Si vous aviez encore un doute sur l’ampleur de la révolution en cours. Jetez un œil aux chéquiers des géants de la tech. Les chiffres ne se comptent plus en millions, ni en centaines de millions, mais en dizaines de milliards de dollars. 

On assiste à une véritable course à l’armement numérique avec l’industrie de l’IA. OpenAI, Nvidia et les Hyperscalers (Microsoft, Amazon, Google) redessinent la carte du pouvoir économique mondial. Mais au-delà des zéros qui s’alignent, que racontent ces deals sur notre avenir ? Plongée dans le top des transactions qui donnent le tournis.

OpenAI et Microsoft : le mariage de raison à 13 milliards

C’est le deal qui a tout déclenché. En injectant progressivement plus de 13 milliards de dollars dans OpenAI. Microsoft ne s’est pas contenté d’acheter des parts dans une startup prometteuse. La firme de Redmond a verrouillé un accès exclusif aux modèles GPT pour ses produits (Office, Azure, Windows).

Pour OpenAI, ce partenariat était vital. Effectivement, l’entraînement de modèles comme GPT-5 nécessite une puissance de calcul phénoménale. Une chose que seul un géant comme Microsoft pouvait offrir via ses data centers. C’est l’archétype du deal moderne surtout pour les crédits cloud pour alimenter les serveurs.

Amazon et Anthropic : la riposte à 8 milliards

Pendant que Microsoft et OpenAI occupaient le devant de la scène, Amazon ne restait pas les bras croisés. En investissant un total de 8 milliards de dollars dans Anthropic, le géant du e-commerce a sécurisé sa place dans la course.

Ainsi, Amazon propose les modèles d’Anthropic sur sa plateforme AWS. En échange, Anthropic s’engage à utiliser les puces maison d’Amazon (Trainium et Inferentia). C’est une guerre d’écosystèmes où chaque géant veut garder ses clients captifs de son propre nuage informatique.

Nvidia : le banquier et l’architecte du monde IA

Nvidia est aujourd’hui au centre de toutes les convoitises. Non seulement tout le monde s’arrache ses puces H100, mais l’entreprise est devenue un investisseur ultra-agressif. Récemment, un partenariat stratégique entre OpenAI et Nvidia a fuité. Il évoque le déploiement de 10 gigawatts de systèmes IA. Le projet vise un investissement pouvant atteindre les 100 milliards de dollars à terme.

Nvidia ne se contente plus de vendre des composants. Elle finance ses propres clients (comme CoreWeave) pour s’assurer que ses puces restent le standard absolu. On se souvient aussi de l’acquisition de Mellanox pour 7 milliards de dollars en 2020. Cela permet aujourd’hui à Nvidia de faire communiquer ses puces à une vitesse record.

Oracle et OpenAI : le deal de tous les records ?

La rumeur et les rapports financiers font état d’un accord potentiellement titanesque entre Oracle et OpenAI. On parle de 300 milliards de dollars sur cinq ans pour de la puissance de calcul. Si ces chiffres se confirment, nous changerions d’échelle. L’infrastructure IA deviendrait l’investissement le plus lourd de l’histoire industrielle, devant l’aérospatiale ou l’énergie.

Pourquoi une telle frénésie ? Parce que dans l’IA, la taille compte. Plus vous avez de données et de puissance de calcul, plus votre modèle est intelligent. Les entreprises ne parient pas seulement sur un logiciel, mais sur la possession de l’infrastructure qui fera tourner l’économie de demain.

Cependant, cette débauche de moyens pose une question humaine et éthique. Peut-on laisser une poignée d’entreprises privées détenir les clés d’une technologie aussi transformatrice ? Si l’IA est le nouveau pétrole, les deals d’aujourd’hui sont en train de forer les puits qui vont alimenter le prochain siècle.

Cet article OpenAI, Nvidia… top des deals les plus chers de l’industrie de l’IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Avec une puissance phénoménale de 459 téraflops, le Google TPU redéfinit totalement les standards actuels du calcul haute performance. Cette puce spécialisée gravée en milliardième de mètre transforme silencieusement l’infrastructure mondiale du Cloud Computing. Elle accélère également l’essor des modèles génératifs qui deviennent de plus en plus personnalisables.

Qu’est-ce qu’un Google TPU ?

Le terme Google TPU désigne un circuit intégré propre à la firme de Mountain View. Ce processeur d’application spécifique ou ASIC cible exclusivement les charges de travail neuronales intenses. Les ingénieurs conçoivent cette puce pour l’apprentissage machine. Elle délaisse donc la polyvalence des processeurs classiques pour une efficacité maximale sur des tâches précises.

L’histoire débute dans le plus grand secret vers 2013. Les dirigeants anticipaient alors la fin de la loi de Moore qui  stipule que le nombre de transistors intégrés sur une puce de semi-conducteur double environ tous les deux ans. Cette cadence historique ne pourrait plus se maintenir face aux limites physiques du silicium.

Ils cherchaient une solution pérenne pour soutenir la croissance exponentielle des données utilisateurs. Le matériel existant ne suffisait plus à la tâche. Il consommait d’ailleurs trop d’énergie pour les volumes envisagés. Le projet a abouti à une architecture radicalement différente. Cette approche introduit un réseau systolique inédit, capable de traiter simultanément des matrices massives sans surcharge mémoire ni latence.

 Passée d’une gravure de 28 à seulement 3 nanomètres (nm), cette puce alimente aujourd’hui des services colossaux comme Google Search ou la traduction automatique instantanée. Pour en savoir davantage, je vous recommande de lire l’article : Google TPU, tout savoir sur cette technologie qui révolutionne l’IA.

Une technologie qui équipe surtout les data centers de l’entreprise

Cette innovation matérielle constitue la colonne vertébrale des centres de données modernes de l’entreprise. Son intégration massive modifie l’accès aux ressources informatiques dématérialisées. L’objectif initial visait l’optimisation drastique du rapport performance par watt consommé. Cette efficience conditionne la viabilité économique des intelligences artificielles actuelles à grande échelle. Le matériel s’adapte désormais au logiciel.

Cette approche inverse le paradigme habituel de l’industrie informatique traditionnelle. Google contrôle ainsi l’intégralité de sa chaîne de valeur technologique, du silicium jusqu’à l’utilisateur final. Cette indépendance stratégique protège la firme contre les pénuries de composants. Elle dicte son propre rythme d’innovation face à une concurrence acharnée, notamment face à des adversaires tels que NVIDIA.

Comment fonctionne un TPU ?

L’architecture repose sur un concept nommé réseau systolique, unique en son genre dans l’industrie. Les données circulent à travers des milliers d’unités arithmétiques. Elles ne repassent pas par la mémoire entre chaque opération de calcul. Cette méthode réduit drastiquement la latence interne du système. Le calcul matriciel représente le cœur battant de cette mécanique de précision.

Les opérations d’algèbre linéaire s’exécutent simultanément par vagues massives et synchronisées. Une unité centrale traite les instructions de manière séquentielle, une par une. Un processeur graphique excelle plutôt dans le parallélisme simple pour l’affichage. Le circuit de Google optimise spécifiquement les multiplications de tenseurs complexes. Cette spécialisation extrême autorise une densité de calcul supérieure pour les réseaux neuronaux profonds.

Flux de données continu et efficacité énergétique

Le système utilise le format de nombre bfloat16 au lieu de la précision standard. Cette concession sur la précision mathématique accélère le traitement. Elle ne dégrade pourtant pas la pertinence des résultats finaux des modèles. La puce conserve ainsi plus d’espace physique pour les unités de calcul. La mémoire à haute bande passante nourrit ces unités sans interruption.

L’approvisionnement constant en données évite les goulots d’étranglement habituels des architectures classiques. La consommation électrique diminue aussi grâce à cette gestion optimisée des flux. Chaque watt dépensé sert directement au traitement de l’information utile. L’efficacité énergétique dépasse largement celle des solutions généralistes du marché actuel. Il fut un temps ou l’IA a fait exploser les émissions de carbone de Google, mais cette époque est révolue.

Les générations de TPU développées par Google

La première itération gravée en 28 nanomètres voit le jour publiquement vers 2016. Elle visait uniquement l’inférence des réseaux neuronaux déjà entraînés. Google réduit ensuite la taille des transistors à 16 nm avec les versions v2 et v3. Ces moutures introduisent d’ailleurs la capacité d’entraînement des modèles IA complexes.

Le géant américain franchit en revanche un nouveau cap technique en 2021. Le modèle v4 adopte alors une finesse de gravure de 7 nm. Cette architecture perdure pourtant sur les générations v5 et v5p jusqu’en 2024. Les ingénieurs optimisent en fait la mémoire pour doubler les performances brutes.

La course à la puissance s’accélère tout de même avec l’arrivée du TPU Trillium. Ce composant promet en théorie des gains 4,7 fois supérieurs à son prédécesseur. Les experts anticipent du coup une transition vers un nœud de 5 nm. La feuille de route dévoile par ailleurs le processeur Ironwood courant 2025.

Cette puce exploite en pratique la technologie de pointe en 3 nm du fabricant taïwanais TSMC. Cette évolution vise au fond une efficacité énergétique maximale. Ces puces forment finalement des supercalculateurs virtuels appelés Pods. L’architecture évolue ainsi pour supporter des modèles aux milliers de milliards de paramètres.

Quels usages concrets pour les TPU de Google ?

L’entraînement des grands modèles de langage monopolise une part importante de ces ressources de calcul. Gemini ou PaLM nécessitent des mois de travail intensif sur ces infrastructures dédiées. L’inférence en production réclame aussi une réactivité immédiate pour l’utilisateur final. La reconnaissance vocale sur mobile dépend entièrement de cette rapidité d’exécution matérielle.

La recherche scientifique bénéficie grandement de cette puissance de calcul massive et spécialisée. Les biologistes utilisent ces circuits pour prédire le repliement complexe des protéines. L’industrie pharmaceutique accélère ainsi la découverte de nouveaux médicaments grâce à ces simulations. La vision par ordinateur profite également de ces avancées matérielles spectaculaires.

L’analyse d’images médicales gagne en précision et en rapidité de diagnostic. Les véhicules autonomes traitent les flux vidéo en temps réel grâce à cette technologie. Les systèmes de recommandation de contenu exploitent aussi ces puces au quotidien. Ils analysent vos préférences sur YouTube en une fraction de seconde.

La détection de fraude financière s’appuie sur ces capacités de traitement parallèle. Les banques sécurisent les transactions grâce à des modèles entraînés sur ces architectures. La modélisation climatique requiert également cette puissance de feu numérique. Les prévisions météorologiques gagnent en fiabilité grâce à ces calculs intensifs.

Quels sont les prix et conditions d’accès aux TPU ?

L’acquisition physique des Google TPU reste totalement impossible pour le grand public ou les entreprises. L’accès se fait exclusivement via la plateforme de services dématérialisés du géant américain. La location s’effectue à la seconde ou via des contrats à long terme. Le coût varie considérablement selon la région géographique et la puissance demandée.

Une puce v4 coûte environ 3,22 dollars américains par heure d’utilisation à la demande. Les Preemptible VMs proposent des tarifs réduits pour les tâches interruptibles et non critiques. Les chercheurs et les startups constituent le cœur de cible initial de cette offre. Les grandes entreprises louent des Pods entiers pour leurs projets stratégiques confidentiels.

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Google propose surtout à la location la puissance de ses TPU

Cette flexibilité évite un investissement matériel lourd en capital pour les sociétés clientes. L’utilisateur configure ses machines virtuelles depuis une console d’administration centralisée et intuitive. Il peut augmenter la puissance disponible en quelques clics seulement. Le programme TRC offre un accès gratuit temporaire pour la recherche académique.

Cette initiative favorise l’adoption de l’écosystème logiciel maison TensorFlow dans les universités. Les conditions d’utilisation interdisent toutefois certaines applications controversées comme la surveillance de masse. Google modère l’usage de sa puissance de calcul selon une charte éthique. La facturation s’ajuste automatiquement à la consommation réelle des ressources allouées.

Quelles alternatives aux TPU ?

Le marché des semi-conducteurs ne manque pas de rivaux sérieux et ambitieux. Les puces graphiques de l’entreprise NVIDIA dominent encore largement le secteur de l’IA. Les modèles H100 disposent d’une polyvalence très appréciée par les développeurs indépendants. La compatibilité logicielle CUDA reste un atout majeur pour la concurrence directe.

Cette bibliothèque standardisée facilite le portage des applications sur différents matériels existants. D’autres géants de la technologie conçoivent leurs propres circuits intégrés spécialisés désormais. Amazon Web Services propose ses processeurs Trainium et Inferentia à ses clients hébergés. Ces solutions rivalisent sur le terrain du coût et de l’intégration verticale.

Microsoft développe également ses solutions maison nommées Maia pour ses propres centres. Ces alternatives ASIC cherchent toutes à réduire la dépendance envers les fournisseurs externes. De son côté, le fabricant américain AMD tente aussi de percer avec sa gamme de cartes Instinct. La bataille du silicium pour l’intelligence artificielle ne fait que commencer réellement.

Les startups comme Cerebras explorent des architectures radicalement différentes avec des puces géantes. La diversité du matériel disponible stimule l’innovation dans tout le secteur technologique. Le choix dépendra finalement des besoins spécifiques de chaque projet informatique. L’hégémonie d’un seul acteur semble aujourd’hui peu probable sur le long terme.

Cet article Google TPU, découvrez la technologie qui pourrait faire tomber NVIDIA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

On croyait que l’IA allait supprimer des emplois. Nvidia a une autre idée : elle va surtout supprimer vos pauses. Pour Jensen Huang, l’IA ne remplace pas les travailleurs, elle les accélère… quitte à transformer chaque métier en chaîne de production sans bouton “stop”.

Il y a des phrases qui changent l’ambiance d’une conférence. Celle de Jensen Huang, au US-Saudi Investment Forum, en fait partie.

Alors que la Silicon Valley entretient depuis des années la peur du “grand remplacement” par l’automatisation, le patron de Nvidia a pris tout le monde à contre-pied : non, l’IA ne va pas vous jeter dehors. Elle va vous occuper, vous rendre “plus productif”, vous ouvrir mille nouveaux chantiers.

Dans la bouche du dirigeant d’une entreprise qui vend des GPU à 30 000 €, cette promesse ressemble moins à un plan de libération du travail qu’à une nouvelle forme d’intensification.

Pas de licenciement massif, donc… mais une accélération générale où chaque minute gagnée devient une minute réaffectée. Et c’est là que le futur du travail prend une tournure bien moins idyllique que prévu.

L’IA veut votre agenda, pas votre poste

Pendant des années, la Silicon Valley a martelé le même refrain : l’IA automatisera tellement de tâches que l’on pourra enfin souffler. Mais la dernière prise de parole de Jensen Huang inverse la vapeur.

À l’écouter, personne ne perdra son job. Au contraire : tout le monde en aura davantage. L’IA n’est plus une menace, c’est un dopant. Pas de panique, donc… sauf si vous espériez lever le pied.

Huang s’appuie sur une idée simple : en rendant certaines tâches triviales, l’IA crée de nouvelles opportunités, de nouveaux projets, de nouvelles boucles de décision. Bref, elle libère de la bande passante. Et comme chacun sait : dans une entreprise, toute bande passante libre est immédiatement réquisitionnée.

Oubliez vos rêves de sieste prolongée

La vision de Huang repose sur un sophisme très répandu : productivité = confort. Sauf que dans la vraie vie, productivité = intensification. Toutes les grandes études récentes vont dans ce sens.

McKinsey observe que plus de 60 % des entreprises ayant déployé des agents IA voient un accroissement du volume de tâches, pas une réduction. L’OCDE note que 27 % des emplois sont “hautement exposés” à une automatisation qui modifie la nature du travail plutôt que de la supprimer.

Autrement dit : l’IA vous aide à aller plus vite… donc votre direction vous demandera davantage. Rien de personnel : c’est le business model qui veut ça.

L’IA comme turbo-chargeur du travail

Prenons l’exemple mis en avant par Huang : les radiologues américains. Grâce à l’IA, ils “processent plus de scans que jamais”.

Une phrase qui ferait presque croire que leur métier devient plus facile. En réalité, ils jonglent avec une pénurie massive de professionnels, qui force les services à multiplier les interprétations d’images. L’IA ne réduit pas la charge : elle la rend supportable… donc elle l’augmente encore.

Ce phénomène (le paradoxe de Jevons appliqué au travail) se répète déjà dans la finance, le support client, le marketing. Chaque fois qu’une barrière saute, les volumes explosent. L’IA ne remplace pas l’humain : elle le démultiplie, parfois jusqu’à la rupture.

Vous travaillez deux fois plus, les marges des géants explosent

Vu des entreprises, c’est une bénédiction. Gartner estime que l’IA générative pourrait créer 4 400 milliards de dollars de valeur annuelle d’ici 2030. Mais qui récolte ces gains ? Essentiellement les actionnaires et les grands groupes capables d’industrialiser l’automatisation.

Pour les salariés, les bénéfices sont beaucoup plus flous : hausse de la pression, montée des attentes, deadlines compressées.

IDC observe déjà un effet pervers dans les entreprises très automatisées : réduction du personnel qualifié, mais charge accrue sur ceux qui restent, devenus opérateurs polyvalents d’outils IA. L’IA comme booster de marge, oui. L’IA comme booster de qualité de vie, pas vraiment.

Pendant ce temps-là, Musk prédit un monde où le travail sera optionnel

À l’opposé, Elon Musk continue d’imaginer un futur où l’on travaillera “comme on jardine”, juste pour le plaisir. Un monde où l’abondance énergétique, la robotique humanoïde et les IA généralistes suppriment tout besoin de travailler pour vivre.

Huang, lui, ne croit pas une seconde à ce grand remplacement du labeur. Il pense même que Musk sera “plus occupé que jamais grâce à l’IA”. Deux visions qui semblent incompatibles, mais qui partagent un point commun : les deux milliardaires s’en sortiront très bien, quel que soit le scénario.

Car si l’IA libère le travail, Musk règne sur les robots. Si l’IA intensifie le travail, Huang vend les GPU qui alimentent la machine.

Et nous, dans tout ça ?

Pour les travailleurs ordinaires, l’avenir ressemble à une pente glissante. L’IA impose une polyvalence permanente, une capacité d’adaptation continue et une vitesse d’exécution qui ne laisse plus de place au moindre ralentissement.

Le risque de saturation augmente mécaniquement. Les économistes du MIT parlent déjà d’une “polarisation extrême” du marché : certains profils très qualifiés surfent sur la vague, d’autres subissent une déqualification silencieuse.

Le danger n’est donc pas la disparition de nos emplois. C’est leur métamorphose en machines à charge mentale.

L’IA n’est ni une menace ni un miracle : c’est un amplificateur

La véritable question n’est plus de savoir si l’IA va remplacer le travail humain, mais ce qu’on veut faire de cette nouvelle énergie. Sera-t-elle utilisée pour alléger les métiers, ou pour accélérer encore les cadences ?

Pour redistribuer les gains de productivité, ou pour creuser l’écart entre ceux qui contrôlent les modèles et ceux qui les subissent ?

L’IA ne va peut-être pas nous voler notre emploi. Mais si nous ne décidons pas de la manière dont elle s’intègre au monde du travail, elle pourrait bien nous voler ce qu’il nous reste de temps libre.

Cet article Nvidia : l’IA ne va pas voler votre emploi… mais vous faire travailler comme un esclave a été publié sur LEBIGDATA.FR.

