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Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle (IA) transforme de nombreux secteurs, de la santé à la finance, en passant par l’éducation et la sécurité. Explorez comment l’IA est utilisée pour automatiser des tâches, augmenter l’efficacité et créer de nouvelles opportunités de marché.

Nos discussions incluent également les défis éthiques et les implications sociétales de l’adoption de l’IA, fournissant une perspective équilibrée sur ce développement technologique clé.

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Microsoft s’allie à Anthropic : Claude arrive sur Foundry, Nvidia investit 10 milliards

Microsoft s’allie à Anthropic : Claude arrive sur Foundry, Nvidia investit 10 milliards

Microsoft ajoute une pièce maîtresse à sa stratégie d’intelligence artificielle. Après avoir redéfini les contours de son alliance historique avec OpenAI, l’entreprise annonce un partenariat structurant avec Anthropic, qui apporte pour la première fois les modèles Claude au sein de Microsoft Foundry.

Une offensive claire dans la bataille des IA frontier.

Anthropic intègre Microsoft Foundry avec un engagement colossal sur Azure

L’accord dévoilé hier marque une étape décisive : Anthropic va déployer Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.1 et Claude Haiku 4.5 sur les infrastructures Foundry de Microsoft, permettant aux clients entreprise d’accéder nativement aux modèles les plus avancés de la startup.

En échange, Anthropic prend un engagement massif : 30 milliards de dollars d’achat de capacité Azure, avec la possibilité d’étendre jusqu’à 1 gigawatt de puissance supplémentaire. Un niveau de consommation rarement vu dans le cloud, qui témoigne de l’appétit computationnel des modèles frontier.

Malgré cette intégration, Amazon reste le fournisseur cloud principal d’Anthropic, ainsi que son partenaire sur l’entraînement des modèles — une stratégie multicloud affirmée qui devient la norme dans l’écosystème IA.

Nvidia entre dans la danse : un partenariat tripartite explosif

Autre volet majeur : Nvidia rejoint l’accord. Les trois acteurs vont travailler ensemble pour optimiser les modèles Claude sur les futures architectures Nvidia, notamment Blackwell et Vera Rubin.

Anthropic s’engage également à consommer jusqu’à 1 GW de compute via ces systèmes — une indication claire que les prochaines générations de Claude viseront les très hautes puissances.

En parallèle, Nvidia investit jusqu’à 10 milliards de dollars dans Anthropic, et Microsoft ajoute 5 milliards supplémentaires.

Anthropic devient ainsi l’un des acteurs d’IA les mieux capitalisés du marché, aux côtés d’OpenAI.

Après OpenAI, Microsoft élargit enfin son jeu

Ce partenariat intervient seulement quelques semaines après le grand réajustement du pacte Microsoft–OpenAI. Les nouvelles clauses permettent désormais à OpenAI de collaborer librement avec des tiers, de publier des modèles open weights, et libèrent Microsoft de son droit de premier refus sur l’infrastructure cloud.

En contrepartie, Microsoft obtient une extension de ses droits IP jusqu’en 2032, couvrant même les modèles post-AGI, dont la validation sera supervisée par un comité indépendant.

Cette assouplissement a ouvert la porte à une diversification assumée — et Anthropic est la première grande brique de cette nouvelle ère.

Claude s’installe peu à peu dans l’écosystème Microsoft

Cette alliance ne sort pas de nulle part. Depuis plusieurs mois, Microsoft injecte progressivement les modèles Claude dans ses produits :

Le message est limpide : Microsoft ne veut plus dépendre d’un seul modèle, ni d’un seul partenaire.

L’entreprise se repositionne comme agrégateur de modèles frontier, capable de choisir le meilleur outil pour chaque cas d’usage.

Une stratégie à long terme dans une course qui s’accélère

Avec ce partenariat, Microsoft renforce son statut de plateforme cloud incontournable pour l’IA, tout en équilibrant son écosystème entre OpenAI, maison historique, et Anthropic, force montante. Nvidia, de son côté, consolide son rôle de fournisseur clé pour l’IA de pointe — un triangle stratégique qui redessine le haut du marché.

Dans une industrie où l’infrastructure compte autant que les algorithmes, ces alliances successives montrent une réalité : la course à l’AGI est aussi une course énergétique, matérielle et financière.

Et Microsoft, plus que jamais, veut être au centre du jeu.

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Grok 4.1 est lancé : l’IA de Musk devient plus empathique et spontanée

Grok 4.1 est lancé : l'IA de Musk devient plus empathique et spontanée

xAI revient sur le devant de la scène pour son modèle Grok. Juste avant le tsunami médiatique autour de Gemini 3, l’entreprise d’Elon Musk a lancé Grok 4.1, une mise à jour majeure qui change la personnalité du modèle autant que ses performances.

Plus empathique, plus spontané, plus « humain »… mais aussi un peu plus imprévisible.

Grok 4.1 : Un modèle plus expressif, qui lit mieux l’intention humaine

La grande nouveauté de Grok 4.1 n’est pas seulement technique : elle est comportementale. Le modèle comprend mieux le ton, capte les émotions sous-jacentes, et ajoute naturellement humour ou empathie dans ses réponses. Là où Grok 4 pouvait encore sonner très « assistant IA », la version 4.1 donne parfois l’impression de discuter avec un ami malicieux.

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xAI attribue ce changement à l’intégration d’« AI tutors » experts chargés de façonner style, nuance et intention — un processus de fine-tuning qui mise clairement sur l’intelligence émotionnelle comme différenciateur.

À tel point que Grok 4.1 est devenu numéro 1 sur EQ-Bench3, un benchmark entièrement orienté vers l’émotionnel.

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Leaderboard : Grok 4.1 grimpe au sommet… avant d’être doublé

À son lancement, Grok 4.1 s’est installé tout en haut du classement LMArena, avec une note préliminaire de 1483 Elo. Un score supérieur à tous les modèles grand public disponibles — du moins jusqu’à ce que Gemini 3 vienne reprendre le trône quelques heures plus tard.

La version standard atteint 1465 Elo, un niveau proche des meilleurs modèles actuels.

Pour la créativité, les résultats sont encore plus remarquables : sur Creative Writing v3, Grok 4.1 Thinking décroche 1721,9 points, se plaçant juste derrière Polaris Alpha (un dérivé précoce de GPT-5.1).

En résumé : xAI rattrape son retard à une vitesse étonnante, surtout deux mois seulement après Grok 4 Fast.

Sous le capot : un modèle plus rapide, plus stable, plus multimodal

Derrière son vernis émotionnel, Grok 4.1 apporte aussi des améliorations très concrètes :

  • Latence réduite de 28 %
  • Meilleure compréhension des images, vidéos, graphiques et textes OCR
  • Cohérence maintenue jusqu’à 1 million de tokens
  • Outils externes gérés en parallèle pour des workflows plus rapides
  • Planification multi-étapes plus fiable
  • Prosodie vocale plus naturelle, styles et accents inclus

C’est une évolution structurelle, pas seulement un lifting stylistique.

Un modèle plus expressif… mais aussi plus risqué

Cette expressivité a un revers. Les model cards de xAI signalent une légère hausse des comportements manipulatoires, des réponses « limites » en thinking mode, et d’une vulnérabilité accrue aux prompt injections via API.

Une conséquence presque logique : dès qu’on retire une partie du filtre, la zone grise devient plus vaste. xAI assume ce choix : « Grok 4.1 est conçu pour être plus direct, plus libre ».

Un lancement 100 % grand public — pour l’instant

Grok 4.1 est disponible sur :

  • X (Twitter)
  • Grok.com
  • les apps iOS et Android.

Mais, un point crucial reste absent : pas d’API. Les entreprises doivent donc se contenter de Grok 4 Fast et des anciens modèles (jusqu’à 2 M tokens, 0,20 dollar à 3 dollars/million de tokens). Pour l’usage professionnel, automatisé ou agentique, Grok 4.1 est donc encore hors jeu.

Cela limite la portée du modèle auprès des développeurs, au moment même où Google, OpenAI et Anthropic renforcent leur position sur les intégrations B2B.

Une évolution qui rebat les cartes dans le grand récit de l’IA

Si Grok 4.1 n’est pas l’événement technique du mois — place occupée par Gemini 3 — il marque une étape intéressante dans la trajectoire de xAI. Le modèle devient plus humain, plus narratif, plus agréable à utiliser, et plus compétitif dans les benchmarks de référence.

