillés aident les enquêteurs à reconstituer les actions, mais les prompts et les résultats d’outils peuvent contenir des informations d’ingénierie sensibles.

Les règles de rétention, les contrôles d’accès et le masquage des données font donc partie de la conception du déploiement. Tout journaliser n’est pas automatiquement plus sûr.

Disney exploite également des activités aux profils de risque différents. Un prototype pour un outil créatif interne n’exige pas les mêmes contrôles qu’un service d’identité en production.

Cette diversité plaide contre l’interprétation du changement rapporté comme une migration uniforme. Un déploiement progressif serait plus cohérent avec la gestion des risques en entreprise.

Disney pourrait d’abord approuver Codex pour des dépôts moins risqués. L’entreprise pourrait ensuite élargir l’accès après avoir mesuré la qualité du code, les incidents de sécurité et les performances de revue.

Les contrôles GitHub existants peuvent compliquer une transition directe. Les équipes utilisant déjà des politiques de dépôt, des journaux d’audit et des flux d’approbation auraient besoin de protections équivalentes ailleurs.

C’est la position défensive la plus forte de GitHub. Les entreprises peuvent préférer un agent externe tout en souhaitant que GitHub continue de gouverner son accès aux dépôts et ses résultats.

La réponse la plus forte d’OpenAI est son contrôle natif de l’ensemble du harnais de l’agent. L’entreprise peut optimiser ensemble les modèles, les outils, les prompts, l’exécution et les fonctions administratives.

Aucun de ces avantages ne tranche le choix de Disney sans détails d’implémentation. La sécurité dépend de l’architecture exacte, pas du nom du produit imprimé sur un contrat.

La relation financière entre Disney et OpenAI ajoute une autre question. L’alignement stratégique peut accélérer l’adoption, mais il ne devrait pas remplacer des tests indépendants.

Les développeurs et les équipes de sécurité de Disney ont besoin de preuves que la configuration retenue améliore le travail accepté sans étendre des accès inacceptables.

Le rapport ne fournit aucune de ces métriques. Il n’offre ni calendrier de migration, ni benchmark interne, ni données d’incident, ni enquête auprès des développeurs.

Cette absence ne réfute pas l’affirmation. Elle signifie que les lecteurs devraient éviter de transformer un plan rapporté en succès technique accompli.

Ce que Disney, GitHub et OpenAI doivent confirmer ensuite

Trois signaux concrets détermineront s’il s’agit d’une perte concurrentielle pour GitHub, d’une victoire de plateforme ou d’un rapport exagéré.

Le premier signal est une déclaration attribuable de Disney. Elle devrait identifier l’organisation concernée, l’étape de déploiement et le sens du terme « remplacer ».

Un choix par défaut à l’échelle de l’entreprise renforcerait la conclusion selon laquelle OpenAI a remporté une norme majeure en entreprise. Un pilote limité affaiblirait l’interprétation plus large.

Le deuxième signal est l’architecture de déploiement. Les observateurs devraient vérifier si Disney utilise les outils Codex natifs ou accède à Codex via la plateforme d’agents de GitHub.

Un déploiement natif donnerait à OpenAI davantage de maîtrise sur la relation avec les développeurs. Une utilisation gérée par GitHub soutiendrait l’évolution de Copilot vers une couche de contrôle multi-agents.

Ce détail pourrait apparaître dans des offres d’emploi techniques, des présentations d’ingénierie, de la documentation administrative ou une étude de cas officielle.

Le troisième signal est l’adoption mesurée. Des éléments utiles incluraient le nombre de développeurs actifs, les changements d’agents acceptés, le temps de revue, les taux d’annulation et les constats de sécurité.

Un simple nombre de licences ne suffirait pas à trancher la question. Les entreprises achètent souvent des logiciels que les équipes utilisent de manière inégale ou abandonnent après un déploiement initial.

Du travail accepté sur de vrais dépôts renforcerait l’argument en faveur de Codex. Une migration bloquée ou un usage parallèle persistant indiquerait que le marché reste incertain.

La réponse de Microsoft et GitHub comptera également, mais elle devrait être lue à travers ces trois signaux. L’annonce d’une nouvelle fonctionnalité ne peut pas confirmer ce que Disney a déployé.

De même, un témoignage client d’OpenAI exigerait une lecture attentive. Les études de cas de fournisseurs mettent souvent l’accent sur les flux de travail favorables sans divulguer les échecs ni les méthodes de comparaison.

Les développeurs devraient surveiller si Disney décrit des tâches concrètes. Les exemples pourraient inclure la maintenance des tests, les mises à niveau de dépendances, la revue de code ou les corrections dans de grands dépôts.

Les acheteurs d’entreprise devraient se concentrer sur les détails de gouvernance. Ils doivent savoir où l’exécution a lieu, quels systèmes l’agent atteint et comment les humains examinent ses actions.

Les travailleurs du savoir devraient s’y intéresser, car le même modèle s’étend au-delà du code. Les contrôles d’agents développés pour les logiciels pourraient façonner la manière dont l’IA traite les documents, la recherche et les flux de travail opérationnels.

Pour l’instant, Google News a mis en avant une affirmation importante mais incomplète. Les éléments disponibles justifient une analyse de la pression concurrentielle, pas une déclaration selon laquelle Copilot a perdu Disney.

L’histoire plus profonde est déjà visible. Les fournisseurs de modèles, les plateformes de développeurs et les acheteurs d’entreprise renégocient qui contrôle la surface de travail de l’IA.

GitHub veut rester l’espace gouverné où plusieurs agents se concurrencent. OpenAI veut que Codex devienne l’agent auquel les développeurs et les autres travailleurs s’adressent directement.

Disney se trouve au centre, car sa relation existante avec OpenAI rend l’une ou l’autre issue commercialement significative. Son architecture finale révélera quelle couche l’entreprise valorise le plus.

Jusqu’à ce que Disney ou les fournisseurs fournissent des détails attribuables, les lecteurs devraient conserver une formulation précise : Disney prévoirait un changement, mais son ampleur reste non confirmée.

La prochaine action utile n’est pas de choisir un vainqueur à partir d’un seul titre. Il s’agit d’attendre la confirmation de Disney, le chemin de déploiement et des preuves issues d’un travail de production accepté.

Ces signaux montreront si ce bouleversement rapporté transforme réellement le codage IA en entreprise ou reflète simplement un marché où plusieurs agents partagent de plus en plus les mêmes dépôts.