NVIDIA lance Alpamayo-R1 (AR1). Il s’agit d’une IA ouverte pensée pour comprendre une scène, raisonner et planifier. Elle est destinée à aider les véhicules à prévoir chaque situation sans paniquer au premier piéton distrait.

Nvidia a présenté Alpamayo-R durant NeurIPS. D’autres outils destinés aux systèmes autonomes y ont aussi été mis en avant. Parmi eux, des modèles dédiés à la parole, au son et aux environnements simulés. Cependant, dans cet article, nous allons nous concentrer sur AR1 qui, pour info, attire déjà l’attention des chercheurs. 

Tout ce que nous savons sur Alpamayo-R1

Alpamayo-R1 repose sur un raisonnement en chaîne qui aide un véhicule à anticiper chaque action. Le modèle analyse les scènes complexes, étape par étape, avant de choisir une trajectoire. Cette logique permet de traiter les piétons pressés, les voies bloquées ou les voitures arrêtées sans prévenir.

AR1 s’appuie sur NVIDIA Cosmos Reason pour combiner vision, langage et action. Le modèle évalue plusieurs trajectoires et sélectionne celle qui réduit les risques autour du véhicule. Ce fonctionnement rapproche son jugement de celui d’un conducteur entraîné.

L’apprentissage renforcé améliore encore sa capacité à comprendre les situations. Les tests montrent d’ailleurs une progression nette entre la version pré-entraînée et celle ajustée.

Bref, le modèle est disponible sur GitHub et Hugging Face, accompagné d’un sous-ensemble de données. Les chercheurs peuvent aussi exploiter AlpaSim pour mesurer les performances en simulation. 

L’IA étant open source, les expérimentations dans les laboratoires du monde entier sont encouragées. Plusieurs acteurs, dont Voxel51, Gatik ou PlusAI, s’en servent d’ailleurs déjà pour des projets liés à la conduite autonome. 

Cet article Alpamayo-R1 : Nvidia dévoile la première IA qui raisonne pour votre voiture a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’IA peut désormais tout faire, affirme Jensen Huang, le patron de Nvidia. Si vous résistez encore à cette technologie, il est peut-être temps de vous poser la question.

Lors d’une réunion générale qui a suivi l’annonce de résultats trimestriels exceptionnels de Nvidia, Jensen Huang a secoué ses équipes. « Certains responsables demandent à leurs équipes d’utiliser moins l’IA », a-t-il lancé, incrédule. « Vous plaisantez ? » a-t-il ajouté. 

Pour lui, toute tâche pouvant être automatisée doit l’être. Selon lui, coder à l’ancienne est dépassé. Même si l’on n’a pas encore de consensus scientifique sur l’impact réel de l’IA sur la productivité, Huang est catégorique. Refuser l’automatisation, c’est presque un trouble mental. Oui, vous avez bien lu.

Utiliser l’IA pour tout ? Ce n’est pas qu’une tendance

« Je veux que toutes les tâches pouvant être automatisées grâce à l’intelligence artificielle le soient » a affirmé Jensen Huang. Pour lui, l’IA doit s’immiscer partout, du code à la moindre feuille de calcul. Les avantages sont nombreux et indéniables. En effet, automatiser certaines tâches simplifie la vie et booste la productivité. Cela fait aussi gagner du temps.

Pas étonnant, donc, que les géants du secteur accélèrent. Google affirme que 25 % de son code est désormais généré par l’IA pour tout. Microsoft suit le même chemin. Satya Nadella insiste : « L’utilisation de l’IA pour tout n’est plus une option ». Même vos lignes de code pourraient bientôt s’écrire sans que vos doigts ne touchent le clavier.

Amie ou ennemie des programmeurs ?

Mais tout n’est pas rose. Une étude révèle que les programmeurs utilisant des assistants comme Claude d’Anthropic suivent moins de la moitié des suggestions de l’IA pour tout. Ce qui les rend 19 % plus lents que leurs collègues traditionnels.

L’IA utilisée pour tout pose également la question de l’emploi. Car cette année, près de 140 000 professionnels tech devraient être licenciés. Amazon restructure massivement, tandis que d’autres dirigeants vantent les mérites transformateurs de l’IA.

Certes, Huang, lui, assure que l’IA sera bénéfique pour les salariés. Pourtant, les risques sont réels comme l’automatisation massive ou encore les pertes d’emplois. Refuser l’IA pour tout, c’est peut-être « fou » selon Nvidia, mais se jeter tête baissée dans l’automatisation n’est pas sans danger.

Et vous, qu’en pensez vous ? Et vous, qu’en pensez-vous ? Partagez-vous le même avis que Jensen Huang et croyez-vous que l’IA devrait tout automatiser ? Ou pensez-vous qu’il y a des tâches qu’aucune machine ne devrait toucher ? Donnez votre avis en commentaire !

Cet article Vous n’utilisez pas l’IA pour tout ? Vous êtes un fou, selon Nvidia a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les résultats du T3 de Nvidia sont arrivés, et c’est une déferlante de chiffres verts. Face aux Cassandre qui annonçaient l’éclatement de la bulle IA, Jensen Huang, le PDG visionnaire, vient de mettre un poing sur la table. L’IA n’en est qu’à ses débuts, et la croissance fulgurante des bénéfices de Nvidia prouve qu’elle est au centre de tout.

Mercredi dernier, tous les yeux étaient rivés sur Nvidia. Normal, la firme n’est rien de moins que le baromètre absolu de l’industrie de l’IA. Si elle tousse, l’IA mondiale a la grippe. Sauf que là, l’entreprise de 5 000 milliards de dollars n’a pas toussé, elle a explosé les attentes. Les prophètes de malheur qui s’épuisent à crier à la bulle spéculative dans l’IA peuvent remballer leurs pancartes.

Les bénéfices colossaux de Nvidia

57,01 milliards de dollars. C’est le chiffre d’affaires monumental réalisé par Nvidia au troisième trimestre, soit 62 % de plus que l’année dernière. Et les bénéfices de Nvidia suivent le même rythme effréné. En effet, le gain par action grimpe à 1,30 $, écrasant les 1,26 $ anticipés par les analystes les plus optimistes de Wall Street.

Et cerise sur le gâteau, les ventes pour les centres de données s’envolent à 51,2 milliards de dollars. La demande pour les puces de la firme est sans précédent. L’IA, loin de ralentir, est en train d’enclencher la vitesse supérieure. La révolution est en marche, et elle porte le logo Nvidia.

L’ironie de l’histoire, c’est que juste avant cette annonce, certains gros investisseurs avaient paniqué. Thiel Macro, le fonds spéculatif de Peter Thiel, a vendu la totalité de sa participation. SoftBank s’est aussi débarrassé de 5,8 milliards de dollars d’actions. Ces cessions, alimentant les peurs d’une bulle, ont fait chuter l’action de près de 8 % en novembre. Ils ont eu tort.

Car après l’annonce des résultats, l’action Nvidia a bondi de plus de 5 % après la clôture. Les marchés asiatiques ont suivi le mouvement. Nvidia a asséné un coup de massue à la spéculation. Les prévisions pour le quatrième trimestre sont tout aussi folles avec 65 milliards de dollars de chiffre d’affaires attendus. L’entreprise ne fait donc que commencer sa course.

« Nous excellons à chaque étape »

L’euphorie était palpable. Mais Jensen Huang, le fondateur et PDG, a voulu être clair dès l’ouverture de la conférence téléphonique. Le sujet de la bulle de l’IA est sur toutes les lèvres. Pourtant, il balaie les craintes d’un revers de main. 

« On parle beaucoup de bulle de l’IA, » a déclaré Huang. « De notre point de vue, la situation est tout autre. Nous excellons à chaque étape de l’IA, du pré-entraînement au post-entraînement, jusqu’à l’inférence.»

Il ne s’agit pas d’une simple tendance, mais d’une triple mutation de plateforme. Premièrement, on passe de l’informatique lambda à l’informatique accélérée. Deuxièmement, la transition vers l’IA générative est massive. Troisièmement, l’essor de l’IA agentielle comme les robots ou les véhicules autonomes est imminent. 

Nvidia est le seul à permettre ces trois révolutions en même temps. Un analyste senior d’Investing.com a d’ailleurs confirmé la tendance : « Nous sommes loin d’avoir atteint notre apogée. » La mise à l’échelle des centres de données n’est pas une option, mais une nécessité absolue. C’est une réalité brutale.

Cet article Nvidia explose ses bénéfices de 65%, et ridiculise les prophètes de la bulle IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Jensen Huang, le patron charismatique de Nvidia, a lancé une bombe. Selon lui, la Chine dépasse déjà les États-Unis dans la course à l’intelligence artificielle. 

C’est un aveu rare, presque un cri d’alarme. Mais oui, le PDG de Nvidia l’a avoué lors du sommet sur l’avenir de l’IA organisé par le Financial Times. « La Chine va remporter la course à l’IA. » confia-t-il sans détour.

Quelle en est la cause ?

Depuis des années, les États-Unis cherchent à garder la main sur l’innovation en matière d’IA. Nvidia, joyau américain et entreprise la plus valorisée au monde, est au cœur de cette bataille. 

Ses puces alimentent la majorité des systèmes d’intelligence artificielle. Pourtant, ironie du sort, son PDG reconnaît que Pékin est à « quelques nanosecondes » de dépasser son pays.

Le problème ? Les restrictions américaines sur les exportations de semi-conducteurs vers la Chine. En voulant freiner son rival, Washington a peut-être ralenti ses propres chances. 

Car pour Huang, l’IA n’avance pas sans les développeurs chinois, qui représentent près de la moitié des talents mondiaux. Priver Nvidia de cet écosystème serait, selon lui, « une erreur qui affaiblit l’Amérique sur le long terme ».

Cette dépendance à la collaboration mondiale crée un paradoxe. Les États-Unis veulent gagner, mais coupent les ponts avec ceux qui pourraient les aider à le faire. Pendant ce temps, la Chine avance, investit massivement et construit son propre réseau de processeurs.

Nvidia au milieu d’une bataille politique à haut risque

Huang marche sur un fil. D’un côté, il prône un leadership américain fondé sur la technologie Nvidia. De l’autre, il plaide pour maintenir des liens solides avec la Chine. Un équilibre qui devient presque impossible depuis que Donald Trump a annoncé que les puces Blackwell les plus puissantes de Nvidia seraient désormais réservées aux clients américains.

Officiellement, Nvidia n’a pas demandé de licences d’exportation vers la Chine. Officieusement, le message est clair : Pékin n’est plus un marché prioritaire. Et pourtant, Huang rappelle que la Chine reste incontournable pour l’avenir de l’intelligence artificielle mondiale.

Les États-Unis veulent bâtir un monde sur des technologies américaines, dit-il. Mais sans accès au plus grand vivier de développeurs de la planète, cette ambition pourrait bien s’effriter. Derrière ses mots, un constat inquiétant : à force de dresser des murs, l’Amérique risque de perdre la guerre qu’elle voulait absolument gagner.

Cet article L’heure est grave : la Chine va gagner la guerre de l’IA selon Nvidia a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle text-to-image Stable Diffusion de Stability AI permet de générer des images à partir de textes, à l’instar de MidJourney et DALL-E. Toutefois, cette IA est la seule à permettre de générer du contenu pornographique sans censure. Inutile de préciser que les internautes s’en donnent à coeur joie… découvrez tout ce que vous devez savoir.

Depuis plusieurs mois, DALL-E et MidJourney émerveillent les internautes en créant des oeuvres d’art à partir de leurs idées. Il suffit d’entrer des mots pour que ces IA génèrent de magnifiques dessins.

Malheureusement pour les amoureux d’art et de poésie, même l’IA text-to-image n’échappe pas à la règle 34 d’internet : la pornographie existe concernant tous les sujets concevables.

Le modèle de génération text-to-image Stable Diffusion de l’entreprise d’intelligence artificielle Stability AI vient d’être lancé, mais les gens l’utilisent déjà pour créer des images pornographiques.

Qu’est-ce que Stable Diffusion ?

Développé par Stability AI et lancé officiellement lancé le 22 août 2022, Stable Diffusion est un générateur freemium de texte à image qui crée des images étonnantes et détaillées à partir d’invites. Contrairement à DALL-E et Midjourney, il est open-source, ce qui signifie que vous êtes libre d’utiliser, de modifier ou de distribuer son code légalement. En septembre 2023, Stable Diffusion compte plus de 10 millions d’utilisateurs.

Depuis sa sortie, SDXL a bénéficié de plusieurs mises à jour, dont la version SDXL 1.0, qui a introduit une meilleure gestion des nuances, des détails anatomiques plus précis et une interprétation plus fine des invites textuelles.Cependant, les avancées ne s’arrêtent pas là. En 2025, une nouvelle version, Stable Diffusion 3.5 (SD3.5), a été lancée avec des améliorations de performance, y compris une optimisation pour les GPU AMD, ainsi que des capacités élargies pour créer des images plus réalistes dans des styles variés (photographie, art numérique, etc.).

Les utilisateurs doivent désormais vérifier les dernières versions comme SDXL 1.0, SD3.5 et SDXL Turbo pour accéder aux dernières innovations et fonctionnalités d’optimisation, particulièrement adaptées à des environnements professionnels ou de création artistique avancée.

Comment utiliser Stable Diffusion ?

Pour profiter des fonctionnalités de Stable Diffusion, saisissez votre texte dans le champ réservé et cliquez ensuite sur « Générer ». Il est conseillé d’être le plus explicite possible lors de la rédaction du texte, étant donné que le logiciel prend en compte le langage naturel. Par exemple, vous pouvez simplement décrire le sujet et le style de l’image que vous souhaitez créer. En fonction de votre demande, le logiciel peut générer jusqu’à 4 images liées au texte. Pour avoir accès à ces propositions, il suffit de cliquer sur l’une d’entre elles et d’appuyer sur la touche « + ». 

Selon Emad Mostaque, PDG de DreamStudio, cette API publique a pour but d’« étendre la créativité des utilisateurs et de leur permettre de vivre de nouvelles expériences ». D’autres fonctionnalités vont être ajoutées à DreamStudio, notamment la possibilité d’utiliser directement votre GPU local ou d’ajouter des animations.

Vous trouverez egalement les instructions pour utiliser Stable Diffusion via DreamStudio à cette adresse. En guise d’alternative à DreamStudio, HuggingFace offre aussi une interface web rudimentaire pour Stable Diffusion.

Gardez en tête que vous ne pouvez pas générer de contenu pornographique si vous utilisez DreamStudio. Pour créer ce type d’images, vous devez exécuter le modèle IA localement sur votre GPU. Le code complet est disponible sur GitHub à cette adresse.

Les systèmes nécessaires pour exécuter Stable Diffusion localement

Pour exécuter Stable Diffusion localement, il faut télécharger le modèle. En outre, il faut disposer d’une carte graphique Nvidia avec plus de 4 Go de RAM.

Quant aux cartes graphiques AMD, elles ne sont pas officiellement supportées, mais peuvent être utilisées avec quelques astuces. Or, bientôt les puces Apple M1 seront prises en charge.

En outre, si vous n’êtes pas très inspiré, vous pouvez utiliser un créateur de textes automatique à cette adresse. Pour rejoindre la communauté officielle de Stable Diffusion sur Discord, rendez-vous à cette adresse.

Stable Diffusion : l’IA text-to-image sans censure

Comme DALL-E Mini (CrAIyon) ou MidJourney, Stable Diffusion est capable de créer des images réalistes à partir de simples textes entrés par les internautes grâce aux réseaux de neurones.

Toutefois, les créateurs de ces MidJourney et DALL-E Mini ont implémenté des limites. Les requêtes contenant des mots violents ou à caractère sexuel sont automatiquement censurées.

De son côté, le modèle Stable Diffusion de Stability AI n’a aucune restriction. Les utilisateurs peuvent télécharger ce modèle et le modifier à leur guise pour générer n’importe quel contenu. Sans surprise, beaucoup s’en servent pour créer du contenu pornographique automatiquement.

Afin de développer son modèle IA, Stability AI a reçu l’aide de plus de 15 000 beta testeurs. En juillet 2022, elle a enfin ouvert l’accès à son outil pour les chercheurs.

Depuis lundi 22 août 2022, Stable Diffusion est ouvert à tous. Toutefois, ce modèle a fuité sur le web et notamment sur 4Chan bien avant sa sortie officielle.

Malgré l’interdiction fixée par l’entreprise de générer du contenu pornographique, et avant le lancement, de nombreux internautes égrillards se sont affairés à créer des images aussi grivoises que possible…

Stability AI interdit la création de porno… en vain

Depuis le début du mois d’août 2022, le forum de Stable Diffusion est inondé par les images pornographiques. Des dessins Hentai, des photos de célébrités nues, des scènes pornographiques imaginaires créées par l’IA affluent sur le site.

Pourtant, Stability AI s’oppose fermement à ce type de contenu. La version bêta de Stable Diffusion et l’application web DreamStudio interdisent le contenu pornographique ou érotique. Sur Twitter, l’entreprise avait demandé aux utilisateurs de « ne rien générer que vous auriez honte de montrer à votre mère ».

La firme précise que des filtres de contenu sont mis en place sur la plateforme. Elle applique donc la même forme de censure que MidJourney ou DALL-E Mini. En fait, la société demandait aux internautes de créer le contenu pour adulte uniquement sur leur propre GPU lorsque le modèle sera relaxé.

Toutefois, n’importe qui peut le copier pour l’exécuter sur son PC et les vils internautes s’empressent de créer des images obscènes. Néanmoins, les utilisateurs de Stable Diffusion doivent respecter les conditions d’utilisation de la licence du modèle. Il s’agit de la licence CreativeML OpenRAIL-M dont les termes sont les mêmes que ceux DALLE-Mini pour la version open-access.

Cette licence interdit notamment l’usage « détourné, malicieux ou malveillant ». Il est également proscrit de « générer des images que les gens risquent de trouver dérangeantes ou offensantes, ou du contenu propageant des stéréotypes historiques ou actuels ».

Reddit, Discord : où voir les images créées par Stable Diffusion ?

La différence entre le modèle Stable Diffusion et les autres IA text-to-image est qu’il est disponible en « open access » (accès libre). Cela signifie que n’importe qui peut télécharger le modèle et l’exécuter sur sa propre machine à la maison ou dans un laboratoire de recherche.

Il n’est pas nécessaire d’exploiter les serveurs de l’entreprise via le cloud. Or, les filtres et les règles de censure s’appliquent uniquement sur ces serveurs. Quatre subreddits dédiés au contenu licencieux ont déjà vu le jour :

• r/unstablediffusion,
• r/PornDiffusion,
• r/HentaiDiffusion
• et r/stablediffusionnsfw.

En 2025, les communautés autour de Stable Diffusion ont explosé. Les subreddits dédiés au contenu NSFW tels que r/unstablediffusion , r/PornDiffusion , r/HentaiDiffusion et r/stablediffusionnsfw regroupent désormais plus de 80 000 membres cumulés , contre seulement 2 000 à leurs débuts.

Le Subreddit principal r/StableDiffusion dépasse à lui seul 1,2 million d’abonnés. ce qui confirme l’engouement massif pour cette IA. Parallèlement, des serveurs Discord très actifs rassemblent des milliers d’utilisateurs qui partagent des invites, des modèles optimisés et des créations visuelles, souvent via des bots spécialisés. Ces communautés sont aujourd’hui des lieux incontournables pour échanger sur les techniques avancées et découvrir les dernières innovations liées à SD3.5 et ses variantes optimisées pour AMD.