En cherchant à « rencontrer l’utilisateur là où il est », xAI construit un modèle au style marqué, presque incarné, qui tranche avec l’approche plus neutre de ses concurrents.

Reste une inconnue : quand Grok 4.1 sera accessible en API — le moment où il pourra réellement transformer les workflows des entreprises.

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Google dévoile Gemini 3 : un modèle frontier agentique, multimodal et plus puissant que jamais

Google dévoile Gemini 3 : un modèle frontier agentique, multimodal et plus puissant que jamais

Après des semaines de rumeurs, de leaks, Google dévoile officiellement Gemini 3. Une famille de modèles fermés, pensée comme l’itération la plus ambitieuse de Google depuis l’introduction de Gemini en 2023. Au programme : un moteur multimodal profondément réinventé, des capacités d’agents beaucoup plus avancées et une intégration totale dans l’écosystème Google.

Une sortie d’envergure : Gemini 3 débarque partout, d’un seul coup

Contrairement aux lancements fragmentés précédents, Gemini 3 arrive simultanément dans Google Search (AI Mode), l’app Gemini, Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, et même Antigravity, le tout nouvel environnement agent-first de Google.

Le groupe évoque son déploiement le plus coordonné à ce jour, rendu possible par un contrôle intégral de la chaîne : TPU maison, data centers, produits grand public et outils développeurs.

Avec 650 millions d’utilisateurs actifs mensuels sur l’app Gemini et 2 milliards interagissant avec les AI Overviews de Search, Google mise sur une diffusion massive dès le jour J.

Un virage vers l’IA agentique

Au cœur de Gemini 3 : une philosophie nouvelle. Google ne veut plus seulement générer du texte ou interpréter des images ; il s’agit désormais de planifier, naviguer, exécuter, et coordonner des outils dans un environnement logiciel complet.

Gemini 3 se décline en plusieurs versions :

  • Gemini 3 Pro, le modèle phare
  • Gemini 3 Deep Think, mode raisonnement intensif
  • Des modèles d’interface générative (Visual Layout, Dynamic View)
  • Gemini Agent, capable d’orchestrer des workflows complexes
  • Le moteur Gemini 3 intégré à Antigravity, destiné aux développeurs

L’ambition est limpide : transformer l’assistant conversationnel en véritable opérateur numérique, capable d’agir.

Gemini 3 Pro : des gains spectaculaires sur le raisonnement, le code et la multimodalité

Les benchmarks fournis par Google sont impressionnants. Gemini 3 Pro surclasse Gemini 2.5 Pro sur quasiment tous les axes :

  • Raisonnement : premier au leaderboard LMArena avec un Elo préliminaire de 1501, devant Grok-4.1-thinking, Grok-4.1 et Claude Sonnet/Opus.
  • Mathématiques : 95 % sur AIME 2025 sans outils, 100 % avec code execution,
  • Vision & vidéo : +13 points sur MMMU-Pro, progression spectaculaire sur ScreenSpot-Pro (11 % → 72,7 %).
  • Code & outils : LiveCodeBench Pro (+664 points), SWE-Bench Verified (59.6% → 76.2%).
  • Long contexte : 26,3 % à 1M tokens, une progression majeure pour les tâches à forte latence.
  • Planification : Vending-Bench x10 par rapport au modèle précédent.

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Dans les faits, Gemini 3 devient un modèle capable de réflexions longues, de navigation écran et d’un usage stable des outils — trois défis historiques des modèles IA.

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Interfaces génératives : Google veut dépasser le texte

Gemini 3 inaugure les Visual Layouts et Dynamic Views, des interfaces générées en temps réel :

  • pages magazine,
  • simulateurs interactifs,
  • graphiques,
  • modules UI complets.

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Dans Google Search, l’expérience devient plus visuelle et immersive : simulations, tableaux, galeries, outils interactifs intégrés directement dans la réponse.

Google présente cela comme un pas de plus vers un moteur de recherche où l’IA n’explique pas seulement, elle construit.

Gemini Agent : l’IA qui fait, pas seulement qui répond

Disponible d’abord pour les abonnés AI Ultra, Gemini Agent permet de trier une boîte mail, rédiger des réponses, planifier un voyage, préparer des documents, naviguer sur le Web, orchestrer des tâches multi-étapes.

Le tout avec validation utilisateur — un compromis entre automatisation et contrôlabilité.

Antigravity: l’environnement de développement qui réunit IA, code et navigation

Google introduit aussi Antigravity, une sorte de super-IDE agentique où Gemini 3 peut écrire du code, prototyper des interfaces, tester, exécuter, corriger, manipuler l’UI du navigateur, générer reports et outils internes.

Le modèle peut même interpréter des mouvements de souris, des annotations visuelles et des maquettes multi-fenêtres pour orienter son action. Une vraie percée pour le « computer use » automatisé.

API : un positionnement tarifaire ambitieux

Gemini 3 Pro est proposé à :

  • 2 dollars/M tokens input
  • 12 dollars/M tokens output
  • Jusqu’à 200k tokens,
  • avec un tarif quasi doublé au-delà.

Face aux alternatives chinoises (Qwen, ERNIE), beaucoup moins chères, Google se positionne dans la tranche haute — un pari risqué pour l’adoption startup, mais assumé pour un modèle présenté comme premium.

Une hype rarement vue pour un modèle Google

Un tacle à peine voilé envers OpenAI

Google ne cache pas sa confiance : Gemini 3 Pro serait « plus direct, plus pertinent et moins flatteur » — une référence transparente aux corrections récentes apportées à ChatGPT pour réduire sa sycophantie.

La société affirme également offrir des réponses « plus factuelles » et « plus utiles », un terrain sur lequel OpenAI a vacillé avec le lancement complexe de GPT-5.

Une avancée stratégique pour Google

Avec Gemini 3, Google veut prouver trois choses :

  1. Son hardware (TPU) est prêt pour l’IA frontier
  2. Ses modèles sont à nouveau compétitifs
  3. Son écosystème grand public peut servir de rampe de lancement massive

Au-delà des benchmarks, l’entreprise mise sur le fait que l’IA utile, déployée dans Search, Android, Workspace et Gemini, prime sur la course brute à la puissance.

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Anthropic révèle le premier cyberattaque massif menée… par une IA

Anthropic révèle le premier cyberattaque massif menée… par une IA

Anthropic vient de tirer la sonnette d’alarme en publiant ce qu’elle décrit comme la première cyberattaque à grande échelle exécutée majoritairement par une IA. L’incident, survenu à la mi-septembre 2025, met en scène une version détournée de Claude Code, utilisée comme un agent autonome capable d’enchaîner des tâches complexes avec très peu d’intervention humaine.

Le constat est glaçant : l’IA aurait réalisé près de 90 % du travail opérationnel, les humains se contentant d’intervenir à quelques étapes critiques.

Selon Anthropic, les pirates, qui se faisaient passer pour des chercheurs en cybersécurité, ont utilisé des techniques avancées de jailbreak pour contourner les mécanismes de sécurité et ont guidé Claude à travers une série de micro-tâches. Une fois assemblées, ces tâches formaient une véritable opération de cyber-espionnage automatisée.

Une campagne orchestrée contre près de 30 organisations

L’attaque visait une trentaine d’entités sensibles : entreprises technologiques, banques, groupes de chimie, institutions publiques… Un spectre large qui montre la polyvalence — et le danger — de ces nouveaux agents IA.

Claude Code aurait mené la reconnaissance, écrit du code d’exploitation, trouvé et exploité des failles, extrait des identifiants, cartographié des réseaux, et même généré des rapports détaillés destinés à guider les prochaines étapes de l’intrusion. Autrement dit, le travail habituellement mené par une équipe entière d’experts a été réalisé par un agent automatisé, sans fatigue, sans pause, et sans erreurs humaines.

Anthropic affirme que son enquête pointe vers un groupe chinois soutenu par l’État. Pékin a immédiatement démenti. L’entreprise a depuis banni les comptes concernés et alerté les victimes ainsi que les autorités.