LAION : un dataset d’entraînement « truffé d’images porno »

Afin d’obtenir les dessins souhaités, les utilisateurs rédigent de longues descriptions qu’ils partagent et complètent entre eux. Par exemple, un dessin a été créé à partir du texte « peinture à l’huile d’une princesse blanche nue réaliste exposée seins symétriques et cuisses réalistes exposées avec de charmants yeux détaillés, le ciel, page de couleur, tankoban, 4K, cartographie de tons, poupée, akihiko yoshida, james dean, andrei riabovitchev, marc simonetti, yoshitaka amano, longs cheveux, bouclés ».

Ces textes sont ensuite fournis à l’IA pour la laisser créer une image. Stable Diffusion a été entraîné en utilisant 4000 GPU Nvidia A100, sur un ensemble de données nommé « LAION-Aesthetics ». En fait, LAION est l’anagramme de Large-scale Artificial Intelligence Open Network (réseau ouvert d’intelligence artificielle à grande échelle). Il s’agit d’une organisation non lucrative consacrée à l’IA.

Le dataset open source LAION 5B pèse 250 terabytes et contient 5,6 milliards d’images collectées sur internet. Son prédécesseur LAION-400M était connu pour contenir du contenu aberrant. Une étude de 2021 révélait qu’il comportait « de nombreux textes et images troublants et explicites de viols, pornographie, stéréotypes malins, insultes racistes, et autre contenu extrêmement problématique ».

L’équipe Google Research a elle aussi entraîné son modèle texte-to-image Imagen sur LAION-400M. Les chercheurs ont préféré éviter d’ouvrir l’accès à leur modèle au public de peur qu’il produise des représentations blessantes et mette en scène des stéréotypes.

Pour remédier au problème, Stability AI a réduit LAION 5B de deux milliards à 120 millions d’images en entraînant un modèle à prédire la note de 1 à 10 que les gens donneraient à une image. Seules les meilleures ont été retenues pour le dataset LAION-Aesthetics. Le but étant notamment d’éliminer les images pornographiques.

Le danger des DeepFakes

Si des images de hentaï générées par une IA n’ont rien de bien dangereux, Stable Diffusion peut être détourné pour générer du contenu beaucoup plus problématique : des DeepFakes. Les internautes peuvent utiliser cette IA pour créer de fausses photos nues de célébrités. Il suffit de lui fournir la photo d’une star, et de lui laisser imaginer son corps dénudé.

Les DeepFakes générés grâce à l’IA posent problème aux chercheurs et aux ingénieurs depuis plusieurs années. Mais encore, les nouveaux modèles text-to-images dans la lignée de Stable Diffusion ne vont clairement pas arranger les choses.

Contrairement à DALL-E ou MidJourney, Stable Diffusion peut être utilisé pour créer de fausses photos de célébrités car l’ensemble de données LAION open-source sur lequel il est entraîné contient de nombreuses photos de stars.

De telles photos peuvent nuire à la réputation d’une vedette, même si elles sont fausses. Les images générées par l’IA ne sont pas encore suffisamment réalistes pour être pris pour de vrais clichés, mais pourraient rapidement le devenir…

Un américain arrêté pour générer des images pédopornographiques sur Stable Diffusion

En mai 2024, un habitant du Wisconsin, Steven Anderegg, a été arrêté pour avoir utilisé Stable Diffusion, pour générer plus de 13 000 images pédopornographiques réalistes. Le ministère de la Justice américain a déclaré que c’est une première affaire où l’utilisation d’une IA générateur d’image sans censure a conduit à des poursuites judiciaires. Cette arrestation souligne l’ampleur des défis posés par les technologies d’IA dans la lutte contre la pédopornographie.

Anderegg utilisait Stable Diffusion, un générateur d’images open-source qui permet de créer des images réalistes à partir de descriptions textuelles. Malgré les mesures mises en place pour empêcher la création de contenus explicites, il a réussi à contourner ces restrictions. En plus de générer des images, il a également partagé certaines d’entre elles via Instagram avec un mineur de 15 ans, expliquant comment il avait utilisé l’outil pour produire ces images.

L’arrestation de cet individu met en lumière les risques croissants associés à l’utilisation des IA pour créer du contenu abusif. Europol a également signalé une augmentation significative des cas où des technologies d’IA sont utilisées pour générer ou altérer des images d’abus sexuels sur enfants. Ces images posent des défis majeurs pour l’identification des victimes réelles et compliquent les efforts des autorités pour surveiller et contrôler ce type de matériel en ligne.

Le cas d’Anderegg montre l’importance de renforcer les mesures de sécurité autour des IA générateur d’image sans censure. Plus encore, de maintenir un engagement ferme pour protéger les enfants contre toutes formes d’exploitation, même celles facilitée par les avancées technologiques​ (KION546)​ (DW).

Des datasets plus responsables : les efforts de Stability AI pour répondre aux critiques

L’utilisation de datasets de grande échelle comme LAION-5B a permis à Stable Diffusion de devenir une référence en matière de génération d’images text-to-image. Cependant, ces ensembles de données massifs ont également attiré de vives critiques. Effectivement, LAION-5B et ses prédécesseurs, tels que LAION-400M, contenaient une proportion significative de contenus explicites, violents ou biaisés. Ce qui a suscité des préoccupations éthiques et légales.

Consciente de ces défis, Stability AI a pris des mesures pour améliorer la qualité et la responsabilité de ses datasets. Le lancement de LAION-Aesthetics en est une illustration. Ce dataset réduit la quantité d’images problématiques. Pour ce faire, il utilise des modèles de filtrage capables de prédire la qualité esthétique des contenus. Ce processus a permis de passer de 5,6 milliards d’images dans LAION-5B à seulement 120 millions dans LAION-Aesthetics. Ces images ont été sélectionnées pour leur valeur artistique et leur conformité à des normes éthiques élevées.

Malgré ces efforts, des critiques persistent. Certains soulignent que des contenus explicites subsistent, et que le filtrage basé sur des modèles peut introduire de nouveaux biais. Cependant, ces améliorations marquent une étape essentielle vers une IA générative plus sûre et éthique. Plus encore, elles montrent la volonté de Stability AI de répondre aux préoccupations croissantes du public et des régulateurs.

Comment utiliser un générateur d’images IA sans censure en 2025 ?

La première étape consiste à choisir un ia générateur d’image sans censure comme Stable Diffusion sur des plateformes en ligne qui l’hébergent. Vous pouvez créer un compte avec une simple adresse email. En 2025, certaines plateformes proposent même une connexion via Google ou d’autres réseaux sociaux.

Une fois connecté, vous arrivez généralement sur une interface avec un champ de texte principal. C’est ici que vous écrirez votre prompt, c’est-à-dire la description détaillée de l’image que vous souhaitez générer. Plus votre description est précise, meilleur sera le résultat.

Lors de la rédaction du prompt, pensez à inclure des détails sur le style artistique souhaité. Personnalisez votre requête : photo réaliste, peinture à l’huile, aquarelle, ambiance lumineuse, sombre, chaleureuse, etc. N’hésitez pas à utiliser des termes techniques comme « 4K », « haute résolution », ou « hyperréaliste » pour améliorer la qualité.

Les paramètres avancés permettent également d’affiner votre création en 2025. Vous pourrez ajuster la taille de l’image, le nombre d’itérations (combien d’images seront générées), et parfois même le « seed » (un nombre qui permet de reproduire exactement la même image). Ces options sont souvent accessibles via un menu déroulant ou des boutons dédiés.

Après avoir lancé la génération, l’IA mettra quelques secondes à quelques minutes pour créer vos images. Vous pourrez alors les télécharger, les modifier ou les régénérer si le résultat ne vous convient pas. Pour améliorer une image, vous pouvez ajuster votre prompt en fonction du résultat obtenu.

Stable Diffusion 3.5 arrive avec support optimisé AMD

Récemment, Stability AI a élargi le champ d’utilisation de Stable Diffusion 3.5 Large (SD3.5 Large). Ce modèle est disponible sur Microsoft Azure AI Foundry depuis février 2025. Ce nouveau cap offre des capacités avancées de génération d’images à partir de texte et d’image. Elle se distingue notamment par sa fidélité exceptionnelle aux prompts et sa diversité stylistique remarquable.

Effectivement, ses 8,1 milliards de paramètres fournissent à SD3.5 Large la capacité de produire des visuels dans une multitude de styles. Vous y trouverez de quoi générer de la photographie, du dessin ou de l’art numérique.

Et plus récemment, Stability AI a collaboré avec AMD pour optimiser Stable Diffusion pour les GPU Radeon™ et les APU Ryzen™ AI. Cette collaboration a abouti à des versions des modèles SD3.5 Large, SD3.5 Large Turbo, SDXL 1.0 et SDXL Turbo optimisées via ONNX. Ce qui accède à une exécution jusqu’à 3,8 fois plus rapide sur le matériel AMD. Ces modèles optimisés sont disponibles sur Hugging Face. Ils sont facilement identifiables par le suffixe « _amdgpu », et peuvent être utilisés avec l’outil Amuse 3.0.

FAQ

Cet article Stable Diffusion : tout savoir sur le champion des générateurs d’images IA Open Source a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Une semaine de travail plus courte grâce à l’IA ne signifie pas moins de labeur, mais une redirection de l’énergie vers l’innovation. Préparez-vous à un rythme effréné.

Il n’y a pas si longtemps, les grandes figures de la tech et de l’IA défendaient l’idée d’un revenu universel. Aujourd’hui, Jensen Huang, PDG de Nvidia, avance une autre vision. Selon lui, l’IA pourrait bientôt réduire la semaine de travail à quatre jours. Cependant, cette semaine de travail réduite s’accompagne de journées plus denses, une productivité accrue et des exigences toujours plus élevées.

Semaine de travail réduite grâce à l’IA

Lors d’une interview accordée à Liz Claman dans The Claman Countdown sur Fox Business Network, Jensen Huang a comparé l’impact de l’IA à celui des grandes révolutions industrielles. Selon le PDG de Nvidia, chaque avancée technologique change profondément les comportements sociaux.

Au XIXe siècle, la révolution industrielle a fait passer le rythme de sept ou six jours de labeur à une semaine standard de cinq jours. L’IA pourrait, à son tour, installer la norme d’une semaine de travail de quatre jours.

Cette prédiction repose sur la capacité de l’IA à automatiser des tâches complexes, libérant du temps pour les travailleurs.

L’idée n’a rien d’utopique. En Grande-Bretagne et en Amérique du Nord, des études pilotes révèlent que les employés atteignent les mêmes résultats en 33 à 34 heures par semaine. La productivité progresse de 24 %, les cas de burn-out diminuent de moitié et les arrêts maladie reculent nettement.

Aux Pays-Bas, la semaine de 32 heures s’impose même dans certains secteurs. Cela a amélioré la qualité de vie sans réduire les performances.

Le paradoxe de la productivité

Huang nuance aussitôt son propos. Loin de ralentir le rythme, l’IA risque d’intensifier le travail. « J’ai peur de dire que nous serons plus occupés à l’avenir qu’aujourd’hui », a-t-il confié à Claman.

Si l’IA accélère l’exécution des tâches, elle libère aussi un espace mental pour concevoir et concrétiser davantage d’idées. Entrepreneur visionnaire, Huang reconnaît que ses projets se heurtent souvent au temps limité nécessaire pour les réaliser. 

« J’attends toujours que le travail soit fait parce que j’ai plus d’idées », a-t-il expliqué. Selon lui, la plupart des entreprises croulent sous les idées, mais manquent de ressources ou de temps pour les exploiter. L’IA pourrait lever cette barrière avec une semaine de travail de 4 jours, mais au prix d’une charge accrue.

Historiquement, les grandes innovations n’ont pas toujours tenu leurs promesses en matière de productivité. L’IA pourrait, cette fois, faire exception.

D’après Bank of America Research, les entreprises du S&P 500 pourraient connaître un boom en exploitant l’IA pour accomplir davantage avec moins. Cette efficacité réduit la dépendance à la main-d’œuvre, mais accroît les attentes.

Les salariés, libérés des tâches routinières grâce à l’IA, se voient confier des projets plus ambitieux, ce qui intensifie la semaine de travail. « La plupart des entreprises ont plus d’idées qu’elles ne savent quoi en faire. » insiste Huang.

Néanmoins, il reconnaît que certains métiers disparaîtront tandis que de nouveaux verront le jour. Chaque poste, cependant, se transformera sous l’effet de l’IA.

Les entreprises qui adoptent la semaine de travail de quatre jours devront trouver l’équilibre entre productivité et bien-être, sous peine de voir les bénéfices de l’IA annulés par une surcharge mentale.

Cet article L’IA va réduire la semaine de travail à 4 jours selon Nvidia… mais il y a un gros hic a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’Europe serait à la traîne dans la course mondiale à l’IA sans une stratégie souveraine solide, avertit NVIDIA lors de VivaTech 2025.

11 juin 2025, à Paris – Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a captivé l’audience lors de son discours d’ouverture du salon VivaTech 2025. Son message est clair : l’intelligence artificielle (IA) est un égalisateur mondial, mais l’Europe risque de devenir insignifiante sans une stratégie efficace.

L’Europe face à un défi de souveraineté de l’IA

Malgré ses atouts, l’Europe ne contrôle que 5 % des capacités mondiales de calcul en IA. Un déficit qui menace son autonomie stratégique.

Les États-Unis dominent grâce à leurs géants tels que Google, Microsoft et OpenAI, tandis que la Chine avance avec une stratégie étatique centralisée.

Lors de sa keynote à VivaTech 2025, Jensen Huang a souligné ce défi. « Sans infrastructures propres en IA, l’Europe risque de devenir insignifiante dans la course mondiale ». 

Le PDG de NVIDIA a plaidé pour une IA souveraine, respectant les données, cultures et valeurs locales. Il rappelle que cette technologie n’est pas réservée à une élite.

En réduisant les coûts de calcul, la Green Team démocratise l’accès pour les startups et les nations. Cependant, sans infrastructures propres pour l’IA, l’Europe reste dépendante des acteurs étrangers, ce qui constitue un frein à son autonomie stratégique.

Des partenariats majeurs à VivaTech 2025

En France, un partenariat avec Mistral AI déploie 18 000 puces Blackwell pour créer Mistral Compute, une plateforme cloud souveraine. En Allemagne, un cloud IA soutient l’industrie manufacturière grâce à Siemens.

Des projets similaires voient le jour en Italie, Espagne, Finlande et au Royaume-Uni, où un laboratoire IA est mis en place. Des initiatives qui contrastent avec la prudence réglementaire de Bruxelles.

Si l’Europe excelle en matière de droits numériques, une législation de trop stricte pourrait freiner l’innovation, contrairement à l’approche des États-Unis. L’IA soulève en effet des préoccupations légitimes, telles que la surveillance, les deepfakes, les pertes d’emplois et les biais algorithmiques.

Pour y remédier, Jensen Huang propose une gouvernance multicouche où des IA supervisent d’autres IA pour garantir leur fiabilité. Ce modèle, comparé à une nouvelle révolution industrielle, positionne ces technologies comme l’électricité du 21ᵉ siècle.

Mais là où les États-Unis investissent massivement dans des AI Factories, l’Europe manque de data centers compétitifs pour l’IA.

La Chine, quant à elle, accélère avec une stratégie centralisée. En contrario, l’Europe mise sur des alliances, comme celle avec Mistral AI, soutenue par le président Macron.

Par ailleurs, certains critiquent un risque de « sacerdoce technologique », où l’accès aux ressources IA serait réservé aux plus riches. Huang réfute cette idée. Les puces Blackwell et les collaborations avec BMW ou Perplexity rendent l’IA accessible.

Cet article NVIDIA prévient : l’Europe risque de tomber dans l’oubli à cause de l’IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Et si votre prochain collègue de travail était une IA ? Dans l’arène du développement logiciel, deux géants s’affrontent pour devenir l’assistant de code ultime : Amazon Q Developer et GitHub Copilot. Ces outils ne sont pas juste des gadgets technologiques ; ils révolutionnent la façon dont les développeurs écrivent, déboguent et optimisent leurs codes. Que vous soyez un développeur chevronné ou un débutant, ces assistants promettent donc de booster votre productivité, mais lequel choisir ? Décryptage de ce duel technologique qui pourrait bien changer votre quotidien de développeur.

AWS démocratise le codage avec Amazon Q Developer

Concurrent directe de GitHub Copilot, l’assistant pour développeur Amazon Q Developer fut l’offre phare d’AWS lors de sa conférence re:Invent 2023 (27 novembre – 1er décembre 2023). Cet outil, basé sur l’IA générative, aide les développeurs à automatiser des tâches comme la génération de code ou la résolution de bugs. Cet assistant s’intègre parfaitement à des IDE populaires tels que Visual Studio Code et JetBrains IntelliJ IDEA. Ce fut l’occasion pour l’équipe Amazon Web Service de rassurer le public que les données utilisateurs ne servent pas à entraîner les modèles d’IA. La confidentialité des informations constitue l’un des arguments de cette plateforme Cloud.

👓 Lisez également : DeepSeek R1 est dispo sur GitHub, Nvidia et AWS : voici comment y accéder

Amazon Q Developer a également le mérite d’être aussi flexible que personnalisable. En tant qu’assistant au codage, il supporte plusieurs langages de programmation. Il aide les développeurs pour leurs projets sur Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, et PHP. Cette polyvalence le rend idéal pour les environnements multilingues, où l’harmonisation des outils est essentielle. Selon AWS, il peut réduire jusqu’à 50 % du temps de développement pour les tâches répétitives.

L’outil est intégré à d’autres services AWS, comme AWS CodeWhisperer, pour une expérience fluide. Il est disponible via un abonnement AWS Builder ID, avec des options gratuites et payantes. Les tarifs sont compétitifs face à des solutions similaires. D’ailleurs, Amazon Q Developer et GitHub Copilot proposent des prix assez rapprochés.

Microsoft booste la productivité des développeurs avec GitHub Copilot

Lancé en juin 2021, GitHub Copilot est un assistant de codage issu du partenariat entre OpenAI et Microsoft. Il fonctionne directement dans votre environnement de développement intégré (IDE) préféré, comme Visual Studio Code, JetBrains IntelliJ IDEA, ou Neovim. Cet outil a rapidement gagné une bonne réputation grâce à ses recommandations de code quasi instantanées alimentées par le modèle GPT-3 et GPT-4 d’OpenAI. Il apprend des habitudes du développeur pour fournir des suggestions de plus en plus pertinentes.

Parmi les principales particularités de GitHub Copilot, il y a sa capacité à générer des morceaux de code complets. Ceux-ci couvrent des fonctions, des méthodes, ou même des structures complexes. L’outil supporte d’ailleurs une large gamme de langages de programmation, dont Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, et C++. Selon GitHub, plus de 46 % du code généré par Copilot est accepté par les développeurs sans modification. Ce pourcentage témoigne de sa précision.

L’un de ses atouts majeurs est son intégration profonde avec Visual Studio Code, l’un des IDE les plus utilisés au monde. Cependant, il est également compatible avec d’autres environnements de développement populaires, comme PyCharm ou VS Code Insiders. Cette flexibilité permet à Copilot de rester discret, mais efficace, s’intégrant naturellement au flux de travail sans perturber l’expérience utilisateur.

En termes de tarification, GitHub Copilot est disponible pour les particuliers et les entreprises avec des formules mensuelles ou annuelles. Une offre gratuite pour les étudiants et les contributeurs open source est par ailleurs disponible. Cette proposition permet d’essayer l’assistant IA au codage ou l’utiliser de manière ponctuelle. Depuis son lancement, il a été adopté par plus d’1,3 million de développeurs. Des milliards de lignes de code ont été ainsi générées. 