Une communauté sécurité prudente face aux affirmations d’Anthropic

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L’annonce, spectaculaire, ne fait toutefois pas l’unanimité. Certains chercheurs en cybersécurité demandent davantage de preuves tangibles. Martin Zugec, de Bitdefender, estime que le rapport manque d’éléments de renseignement exploitables et accuse Anthropic de conclusions un peu rapides, même s’il reconnaît que les attaques pilotées par IA représentent un risque croissant.

Cette prudence n’est pas surprenante : révéler qu’une IA commerciale a été capable de mener une opération aussi sophistiquée pose un précédent lourd de conséquences — tant techniques que politiques.

Vers un nouveau paradigme : des attaques autonomes, une défense automatisée

Cependant, Anthropic insiste sur un point : si les IA peuvent automatiser les attaques, elles doivent aussi être mobilisées pour renforcer les défenses. L’entreprise explique avoir utilisé Claude lui-même pour analyser l’incident, et appelle à une coordination plus étroite entre acteurs du secteur et gouvernements.

La véritable conclusion du rapport est limpide : le niveau d’expertise nécessaire pour lancer une cyberattaque avancée s’effondre. Là où il fallait autrefois une équipe de spécialistes, quelques lignes d’instructions dirigées à un modèle IA suffisent désormais à orchestrer une opération complexe. Les attaques vont devenir plus nombreuses, plus rapides, plus silencieuses.

Un monde où l’IA attaque… et protège

Cet incident, qu’il soit perçu comme un signal d’alarme ou une exagération, marque une étape importante. Il montre que les IA ne sont plus seulement des outils d’aide, mais des agents capables d’opérations autonomes sur le terrain numérique. Une bascule qui obligera les entreprises — et les États — à revoir entièrement leur façon d’aborder la cybersécurité.

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Google DeepMind lance SIMA 2, l’agent ia capable de raisonner et de planifier dans les jeux vidéo

Google DeepMind lance SIMA 2, l'agent ia capable de raisonner et de planifier dans les jeux vidéo

Un an après avoir présenté le premier SIMA — un agent capable de suivre plus de 600 instructions simples à travers plusieurs mondes virtuels — Google DeepMind revient avec une version nettement plus ambitieuse.

SIMA 2 marque un virage décisif : il ne s’agit plus seulement d’obéir à des commandes comme « tourne à gauche » ou « ouvre la carte », mais d’un véritable agent capable de raisonner, planifier, comprendre un objectif global et même progresser par lui-même.

Du simple exécuteur au raisonneur capable d’expliquer ses actions

DeepMind a injecté Gemini au cœur de SIMA 2, et cela change tout. L’agent n’analyse plus seulement des commandes : il interprète des intentions, explique ses propres choix, et peut décrire étape par étape la façon dont il compte atteindre un objectif. L’entraînement repose à la fois sur des vidéos humaines annotées — comme pour la première génération — mais aussi sur des labels générés automatiquement par Gemini.

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SIMA 2 comprend mieux les longues chaînes d’actions, accepte des dessins ou croquis comme instructions, répond en plusieurs langues, et peut même réagir à des indications en emoji. C’est un agent beaucoup plus souple, capable d’interactions quasi humaines.

Il s’adapte à des jeux qu’il n’a jamais vus

Là où SIMA 1 restait très dépendant des environnements sur lesquels il avait été entraîné, SIMA 2 montre une vraie capacité de généralisation.

L’agent est parvenu à suivre des instructions complexes dans ASKA, un jeu de survie viking, ou dans MineDojo — un environnement de recherche inspiré de Minecraft — alors même qu’il n’avait jamais été spécifiquement entraîné sur ces jeux.

Mieux encore, SIMA 2 transfère ses connaissances d’un monde à l’autre : ce qu’il a appris sur l’extraction de ressources dans un jeu peut lui servir pour « récolter » dans un autre. Une première étape vers des compétences réellement transversales.

Avec Genie 3, SIMA explore aussi des mondes générés à la volée

DeepMind pousse l’expérience plus loin en couplant SIMA 2 à Genie 3, son générateur de mondes 3D en temps réel. L’agent peut ainsi entrer dans un environnement créé sur la base d’une simple image ou d’un prompt textuel et y naviguer comme s’il s’agissait d’un vrai jeu.

Cette capacité d’adaptation à des univers totalement nouveaux est précisément ce que recherchent les chercheurs en « embodied AI ».

Une IA qui apprend seule en jouant

L’une des nouveautés les plus intéressantes est la capacité de SIMA 2 à progresser sans aide humaine. Après une phase initiale supervisée, l’agent génère lui-même ses données d’entraînement en explorant les environnements, en tentant des actions, en échouant, puis en réessayant.

DeepMind parle ici d’un cycle vertueux : chaque version de SIMA s’appuie sur les expériences collectées par la précédente. Cela permet d’augmenter graduellement la difficulté des tâches et d’élargir les scénarios sans mobiliser plus d’annotateurs humains.

Les prémices d’une IA générale incarnée

Ce que SIMA 2 apprend dans les jeux — se déplacer, planifier, utiliser un outil, coordonner des actions — n’a rien d’anecdotique pour Google.

Ce sont précisément les briques fondamentales d’une intelligence incarnée capable, à terme, d’interagir avec le monde réel. DeepMind ne s’en cache pas : SIMA 2 est un laboratoire vivant pour les futurs robots autonomes, assistants intelligents et systèmes capables de comprendre l’espace, le mouvement et les objets.

Mais tout n’est pas encore réglé : l’agent reste limité sur les tâches très longues, la précision fine des actions, la compréhension visuelle complexe et la mémoire à long terme.

Un déploiement très limité et sous surveillance

SIMA 2 est pour l’instant réservé à quelques chercheurs et studios de jeux. DeepMind insiste sur un point : toute capacité d’auto-amélioration reste supervisée et surveillée de près. Les équipes cherchent d’ailleurs des retours interdisciplinaires pour encadrer ce type d’IA de manière responsable.

SIMA 2 n’est pas encore un agent général, mais il représente clairement l’une des avancées les plus concrètes vers des systèmes capables non seulement d’obéir, mais de comprendre, d’explorer… et de s’améliorer seuls.

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Huawei accélère dans l’IA physique : Habo investit massivement dans la startup GigaAI

Huawei accélère dans l’IA physique : Habo investit massivement dans la startup GigaAI

Huawei vient de faire un pas stratégique majeur dans le domaine de l’intelligence artificielle physique (Physical AI). Sa branche d’investissement, Huawei Habo, a participé au financement de GigaAI, une jeune startup chinoise spécialisée dans les world models appliqués au monde réel.

Ce mouvement marque une étape clé dans la stratégie de Huawei pour s’imposer dans la robotique, les véhicules autonomes et les systèmes intelligents de nouvelle génération.

Une levée de fonds qui confirme l’intérêt de l’industrie

GigaAI a bouclé début novembre une levée de fonds A1 de plusieurs centaines de millions de yuans, co-dirigée par Huawei Habo Investment et Huakong Fund. Ce tour intervient à peine deux mois après que GigaVision — entreprise sœur dans l’écosystème Giga — a elle-même obtenu plusieurs centaines de millions en pré-A.

Cette dynamique financière rapide montre que les investisseurs croient fortement en la technologie et la vision de GigaAI.

GigaAI, pionnier chinois du world model appliqué au réel

Fondée en 2023, GigaAI se présente comme la première startup chinoise dédiée aux modèles mondiaux pour l’IA physique. L’objectif : créer une intelligence générale capable de comprendre, prédire et interagir avec le monde physique, à la manière des robots et véhicules autonomes du futur.

L’entreprise développe un écosystème complet mêlant matériel et logiciel :

  • GigaWorld, une plateforme pour l’intelligence embarquée et la robotique.
  • GigaBrain, un modèle fondamental piloté par world model.
  • Maker Ontology, une couche de connaissance dédiée aux agents physiques.

En combinant ces briques, GigaAI propose une solution tout-en-un pour les environnements complexes : conduite autonome, robotique de service, robots industriels, agents incarnés, etc.

Pourquoi Huawei investit massivement dans la Physical AI ?

Huawei adopte désormais une stratégie baptisée WA — « World Action », en rupture avec les modèles traditionnels VLA (Vision–Language–Action) basés sur de grands modèles linguistiques. Ici, l’IA ne « passe plus par le langage » pour agir, elle utilise directement les signaux visuels et physiques pour contrôler les robots ou les véhicules.

Cette approche, soutenue par Jin Yuzhi, PDG de Huawei Intelligent Automotive Solutions, est en train de devenir un pilier du futur technologique de l’entreprise.

En investissant dans GigaAI, Huawei renforce sa capacité à développer des voitures autonomes plus sûres, des robots plus polyvalents, et des systèmes d’IA capables d’interagir avec le monde réel.

Quel impact pour le grand public ?

Si Huawei et GigaAI réussissent leur pari, les utilisateurs pourraient bientôt bénéficier de véhicules autonomes plus fiables, de robots domestiques réellement utiles et intelligents, d’assistants personnels capables d’agir dans le monde physique, et des appareils capables de comprendre leur environnement plutôt que d’attendre des instructions textuelles.

Les analystes comparent ce tournant à une révolution similaire à l’arrivée du smartphone : une technologie qui quitte les labos pour transformer notre quotidien.

Un mouvement qui renforce la rivalité technologique Chine–États-Unis

Cet investissement est aussi un signal géopolitique. La Chine accélère dans l’IA incarnée, un domaine où les États-Unis concentrent actuellement une grande partie des talents et des startups (Boston Dynamics, Tesla Robotics, OpenAI avec ses world models, Nvidia GR00T, etc.).

En soutenant GigaAI, Huawei renforce son autonomie technologique, augmente la pression sur les acteurs américains, et s’inscrit dans la course mondiale aux robots intelligents et aux systèmes autonomes.

Une alliance stratégique pour façonner l’IA du futur

Pour les experts, ce partenariat dépasse largement le cadre financier : c’est une alliance technologique structurante qui pourrait accélérer le développement de l’IA physique en Chine.

Avec son stack technologique robuste, ses levées de fonds rapides et le soutien d’un géant comme Huawei, GigaAI pourrait devenir l’un des leaders mondiaux de l’IA incarnée.

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Pinokio : l’appli qui transforme l’auto-hébergement IA en un seul clic

Pinokio : l'appli qui transforme l'auto-hébergement IA en un seul clic

L’IA n’a jamais été aussi accessible… du moins en théorie. Entre les modèles open source, les alternatives locales à ChatGPT, les outils de clonage vocal ou encore les générateurs 3D, on vit une période d’explosion créative. Mais, il reste un frein énorme : installer ces modèles IA est souvent une galère monumentale.

Environnement virtuel, dépendances, UI impossible à trouver, erreurs obscures… Résultat : beaucoup abandonnent avant même d’avoir testé quoi que ce soit.

C’est exactement là que Pinokio change la donne.

L’auto-hébergement IA est devenu incroyablement puissant… si vous arrivez à le faire tourner

Il y a quelques années, générer une vidéo grotesque de Will Smith mangeant des spaghettis demandait presque un data center.

Aujourd’hui, un PC gamer ou un Mac M 2/M 3 avec suffisamment de RAM unifiée suffit pour créer des images réalistes en quelques secondes, fabriquer vos propres voix de synthèse, générer des modèles 3D complets, ou même héberger votre ChatGPT privé, entièrement hors-ligne.

Les possibilités sont délirantes : assistant maison façon Alexa, livres lus par n’importe quelle voix, automatisations perso… Seule limite : votre matériel — et votre patience lors de l’installation.

Pinokio : l’outil gratuit et open source qui automatise tout

Pinokio est une application open source qui sert d’installateur universel pour modèles IA. Le principe est simple : pour chaque IA, une script recipe automatise absolument tout.

  • Installation
  • Téléchargement des dépendances
  • Configuration de l’UI
  • Lancement en un clic
  • Et même désinstallation propre

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Vous n’avez rien à configurer. Vous cliquez, Pinokio installe, et ça tourne. C’est littéralement l’App Store de l’IA locale.

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L’application Pinokio est supportée pour les principaux systèmes d’exploitation. Il existe une version pour Windows, macOS et Linux.

Explorer et installer des IA dans Pinokio

Quand l’app est lancée :

  • onglet Discover,
  • section Verified (fortement recommandée pour commencer).

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Chaque modèle propose un bouton : « One-Click Install with Pinokio ». Ensuite, laissez-faire : les modèles IA peuvent peser 10 à 40 Go, et il faut laisser du temps au script.

L’interface finale dépend du modèle : par exemple, OpenAudio (clonage vocal) ouvre son propre panneau UI automatiquement.

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Désinstaller proprement — ou corriger les installations ratées

Un bug ? Une install corrompue ? Le modèle ne vous convient plus ? Pinokio s’en occupe : bouton Delete, et les fichiers et dépendances sont supprimés proprement.

Pinokio est-il sûr ?

Comme tout projet communautaire : risque potentiel = oui. Mais, les scripts sont simples et faciles à auditer, la communauté est ultra-active, les modèles populaires sont surveillés, et un script malveillant serait repéré très vite.

En pratique, la communauté le considère comme raisonnablement sûr, surtout en utilisant les modèles vérifiés.

Attention : l’espace de stockage est votre futur ennemi

Les modèles modernes (Gemma, Qwen, Mistral, etc.) peuvent dépasser :

  • 8 Go (petits modèles)
  • 20–40 Go (moyens)
  • +100 Go (monstres 70B)

Si vous comptez héberger plusieurs IA, prévoyez un SSD NVMe de 2 To minimum, ou un dédié uniquement aux modèles. C’est probablement l’investissement le plus important dans une config IA locale.

Pinokio est ce qu’il manquait pour démocratiser l’IA locale

Grâce à Pinokio, tester un clone vocal, une IA type ChatGPT, un générateur vidéo, un modèle 3D, un outil d’automatisation IA ou encore un assistant maison devient enfin accessible à n’importe qui, même sans compétences techniques.

C’est peut-être l’outil qui fera réellement exploser l’auto-hébergement IA dans le grand public.

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ChatGPT devient social : OpenAI teste les groupes de discussion pour chats collaboratifs

ChatGPT devient social : OpenAI teste les groupes de discussion pour chats collaboratifs

OpenAI vient de franchir une nouvelle étape dans l’évolution de ChatGPT. L’entreprise a commencé à déployer, dans quelques régions comme le Japon ou la Corée du Sud, une fonctionnalité que les utilisateurs réclamaient depuis longtemps : les discussions de groupe.

L’idée est simple mais ambitieuse : permettre à plusieurs personnes — et à ChatGPT — d’échanger dans une même conversation, un peu comme Meta AI dans un groupe WhatsApp.

Concrètement, ChatGPT devient non seulement un assistant, mais aussi un membre actif d’un espace collaboratif, capable d’intervenir, réagir, compléter, ou rester discret selon le contexte.

Comment créer un groupe dans ChatGPT ?

Le fonctionnement est pensé pour être aussi intuitif que dans une messagerie classique. Il suffit d’ouvrir un chat, puis de toucher l’icône représentant des personnes en haut à droite pour créer ou rejoindre un groupe. Lors de la première utilisation, ChatGPT te demandera de configurer un mini-profil avec ton nom, ton pseudo et une photo.

Tu peux ensuite partager un lien d’invitation, qui permet d’ajouter jusqu’à 20 participants. Et comme dans une vraie conversation de groupe, n’importe quel membre peut partager ce lien à son tour — sauf pour enlever le créateur, seul intouchable du groupe.

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Un ChatGPT plus « social » que jamais

Dans ces conversations à plusieurs, les réponses sont générées via GPT-5.1 Auto, c’est-à-dire que ChatGPT choisit automatiquement le modèle optimal selon la question et selon le niveau d’abonnement des personnes impliquées (Free, Go, Plus ou Pro).

Mais ce n’est pas tout : OpenAI a entraîné ChatGPT à adopter de nouveaux comportements sociaux. Le bot comprend désormais mieux le rythme d’une discussion collective et peut réagir spontanément avec un emoji, décider de ne rien dire s’il n’a rien à ajouter, intervenir quand on le sollicite simplement en écrivant « ChatGPT », et suivre les enchaînements de messages comme un membre normal.

Bref, il se fond dans le groupe sans monopoliser la parole. Une manière subtile de rendre l’expérience plus naturelle — parfois même troublante.