Amazon Q Developer vs GitHub Copilot : les fonctionnalités

Ce match Amazon Q Developer vs GitHub Copilot met en évidence la polyvalence, et surtout la puissance des deux assistants au développement logiciel. Cela dit, ils se prêtent à leurs types de projets respectifs et s’adressent à programmes différents.

Amazon Q Developer est meilleur pour les projets complexes et collaboratifs

Amazon Q Developer est particulièrement adapté aux projets nécessitant une gestion d’environnements complexes et une intégration avec des services cloud. Il est idéal pour le développement d’applications cloud-native. C’est le cas des plateformes basées sur des microservices intégrées de AWS tels que Lambda, S3, ou DynamoDB. Il est également utile pour la création et la gestion de bases de données distribuées relationnelles (MySQL, PostgreSQL) ou NoSQL (DynamoDB), dans des architectures scalables.

De plus, Amazon Q Developer facilite le développement d’outils d’automatisation, comme des scripts pour des pipelines CI/CD avec AWS CodePipeline, ou des workflows DevOps complexes. Enfin, il excelle dans les projets collaboratifs, permettant à plusieurs développeurs de travailler simultanément sur des applications partagées, avec une synchronisation fluide des modifications et une gestion des versions robuste. A titre d’exemple, une équipe pourrait utiliser Amazon Q pour développer une plateforme e-commerce scalable. Elle doit intégrer des services de paiement, des bases de données clients, et des fonctions serverless pour gérer les pics de trafic.

GitHub Copilot est pertinent pour des projets rapides axés sur le code

Avec une approche légèrement différente de celle de Amazon Q Developer, GitHub Copilot excelle dans génération rapide de code. Il est parfait pour le prototypage éclair, comme la création de maquettes fonctionnelles d’applications web ou mobiles en JavaScript, Python, ou React. Cet assistant au codage est également très utile pour développer des scripts utilitaires. Il brille dans l’automatisation des tâches répétitives, tels que des scripts de traitement de données en Python. C’est aussi l’outil de gestion de fichiers en Bash par excellence.

Copilot est également un excellent outil pour la refactorisation de code, aidant à améliorer la qualité et la maintenabilité de projets existants, par exemple en modernisant du code legacy en Java ou C#. Enfin, il est idéal pour le développement d’applications web et mobiles, générant rapidement des fonctionnalités frontend (composants React, animations CSS) ou backend (API REST en Node.js, gestion de bases de données). Un développeur débutant, par exemple, pourrait utiliser Copilot pour créer une application de gestion de tâches en React avec une API backend en Node.js. Il peut générer rapidement le code nécessaire pour les fonctionnalités CRUD (Create, Read, Update, Delete).

Qu’en est-il de l’intégration, de la compatibilité et du workflow ?

Amazon Q Developer et GitHub Copilot présentent des avantages distincts, adaptés à des besoins différents. Le premier excelle particulièrement dans l’environnement AWS. Alors, si votre entreprise utilise déjà des services cloud comme Amazon S3 pour le stockage de fichiers, Lambda pour les fonctions serverless, ou DynamoDB pour les bases de données, cet assistant au codage s’intègre parfaitement à ces outils.

Explication : si vous développez une application de réservation en ligne, Amazon Q peut vous aider à connecter facilement votre code aux services AWS nécessaires. Cela peut être une base de données pour stocker les réservations ou un service de notification pour envoyer des confirmations par e-mail. Amazon Q Developer constitue ainsi un choix naturel pour les organisations déjà ancrées dans l’écosystème AWS.

D’un autre côté, GitHub Copilot est conçu pour être multiplateforme, ce qui le rend compatible avec presque tous les environnements de développement. Que vous utilisiez Visual Studio Code ou d’autres environnements comme JetBrains IntelliJ IDEA ou même Neovim, GitHub Copilot s’installe facilement. Facile à prendre en main, il fonctionne sans perturber votre workflow.

Dans le cas où vous travaillez sur un projet personnel comme un site web de portfolio, cet assistant peut vous aider à générer rapidement du code HTML, CSS ou JavaScript. Vous vous en sortez sans souci, quel que soit votre outil de prédilection en tant que développeur.

Amazon Q Developer vs GitHub Copilot : l’aspect économique

L’offre flexible d’Amazon Q Developer attire les entreprises

Amazon Q Developer suit le modèle de tarification typique d’AWS (Amazon Web Services), basé sur une facturation à l’usage. Concrètement, vous payez uniquement pour les ressources consommées, comme le temps de calcul ou les services AWS utilisés (par exemple, Lambda, S3, ou DynamoDB). Cette approche est idéale pour les entreprises qui contrôlent les coûts de fonctionnement. D’ailleurs, AWS propose également des plans personnalisés pour les grandes organisations, avec des réductions volume-based et des engagements à long terme.

La simplicité et l’accessibilité de GitHub Copilot plaisent aux indépendants

GitHub Copilot, en revanche, fonctionne sur un modèle d’abonnement simple et transparent. Ce modèle est particulièrement attractif pour les développeurs indépendants, les petites entreprises ou les startups qui cherchent à maximiser leur productivité sans se soucier de coûts variables. Par exemple, un développeur travaillant sur une application mobile ou un site web personnel peut bénéficier de suggestions de code intelligentes sans dépasser son budget.

Deux assistants au codage, deux positionnements sur le marché

D’une part, Amazon Q Developer s’intègre à merveille à l’ensemble de l’offre AWS. Cette plateforme cible les entreprises privilégiant un cadre technique robuste capable de supporter de grandes charges et des projets innovants. Son attrait réside dans son intégration fluide avec les services AWS, ce qui en fait un choix naturel pour les grands groupes et les équipes travaillant sur des infrastructures cloud complexes.

D’un autre côté, GitHub Copilot s’adresse davantage au développeur moderne qui travaillant dans divers environnements. Les abonnés recherchent surtout des solutions pratiques pour améliorer son flux de production quotidien. La priorité est souvent d’introduire la puissance de l’intelligence artificielle dans des tâches courantes, comme l’écriture de code ou la refactorisation. Cette précieuse aide rend ainsi le développement plus accessible et efficace pour les individus ou les petites équipes.

Quel verdict pour Amazon Q Developer vs GitHub Copilot ?

Si vous êtes un développeur solo ou dans une petite équipe, GitHub Copilot est clairement le gagnant. Pour 10 euros par mois, vous obtenez un assistant de codage intelligent, rapide et facile à utiliser, qui transforme votre workflow en un jeu d’enfant. Oubliez les complexités inutiles : Copilot vous fait gagner du temps dès le premier jour. En revanche, Amazon Q Developer malgré sa puissance, ressemble à un outil pour les « gros budgets » AWS. Sa courbe d’apprentissage est rude et son modèle de tarification à l’usage peut vite devenir un casse-tête. À moins d’être déjà plongé dans l’écosystème AWS, Copilot reste la solution la plus accessible et la plus efficace. Bon nombres de développeurs partagent cet avis très personnel de votre humble auteur.

Cet article Amazon Q Developer vs GitHub Copilot : quelle IA adopter pour un meilleur codage ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Derrière les prouesses de l’IA, surtout les LLM comme ChatGPT ou Gemini se cache une réalité moins reluisante. C’est leur appétit insatiable pour l’énergie. Chaque requête, chaque image générée, chaque modèle d’IA entraîné engloutit d’énormes quantités de ressources de la planète. Jusqu’où peut-on aller avant que la facture ne devienne trop lourde ?

L’IA, nous le savons tous, c’est cool, mais cette technologie consomme une quantité des ressources de la planète. Les gigantesques centres de données, les processeurs superpuissants… Entraîner un modèle comme GPT-4, par exemple, demande des milliers de GPU tournant à plein régime pendant des semaines. Par conséquent, la facture énergétique grimpe en flèche et l’impact écologique non négligeable. Alors, peut-on rendre l’IA moins gourmande ?

L’IA et son infini soif des ressources de la planète

Les centres de données qui font tourner les modèles d’IA consomment déjà extrêmement d’énergie. Aux États-Unis, leur consommation est passée de 76 TWh en 2018 à 176 TWh en 2023. La Commission fédérale de régulation de l’énergie (FERC) a même refusé une demande d’Amazon pour acheter 180 MW d’électricité directement à une centrale nucléaire. Pourquoi ? Parce que cela aurait mis en péril l’équilibre du réseau électrique.

Le vrai problème, c’est du côté de la demande. Depuis AlexNet en 2012, l’IA ne cesse de grandir. Aujourd’hui, les modèles comme GPT-4 comptent des milliards de paramètres. Ils nécessitent toujours plus de calculs, donc plus d’énergie. Et avec l’intégration de l’IA dans des services comme Google Search, cette consommation va encore s’accélérer.

Mais quelle est la vraie consommation d’un modèle d’IA comme ChatGPT ? C’est difficile à dire. Google estime qu’une requête classique consomme 0,3 W contre 2,9 W pour une requête IA. Mais ces chiffres sont contestés par les chercheurs. En réalité, personne ne sait exactement combien d’énergie consomme un modèle comme GPT-4, car OpenAI et Google ne publient pas leurs données.

Sans transparence, c’est donc impossible de mesurer précisément l’impact écologique de l’IA et d’y remédier. Certains chercheurs appellent donc à la mise en place d’un protocole de test standardisé, validé par des pairs, pour évaluer la consommation réelle des modèles.

Des chercheurs veulent rendre l’IA plus efficace

La bonne nouvelle, c’est que des solutions existent pour réduire l’appétit énergétique de l’IA. Parmi elles, nous retrouvons l’élagage des réseaux neuronaux. On supprime les connexions inutiles d’un modèle d’IA après son entraînement. Un peu comme si l’on supprimait les lignes de code redondantes d’un programme.

Il y a aussi la quantification où l’on réduit la précision des calculs pour alléger la charge. Une valeur stockée sur 32 bits peut parfois être ramenée à 8 bits sans perte significative de performance. Par ailleurs, il y a l’optimisation logicielle. Nvidia, par exemple, a réussi à améliorer l’efficacité énergétique de ses GPU en affinant ses algorithmes.

Perseus est également une autre innovation intéressante. C’est un outil qui ajuste dynamiquement la vitesse des GPU pour éviter le gaspillage d’énergie. En ralentissant certains processeurs sans impacter la vitesse globale d’entraînement, il permettrait de réduire la consommation d’un modèle comme GPT-3 de 30 %.

L’IA est là pour durer, et sa consommation des ressources de la planète va continuer à s’accroître. Heureusement, la recherche avance pour améliorer son efficacité. Par contre, si on veut éviter une crise énergétique, il va falloir que les entreprises jouent la carte de la transparence et adoptent des solutions plus vertes.

Selon vous, faut-il réguler l’essor de l’IA pour éviter qu’elle ne puise toutes les ressources de notre planète, ou devrons-nous l’innovation suivre son cours ? Votre avis nous intéresse !

Cet article L’IA est en train de dévorer les ressources de la planète : peut-on l’en empêcher ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Chaque jours, l’intelligence artificielle avance. Et d’après Jensen Huang, PDG de NVIDIA, cette transformation va si loin qu’aucune entreprise n’y échappera.

Selon la firme, ce n’est qu’un début. Lors de la conférence GTC, le PDG de NVIDIA, affirme que bientôt, chaque entreprise deviendra une usine d’IA. Mais que veut-il dire ?

Selon NVIDIA, les entreprises ne fabriqueront plus seulement des produits

En tant que leader mondial dans les technologies de calcul, NVIDIA ne parle jamais à la légère. Et selon Jensen Huang, cette évolution vers des usines IA repose sur un élément technique clé : les tokens.

Un token est une unité de traitement utilisée par l’intelligence artificielle. Il peut représenter trois quarts d’un mot, une fin de phrase ou une particule de langage.

C’est à travers ces tokens que les modèles IA comprennent et produisent du texte, de la musique, des vidéos ou des résultats de recherche. À titre d’exemple, chez NVIDIA, le mot « darkness » est divisé en deux tokens : « dark » devient 271, et « ness » devient 655.

Son opposé, « brightness », devient 491 et 655. Grâce à ce système, l’IA fait le lien entre les mots… même entre des idées complexes.

Ces tokens sont utilisés par trillions pour entraîner les modèles IA les plus puissants. Autrement dit, chaque entreprise qui génère des données crée aussi ces fameuses unités. Et toujours selon Huang, cela signifie qu’elle devient, sans le savoir, une véritable usine de tokens.

Les entreprises produisent déjà de l’intelligence, parfois sans le savoir

Prenons le cas de Tesla. Officiellement, elle fabrique des voitures électriques. Toutefois, chaque voiture possède des capteurs qui collectent des milliers de données. Lorsque la voiture roule, elle observe son environnement : routes, panneaux, passants, météo etc… Toutes ces informations sont transformées en tokens.

Ces tokens servent ensuite à améliorer l’IA de conduite autonome. Autrement dit, Tesla ne fabrique pas seulement des voitures. Elle fabrique aussi des machines à données. Et ces données sont le cœur de son IA.

Plutôt que de tout centraliser dans un laboratoire, Tesla mise sur la collecte massive sur le terrain. En parallèle, Waymo adopte une stratégie plus discrète, plus lente, avec moins de données. Et selon plusieurs experts, comme Jason Liu, l’approche de Tesla est bien plus efficace.

Et cette logique ne se limite pas à l’automobile. D’après Liu, toutes les entreprises peuvent faire pareil. À titre d’exemple, une société peut analyser ses échanges internes. Réunions Zoom, messages Slack, documents partagés, tous ces éléments contiennent de la valeur.

En les transformant en tokens, l’entreprise peut former une IA qui comprend ses besoins. Ensuite, cette IA pourra aider à mieux décider, plus vite et plus justement.

Je note que plusieurs entreprises utilisent déjà cette approche. Vercel, par exemple, propose un outil nommé v0. Il prend des instructions en langage simple, puis crée une application complète.

OpenEvidence, de son côté, s’adresse au domaine médical. Elle lit des centaines d’études complexes, puis les résume. L’objectif est clair : aider les médecins à aller plus vite, sans rien oublier d’essentiel.

Ici encore, chaque donnée médicale devient un token. Et chaque token aide à prendre de meilleures décisions. C’est bel et bien une usine d’IA au service de la santé.

Qu’en pensez-vous ? Jensen Huang a-t-il vu juste ? Chaque entreprise deviendra-t-elle vraiment une usine IA ?

Cet article Chaque entreprise va devenir une usine IA : que veut dire NVIDIA à travers cette phrase ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

À la GTC, le 18 mars 2025, le PDG de Nvidia a dévoilé les deux superordinateurs IA : le DGX Spark et le DGX Station.

Le DGX Spark de Nvidia remplace le Project Digits et vise l’IA personnelle. Tandis que le second, DGX Station est plus adaptée aux professionnels et aux laboratoires. Avec ces machines, Nvidia veut rendre l’IA omniprésente, locale et libérée du cloud.

DGX Spark de Nvidia, le premier superordinateur IA

Le DGX Spark se présente comme le plus petit superordinateur IA au monde selon Jensen Huang, PDG de Nvidia. Sa taille rappelle celle d’un ancien Mac mini. Il embarque la puce GB10 Grace Blackwell qui atteint 1 000 billions d’opérations par seconde, soit 1 000 TOPS.

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En outre, ce superordinateur dispose de 128 Go de mémoire unifiée pour les calculs. Tandis que son stockage SSD NVMe peut grimper à 4 To. Le DGX Spark excelle dans l’affinement du système robotique GR00T N1 également présenté à la GTC 2025. Nvidia propose son IA Spark en précommande à 3 000 dollars. Les premières livraisons arriveront cet été via leur site.

Le DGX Station pour compléter l’offre  

Le DGX Station, quant à lui, cible les besoins les plus exigeants. Il intègre la puce GB300 Grace Blackwell Ultra de Nvidia qui atteint 20 pétaflops de performance. Ce superordinateur offre aussi 784 Go de mémoire système unifiée. Contrairement à l’IA Spark, Nvidia n’a pas encore fixé le prix officiel du DGX Station. En revanche, on sait que ce superordinateur coûtera plus cher que le DGX Spark et sortira plus tard en 2025.

Collaborations stratégiques et duels concurrents

Selon Jensen Huang, les agents IA seront partout dans un avenir proche. Pour s’aligner sur cette vision, Nvidia mise sur le DGX Spark et le DGX Stations, des superordinateurs qui privilégient une IA locale. Libérées du cloud, ces machines réduisent le besoin de serveurs distants.

Par ailleurs, Nvidia s’entoure de partenaires clés pour mener cette révolution. Des géants comme ASUS, Dell, HP, Lambda, BOXX et Supermicro s’associent au projet. Chacun adapte le DGX Station à sa version.

Mais la concurrence ne reste pas les bras croisés. AMD dégaine son Ryzen AI Max+ Strix Halo. Tandis que HP et Framework équipent leurs machines de GPU robustes, avec jusqu’à 96 Go de VRAM. Mais avec le superordinateur Spark et sa vision décentralisée de l’IA, Nvidia garde une longueur d’avance.

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Google a décidé d’insuffler son IA Gemini dans les robots humanoïdes, afin de leur servir de cerveau et de leur permettre de répondre aux prompts par des actions ! Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur cet incroyable projet !

Il y a quelques jours, l’entreprise chinoise Unitree a créé le buzz sur le web avec son robot humanoïde G1. Dans une vidéo, on peut voir que le robot maîtrise désormais le Kung-Fu et peut désarmer un humain à l’aide d’un coup de pied retourné.

Quelques mois auparavant, Elon Musk avait marqué les esprits lors de l’événement We, Robot avec son armada de robots Tesla Optimus servant des verres et interagissant avec les visiteurs.

N’oublions pas non plus les robots Boston Dynamics, capables de danser ou de faire des acrobaties avec une agilité à faire rougir les humains les plus habiles.

Physiquement, il est clair que les robots ont atteint un haut niveau. Cependant, il ne s’agit encore que de coquilles vides, uniquement capables de répondre à des instructions simples, de répéter les mêmes tâches ou de bouger sous le contrôle d’un opérateur humain.

Meet Gemini Robotics: our latest AI models designed for a new generation of helpful robots. 🤖

Based on Gemini 2.0, they bring capabilities such as better reasoning, interactivity, dexterity and generalization into the physical world. 🧵 https://t.co/EXRJrmxGxl pic.twitter.com/MeEkRLomXm

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind)

La prochaine étape est de leur insuffler une intelligence artificielle, afin de leur permettre de se mouvoir de façon autonome et délibérée en fonction du contexte.

Nous vous avons déjà parlé de GR00T, l’IA créée par NVIDIA pour servir de cerveau à tous les robots, ou encore de la startup Skild AI qui développe un cerveau universel pour tous les robots.

À présent, c’est au tour de Google d’annoncer son projet fou : incorporer l’IA Gemini 2.0 dans les robots. La firme dévoile deux nouveaux modèles IA qui « posent les fondations pour une nouvelle génération de robots utiles ».

Deux IA pour permettre aux robots d’agir intelligemment

Le premier est Gemini Robotics : un modèle vision-langage-action (VLA) basé sur Gemini 2.0. Cette version ajoute les actions physiques en guise de réponses aux prompts.

Ainsi, là où Gemini sur un smartphone Pixel se contente de répondre à une question ou de générer du texte, Gemini Robotics sur un robot peut réagir en effectuant une action physique.

Le second modèle est Gemini Robots-ER. Il s’agit d’un modèle vision-langage (VLM) doté d’une « compréhension spatiale avancée ».