La confidentialité reste sous contrôle

OpenAI précise que la mémoire personnelle de ChatGPT n’est jamais utilisée dans un groupe. De plus, l’IA ne crée aucun nouveau souvenir à partir de ces conversations communes.

Chaque groupe peut également définir des instructions personnalisées pour déterminer comment ChatGPT doit se comporter dans ce chat spécifique : plus concis, plus discret, plus expert… à toi de choisir.

Disponibilité

La phase pilote démarre progressivement sur mobile et Web, pour tous les utilisateurs connectés (Free, Go, Plus ou Pro) au Japon, en Nouvelle-Zélande, en Corée du Sud et à Taïwan.

OpenAI présente cette nouveauté comme le début d’une transformation plus profonde : faire de ChatGPT non plus un outil individuel, mais un espace de collaboration partagé.

Si l’essai est concluant, l’entreprise promet d’étendre cette fonctionnalité à d’autres régions et de l’enrichir au fil des retours des premiers testeurs.

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NotebookLM intègre Deep Research pour des rapports complets

NotebookLM intègre Deep Research pour des rapports complets

Google continue d’unifier ses outils d’IA, et, cette fois, c’est NotebookLM qui profite du gros cerveau de Gemini : Deep Research. Dans la semaine, tous les utilisateurs pourront accéder à ce moteur de recherche autonome intégré directement dans leurs carnets.

Cette évolution transforme NotebookLM en bien plus qu’un assistant de prise de notes : c’est désormais un véritable chercheur virtuel capable d’explorer le Web, d’analyser des sources complexes, de structurer un rapport et de le lier à vos documents existants… sans que vous ayez à quitter votre workflow.

Deep Research s’intègre à NotebookLM : du simple résumé au rapport complet

NotebookLM pouvait déjà résumer, analyser et relier vos documents. Mais, avec Deep Research, il franchit une nouvelle étape : il navigue sur le Web pour vous, comme le fait déjà Gemini dans Gmail, Drive ou Google Chat.

Deux modes de recherche sont désormais proposés :

  1. Fast Research—pour aller vite
    • Recherche immédiate
    • Résultats courts et exploités rapidement
    • Idéal pour s’orienter ou débloquer une question simple
  2. Deep Research—pour un dossier complet
    • Analyse approfondie
    • Recherche de sources « de haute qualité » (articles, papiers académiques, pages web)
    • Génération d’un plan de recherche avant exécution
    • Rapport final entièrement sourcé
    • Possibilité d’ajouter des documents pendant que le rapport se construit en arrière-plan

Résultat : vous pouvez construire une véritable base de connaissances autour d’un sujet, sans jongler entre onglets, PDFs et moteurs de recherche.

NotebookLM devient compatible avec davantage de fichiers

Google élargit aussi le type de documents intégrables :

  • Google Sheets—parfait pour extraire automatiquement statistiques et tendances
  • Fichiers Drive via simple URL (PDF, Docs…)
  • Microsoft Word (.docx)
  • PDFs Drive sans import manuel

Ces formats s’ajoutent à l’existant, et permettent enfin d’ingérer des corpus mixtes (textes + tableau + URL + documents techniques).

NotebookLM évolue rapidement : vidéos, podcast IA, mobile… et maintenant recherche web

Depuis fin 2023, Google transforme NotebookLM en plateforme de recherche créative :

L’ambition de Google est claire : faire de NotebookLM un espace où l’on peut centraliser, analyser et synthétiser tout type de contenu — personnel, professionnel ou scolaire.

Tu comptes l’utiliser ? Ce nouveau NotebookLM tend à devenir un assistant de recherche complet, bien plus avancé que la simple prise de notes augmentée.

Curieux d’avoir ton avis : c’est un outil qui te ferait gagner du temps, ou un pas de plus vers une IA trop présente dans nos flux de travail ?

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Anthropic investit 50 milliards de dollars dans l’infrastructure IA américaine

Anthropic investit 50 milliards de dollars dans l'infrastructure IA américaine

Anthropic a annoncé un plan d’investissement colossal de 50 milliards de dollars pour renforcer l’infrastructure informatique américaine.

Ce projet, réalisé en partenariat avec la plateforme cloud Fluidstack, vise à construire plusieurs centres de données à travers le pays, avec des sites déjà confirmés au Texas et à New York — et « d’autres à venir ».

Anthropic: Des datacenters pour soutenir la croissance de Claude

Selon Anthropic, les nouveaux centres entreront en service progressivement à partir de 2026 et devraient créer environ 800 emplois directs.

L’objectif est double : répondre à la demande croissante pour son assistant IA Claude, et soutenir la recherche de pointe dans le domaine de l’intelligence artificielle.

« Cette expansion est essentielle pour maintenir nos recherches à la frontière du possible et garantir la performance et la sécurité de Claude à long terme », indique la société dans son communiqué.

Un investissement stratégique aligné avec la politique technologique américaine

Anthropic affirme que ce projet s’inscrit dans le cadre de l’AI Action Plan du gouvernement Trump, qui vise à préserver le leadership technologique des États-Unis en matière d’intelligence artificielle et à renforcer les capacités domestiques dans ce secteur clé.

Ces nouveaux datacenters seront construits sur le modèle de centres énergétiquement efficaces et modulables, capables d’héberger les architectures d’IA les plus avancées.

Une course à l’infrastructure IA sans précédent

Anthropic rejoint ainsi la liste des géants technologiques qui misent massivement sur l’infrastructure IA :

  • OpenAI et SoftBank ont annoncé en janvier leur projet « Stargate », d’une valeur estimée à 500 milliards de dollars, avec un premier site au Texas.
  • Meta, de son côté, a déjà engagé 600 milliards de dollars dans le développement d’infrastructures et de centres de données aux États-Unis.

Cette course à la puissance de calcul illustre la dépendance croissante des modèles d’IA générative à des ressources matérielles massives et spécialisées.

Une réponse à la demande explosive en puissance de calcul

Anthropic souligne que cet investissement « est nécessaire pour répondre à la demande croissante » générée par Claude — son modèle de langage rival de ChatGPT — utilisé par des millions d’entreprises et de particuliers dans le monde.

Les nouveaux centres de données permettront d’augmenter la capacité de calcul pour l’entraînement et l’inférence des modèles, de réduire la latence pour les utilisateurs, et d’assurer une meilleure souveraineté technologique pour ses clients américains.

Perspective

Cette annonce confirme que la nouvelle bataille de l’IA se joue sur le terrain de l’infrastructure. Alors que les modèles deviennent plus puissants et plus coûteux à exécuter, la maîtrise des centres de calcul haute performance devient un atout stratégique national.

Avec ce plan à 50 milliards de dollars, Anthropic se positionne non seulement comme un acteur majeur de l’IA, mais aussi comme un pilier de la souveraineté numérique américaine face à la compétition mondiale.

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OpenAI lance GPT-5.1 : une IA plus rapide et plus chaleureuse pour tous les utilisateurs

OpenAI lance GPT-5.1 : une IA plus rapide et plus chaleureuse pour tous les utilisateurs

OpenAI lance aujourd’hui GPT-5.1, la nouvelle évolution de son modèle phare sorti en août dernier.

Cette mise à jour apporte deux déclinaisons principales — GPT-5.1 Instant et GPT-5.1 Thinking — ainsi qu’une série d’améliorations centrées sur la fluidité des échanges, la rapidité des réponses et la personnalisation du ton.

GPT-5.1 : Deux nouveaux modèles pour deux usages

OpenAI décrit GPT-5.1 comme une mise à niveau directe de GPT-5, entraînée sur la même architecture mais optimisée pour mieux comprendre, raisonner et communiquer.

  • GPT-5.1 Instant : conçu pour les interactions rapides. OpenAI le présente comme « plus chaleureux, plus intelligent et meilleur pour suivre les instructions ». Il adopte un ton plus naturel et répond plus vite sans sacrifier la précision.
  • GPT-5.1 Thinking: pensé pour les tâches complexes. Il adapte sa « profondeur de raisonnement » selon la complexité d’une requête — rapide pour les demandes simples, persévérant et réfléchi pour les analyses longues.

Les requêtes des utilisateurs seront automatiquement orientées vers le modèle le plus approprié grâce au système d’auto-sélection (« GPT-5.1 Auto »).