Ceci permet à l’IA Gemini de naviguer dans son environnement à mesure qu’il change en temps réel, grâce au « raisonnement incarné ».

Dans une vidéo d’exemple, présentée aux journalistes, le robot doté de cette intelligence artificielle est capable de distinguer des bols de différentes couleurs sur une table.

Il parvient aussi à faire la différence entre des faux fruits, tels que des grappes de raisin et des bananes, et à les regrouper dans les différents bols.

En bref, Google DeepMind a l’intention de faire de Gemini une sorte de cerveau pour l’industrie de la robotique. La même IA que vous utilisez sur votre PC ou votre smartphone va permettre à une machine de penser et d’agir !

Vers une rébellion des robots contre les humains ?

Si vous craignez que ces robots autonomes décident de vous attaquer, rassurez-vous : Google explique avoir permis au modèle IA d’estimer si une action peut présenter des risques en fonction du contexte.

La firme s’est notamment basée sur des frameworks comme le dataset ASIMOV, qui aide les chercheurs à mesurer les implications de sécurité des actions robotiques dans des situations du monde réel.

Une collaboration avec des experts va aussi permettre de s’assurer de développer les applications IA de façon responsable et sécurisée.

Google s’allie aux constructeurs pour créer des robots Gemini

La directrice de la robotique chez DeepMind, Carolina Parada, explique que « nous comptons explorer les capacités de nos modèles et continuer à les développer sur le chemin vers les applications du monde réel ».

Par ailleurs, Google annonce un partenariat avec des constructeurs de robots comme Apptronik dans le but de « construire la prochaine génération de robots humanoïdes ».

Le modèle Gemini Robots-ER va être mis à disposition des partenaires pour qu’ils puissent le tester. Parmi les entreprises choisies, on compte Agile Robots, Agility Robots, Boston Dynamics, et le Français Enchanted Tools.

Toutefois, aucune date de lancement n’a été évoquée pour le moment pour les robots Google Gemini…

Alors, que pensez-vous de ce projet de Google ? L’IA Gemini est-elle suffisamment avancée pour servir de cerveau à des robots humanoïdes ? S’agit-il selon vous d’une bonne idée ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Google dévoile Gemini Robotics : l’IA qui transforme n’importe quel robot en génie ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Face aux risques liés à la dépendance technologique et à la sécurité des données, l’IA souveraine s’impose comme une réponse stratégique incontournable. Développée localement, elle garantit le contrôle des infrastructures, des données et des compétences, tout en répondant aux impératifs économiques et de sécurité nationale.

Qu’est-ce que l’IA souveraine ?

L’IA souveraine renvoie à la capacité d’un État ou d’une région à concevoir et déployer des technologies d’IA sur la base de ses propres infrastructures, jeux de données et compétences. Ce concept traduit une volonté d’indépendance technologique face aux grandes entreprises du numérique.

La souveraineté en matière d’IA présente plusieurs avantages :

Adaptation aux législations locales

La maîtrise des infrastructures d’IA facilite l’intégration des exigences légales telles que le RGPD européen sur la confidentialité des données personnelles. Les systèmes d’IA peuvent en effet être adaptés pour répondre à ces obligations.

Réduction des risques d’ingérence

En localisant les traitements de données sur le territoire, la souveraineté technologique minimise les risques d’application extraterritoriale de lois étrangères, comme le Cloud Act américain. Les données sensibles sont sanctuarisées et à l’abri d’accès non-autorisés.

Renforcement de l’autonomie technologique

Le fait de maîtriser les technologies de l’IA dans leur globalité permet à un État de bénéficier d’une plus grande indépendance technologique et d’une plus grande résilience face aux pressions extérieures.

Un contrôle renforcé des algorithmes et des données

En développant des systèmes d’IA localement, les États peuvent mieux comprendre le fonctionnement des modèles. Ils peuvent également suivre l’origine et l’utilisation des données, et s’assurer que les processus respectent des normes éthiques strictes.

Stimulation des écosystèmes technologiques locaux

Enfin, l’IA souveraine favorise l’émergence de pôles d’innovation technologique nationaux ou régionaux créateurs d’emplois et de valeur ajoutée. L’enjeu est aussi de retenir les talents.

Pourquoi l’IA souveraine est-elle essentielle ?

L’intelligence artificielle générative ouvre des perspectives économiques colossales. Selon des études prospectives du cabinet McKinsey, cette technologie pourrait générer des gains de productivité se chiffrant en milliers de milliards de dollars au cours de la prochaine décennie.

Avoir une IA souveraine permettrait de capter une part significative de ces bénéfices tout en les alignant sur les priorités nationales. En développant des modèles d’IA adaptés aux spécificités locales, un pays peut optimiser sa productivité dans des secteurs clés.

Prenons l’exemple du secteur de la santé. Des systèmes d’IA médicaux souverains amélioreraient l’efficacité des traitements. Le tout en utilisant les données de santé locales dans le respect des lois nationales sur la protection des données sensibles.

Il en va de même pour le secteur agricole. Des modèles d’IA paramétrés selon les cultures et le climat propres à chaque région augmenteraient bien davantage les rendements que des modèles génériques de type ChatGPT ou DeepSeek.

Dans la finance, des algorithmes antifraude adaptés aux habitudes transactionnelles et aux réglementations bancaires de chaque pays amélioreraient à la fois l’expérience client et la lutte contre la criminalité financière.

Somme toute, le déploiement d’une IA souveraine offre une opportunité unique de maximiser les retombées économiques des technologies d’intelligence artificielle, tout en s’assurant qu’elles s’alignent sur les cadres éthiques et légaux propres à chaque État.

Les piliers stratégiques de l’IA souveraine

Développer une IA souveraine nécessite une approche multidimensionnelle, articulée autour de six piliers stratégiques.

Le premier est l’infrastructure numérique, qui constitue le socle de toute initiative d’IA. Cela inclut des centres de données modernes, capables de traiter de vastes quantités d’informations, ainsi que des politiques de localisation des données pour renforcer la souveraineté et la sécurité.

Le deuxième pilier est la formation des compétences. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, les pays doivent investir massivement dans l’éducation et la formation. Cela passe par la mise à jour des programmes scolaires, la création de formations professionnelles et la promotion de l’apprentissage tout au long de la vie. Les STIM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques) doivent être au cœur de cette stratégie, car elles constituent la base des compétences nécessaires pour développer et déployer des technologies d’IA.

Le troisième pilier est la recherche, le développement et l’innovation (RDI). Les gouvernements doivent soutenir la recherche fondamentale et appliquée en IA, tout en favorisant la commercialisation des innovations. Cela nécessite une collaboration étroite entre les universités, les entreprises et les institutions publiques, afin de créer un écosystème d’innovation dynamique.

Enfin, les trois derniers piliers concernent la régulation éthique, la stimulation de l’industrie de l’IA et la coopération internationale. Un cadre réglementaire robuste est essentiel pour garantir que l’IA est utilisée de manière responsable et transparente. Parallèlement, des incitations fiscales et des partenariats public-privé peuvent stimuler la croissance des entreprises locales. Enfin, la coopération internationale permet de fixer des normes internationales et de relever des défis communs, comme la cybersécurité.

Les initiatives mondiales en faveur de l’IA souveraine

De nombreux pays ont déjà lancé des initiatives ambitieuses pour développer leur IA souveraine. En France, Scaleway, filiale du groupe Iliad, construit l’un des supercalculateurs les plus puissants d’Europe. L’objectif de ce projet est de fournir une infrastructure de pointe pour développer et déployer des applications d’IA sur le Vieux Continent.

En Inde, le gouvernement a lancé des initiatives ambitieuses pour promouvoir le développement des talents locaux en IA. Ces efforts visent à renforcer la capacité du pays à développer et déployer des technologies d’IA souveraines, alignées sur ses besoins spécifiques.

Le Japon, quant à lui, mise sur des partenariats public-privé pour renforcer ses capacités en IA. Des entreprises comme SoftBank travaillent avec Nvidia pour développer des plateformes d’IA générative destinées aux applications 5G et 6G.

Enfin, Singapour modernise son centre national de supercalcul avec des GPU Nvidia, tout en collaborant avec des fournisseurs de services comme Singtel pour construire des infrastructures d’IA énergétiquement efficaces en Asie du Sud-Est.

Les risques liés à l’utilisation d’IA étrangères

L’utilisation d’outils d’IA étrangers, comme ChatGPT, présente des risques majeurs en matière de sécurité des données. Ces outils collectent et stockent les informations fournies par les utilisateurs, ce qui peut entraîner des fuites de données sensibles. Par exemple, des employés de Samsung ont involontairement divulgué du code source et des comptes-rendus de réunions en utilisant ChatGPT pour optimiser des tâches.

De plus, ces outils ne sont pas toujours conformes aux réglementations locales, comme le RGPD en Europe. Par exemple, ChatGPT peut utiliser des données sans le consentement explicite des utilisateurs. Ce qui constitue une violation des règles de protection de la vie privée. En cas de fuite de données, les entreprises peuvent être tenues responsables et encourir des amendes. Celles-ci peuvent atteindre 20 millions d’euros ou 4 % de leur chiffre d’affaires.

Enfin, les outils d’IA américains sont soumis au Cloud Act, une loi qui permet aux autorités américaines d’accéder aux données stockées par des entreprises américaines, quel que soit leur lieu d’hébergement. Cela représente un risque majeur pour les entreprises et les gouvernements qui souhaitent protéger leurs données sensibles.

Les solutions pour garantir la souveraineté des données

Face à ces risques, plusieurs solutions existent pour garantir la souveraineté des données. La première consiste à interdire l’utilisation d’outils d’IA étrangers au sein des entreprises. C’est la voie choisie par des géants comme Apple, Amazon et Samsung. Elles ont banni ChatGPT pour éviter les fuites de données.

Une autre solution est d’opter pour des IA on-premise, c’est-à-dire hébergées localement au sein de l’entreprise. Cela permet de garder le contrôle sur les données et de réduire les risques de fuites. Des solutions open source, comme Ollama, offrent des alternatives performantes et sécurisées.

Enfin, le cloud souverain est une option de plus en plus prisée. En hébergeant les données sur des serveurs locaux ou régionaux, comme ceux proposés par Scaleway, les entreprises peuvent garantir la conformité avec les réglementations locales et éviter les risques liés au Cloud Act.

L’IA souveraine : un levier pour l’inclusion et la diversité culturelle

L’IA souveraine offre la possibilité de promouvoir l’inclusion et la diversité culturelle. Contrairement aux modèles d’IA génériques des géants de la Silicon Valley, l’IA souveraine peut refléter la culture d’un pays. Elle permet de préserver des langues menacées ou de corriger des biais culturels.

Des modèles linguistiques locaux intégrant des dialectes régionaux jouent un rôle crucial dans la préservation des langues minoritaires ou en voie de disparition. Par exemple, l’initiative néo-zélandaise Te Hiku Media utilise l’IA pour revitaliser la langue maorie.

Cette approche locale de l’IA s’observe également en Europe, où plusieurs projets visent à développer des modèles respectueux des valeurs et des spécificités culturelles européennes. Le projet BLOOM, par exemple, propose un modèle multilingue entraîné sur plus de 46 langues, dont plusieurs langues régionales européennes.

Par ailleurs, l’IA souveraine peut jouer un rôle positif dans l’éducation en s’adaptant aux contextes culturels locaux. En intégrant des références propres à chaque communauté, elle permet de créer des contenus pédagogiques pertinents. Les élèves bénéficient ainsi d’un enseignement connecté à leur réalité quotidienne.

En définitive, l’IA souveraine va au-delà des enjeux technologiques ou économiques. Elle représente aussi l’opportunité de valoriser et préserver la diversité culturelle.

Cet article L’IA souveraine : une réponse stratégique aux enjeux de sécurité et de compétitivité a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Lundi 24 février 2025. Perplexity AI a annoncé le lancement imminent de Comet, son moteur de recherche basé sur l’intelligence artificielle. Ceux qui souhaitent l’essayer peuvent s’inscrire sur une liste d’attente.

Perplexity met la barre haute avec Comet, son navigateur angétique. Un défi de taille pour Google ? Après le succès de Buy With Pro, Perplexity ambitionne de révolutionner l’expérience de navigation. Malgré une annonce officielle, peu d’informations circulent sur son fonctionnement et sa date de sortie. « Restez à l’écoute des mises à jour », recommande l’entreprise.

Des chiffres encourageants

Perplexity traite 100 millions de requêtes hebdomadaires, selon son PDG Aravind Srinivas en octobre. L’entreprise projette désormais d’atteindre 100 millions de requêtes quotidiennes. Début 2024, la startup était valorisée 520 millions de dollars avant d’atteindre 3 milliards l’été suivant. Selon PYMNTS, elle pèserait aujourd’hui 9 milliards de dollars, grâce à un tour de financement de 500 millions de dollars. Parmi ses investisseurs figurent SoftBank, Nvidia et Jeff Bezos, le fondateur d’Amazon.

Comet n’est pas le premier produit de Perplexity

Comet s’inscrit dans la lignée des outils IA de Perplexity. En novembre, l’entreprise lançait Buy With Pro, un assistant de shopping en ligne qui simplifie l’expérience d’achat. Réservée aux abonnés Perplexity Pro aux États-Unis, cette technologie a multiplié par dix la fluidité des recherches. Son assistant IA sur Android, Sonar et Snap to Shop, un outil de recherche visuelle, complètent l’offre.

Google reste intouchable, pour l’instant

Malgré l’essor des chatbots IA, Google domine toujours le marché de la recherche. En janvier 2025, il capte 63,55 % des parts, loin devant Safari avec 21,81 % et Edge, 5,62 %. Son trafic moyen atteint 2,7 milliards de visites quotidiennes. Une légère hausse sur un mois, mais en recul de 1 % sur un an.

Les chatbots progressent, mais restent loin derrière. ChatGPT a enregistré 128 millions de visites mondiales en janvier, soit +4 % en un mois et +148 % en un an. Une croissance fulgurante, mais encore éloignée du mastodonte Google.

Le PDG de Perplexity sait que Comet devra relever un défi colossal. Srinivas rappelle que Chrome a mis cinq ans pour surpasser Internet Explorer. Pour percer, Perplexity mise sur une expérience utilisateur irréprochable et une approche centrée sur les besoins fondamentaux des internautes.

Cet article Perplexity dévoile Comet : le 1er moteur de recherche web basé sur l’IA ! La fin de Chrome ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Imaginez un appareil révolutionnaire, alimenté par l’IA, qui pourrait tout changer. Après avoir dominé le monde de la tech avec ChatGPT, Sam Altman se lance dans un projet qui pourrait bien reléguer nos smartphones au passé. Le secret ? Une collaboration audacieuse avec Jony Ive, la légende d’Apple.

En partenariat avec Jony Ive, l’ex-designer en chef d’Apple, l’ambition de Sam Altman est claire : remplacer les smartphones par un appareil IA ultra-performant. Mais attention, il ne s’agit pas d’un gadget de plus ! Ce futur appareil pourrait bien être « la plus grande évolution des appareils technologiques depuis l’iPhone ». Intriguant, non ?

L’IA au cœur d’une innovation folle

L’idée derrière ce projet est de repenser totalement nos interactions avec la technologie. Fini les écrans tactiles et les claviers. Cet appareil misera sur des commandes vocales et une interface ultra-intuitive pour simplifier notre quotidien. L’IA générative viendrait ici remplacer l’usage actuel de nos smartphones, avec une ergonomie pensée pour offrir une expérience totalement fluide et naturelle. Si tout se passe comme prévu, ce futur appareil pourrait bien changer la manière dont on vit avec la technologie.

Lorsque Sam Altman rencontre Jony Ive, il ne peut qu’en ressortir quelque chose de monumental. Jony Ive, à la tête de la conception des produits Apple les plus iconiques, apporte une expertise design de classe mondiale à un projet déjà visionnaire. Le duo promet un appareil qui allie la puissance technologique de l’IA à un design raffiné et soigné. Cela pourrait bien redéfinir les standards de l’industrie.

Pendant que Sam Altman prépare ce bouleversement dans l’univers des appareils technologiques, OpenAI ne s’arrête pas là. L’entreprise a récemment annoncé un partenariat colossale de 500 milliards de dollars avec SoftBank et Oracle. Son objectif est de renforcer l’IA à travers les États-Unis avec un projet appelé Stargate. Ce dernier inclut la construction de datacenters et le développement de puces électroniques, un domaine où OpenAI espère se démarquer de géants comme Nvidia.

La concurrence est rude, notamment face à la Chine, mais Altman semble déterminé à mener cette révolution technologique, quitte à créer ses propres semi-conducteurs pour réduire sa dépendance.

Grâce à ce projet ambitieux, Sam Altman et Jony Ive pourraient bien ouvrir la voie à une nouvelle ère de la technologie, où un appareil révolutionnaire doté d’une IA pourrait remplacer les smartphones et changer notre quotidien. Restez connectés, car le futur se dessine plus vite qu’on ne le croit !

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Loin de vaciller, NVIDIA voit en DeepSeek un moteur d’innovation en IA, malgré la remise en question de ses GPU par le modèle R1.

Jensen Huang, président de NVIDIA, revient sur l’épisode DeepSeek et ne cache pas sa frustration. L’annonce du modèle R1, propulsé par seulement 2000 puces H800, a secoué les marchés. Moins performantes que les GPU de la team green, ces puces ont pourtant permis à DeepSeek-R1 de rivaliser avec les meilleurs modèles de ChatGPT. Un succès qui a plongé temporairement l’action de NVIDIA.

Avec 671 milliards de paramètres, DeepSeek-R1 impressionne par sa capacité à réaliser des tâches complexes de raisonnement. Habituellement, exécuter un tel modèle exige des centaines de GPU NVIDIA, réparties sur 40 racks de serveurs, avec un coût énergétique et matériel conséquent.  

Mais c’est SambaNova Systems qui a véritablement changé la donne. Cette startup spécialisée en IA a réussi à faire tourner DeepSeek-R1 avec seulement 16 puces personnalisées SN40L R. Cette structure atteint une vitesse record de 198 jetons par seconde par utilisateur. C’est trois fois plus rapide et cinq fois plus efficace que les GPU classiques, tout en réduisant considérablement les coûts.  

Artificial Analysis a confirmé ces performances lors de tests indépendants, validant la puissance de la solution SambaNova. Accessible via leur cloud, DeepSeek-R1 est désormais disponible en API pour certains utilisateurs. La startup vise encore plus loin. Atteindre un débit total de 20 000 jetons par seconde par rack d’ici la fin de l’année.  

Pour NVIDIA, cette percée représente un défi. Sa position dominante sur le marché des GPU pour l’IA se voit ébranlée par des alternatives plus économiques et performantes. Si les entreprises adoptent massivement les solutions SambaNova, la dépendance aux GPU NVIDIA pourrait diminuer.  

Pourtant, Jensen Huang reste optimiste. Selon lui, ces innovations dynamisent l’écosystème IA et stimulent la demande en technologies avancées. Malgré la chute temporaire du cours de l’action à cause de DeepSeek, NVIDIA a rapidement retrouvé ses niveaux antérieurs. Plutôt que de voir une menace, Huang y voit une opportunité. C’est celle de renforcer encore les performances de ses propres solutions pour maintenir sa couronne.

Cet article NVIDIA bat ce record mondial de DeepSeek ! Le roi reprend sa couronne ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

La startup Figure dévoile Helix, une IA permettant aux robots de réagir aux consignes en langage naturel et de manipuler des objets qu’ils n’ont jamais vus auparavant. Une avancée majeure, qui va permettre aux robots de s’occuper des corvées ménagères dans votre logement !