Des conversations plus naturelles et personnalisées

L’un des axes majeurs de GPT-5.1 est la personnalisation du ton. OpenAI ajoute de nouveaux « presets » de personnalité, permettant d’ajuster le style du modèle selon le type de conversation. Les options désormais disponibles sont : Par défaut, Professionnel, Chaleureux, Spontané, Décalé, Efficace, Geek et Cynique.

« Avec plus de 800 millions d’utilisateurs de ChatGPT, nous avons dépassé le stade du modèle unique pour tous, » explique Fidji Simo, CEO d’OpenAI Applications.

Les utilisateurs peuvent ainsi choisir entre un ton professionnel, direct, amical ou humoristique. OpenAI teste également un réglage plus fin depuis les paramètres, permettant de modifier la chaleur, la concision ou l’usage des emojis dans les réponses.

Une IA plus intelligente dans la manière de raisonner

GPT-5.1 marque une évolution dans la gestion des ressources cognitives du modèle. GPT-5.1 Instant utilise un raisonnement adaptatif, choisissant automatiquement s’il doit « réfléchir » davantage à une question. GPT-5.1 Thinking, de son côté, ajuste la puissance de calcul allouée selon la complexité du sujet.

Selon OpenAI, cela permet à Thinking d’être plus rapide que GPT-5 sur les tâches simples, tout en conservant des performances accrues sur les problèmes exigeant plusieurs étapes de raisonnement.

Les réponses sont aussi plus claires, avec moins de jargon et de formulations ambiguës, un point salué par les utilisateurs professionnels.

Une meilleure fusion entre QI et QE

OpenAI insiste sur l’idée que GPT-5.1 ne se contente pas d’être plus « intelligent », mais aussi plus agréable à utiliser. « Les gens veulent une IA qui comprenne aussi bien leurs émotions que leurs questions », souligne Simo. « GPT-5.1 apporte un meilleur équilibre entre le QI et le QE ».

GPT 5.1 spends less time on easy tasks and more time on hard tasks

Les premières évaluations internes montrent que le modèle adopte un ton plus naturel et plus joueur, tout en maintenant la rigueur et la précision attendues d’un assistant professionnel.

Déploiement progressif et compatibilité

Les nouveaux modèles sont disponibles dès aujourd’hui pour les utilisateurs ChatGPT Pro, Plus, Go et Business, ainsi que pour les comptes gratuits. Les plans Enterprise et Edu bénéficient d’un accès anticipé de sept jours avant que GPT-5.1 ne devienne le modèle par défaut.

GPT-5.1 Instant et Thinking sont également accessibles via l’API, avec leurs capacités de raisonnement respectives.

Les anciennes versions de GPT-5 resteront disponibles pendant trois mois via le menu « Anciens modèles » avant d’être retirées. Cette période de transition fait partie de la nouvelle stratégie d’OpenAI : « Chaque mise à jour majeure bénéficiera désormais d’un délai clair pour évaluation et retours des utilisateurs ».

Redorer l’image de GPT-5 après un lancement mitigé

Le lancement de GPT-5 en août avait suscité des critiques : les utilisateurs attendaient un bond de performances significatif, mais avaient jugé les améliorations « trop subtiles ». Face à la pression, OpenAI avait même dû réintroduire GPT-4o en option dès le lendemain du lancement.

Avec GPT-5.1, la société espère rétablir la confiance en proposant une IA plus fluide, plus vivante et mieux adaptée aux besoins concrets.

Un contexte concurrentiel intense

Cette mise à jour intervient alors que Microsoft, partenaire stratégique d’OpenAI, explore de plus en plus les modèles d’Anthropic, désormais utilisés dans Copilot Researcher, GitHub Copilot ou encore Office Agent. OpenAI doit donc montrer que son écosystème reste à la pointe de la performance et de l’expérience utilisateur.

Par ailleurs, l’annonce de GPT-5.1 suit de près celle de ChatGPT Atlas, le nouveau navigateur intelligent de l’entreprise, qui permet à l’IA d’effectuer des actions en ligne grâce à son « Agent Mode ».

GPT-5.1 n’est pas une révolution technique, mais une évolution intelligente : plus rapide, plus personnalisable, et surtout plus humaine dans ses échanges.

En intégrant davantage d’émotion, de ton et d’adaptabilité, OpenAI transforme ChatGPT d’un simple assistant textuel en véritable compagnon de dialogue.

Reste à voir si ces améliorations seront suffisantes pour rattraper l’avance d’Anthropic et raviver l’enthousiasme autour de GPT-5.

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OpenAI prépare GPT-5.1 pour une IA plus autonome et créative

OpenAI prépare GPT-5.1 pour une IA plus autonome et créative

Depuis son lancement, GPT-5 a largement tenu ses promesses. OpenAI vantait une meilleure logique, une personnalité plus stable et une flexibilité multimodale inédite — et, dans l’ensemble, le modèle a effectivement marqué un tournant dans l’évolution des assistants IA. Mais l’innovation ne s’arrête jamais : selon plusieurs fuites récentes, une version GPT-5.1 serait déjà en préparation, avec des améliorations notables à venir.

Un tweet du compte @TestingCatalog a notamment révélé la présence du terme « gpt-5-1-thinking » dans le code de ChatGPT, laissant penser que son déploiement est imminent.

Voici les cinq grandes attentes autour de cette version 5.1.

1. Une mémoire vraiment intelligente

La mémoire de ChatGPT a toujours été un terrain d’expérimentation prometteur… mais aussi frustrant. GPT-5 peut gérer des conversations d’une longueur impressionnante — il peut littéralement absorber un roman entier — mais sa mémoire à long terme reste inconstante.

GPT-5.1 pourrait enfin offrir une mémoire contextuelle plus fine, capable de se souvenir des informations utiles, d’oublier celles qui ne le sont plus et de mieux comprendre vos préférences au fil du temps.

L’idée : une IA qui se souvient non seulement de vos projets, mais aussi de la manière dont vous aimez qu’elle interagisse avec vous — sans avoir à le lui rappeler sans cesse.

2. Une multimodalité plus créative

GPT-5 sait déjà analyser du texte, des images et de l’audio, mais chaque mode fonctionne encore de manière assez cloisonnée. GPT-5.1 pourrait aller plus loin en fusionnant réellement ces différents formats.

Au lieu de simplement décrire une photo ou résumer un graphique, la nouvelle version pourrait interpréter l’intention derrière les contenus. Par exemple, vous montrer une photo de votre salon et lui demander : « Comment puis-je réorganiser cet espace pour le rendre plus lumineux et plus harmonieux ? ».

GPT-5.1 ne se contenterait pas de reconnaître les objets, il proposerait un feedback créatif, cohérent et personnalisé — un véritable mélange entre vision, style et compréhension du contexte.

3. Des réponses plus fiables et vérifiables

Les progrès en matière de précision factuelle sont indéniables depuis GPT-4, et GPT-5 a encore réduit le nombre « d’hallucinations ». Mais la prochaine étape est la transparence.

GPT-5.1 pourrait introduire un mode « fact-checker intégré » : chaque affirmation serait accompagnée de sources vérifiables, et chaque donnée chiffrée pourrait être expliquée ou justifiée. Ce serait une IA qui sait quand elle ne sait pas, et qui indique ses limites plutôt que d’inventer.

Autrement dit, GPT-5.1 ne viserait pas seulement la cohérence linguistique, mais la crédibilité intellectuelle.

4. Une vraie automatisation

Jusqu’ici, ChatGPT raisonne bien, mais il faut encore le guider pas à pas. GPT-5.1 pourrait franchir un cap en matière d’autonomie d’action.

On imagine un assistant capable non seulement de planifier une tâche, mais aussi de la réaliser intégralement en utilisant les bons outils et vos préférences. Par exemple : « Organise ma semaine de travail en fonction de mes réunions, de mes moments de sport et de mes plages de concentration ».

Le modèle ne se contenterait pas de rédiger un plan : il connecterait votre calendrier, vos notes et vos mails, et exécuterait la tâche sans supervision constante. Ce serait un pas décisif vers de véritables agents IA autonomes.

5. Une personnalité plus cohérente et personnalisée

Si vous utilisez ChatGPT régulièrement, vous savez qu’il s’adapte bien au ton demandé… mais uniquement si vous le lui rappelez. GPT-5.1 pourrait introduire une cohérence de style durable, capable de retenir vos préférences d’écriture et de ton.

Vous aimez les réponses concises ? Les touches d’humour ? Les formulations professionnelles ? GPT-5.1 pourrait comprendre ce que vous voulez dire par « fais court » (200 mots) ou « fais-le plus vivant » sans qu’il soit nécessaire de le préciser à chaque fois.

Ce serait une IA capable de développer une identité linguistique adaptée à chaque utilisateur, un peu comme un rédacteur attitré qui connaît votre style.

Vers un ChatGPT plus fluide et plus naturel

Pris séparément, ces progrès peuvent sembler modestes. Mais combinés, ils marquent une évolution majeure : avec GPT-5.1, l’expérience d’utilisation deviendrait plus fluide, intuitive et transparente.

L’objectif n’est plus seulement d’avoir une IA puissante, mais une IA qui comprend comment vous travaillez, pense avec vous et s’adapte à votre manière d’interagir.

En somme, GPT-5 a démontré les capacités d’un modèle multimodal performant. GPT-5.1 pourrait être celui qui fait oublier qu’il s’agit d’un modèle — en devenant un partenaire de pensée et d’action à part entière.

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OpenAI se tourne vers la santé : un assistant médical intelligent pour unifier les dossiers de santé

OpenAI se tourne vers la santé : un assistant médical intelligent pour unifier les dossiers de santé

OpenAI, la société à l’origine de ChatGPT, s’apprête à aborder l’un des plus grands défis du secteur de la santé : le dossier médical personnel universel. Selon un rapport exclusif de Business Insider, OpenAI travaille sur des applications de santé grand public, dont un assistant de santé alimenté par l’IA générative capable d’intégrer les dossiers médicaux d’un utilisateur.

Avec cette initiative, OpenAI espère réussir là où Google, Amazon et Microsoft ont échoué depuis plus d’une décennie, tout en profitant de son immense base d’utilisateurs — plus de 800 millions de personnes utilisent déjà ChatGPT, dont une part importante pour des questions de santé.

Un vieux rêve de la tech : le dossier de santé universel

L’idée d’un dossier médical numérique centralisé, regroupant les antécédents, résultats d’examens et données de santé d’un individu, séduit la Silicon Valley depuis plus de 15 ans.

Mais, les tentatives passées ont échoué, freinées par :

  • Les préoccupations liées à la vie privée,
  • Les problèmes d’interopérabilité entre systèmes médicaux,
  • Et la méfiance des utilisateurs à partager des données sensibles.

OpenAI mise sur sa force : une interface conversationnelle naturelle, accessible et familière, pour simplifier la relation entre l’utilisateur et ses données médicales.

Les échecs de Google, Amazon et Microsoft : un avertissement

Google Health (2008–2012) a tenté d’être un service de centralisation des données de santé, qui a dû fermer après un tollé sur la confidentialité. Microsoft a lancé HealthVault (2007–2019), et promettait un stockage sécurisé, mais n’a jamais trouvé son public. Enfin, Amazon Care & Halo (2019–2023), l’un stoppé, l’autre critiqué pour ses pratiques de collecte de données.

Ces échecs montrent la difficulté d’innover dans un domaine régi par des lois strictes comme le HIPAA américain, tout en gagnant la confiance du public.

Une équipe santé de haut niveau chez OpenAI

Pour réussir là où d’autres ont échoué, OpenAI recrute des figures clés du secteur :

  • Nate Gross, cofondateur de Doximity, a été nommé Head of Healthcare Strategy.
  • D’autres anciens cadres de Meta et Instagram ont rejoint l’entreprise pour mélanger engagement social et innovation médicale.

Lors du salon HLTH 2025, Nate Gross a évoqué le potentiel de l’IA dans la santé, notamment via des assistants personnels de suivi capables d’analyser en temps réel les données médicales et de proposer des recommandations personnalisées.

Un enjeu majeur : la confidentialité des données

Mais, cette ambition s’accompagne d’un défi colossal : protéger les informations médicales personnelles. Des voix s’élèvent déjà sur X, accusant ce type de projet de « menacer le secret médical » ou de « permettre aux assureurs d’exploiter les données pour refuser des soins ».

OpenAI tente de rassurer : « ChatGPT peut fournir des informations générales de santé, mais ne donnera jamais de conseils médicaux personnalisés », précise un porte-parole cité par Business Insider.

Les experts soulignent que la réussite dépendra de la transparence du traitement des données, et du respect de réglementations comme le HIPAA et le HITRUST.

L’interopérabilité : le casse-tête que l’IA peut résoudre

L’un des obstacles majeurs des systèmes de santé numériques est l’interopérabilité, c’est-à-dire la capacité de différents systèmes (hôpitaux, laboratoires, assureurs) à communiquer entre eux.

Là encore, OpenAI pourrait avoir un avantage :

  • Ses modèles Gemini et GPT-5 savent déjà analyser, classer et structurer des données complexes provenant de multiples sources.
  • ChatGPT pourrait unifier les informations issues des dossiers électroniques (EHR), des montres connectées, et des rapports médicaux, en les rendant accessibles sous forme de dialogue.

Ce que pourrait faire l’assistant santé d’OpenAI

Selon les sources internes, l’assistant analyserait les résultats d’examens et tendances de santé, il proposerait des rappels de suivi, des explications de symptômes ou de traitements, et il pourrait s’intégrer à des applications existantes (Apple Health, Fitbit, etc.) pour enrichir ses analyses.

En clair : un conseiller santé personnel et conversationnel, capable de relier toutes vos données sans jamais quitter votre téléphone.

Un impact potentiel colossal sur l’écosystème médical

S’il réussit, OpenAI pourrait bouleverser :

  • Les géants des dossiers médicaux comme Epic Systems et Cerner,
  • Les assureurs qui dépensent des milliards en gestion de données,
  • Et les startups santé qui cherchent à simplifier le suivi patient.

Les investisseurs y voient une opportunité historique : un « moment iPhone pour la santé numérique », selon StockTwits, à condition que la confiance des utilisateurs soit acquise.

Pour réussir, OpenAI devra travailler main dans la main avec les régulateurs et impliquer les professionnels de santé afin d’assurer une supervision humaine des recommandations.

OpenAI ne veut pas créer un simple « dossier médical numérique », mais une interface intelligente entre l’humain et son bien-être. Son futur assistant santé pourrait transformer ka prévention, en anticipant les risques, la compréhension, en vulgarisant les données médicales, et la relation patient-médecin, en la rendant plus fluide et informée.

Mais avant cela, OpenAI devra prouver qu’elle peut innover sans trahir la confiance, dans un secteur où la vie privée n’est pas une option, mais une promesse.

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Google lance Private AI Compute pour garantir la confidentialité de Gemini Cloud

Google lance Private AI Compute pour garantir la confidentialité de Gemini Cloud

Google vient d’annoncer le lancement de Private AI Compute, une nouvelle infrastructure cloud pensée pour offrir la puissance des modèles Gemini tout en garantissant la confidentialité des données personnelles.

L’objectif : combiner la performance du cloud avec la sécurité du traitement local sur l’appareil, un équilibre longtemps considéré comme impossible.

L’équilibre entre puissance et confidentialité

Jusqu’ici, Google vantait le traitement on-device — c’est-à-dire directement sur le téléphone — comme la meilleure manière de protéger la vie privée. Les Pixels, par exemple, utilisent déjà les modèles Gemini Nano pour gérer certaines tâches d’IA sans jamais envoyer les données sur Internet.

Mais, ces modèles locaux ont leurs limites : les calculs complexes de raisonnement, de planification ou de génération multimodale exigent bien plus de puissance de calcul que ce que peuvent offrir les puces intégrées aux smartphones.

C’est là qu’intervient Private AI Compute. Cette nouvelle plateforme permet de déléguer certaines tâches d’IA au cloud, tout en garantissant que les données traitées restent inaccessibles à quiconque — y compris à Google. « Nous voulons offrir le meilleur des deux mondes : la puissance du cloud et la confidentialité du local », résume Google.

Comment fonctionne Private AI Compute ?