En avril 2024, la startup californienne Figure s’était illustrée avec son robot 01 servant de corps à ChatGPT lors d’une démonstration. Toutefois, la firme a annoncé la fin de son partenariat avec OpenAI début février 2025.

Elle avait alors déclaré avoir « atteint une avancée majeure vers un robot IA entièrement développé en interne » et s’était dit « excitée de révéler quelque chose que personne n’a jamais vu dans l’industrie de l’humanoïde d’ici les 30 prochains jours ».

Le voile a enfin été levé, puisque ce mystérieux projet vient d’être révélé ce 20 février 2025. Il s’agit d’Helix, un modèle Vision-Langage-Action généraliste.

L’IA qui permet aux robots de saisir des objets inconnus

Ce modèle unifie la perception, la compréhension du langage, et le contrôle pour surmonter les défis de la robotique. Selon Brett Adcock, fondateur de Figure, il s’agit de la plus grande avancée IA de l’histoire de son entreprise.

Selon lui, « Helix pense comme un humain ». Il est capable de comprendre le discours, de raisonner à travers des problèmes, et de saisir n’importe quel objet sans avoir besoin d’entraînement ou de code.

Il va permettre « d’apporter les robots dans les foyers » grâce à sa capacité à « généraliser à virtuellement n’importe quel objet de la maison ». Lors des tests, il est parvenu à saisir tous les objets même sans les avoir vus auparavant.

Le CEO explique que l’entreprise « a travaillé sur ce projet pendant plus d’un an, dans le but d’atteindre la robotique générale ».

Comment Helix repousse les limites de la robotique ?

Meet Helix, our in-house AI that reasons like a human

Robotics won't get to the home without a step change in capabilities

Our robots can now handle virtually any household item: pic.twitter.com/Wsx5s8Qelc

— Figure (@Figure_robot) February 20, 2025

Toujours selon Figure, Helix introduit une approche innovante de contrôle des manipulations du haut du corps incluant les poignets, le torse, la tête et les doigts individuels.

Il offre un contrôle continu à haut débit de l’ensemble du haut du corps humanoïde, et ce niveau de contrôle permet des mouvements et des interactions plus nuancés.

Un autre aspect important d’Helix est sa capacité à contrôler plusieurs robots simultanément pour les faire collaborer. Il peut contrôler deux robots à la fois, leur permettant de travailler ensemble sur des tâches de manipulation à long terme impliquant des objets qu’ils n’ont jamais vus.

Cette capacité élargit largement les possibilités offertes par la robotique au sein d’environnements complexes. Les robots équipés d’Helix comprennent aussi les prompts en langage naturel, ce qui facilite leurs interactions.

Par ailleurs, l’approche d’Helix se démarque par l’utilisation d’un ensemble unique de poids de réseau de neurones pour apprendre différents comportements. Il peut s’agir par exemple d’attraper et de placer un objet, d’utiliser un tiroir ou un frigo, ou d’interagir entre robots.

Ceci élimine le besoin d’un fine-tuning spécifique pour chaque tâche, et fluidifie fortement le processus d’apprentissage.

Notons enfin qu’Helix fonctionne sur des GPU intégrés à faible puissance, ce qui le rend adapté à un déploiement commercial et à une utilisation dans le monde réel…

Un VLM basé sur un système de pensée et un système d’action

Comme l’explique Figure, les systèmes robotiques actuels peinent à s’adapter rapidement à de nouvelles tâches. Ils nécessitent une programmation à partir de nombreuses démonstrations.

Pour surmonter cette limite, la startup a utilisé les capacités des modèles VLM (Vision Langage Model) pour permettre aux robots de généraliser leurs comportements sur demande et d’effectuer des tâches via les instructions en langage naturel.

Ainsi, Helix est conçu pour contrôler toute la partie supérieure du corps d’un humanoïde avec vitesse et dextérité. Il regroupe le Système 1 (S1) et le Système 2 (S2).

Figure posted our first write-up today discussing Helix!

The report describes in-depth how we designed Helix including system architecture and additional tests not capture in the release video

LMK what you think!https://t.co/OpzVZZm0uI

— Brett Adcock (@adcock_brett) February 21, 2025

Le S2 est un VLM plus lent, pré-entraîné sur internet, qui se focalise sur la compréhension des scènes et du langage.

De son côté, S1 est une politique visuomotrice rapide qui convertit les informations provenant de S2 en actions en temps réel du robot. Cette division permet à chaque système d’opérer de façon optimale : S2 pour le traitement de pensée, et S1 pour l’exécution rapide.

Ainsi, « Helix résout plusieurs problèmes auxquels ont été confrontées les précédentes approches robotiques, notamment la vitesse d’équilibrage et la généralisation, la scalabilité pour gérer des actions à haute dimension, et la simplicité architecturale en utilisant des modèles standards ».

De plus, la séparation en S1 et S2 permet des améliorations indépendantes pour chaque système, sans dépendre d’une observation ou d’un espace d’action partagés.

Pour entraîner Helix, un jeu de données d’environ 500 heures de comportements téléopérés a été collecté, en utilisant un VLM d’étiquetage automatique pour générer des instructions en langage naturel.

L’architecture implique un VLM à 7 milliards de paramètres et un Transformer à 80 millions de paramètres pour le contrôle. Les inputs visuels sont traités pour permettre un contrôle réactif basé sur les dernières représentations générées par le VLM.

Contrairement aux précédents systèmes robotiques, Helix peut générer des manipulations collaboratives habiles à la volée sans avoir besoin de démonstrations ou de programmation manuelle spécifiques à une tâche.

Il peut donc manipuler des milliers d’objets de différentes tailles, couleurs et matières dans votre domicile à l’aide d’une simple demande en langage naturel…

Un cerveau commun pour les robots du futur ?

Même si Helix représente une grande avancée pour la robotique, Figure n’est pas le premier à créer une telle IA conçue pour servir de cerveau aux robots humanoïdes.

En avril 2024, lors de la conférence GTC, Nvidia a présenté GR00T : une IA multimodale pouvant être incorporée à n’importe quel robot humanoïde.

De même, la startup Skild AI a levé des fonds importants pour développer un cerveau IA à usage général pour les robots et leur permettre de combiner plusieurs aptitudes comme la perception, la manipulation et le raisonnement.

En parallèle, OpenAI et Meta envisagent de développeur leurs propres robots humanoïdes pour servir de corps à leurs IA respectives telles que ChatGPT et Llama. On peut s’attendre à ce que d’autres géants de l’IA comme Google en fassent de même…

À terme, les robots humanoïdes seront dotés d’une intelligence artificielle suffisamment développée pour leur permettre d’interagir de façon naturelle et de collaborer avec l’humain !

Et vous, qu’en pensez-vous ? Êtes-vous impressionné par Helix ? Pensez-vous que les robots humanoïdes pourront bientôt rivaliser avec l’humain en termes d’intelligence et d’action ? Donnez-nous votre avis en commentaire !

Cet article Figure dévoile Helix : une IA qui pense comme un humain pour les robots ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

À peine quelques jours après le lancement officiel de Grok 3, Elon Musk a déjà en tête un projet visant à intégrer cette IA dans les jeux vidéo.

Elon Musk et son entreprise xAI viennent d’annoncer une initiative audacieuse : créer un studio de jeux vidéo basé sur l’IA Grok 3. L’objectif est clair : concevoir des jeux aux graphismes photoréalistes en utilisant la puissance de l’intelligence artificielle.

Elon Musk veut créer un studio de jeux basé sur l’IA Grok 3

Lors de la présentation du tout nouveau Grok 3, Elon Musk a révélé son intention de fonder un studio de jeux IA chez xAI. Il a même envisagé de le nommer Epic Games avant de réaliser que ce nom était déjà pris. Pour le moment, l’équipe est composée de 9 membres, dont Musk lui-même.

Notons que les capacités de Grok 3 ont déjà été mises à l’épreuve. Les développeurs ont démontré que cette IA pouvait générer une version simplifiée de Tetris en utilisant Python.

En plus, un utilisateur a également testé Grok 3 pour coder une version du jeu Bubble Trouble en 2D. L’IA a réussi à intégrer des éléments physiques, des collisions et une interface utilisateur fonctionnelle. Cependant, elle ne parvient pas encore à reproduire des effets sonores rétro avec précision.

i re-created my favorite childhood game with @grok: bubble trouble

the game is filled with bouncing bubbles that behave with realistic physics—they bounce off walls and, when hit by the player's projectile, split into smaller bubbles. you win when they disappear.

prompt below pic.twitter.com/tIkF8BD1Kl

— Mickey Friedman (@mickeyxfriedman) February 18, 2025

Elon Musk ne veut pas simplement créer des jeux basiques. Il cherche à intégrer des graphismes photoréalistes dans les jeux générés par Grok 3. Lors de l’émission, il a affirmé que l’IA pourrait améliorer la résolution graphique des jeux en effectuant un simple appel à son modèle.

Cette technologie pourrait fonctionner comme le DLSS Super Resolution de Nvidia ou le FidelityFX Super Resolution d’AMD. En effet, ces derniers améliorent la qualité d’affichage en temps réel.

Cependant, il n’a pas précisé si cette amélioration serait uniquement appliquée aux jeux créés par Grok 3 ou si elle pourrait s’étendre à d’autres titres existants. Actuellement, Grok 3 excelle dans la création de jeux 2D simples.

Cette fois-ci, Musk veut aller encore plus loin…

Plutôt que de créer des outils pour les développeurs, Musk veut un studio à part entière, entièrement piloté par l’intelligence artificielle. De plus, il veut accélérer la recherche pour permettre à l’IA de dépasser ses limites actuelles.

Elon Musk's vision with xAI's Gaming Studio is set to revolutionize gaming. Can't wait to see what innovative games come out of this! 🎮📷 #xAI #Grok3 #GROK pic.twitter.com/anqssDgh6e

— Innoworkspro (@innoworkspro) February 18, 2025

Pour ceux qui ne connaissent pas encore, Grok 3 a été entraîné avec une puissance de calcul titanesque. Il utilise 100 000 GPU Nvidia H100, intégrés au Colossus Supercluster de Memphis. Cette infrastructure, en constante évolution, pourrait atteindre plus d’un million de GPU dans les années à venir.

Je vous rappelle aussi que l’idée d’utiliser une IA pour créer des jeux vidéo n’est pas nouvelle. De grandes entreprises, comme Capcom utilise déjà l’intelligence artificielle pour générer des ressources d’arrière-plan.

Grâce à Google Cloud, le studio exploite des outils comme Gemini Pro, Gemini Flash, Imagen et Vertex AI pour enrichir ses créations. Musk, de son côté, a l’intention de pousser les choses plus loin.

Alors, que pensez-vous de l’idée d’Elon Musk de créer des jeux vidéo ultra-réalistes avec Grok 3 ? Ce projet vous enthousiasme-t-il ou vous laisse-t-il sceptique ? Dites-nous en commentaire ce que vous en pensez !

Cet article Elon Musk va utiliser l’IA Grok 3 pour créer des jeux vidéo ultra réalistes ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Le duel entre OpenAI et xAI prend une tournure explosive. Alors qu’OpenAI s’apprête à dévoiler GPT-4.5 et GPT-5, Elon Musk lâche Grok 3.

Et surtout, notez que non seulement Grok 3 surpasse son prédécesseur. Cependant, il s’impose aussi en tête du classement Chatbot Arena. Désormais, GPT-4o d’OpenAI et Gemini 2.0 Flash de Google sont au second plan.

Grok 3 est un succès

Quelques jours seulement après qu’OpenAI a teasé l’arrivée de GPT-4.5 et GPT-5, xAI a dégainé une première version de Grok 3, surnommée « Chocolate ».

Normalement, Grok 3 était prévu pour décembre 2024. Toutefois, des retards ont repoussé sa sortie au 17 février 2025. Mais le choc a été immédiat. 

Le modèle a pris la tête du classement Chatbot Arena de lmarena (ex-LMSYS). Ce dernier est considéré comme la référence en matière de comparaison des performances des IA.

Grok 3 est même le premier modèle à atteindre un score de 1 400 sur Chatbot Arena. Il dépasse GPT-4o (1377 points) et o1 d’OpenAI (1353 points), ainsi que Gemini 2.0 Flash (1385 points), le précédent leader. 

Comment xAI a entraîné une telle prouesse ? Au fait, le modèle a été formé sur un vaste ensemble de données, incluant des documents juridiques et des affaires judiciaires.

Ce qui lui permettrait de « rendre des verdicts juridiques extrêmement convaincants ». Selon Musk, Grok 3 est conçu pour traquer la vérité, quitte à aller à l’encontre du politiquement correct.

À noter qu’il s’appuie également sur Colossus, un immense cluster de supercalculateurs installé à Memphis, dans le Tennessee. 

Bref, Musk ne cache pas sa satisfaction face à ce que son entreprise a réalisé. Et insiste sur l’importance du rythme d’innovation pour dominer une compétition technologique. 

« Tout ce que vous devez savoir pour comprendre quelle entreprise remportera une compétition technologique est de regarder les première et seconde dérivées du taux d’innovation. »

Grok 3 sera accessible aux abonnés X Premium aux États-Unis ainsi qu’aux utilisateurs via un abonnement distinct pour ses versions web et mobile.

La prochaine étape de Musk ?

Selon des sources locales, xAI prévoit de doubler sa puissance en passant de 100 000 GPU Nvidia à potentiellement un million. Ce qui synchronise avec les ambitions d’Elon Musk, qui affirme que Grok 3 est le modèle d’IA le plus intelligent jamais conçu. 

Il va même plus loin en suggérant qu’il pourrait être intégré aux fusées Starship de SpaceX en partance pour Mars d’ici deux ans.

Cela dit, je crois franchement que Grok 3 est au cœur de sa bataille contre OpenAI. La startup qu’il avait cofondée avant de la quitter, affirmant qu’elle s’éloignait de sa mission initiale au profit d’intérêts commerciaux.

Aujourd’hui, Musk tente carrément de racheter OpenAI à travers un consortium. Leur première offre de 97,4 milliards de dollars ayant été rejetée, son avocat, Marc Toberoff, assure que le groupe est prêt à surenchérir pour rester dans la course.

OpenAI de son côté a levé le voile sur sa prochaine étape: GPT-4.5, avec une première version interne baptisée « Orion » déjà en phase de test.

Il a également annoncé un projet d’envergure : l’unification des modèles de la série O et de la série GPT afin de créer des systèmes plus intelligents, capables d’utiliser l’ensemble des outils d’OpenAI, d’adapter leur raisonnement selon les besoins et d’être efficaces sur un large éventail de tâches.

« GPT-5 sera proposé comme un modèle central intégrant une grande partie de notre technologie, y compris o3 », a précisé Altman. Il a ajouté que o3 ne sera plus disponible en tant que modèle distinct.

Enfin, il a confirmé une nouvelle majeure : GPT-5 sera accessible gratuitement sur ChatGPT, tandis que les abonnés Plus et Pro bénéficieront d’une version encore plus performante.

Personnellement, je me demande si Elon Musk réussira à faire de Grok 3 le modèle d’IA incontournable des années à venir. Vous, qu’est-ce que vous en pensez ?

Partagez votre avis dans le commentaire !

Cet article Grok 3 vs ChatGPT : la nouvelle IA d’Elon Musk explose les benchmarks ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Meta Platforms se concentre également sur la création de robots humanoïdes IA. La société mère de Facebook aurait-elle peur de perdre du terrain face aux autres géants de la technologie ?

Tout comme Apple, Tesla et Nvidia, Meta se lance dans l’aventure curieuse du secteur des robots humanoïdes IA. Le laboratoire Reality Labs aurait-il caché un prototype de ce projet depuis le début ? On ne le sait pas. Toutefois, Bloomberg révèle que Mark Zuckerberg envisage d’investir dans la création de robots humanoïdes alimentés par l’IA. 

Pour commencer, les prototypes sont des assistants domestiques anthropomorphes, comme l’Optimus dévoilé par Tesla en décembre 2023. Ce premier produit grand public vise à simplifier les tâches ménagères souvent ingrates. Les assistants bipèdes de Meta pourraient bientôt porter les courses, coucher les enfants ou mettre la table. C’est en tout cas l’ambition des grands noms de la tech américaine qui misent gros sur ce domaine prometteur.

Les robots de Méta, conçus grâce à la collaboration

Meta ne cherche pas, pour l’instant, à produire des robots IA portant sa marque, contrairement à d’autres géants technologiques. Son objectif est d’imposer son logiciel aux machines développées par d’autres acteurs. La société mise sur une approche collaborative. Elle se focalise sur les logiciels et les algorithmes, le véritable « cerveau » des robots. Pour les composants physiques, Meta fait appel à d’autres entreprises. Bloomberg révèle ainsi que la société discute déjà avec Unitree Robotics et Figure AI, entre autres.

En parallèle, Meta prévoit de créer une nouvelle division au sein de Reality Labs. Une branche qui sera dirigée par Marc Whitten, ancien PDG de Cruise, spécialiste des voitures autonomes. La société mise sur l’IA pour concevoir des logiciels destinés à piloter des robots humanoïdes. Cette stratégie s’explique par le faible engouement autour du métavers, malgré un investissement de 50 milliards de dollars en quatre ans. 

Ainsi, Reality Labs, réputée pour ses lunettes intelligentes Meta Ray-Ban — avec 1 million de paires écoulées — et ses avatars VR dotés de jambes, réoriente ses efforts vers l’IA. Pourtant, Meta estime que ces robots IA nécessitent encore plusieurs années pour atteindre maturité. Pour s’y prendre, la société veut utiliser son expertise en interaction humaine (acquise via VR/AR) pour développer des IA capables de mimicry humain. Un domaine dans lequel Mark Zuckerberg excelle déjà, selon Reuters.

Cet article Après Apple, Meta veut créer ses propres robots humanoïdes !  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

OpenAI s’apprête à finaliser le premier prototype de ses cartes graphiques GPU IA-General Processing Unit. Conçues en collaboration avec Broadcom, ces puces seront fabriquées en série par TSMC dès 2026.

Les nouvelles cartes graphiques d’OpenAI prendront-elles l’avantage sur Nvidia ? De nombreuses grandes entreprises technologiques comptent encore sur les puces du géant américain. De son côté, OpenAI finalise son prototype de GPU IA, prêt à entrer en production chez TSMC.

Face à la dépendance aux puces « Team Green » et à la flambée des coûts, plusieurs entreprises ont choisi de concevoir leurs propres processeurs d’IA. Microsoft, Google et Meta s’intéressaient déjà à cette stratégie, mais OpenAI a pris les devants en annonçant son ambition.

Lors de sa participation à l’initiative Stargate, l’entreprise a dévoilé son projet de cartes graphiques visant à réduire sa dépendance aux GPU Nvidia. OpenAI est désormais dans les dernières phases de production de cette première puce.

Les cartes graphiques d’OpenAI conçues dans un cadre restreint

OpenAI travaille sur ses propres cartes graphiques depuis juillet 2024, une étape clé dans son indépendance technologique. Ce projet s’est concrétisé avec la collaboration de Broadcom pour concevoir et produire un silicium personnalisé. Sa réalisation approche.

Généralement, la conception d’une puce prend plusieurs années, mais OpenAI avance vite. En seulement un an, les premières cartes graphiques sont prêtes à être envoyées chez TSMC pour fabrication. L’équipe en charge reste réduite, mais hautement qualifiée. Elle est dirigée par Richard Ho, ancien expert de Google, où il a travaillé sur les processeurs IA personnalisés (TPU). Avec uniquement 40 ingénieurs, ce projet repose sur une structure plus compacte que celle habituellement mobilisée pour un tel développement.

La puce conçue pourra gérer l’entraînement (training) et l’exécution (inference) des modèles IA. Toutefois, son déploiement initial restera limité, avec un usage ciblé sur des modèles spécifiques et une intégration restreinte à l’infrastructure d’OpenAI.

Cet article OpenAI, nouveau leader des cartes graphiques ? Le géant de l’IA va lancer son GPU a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle (IA) sera au centre de l’attention avec le sommet en France lundi et mardi, et les événements déjà en cours cette semaine. Un objectif ambitieux qu’Emmanuel Macron souhaite concrétiser.

Le sommet de l’IA en France rassemblera les plus grands acteurs du secteur les 10 et 11 février à Paris. Gouvernements, entreprises et experts discuteront des enjeux majeurs liés à l’intelligence artificielle. L’événement abordera plusieurs thèmes, notamment la gouvernance, les investissements et l’impact sur la société.

De nombreux sujets brûlants seront abordés. Mais alors, à quoi doit-on s’attendre vraiment ?

Que cherche à accomplir le sommet de l’IA en France ?

Déjà, la France affiche une ambition forte : promouvoir une IA inclusive et durable. Mais là encore, tout le monde n’est pas du même avis… Le gouvernement de Donald Trump, en particulier, a d’autres priorités.

Il a réduit les engagements climatiques et s’oppose aux politiques de diversité. Alors que Paris veut encadrer l’IA, Washington préfère miser sur une course à l’innovation sans limite.

Dans tous les cas, la France ne compte pas reculer. Le Partenariat mondial sur l’IA (GPIA), lancé avec le Canada, doit justement renforcer une approche plus responsable.

L’idée est de rassembler une dizaine de nouveaux pays pour construire des règles communes. Mais il s’agit d’un défi, car certains gouvernements hésitent encore à s’engager.

Et à ce propos, un autre sujet brûlant sera sur la table : l’impact de l’IA sur le travail. Des entreprises comme Meta envisagent de remplacer des développeurs par des algorithmes.

Cela inquiète beaucoup les travailleurs, bien sûr. C’est pourquoi la France veut imposer un dialogue social entre entreprises et syndicats.

Paris veut attirer des investissements massifs

Bon, l’IA, c’est aussi une course aux milliards. Et cette fois, la France veut en profiter. Emmanuel Macron réunira à l’Élysée les plus grands acteurs du secteur. Parmi eux, citons Microsoft, Google, mais aussi JP Morgan et EDF.

#IA ouvre d’immenses opportunités. Face aux modèles US et chinois, la 🇫🇷 et 🇪🇺 doivent incarner une 3ᵉ voie, alliant innovation, éthique et souveraineté. Les discussions continuent pour une feuille de route ambitieuse.
👉🏻Rdv au Sommet de l’IA les 10-11 fév. J’y serai ! #AISummit pic.twitter.com/r7eNYnqx7S

— Bruno Fuchs (@bruno_fuchs) February 5, 2025

L’objectif est de convaincre ces mastodontes d’investir en France, notamment dans les centres de données et le cloud computing.

Mais la France ne veut pas seulement séduire les entreprises. Elle attend aussi un engagement fort de l’Europe. La Commission européenne devra présenter ses plans pour renforcer la compétitivité face aux États-Unis et à la Chine.

En parallèle, un autre projet voit le jour : la Fondation de l’IA en open source. Le but ? Concevoir une intelligence artificielle plus facile d’accès, sans dépendance vis-à-vis des grandes entreprises mondiales.

Et pour financer cette ambition, 500 millions d’euros seront investis dès cette année. À terme, la somme atteindra 2,5 milliards d’euros.

Une IA plus verte et plus éthique… Vraiment ?

Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, on oublie souvent un détail essentiel : son impact écologique. Pourtant, les centres de données consomment des quantités astronomiques d’énergie.

La France ne veut plus ignorer cette réalité. Une coalition pour une IA durable sera donc lancée. IBM, Nvidia et Salesforce sont déjà partants. Il s’agit de trouver des solutions pour limiter les effets néfastes de ces technologies.

Un autre sujet inquiète profondément les gouvernements : la protection des enfants face à l’IA. Pour rappel, cette question dépasse largement les conflits politiques.

Cette fois, la France espère un accord avec les États-Unis et la Chine. Une nouvelle coalition internationale devrait voir le jour. Mais encore, faut-il que chacun respecte ses engagements.

Et si l’IA menaçait aussi la culture ? En fait, c’est déjà le cas. Je vous rappelle que de nombreux artistes dénoncent une utilisation abusive de leurs œuvres.

Alors, pour répondre à ces inquiétudes, une charte sur le droit d’auteur et l’IA sera proposée. Mais malheureusement, aucune entreprise d’IA ne l’a encore signée. Quoique, les discussions restent ouvertes.

À votre avis, le sommet de l’IA en France peut-il vraiment influencer les décisions mondiales sur cette technologie ? Votre opinion nous intéresse !

Cet article Sommet de l’IA en France : à quoi s’attendre pour cet événement mondial ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Lancé le 20 janvier 2025, DeepSeek est déjà contraint de restreindre son API après une demande explosive. En même temps, les marchés frémissent et OpenAI riposte. Le domaine de l’IA serait-il sur le point d’entrer dans une nouvelle ère de compétition féroce ?

Le lancement de ses modèles informatiques le mois dernier a permis à la start-up chinoise de secouer les marchés du monde entier. Cette situation a d’ailleurs poussé les investisseurs à céder des actions technologiques, car ils craignaient avant tout que l’émergence de ce modèle d’IA chinois à faible coût puisse menacer la domination de stocks comme Nvidia. D’ailleurs, cette entreprise a vu perdre ses actions.

DeepSeek victime de son succès ? L’entreprise prend des mesures drastiques !

Il semblerait que la start-up DeepSeep est déjà en train de subir les conséquences de son succès fulgurant. D’après une notification repérée par Bloomberg, elle a été obligée de restreindre de manière temporaire l’accès à son service d’API (interface de programmation d’applications).

Selon cette même source, la pénurie de capacité de serveur est à l’origine de cette décision. « Pour éviter tout impact potentiel sur vos opérations, nous avons temporairement suspendu les recharges de service API. Les soldes existants peuvent toujours être utilisés pour les appels. Nous apprécions votre compréhension ! », a déclaré la start-up.

En même temps, la société chinoise a aussi informé que les tarifs de son modèle de chat vont désormais augmenter. À partir du 8 février les tarifs du modèle vont passer de 0,27 $ par millions de jetons entrants et de 1, 10 $ par million de jetons sortants.

Un énorme impact sur les marchés financiers

À partir du moment où le modèle R1 de DeepSeek a été lancé au mois de janvier, elle a dû faire face à une importante demande pour ses services.

Par ailleurs, les investisseurs américains ont été particulièrement en panique parce que la start-up chinoise est devenue un fournisseur d’IA de premier plan. À cela s’ajoute le fait qu’elle ait pu développer le modèle R1 pour une fraction du coût par rapport à celui qu’OpenAI a dû dépenser pour former son modèle de raisonnement o1.

Les plus grandes valeurs technologiques comme NVIDIA ont perdu jusqu’à 1 billion de dollars de valeur le lundi qui a suivi la montée en flèche du chatbot de DeepSeek sur l’App Store.

Je dois avouer que la concurrence n’a pas non plus perdu de temps ! En fait, depuis, OpenAI a répondu cette expansion par le lancement de son modèle d’IA o3-mini. La société a également sorti la fonctionnalité Deep Research comme Google, mais pour ChatGPT.

Avec ces nouveautés, je pense qu’OpenAI cherche avant tout à réaffirmer sa position dans le domaine de l’IA ! Et vous, quel est votre avis ? N’hésitez pas à le partager dans les commentaires ! 

Cet article DeepSeek : victime de son succès, l’IA chinoise restreint son accès a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Dans cette bataille à l’IA dominée par les géants américains et chinois, un acteur français veut prouver que l’Europe a aussi son mot à dire. Mistral AI, la startup qui fait trembler la Silicon Valley avec son approche open source et ses performances très rapides, vient de franchir une nouvelle étape, car son assistant IA, Le Chat, débarque enfin sous forme d’appli.

Lorsque nous parlons d’IA générative, difficile de ne pas penser immédiatement à ChatGPT ou Gemini. Pourtant, une startup française est là pour nous offrir une IA performante, rapide et accessible, tout en misant sur une approche open source.

Fondée il y a seulement deux ans, Mistral AI a déjà fait sensation grâce à ses modèles d’IA innovants et son partenariat avec Nvidia. Avec une valorisation estimée à 5,8 milliards d’euros, elle prouve que l’Europe peut, elle aussi, rivaliser avec les mastodontes du secteur.

Ce 6 février 2025, Mistral AI vient donc de lancer une appli mobile pour son assistant Le Chat. Jusqu’ici accessible uniquement via un navigateur web. Une avancée stratégique qui tombe au bon moment, alors que Paris s’apprête à accueillir un sommet international sur l’IA.

Mistral AI enfin en version appli

Il y a encore quelques mois, personne n’aurait parié sur l’Europe pour rivaliser avec OpenAI, Google ou les nouvelles puissances chinoises comme DeepSeek. Pourtant, Mistral AI s’impose peu à peu comme un acteur qui compte.

Soutenue par Nvidia et régulièrement mentionnée par Emmanuel Macron, la start-up veut prouver qu’une IA made in Europe peut être à la fois performante et accessible. Contrairement à d’autres, elle mise sur une approche open source, ce qui signifie que n’importe qui peut étudier son fonctionnement et l’adapter à ses besoins.

Le Chat is fast (1,100 tok/s for flash queries on an updated Mistral Large). Download it at https://t.co/KMxQuSsaSH or https://t.co/hprV5sXAYo pic.twitter.com/ZHgectQRFE

— Mistral AI (@MistralAI) February 6, 2025

Et surtout, elle revendique une rapidité impressionnante. Ainsi, le Chat peut générer jusqu’à 1 000 mots par seconde, un record qui dépasse largement la plupart des autres IA du marché.

Désormais, avec cette appli, vous pouvez utiliser Le Chat directement depuis votre smartphone. Cette sortie tombe à pic, à quelques jours du sommet sur l’IA qui se tiendra à Paris.

Une énième IA qui tente de se faire une place dans la course ?

Au-delà des performances techniques, choisir une IA européenne a aussi une dimension culturelle. Comme l’explique Arthur Mensch, l’IA ne se résume pas uniquement à de la puissance de calcul, mais aussi à la façon dont elle est pensée et développée.

Une IA chinoise, américaine ou européenne ne traitera pas forcément les informations de la même manière, car elle est influencée par son environnement, ses concepteurs et les valeurs qu’ils y intègrent. Miser sur Mistral AI, c’est donc aussi faire le choix d’un outil conçu avec une approche qui correspond davantage aux besoins et aux attentes des Européens.

Par ailleurs, Mistral AI a déjà signé des partenariats avec plusieurs grandes sociétés. Notamment Veolia, et travaille avec des institutions publiques comme l’agence française pour l’emploi. L’entreprise vise à devenir progressivement comme une solution crédible face aux géants américains et chinois.

Bien sûr, la route est encore longue, et OpenAI reste largement en tête avec 200 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires. Mais Mistral ne manque pas d’ambition et compte bien continuer à progresser.

Si vous êtes curieux de découvrir ce que vaut une IA européenne et que vous cherchez une alternative rapide et open source à ChatGPT, cette application est un bon point de départ.

Qui plus est, soutenir un acteur européen dans un domaine aussi stratégique que l’IA, c’est aussi une manière de favoriser un certain équilibre technologique face aux monopoles américains et chinois. Alors, prêt à tester Le Chat et voir ce que Mistral AI nous a concocté ? Dites-nous tout dans les commentaires !

Cet article Mistral : le Français de l’IA lance sa propre appli ! Pourquoi la télécharger ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle va connaître une nouvelle révolution d’ici 2030, et acquérir la capacité à comprendre et interagir avec le monde physique. Ceci permettra l’émergence des robots humanoïdes et des voitures autonomes. C’est ce qu’affirme Yann LeCun, scientifique en chef chez Meta !

Si vous êtes déjà impressionné par l’intelligence artificielle, vous n’avez encore rien vu ! Selon l’un des pionniers du secteur, une nouvelle révolution va avoir lieu d’ici la fin de la décennie.

C’est ce qu’affirme Yann LeCun, scientifique IA en chef chez Meta. C’est lors de la cérémonie du prix d’ingénierie Queen Elizabeth qu’il a pris la parole.

Dans le cadre de cet événement, lui et six autres ingénieurs ont reçu 500 000 £ pour leurs contributions au Machine Learning : pierre angulaire de l’IA moderne.

Il estime que de nouvelles avancées sont nécessaires pour permettre à l’intelligence artificielle artificielle de comprendre et d’interagir avec le monde physique.

L’IA doit comprendre le monde physique pour continuer d’évoluer

Même si les récents outils comme ChatGPT sont porteurs de nombreuses promesses, les systèmes existants sont trop limités pour créer des robots domestiques ou des voitures véritablement autonomes.

Ces IA excellent pour « manipuler le langage », mais doivent comprendre le monde physique pour pouvoir rivaliser avec l’intelligence humaine ou même avec l’intelligence animale.

Ainsi, selon LeCun, « il y a encore beaucoup de défis scientifiques et technologiques à l’horizon, et il est très probable qu’il y ait encore une révolution IA dans les trois à cinq prochaines années à cause des limites des systèmes actuels ».

Il considère que « si nous voulons construire des choses comme les robots domestiques et les voitures autonomes, nous avons besoin que les systèmes comprennent le monde réel ».

L’expert de Meta révèle travailler lui-même sur des systèmes visant à comprendre la réalité physique en formant un modèle pouvant prédire la façon dont le monde se comporte.

Un autre expert alerte sur les graves dangers de l’IA

Toutefois, son ambition actuelle n’est pas d’égaler le niveau d’intelligence des humains. Il estime que « si nous pouvons avoir un système aussi intelligent qu’un chat ou un rat, ça serait déjà une victoire ».

Cependant, tout le monde ne partage pas son enthousiasme optimiste. Un autre précurseur de l’IA et gagnant du QEPrize, Yoshua Bengio, avertit une fois de plus sur les dangers de cette technologie à la veille de l’AI Summit qui se tiendra à Paris la semaine prochaine.

Il aimerait « voir les dirigeants de ce monde mieux comprendre l’ampleur de ce que nous faisons, à la fois concernant la puissance de ce que nous créons, qui pourrait être utilisée pour le bien ou être dangereuse, et concernant les risques accompagnant cette puissance »…

QEPrize : un prix décerné aux ingénieurs qui changent le monde

Pour rappel, en 2018, Bengio, LeCun et Geoffrey Hinton (également vainqueur du QEPrize) ont tous les trois gagné le Turing award. Il s’agit de l’équivalent du prix Nobel pour l’informatique.

En 2024, Hinton a gagné le prix Nobel de physique tandis que les scientifiques de Google DeepMind ont remporté le prix Nobel de chimie.

Parmi les autres gagnants du QUEPrize 2025, on compte la scientifique sino-américaine Fei-Fei Li qui a créé le dataset ImageNet, ou encore Jensen Huang, le CEO de NVIDIA.

Selon Patrick Vallance, directeur de la fondation QEPrize et ministre de la Science au Royaume-Uni, l’impact du Machine Learning se ressent dans toutes les industries, les économies, et l’ensemble de la planète.

La cérémonie annuelle vise à « reconnaître les ingénieurs dont les innovations ont un impact significatif sur des milliards de vies autour du monde ».

Ces scientifiques éminents sont donc les plus aptes à anticiper le potentiel et les dangers de l’IA, mais ne sont pas suffisamment écoutés par les gouvernements…

Et vous, qu’en pensez-vous ? L’IA va-t-elle vraiment faire un bond en avant d’ici 2030 ? Allons nous côtoyer des robots au quotidien ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Ce pionnier français de l’IA prédit une nouvelle révolution pour 2030 a été publié sur LEBIGDATA.FR.

NVIDIA subit un revers après l’annonce de DeepSeek et son modèle IA entraîné en un temps record avec un budget limité.

DeepSeek remet en question l’utilité des puces les plus avancées de NVIDIA. Cette start-up chinoise a développé un modèle de langage de grande envergure en deux mois pour moins de 6 millions de dollars. En réponse, l’action du géant américain a chuté de 17 % en une séance. Menace durable ou opportunité d’achat ?

DeepSeek bouscule le marché

Les investisseurs ont réagi vivement à cette percée. DeepSeek prouve que l’entraînement des modèles IA coûte moins cher que prévu. Un défi pour NVIDIA dont les revenus dépendent fortement de ses puces haut de gamme.

Mais plusieurs incertitudes demeurent. Le coût réel du projet reste flou, car l’entraînement d’un LLM exige des ressources rarement détaillées. DeepSeek a utilisé des puces NVIDIA, bien que limitées, mais adaptées aux besoins en calcul intensif. Cette approche ne s’applique pas forcément à d’autres modèles d’IA.

DeepSeek, un concurrent inattendu pour NVIDIA

DeepSeek a conçu un modèle de plus de 100 milliards de paramètres, avec une capacité d’entraînement optimisée. Son architecture rappelle celle de NVIDIA, mais reflète une stratégie propre à la Chine. Grâce à des infrastructures spécifiques, comme le supercalculateur Sunway TaihuLight, cette start-up parvient à rivaliser avec des solutions éprouvées.

L’émergence de DeepSeek pourrait rebattre les cartes du secteur. NVIDIA détenait plus de 80 % du marché des GPU en 2023, mais voit apparaître un concurrent sérieux. Les restrictions américaines sur l’exportation de technologies avancées ont poussé la Chine à accélérer ses propres développements. Résultat, en six mois, des chercheurs chinois ont entraîné un modèle capable de rivaliser avec GPT-4.

Une rivalité aux enjeux stratégiques

L’essor de DeepSeek s’inscrit dans une tendance plus large : la montée en puissance de l’IA chinoise. Pékin investit massivement dans des centres de recherche et des supercalculateurs. En 2023, la Chine comptait plus de 30 % des supercalculateurs mondiaux, un atout stratégique pour l’entraînement des modèles IA.

Toutefois, NVIDIA conserve un avantage décisif. Un écosystème mature et un réseau de partenaires solides. Meta, Microsoft et Tesla continuent d’investir massivement dans ses solutions. Mais la progression des alternatives chinoises prouve que l’hégémonie occidentale dans l’IA n’est plus garantie.

NVIDIA, un rebond en vue ?

Les analystes ne prévoient pas de basculement immédiat. L’inférence, qui consiste à utiliser un modèle entraîné en temps réel, exige des puces puissantes. Sur ce segment, NVIDIA reste leader. Oracle et Elon Musk ont récemment souligné leur besoin croissant en GPUs.

Malgré la chute récente, NVIDIA affiche des résultats records. Sa marge brute dépasse 70 %, un niveau exceptionnel dans l’industrie. La nouvelle architecture Blackwell suscite un fort intérêt. Parier sur un déclin rapide du marché des GPUs IA semble prématuré. Les fondamentaux de NVIDIA restent solides, et le marché pourrait ajuster sa perception plus vite que prévu.

Cet article NVIDIA vs DeepSeek : faut-il vendre en urgence, ou acheter les actions ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

La montée en puissance de DeepSeek, une IA chinoise performante et peu coûteuse, secoue les marchés et interroge la suprématie technologique des États-Unis. La Maison Blanche analyse ses implications pour la sécurité nationale.