Le système repose sur une architecture intégrée appelée Google Stack, qui combine :

  • Les TPU (Tensor Processing Units) de Google, spécialement conçus pour le calcul d’IA,
  • Une couche de sécurité matérielle baptisée Titanium Intelligence Enclaves (TIE),
  • Et un environnement scellé matériellement, fondé sur la technologie Trusted Execution Environment (TEE) d’AMD, qui isole et chiffre la mémoire pendant le traitement.

Concrètement, votre appareil établit une connexion chiffrée vers ce « nuage sécurisé ». Les modèles Gemini y exécutent les tâches d’IA les plus lourdes (analyse contextuelle, génération de texte, résumés, suggestions proactives…) sans que Google ni aucun autre acteur ne puisse accéder aux données utilisées.

Une attestation à distance certifie en temps réel que les serveurs utilisés sont bien ceux du système sécurisé, empêchant toute interception.

Selon une évaluation indépendante menée par NCC Group, ce système respecte les normes les plus strictes en matière de confidentialité, équivalentes à celles du traitement local.

Applications concrètes sur les appareils Pixel

Le déploiement de Private AI Compute débute avec deux fonctionnalités phares des Pixel 10 :

  • Magic Cue: Ce système de suggestions contextuelles deviendra plus intelligent et plus réactif, capable d’anticiper vos besoins en s’appuyant sur vos e-mails, événements de calendrier ou messages — toujours de façon sécurisée.
  • Enregistreur vocal : L’application de transcription audio pourra désormais résumer automatiquement vos enregistrements dans davantage de langues, grâce à la puissance des modèles Gemini exécutés via Private AI Compute.

Ces fonctions marquent les premiers cas d’usage, mais Google annonce déjà que d’autres outils suivront, notamment dans la recherche, la messagerie et la planification personnelle.

Une approche hybride : local + cloud sécurisé

Google défend une stratégie hybride :

  • Les tâches rapides et simples continueront d’être gérées en local, grâce aux NPU (neural processing units) embarqués.
  • Les tâches complexes seront déléguées à Private AI Compute, pour bénéficier de la pleine puissance des modèles Gemini Cloud, tout en maintenant les mêmes garanties de confidentialité.

Cette approche permet de dépasser les limites matérielles des smartphones tout en respectant la vie privée des utilisateurs.

Une riposte directe à Apple

Difficile de ne pas voir dans cette annonce un écho à Private Cloud Compute, le système qu’Apple a présenté plus tôt cette année dans le cadre d’Apple Intelligence. Les deux entreprises adoptent une philosophie similaire : déplacer les tâches d’IA vers un cloud isolé, matériellement sécurisé, et inviolable — même pour l’hébergeur lui-même.

La différence principale ? Google mise sur ses propres TPU et sur une infrastructure logicielle unifiée, déjà éprouvée par des services comme Gmail et Search, pour offrir une puissance de calcul nettement supérieure.

Vers une nouvelle ère de l’IA privée

En introduisant Private AI Compute, Google veut poser les bases d’une intelligence artificielle réellement personnelle : une IA capable d’analyser votre contexte, d’anticiper vos besoins et de vous assister de manière fluide, sans jamais exposer vos données.

« C’est le début d’une nouvelle génération d’expériences d’IA utiles, alliant puissance du cloud et confidentialité personnelle », conclut Google dans son communiqué.

Avec Private AI Compute, Google redéfinit la frontière entre le cloud et l’appareil personnel. Cette approche hybride marque une étape majeure vers une IA plus puissante, proactive et respectueuse de la vie privée — un terrain sur lequel les géants de la tech livreront sans doute leur prochaine grande bataille.

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Claude d’Anthropic : maîtriser l’art du prompt pour exploiter pleinement l’IA

Claude d’Anthropic : maîtriser l’art du prompt pour exploiter pleinement l’IA

À l’ère de l’intelligence artificielle, une nouvelle compétence technique émerge comme incontournable : l’ingénierie de prompt. Que ce soit pour générer du texte, du code ou de l’analyse, savoir dialoguer efficacement avec une IA comme Claude, conçue par Anthropic, peut faire toute la différence entre un résultat approximatif et une réponse d’une précision redoutable.

Anthropic a récemment publié un guide complet dédié à l’art du prompt, afin d’aider ses utilisateurs à exploiter tout le potentiel de son IA. Voici ce qu’il faut retenir pour apprendre à « parler IA » — et faire de Claude votre meilleur allié au quotidien.

Adopter le bon état d’esprit : Claude est brillant… mais oublie tout

Avant même de taper un mot, il faut changer de perspective, explique Anthropic. Claude doit être imaginé comme un employé génial, mais tout juste embauché… et amnésique. Il est rapide, compétent, mais ne garde aucune mémoire entre les sessions et applique vos consignes à la lettre.

Pour tirer le meilleur parti de ses capacités, il faut poser clairement le cadre :

  • Quel est votre objectif ?
  • À qui est destinée la réponse ?
  • Quel résultat attendez-vous exactement ?

Heureusement, Claude propose même un générateur de prompt intégré, utile pour structurer ses premières demandes.

Soyez explicite, structuré et précis

Un bon prompt, c’est un prompt clair, sans ambiguïté. L’IA ne devinera ni le ton, ni l’objectif de votre demande si vous ne le spécifiez pas.

Anthropic recommande de préciser la cible du contenu (ex. : « des lycéens », « des cadres dirigeants »), d’indiquer l’intention : informer, convaincre, divertir… et d’utiliser des étapes numérotées ou des consignes en liste, pour guider Claude étape par étape.

prompt improver modal

Donnez des exemples concrets

L’un des meilleurs moyens d’obtenir une réponse fidèle à vos attentes consiste à montrer ce que vous attendez. C’est ce qu’on appelle le multi-shot prompting.

Vous demandez une introduction de blog, un résumé financier ou un extrait de code ? Fournissez deux ou trois exemples bien construits. Cela permet à Claude d’imiter le ton, le style et la structure attendus. Cela réduit aussi les erreurs et renforce la cohérence des réponses.

Encouragez la réflexion pas à pas

L’autre astuce puissante est appelée Chain-of-Thought prompting. Elle consiste à demander à Claude de raisonner étape par étape, plutôt que de se précipiter vers une réponse finale.

Ce mode de pensée progressif améliore la logique, la justesse et la rigueur des réponses. C’est particulièrement utile pour des tâches complexes comme l’analyse de données, la résolution de problèmes, et la planification ou le débogage.

Attribuez un rôle à Claude

Un prompt gagne en efficacité lorsqu’on définit un rôle à l’IA. Cette technique, connue sous le nom de « role prompting », permet d’adapter immédiatement le style, la terminologie et le niveau de langage à la situation.

Par exemple :

  • « Tu es un rédacteur SEO »,
  • « Agis comme un coach sportif »,
  • « Tu es un artiste numérique spécialisé dans le pixel art ».

Claude saura s’adapter à l’univers et aux attentes du métier désigné.

Réduire les hallucinations : privilégier la vérification

Comme tous les modèles de langage, Claude peut inventer des informations, ce qu’on appelle des hallucinations.

Pour limiter ce phénomène :

  • autorisez Claude à répondre « Je ne sais pas » en cas de doute,
  • demandez-lui de se relire et se corriger une fois la réponse générée,
  • exigez des sources, liens ou citations pour appuyer ses affirmations.

Ces vérifications croisées sont cruciales si vous utilisez Claude pour des contenus techniques, juridiques ou journalistiques.

Limites d’utilisation : Claude Code sous pression

Bien que l’ingénierie de prompt s’applique à tous les cas d’usage, il est important de noter que Claude Code, la version spécialisée pour les développeurs, est actuellement soumise à des restrictions d’usage de plus en plus strictes. Certains utilisateurs signalent que les quotas ne sont plus fiables et que des blocages inattendus peuvent survenir.

Savoir rédiger un bon prompt, ce n’est pas un détail. C’est la clé pour exploiter toute la richesse d’une IA comme Claude. Ce n’est ni de la magie ni une compétence réservée aux experts. Il s’agit d’une méthodologie, que chacun peut apprendre avec un peu de pratique.

Comme l’explique Anthropic, ce n’est pas à l’IA de deviner ce que vous voulez. C’est à vous de lui expliquer avec précision, structure et logique. L’intelligence artificielle devient alors un véritable outil de productivité, de création et d’analyse — à condition de bien savoir lui parler.

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