L’IA chinoise DeepSeek bouscule les certitudes. Ses performances impressionnantes et son coût réduit remettent en cause l’avance technologique des États-Unis. Karoline Leavitt, porte-parole de la Maison Blanche, a confirmé que le Conseil de sécurité nationale (NSC) examine l’impact de cette avancée. Selon elle, le président Trump y voit un « signal d’alarme » pour l’industrie américaine, bien qu’il reste confiant dans la capacité des États-Unis à regagner leur domination.

DeepSeek et la sécurité américaine sont désormais au cœur des préoccupations stratégiques de Washington. L’ascension rapide de cette IA chinoise pourrait représenter une menace non seulement sur le plan économique, mais aussi en matière de cybersécurité et d’influence géopolitique.

L’application a atteint la première place sur l’App Store d’Apple. Elle a même surpassé ChatGPT en nombre de téléchargements. Ce triomphe illustre l’intérêt grandissant pour les solutions d’IA chinoises et pourrait redessiner le paysage concurrentiel du secteur.

L’impact sur les géants de la tech américaine

L’émergence de DeepSeek a déjà eu des répercussions financières majeures. Les actions du géant Nvidia ont chuté. Cela suggère que des modèles d’IA avancés pourraient être développés avec moins de puces haut de gamme qu’on ne le pensait. Cette évolution remet en question la stratégie américaine de limitation des exportations de semi-conducteurs vers la Chine.

Au-delà des enjeux économiques, l’essor de DeepSeek soulève des préoccupations sécuritaires. Certains utilisateurs ont noté que ses chatbots évitent les sujets sensibles en Chine. Ils constatent notamment l’absence de discussions sur les violations des droits humains ou les événements de Tiananmen. Cette censure algorithmique pourrait indiquer une instrumentalisation de l’IA à des fins politiques.

Lors de son premier point de presse, Karoline Leavitt a vivement critiqué l’administration Biden, accusée d’avoir laissé la Chine avancer sans réagir. Par ailleurs, elle a rappelé que Trump avait rapidement nommé un « tsar de l’IA » et assoupli les réglementations pour accélérer le développement américain.

Une stratégie américaine remise en cause

L’administration Biden a pourtant mis en place plusieurs mesures restrictives pour limiter l’accès des entreprises chinoises aux puces avancées de Nvidia. Mais DeepSeek avait déjà acquis ces composants avant l’entrée en vigueur des sanctions. Son succès prouve que la Chine parvient à progresser avec moins de ressources. Cette avancée remet en doute l’efficacité de la politique américaine de restriction technologique.

L’ascension fulgurante de DeepSeek bouleverse les équilibres mondiaux de l’IA. De ce fait, elle remet en question la capacité des États-Unis à maintenir leur leadership face à la Chine. La Maison-Blanche considère désormais DeepSeek comme un défi majeur pour la sécurité américaine et a déjà revu ses priorités stratégiques. La bataille technologique entre Washington et Pékin ne fait que commencer et son issue pourrait redéfinir l’avenir de l’innovation globale.

Cet article DeepSeek menace la sécurité nationale américaine et fait vaciller Wall Street a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Une bataille titanesque secoue le monde de l’intelligence artificielle : d’un côté, OpenAI avec son emblématique ChatGPT et de l’autre, DeepSeek, la jeune pousse chinoise qui prétend non seulement rivaliser, mais surpasser la star américaine de l’IA.

DeepSeek, créé par une startup chinoise, attire l’attention mondiale. Il a surpassé les modèles d’IA développés par des géants comme OpenAI, Google et Meta. En quelques mois, ce modèle est devenu un adversaire redoutable. Il défie les leaders établis grâce à des performances impressionnantes, tout en s’appuyant sur des ressources financières bien plus modestes.

Une transparence que les utilisateurs réclamaient

L’un des aspects les plus applaudis de DeepSeek est son caractère open source. Contrairement à ChatGPT d’OpenAI, qui avait initialement promis une ouverture totale avant de s’en éloigner, DeepSeek reste fidèle à cette éthique.

Le modèle R1 est accessible gratuitement. Il peut être téléchargé et exécuté directement sur un appareil personnel. Cette approche assure une confidentialité totale des données, sans aucun partage avec la société mère. Les utilisateurs profitent également d’une liberté totale, sans subir de censures ou de biais imposés par le système.

Un coût imbattable pour les entreprises et les particuliers

Le coût de développement de DeepSeek défie toutes les normes. Alors qu’OpenAI investit des dizaines de millions de dollars pour former ses modèles, DeepSeek a réussi à créer son modèle pour seulement 5,5 millions de dollars. Cette différence se reflète directement dans les tarifs proposés aux utilisateurs.

L’API de DeepSeek-R1 coûte seulement 0,14 dollars pour un million de jetons, soit près de 750 000 mots. En comparaison, OpenAI facture 7,50 dollars pour une quantité équivalente. Pour les entreprises et les développeurs, cette disparité de prix pourrait représenter un facteur décisif, surtout face à des performances similaires dans de nombreux cas d’utilisation.

Une performance technique qui fait la différence

Si ChatGPT excelle dans les productions créatives et les conversations informelles, DeepSeek se distingue dans les tâches techniques. Codage, raisonnement logique ou calculs mathématiques, les tests montrent que le modèle chinois est plus précis et performant. Pour les professionnels de la tech, ces capacités pourraient justifier un passage à DeepSeek.

Cependant, dans la plupart des scénarios, les résultats des deux modèles restent équivalents. Cette égalité ne joue pas en faveur de ChatGPT, car DeepSeek est gratuit dans de nombreux cas, tandis que l’abonnement à ChatGPT coûte 20 dollars par mois.

Avec des performances compétitives et un prix défiant toute concurrence, DeepSeek s’impose comme une véritable alternative à ChatGPT. Les entreprises technologiques qui utilisent des modèles d’IA pour leurs opérations pourraient envisager une migration massive vers cette solution plus économique et tout aussi efficace.

En somme, l’émergence de DeepSeek met en lumière un nouveau modèle d’innovation dans l’IA, où l’ouverture et l’accessibilité prennent le pas sur des investissements colossaux. OpenAI et les autres géants de la tech pourraient être contraints de repenser leur stratégie. Cette révision semble nécessaire pour rester compétitifs face à ce nouvel acteur ambitieux.

Cet article DeepSeek IA surpasse-t-il vraiment ChatGPT ? Voici ce qu’il fait de mieux a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’univers de l’IA vient de vivre un séisme, et il a un nom : DeepSeek. Ce modèle chinois open source, à la fois performant et économique, bouscule l’ordre établi et pousse OpenAI dans ses retranchements. Face à ce nouveau rival, Sam Altman joue la carte de la sérénité, mais derrière les déclarations publiques, la pression monte. Et même Donald Trump s’en mêle. Alors, DeepSeek est-il en train de rebattre les cartes, ou OpenAI prépare-t-il une riposte à la hauteur ?

La montée en puissance de DeepSeek a pris tout le monde de court. Ce modèle chinois, développé avec des ressources moins gourmandes, prouve qu’il est possible d’atteindre des performances remarquables sans les infrastructures colossales des géants de l’IA.

Pourtant, Sam Altman, PDG d’OpenAI, ne semble pas inquiet. Du moins, officiellement. Il a même reconnu que DeepSeek R1 était un modèle « impressionnant ». Tout en promettant que les futurs modèles d’OpenAI seront encore plus puissants. Une façon de rassurer, mais aussi de montrer que la bataille ne fait que commencer.

Mais tout le monde ne partage pas cet optimisme. Donald Trump, désormais président des États-Unis, voit plutôt cette percée chinoise comme un avertissement pour les entreprises américaines.

OpenAI sous pression face à DeepSeek

DeepSeek n’a pas mis longtemps à s’imposer. En plus, son modèle, DeepSeek R1, a un atout majeur. Celui-ci est open source et repose sur des puces Nvidia moins avancées. C’est ce qui rend son développement bien moins coûteux que celui de mastodontes comme GPT-4o.

En d’autres termes, il prouve qu’une IA performante peut être construite sans nécessiter une armada de serveurs très puissants. Et ça, ça fait trembler tout le business model des géants de l’IA.

Par ailleurs, l’application a pulvérisé les classements de téléchargement aux États-Unis. Je pense que c’est un exploit pour un produit chinois. Mais pas de succès sans embûches, car une cyberattaque massive a temporairement paralysé les inscriptions.

L’impact de DeepSeek ne s’arrête pas à la technologie. Même Donald Trump a réagi. Depuis Air Force One, il a déclaré que cette avancée chinoise était un « signal d’alarme » pour les entreprises américaines.

Qui plus est, la confidentialité des données commence à faire grincer des dents. DeepSeek stocke les informations des utilisateurs sur des serveurs en Chine. Forcément, ça rappelle la controverse autour de TikTok. Va-t-on assister à une interdiction pure et simple de DeepSeek aux États-Unis ?

Sam Altman reste (officiellement) zen

Face à cette montée en puissance, on aurait pu s’attendre à voir Sam Altman paniquer. Mais non. Sur X, ce 28 janvier, il a reconnu que DeepSeek était un modèle « impressionnant ».

Mais Sam Altman ne s’est pas contenté de flatter la concurrence. Il a aussi promis que les prochains modèles d’OpenAI seront encore plus puissants.

deepseek's r1 is an impressive model, particularly around what they're able to deliver for the price.

we will obviously deliver much better models and also it's legit invigorating to have a new competitor! we will pull up some releases.

— Sam Altman (@sama) January 28, 2025

Et là, c’est tout un débat, car DeepSeek prouve que l’on peut faire de l’IA performante avec moins de puissance brute. Sam Altman, lui, pense que l’avenir appartient aux modèles très puissants. Qui aura raison ?

Trump parle de signal d’alarme et Sam Altman, lui, reste confiant. Et vous ? Qu’en pensez-vous ? Entre OpenAI et DeepSeek, qui a l’approche la plus prometteuse selon vous ? Parlons-en en commentaire !

Cet article OpenAI s’incline devant DeepSeek, mais promet un ChatGPT beaucoup plus puissant a été publié sur LEBIGDATA.FR.

La startup chinoise DeepSeek va-t-elle renverser les géants américains et prendre la couronne de l’industrie de l’IA ? En quelques jours, cette petite entreprise a remis en doute toutes les certitudes du secteur en surpassant ChatGPT avec son chatbot R1 plus performant et beaucoup moins cher. Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur le nouveau phénomène de l’intelligence artificielle !

Depuis 2022, l’ordre est bien établi dans l’industrie de l’IA. Le marché des modèles IA est dominé par OpenAI, tandis que NVIDIA règne en maître sur le hardware.

Les États-Unis ont donc la mainmise sur l’intelligence artificielle, et Trump vient d’ailleurs d’annoncer le projet Stargate avec un investissement à hauteur de 500 milliards de dollars pour créer l’IA ultime qui va changer le monde.

L’avenir semblait donc radieux et tout tracé pour l’Oncle Sam. Toutefois, cette hégémonie est désormais mise en péril…

En moins d’une semaine, une startup chinoise est parvenue à chambouler totalement l’équilibre au sein de l’écosystème IA.

Cette petite entreprise, dénommée DeepSeek, a lancé la dernière version de son chatbot R1 au cours de la semaine du 20 janvier 2025.

Or, son IA surpasse même la version la plus récente de ChatGPT… alors même qu’elle a créé son modèle en seulement quelques mois, avec du hardware inférieur, et à un coût incroyablement réduit.

Face au succès tonitruant de DeepSeek R1, toute l’industrie américaine de l’IA tremble de peur. Les actions en bourse de la Silicon Valley ont lourdement baissé, et ont même entraîné les crypto dans leur chute !

Avec DeepSeek, c’est une brèche qui vient de s’ouvrir et qui pourrait transformer totalement le paysage de l’IA. Nous vous proposons donc un dossier pour découvrir tout ce qu’il faut savoir sur cette startup qui fait paniquer les géants…

DeepSeek, c’est quoi au juste ?

Fondé en 2023, DeepSeek est un laboratoire d’intelligence artificielle basé à Hangzhou dans la province chinoise du Zhejiang.

Son modèle IA Open-Source est dénommé DeepSeek R1. La dernière version en date, DeepSeek-V3, rivalise avec ChatGPT et le surpasse même sur de nombreux cas d’usage.

Même les derniers modèles d’OpenAI comme GPT-4o et l’IA capable de raisonner o1 ne font pas le poids. D’ailleurs, DeepSeek-V3 dépasse aussi Meta Llama 3.1 ou Anthropic Claude Sonnet 3.5.

Cependant, ce ne sont pas seulement ses performances qui surprennent tous les experts américains. Le plus choquant est que DeepSeek n’a eu besoin que de quelques mois pour créer sa V3, avec du hardware ancien et pour une fraction de ce que les géants des États-Unis ont dépensé pour développer leurs chatbots…

Une IA surpuissante, 20 fois moins chère que ChatGPT

Selon le rapport technique de DeepSeek sur sa V3, le coût total de développement du modèle est de 5,576 millions de dollars. En comparaison, OpenAI a dépensé 100 millions de dollars pour entraîner GPT-4 !

Ceci soulève de nombreuses questions pour les géants américains, qui ont déjà déversé des milliards de dollars dans les différentes versions de leurs modèles IA LLM.

Ils réalisent qu’ils ont gaspillé leur argent inutilement. En ce qui concerne l’exécution de tâches, DeepSeek coûte entre 20 et 50 fois moins cher que ChatGPT !

D’ailleurs, ce coût très élevé de recherche et développement est précisément la raison pour laquelle la plupart des LLM ne sont pas rentables à l’heure actuelle pour les entreprises impliquées.

En ayant réussi à créer un LLM supérieur pour moins de 6 millions de dollars, DeepSeek se présente aussi comme un très dangereux concurrent et ouvre une porte à bien d’autres entreprises.

Lorsque l’on pensait que des milliards de dollars étaient nécessaires pour créer une IA, seuls les géants comme Meta, Google ou OpenAI pouvaient espérer s’aventurer dans ce domaine.

Désormais, de nombreuses startups et entreprises de moindre envergure venues du monde entier vont pouvoir créer leurs propres IA pour défier directement les GAFAM…

Un véritable coup de théâtre dans la guerre de l’IA

Si la concurrence fait rage entre les géants américains, personne n’a vu venir la menace d’une petite startup chinoise.

C’est d’autant plus inattendu que l’administration Biden avait mis en place un certain nombre de contrôles des exports de technologies IA pour handicaper la Chine dans cette course.

Les entreprises américaines n’avaient pas le droit de vendre leurs puces IA les plus avancées et leur hardware de dernière génération aux entreprises chinoises.

Ainsi, même sans avoir eu accès aux meilleures puces NVIDIA, DeepSeek a réussi à créer une IA supérieure à ChatGPT en utilisant des puces NVIDIA H800 de milieu de gamme. De plus, son LLM consomme moins d’énergie et est donc moins nocif pour l’environnement…

Le CEO de Perplexity, Aravind Srinivas, a confié à CNBC que « la nécessité est la mère de l’invention. Parce qu’ils devaient trouver des solutions alternatives, ils ont créé quelque chose de beaucoup plus efficace ».

Toutefois, selon certaines sources, DeepSeek se serait procuré clandestinement un cluster de NVIDIA H100 dernier cri pour contourner les restrictions…

Les géants américains sont en état de choc

Face au succès foudroyant de DeepSeek, les géants américains de l’IA sont abasourdis. Tous craignent désormais de se faire détrôner par des startups comme DeepSeek.

Lors du Forum Economic Mondial de Davos, le CEO de Microsoft, Satya Nadella, a déclaré que « le nouveau modèle de DeepSeek est très impressionnant à la fois parce qu’il s’agit d’un modèle open source et parce qu’il est très efficace ».

Il ajoute que « nous devons prendre les développements provenant de Chine très, très sérieusement ». Rappelons que Microsoft a investi des milliards de dollars dans OpenAI.

Le CEO d’OpenAI, Sam Altman, a lui-même admis lundi 27 janvier 2025 que DeepSeek R1 est « impressionnant ». Il reste toutefois convaincu que la puissance de calcul demeure la clé du succès et du progrès dans l’IA.

deepseek's r1 is an impressive model, particularly around what they're able to deliver for the price.

we will obviously deliver much better models and also it's legit invigorating to have a new competitor! we will pull up some releases.

— Sam Altman (@sama) January 28, 2025

De son côté, Yann LeCun, scientifique en chef de Meta, fait plutôt l’éloge de l’ouverture. Il a déclaré sur Threads que le succès de DeepSeek montre que « les modèles Open Source sont en train de surpasser les modèles propriétaires ».

View on Threads

Selon lui, « DeepSeek a profité de la recherche ouverte et de l’Open Source, notamment PyTorch et Llama de Meta. Ils sont venus avec de nouvelles idées et les ont construits par-dessus le travail d’autres personnes ».

Ainsi, « puisque leur travail est publié et Open Source, tout le monde peut en profiter. C’est la puissance de la recherche ouverte et de l’Open Source ».

Même le président des États-Unis, Donald Trump, a réagi au triomphe de DeepSeek le 27 janvier 2025. Il s’est exprimé lors d’un discours auprès des Républicains en Floride.

Selon lui, ce succès doit faire l’effet d’un « réveil » pour les entreprises américaines du secteur. Il estime qu’elles doivent être « focalisées sur la compétition pour gagner ».

Vent de panique à Wall Street et dans la crypto

Ce renversement de vapeur dans l’industrie de l’IA fait d’ores et déjà des remous à la bourse. À l’heure où j’écris ces lignes, plusieurs grandes actions liées à l’intelligence artificielle sont en baisse.

Le grand leader du hardware IA, NVIDIA, a notamment vu son cours diminuer de 10%. Pour rappel, le constructeur de cartes graphiques est devenu l’entreprise la plus capitalisée du monde grâce à l’achat massif de ses puces IA par les laboratoires IA.

Cependant, si les entreprises peuvent maintenant créer des modèles IA supérieurs à ChatGPT avec des puces inférieures, sa valeur est fortement remise en question…

L’entreprise ASML Holding N.V., qui fabrique les équipements nécessaires à la production de puces IA, voit aussi son action baisser de 9%. De son côté, Microsoft perd aussi 6%.

Il en va de même pour le fabricant japonais d’équipements de test de puces Advantest, fournisseur de Nvidia, qui perd 10%, ou pour l’investisseur SoftBank Group en baisse de 6%.

Et selon Ash Crypto, célèbre investisseur en cryptomonnaies, la récente baisse du Bitcoin et de nombreux autres actifs est également liée à cette soudaine incertitude !

Les actions des acteurs américains de l’IA vont-elles remonter après une baisse passagère, ou cette chute va-t-elle perdurer ? Nul ne peut vraiment le prédire à l’heure actuelle…

Comment utiliser DeepSeek V3 ? Une IA déjà victime de son succès…

En tant que modèle Open-Source, DeepSeek peut être utilisé gratuitement par n’importe qui. En comparaison, la version la plus avancée de ChatGPT coûte 200 dollars par mois…

Pour commencer à tester cette IA, vous pouvez vous rendre sur le site web en suivant ce lien. Il est aussi possible de télécharger l’application DeepSeek sur iOS ou Android !

En quelques jours, cette appli est d’ailleurs devenue numéro 1 des applis gratuites sur l’App Store d’Apple.

Néanmoins, DeepSeek est désormais victime de son succès ! Le trafic était si chargé que la startup a dû limiter les inscriptions aux personnes ayant un numéro de téléphone chinois. On ignore quand le service sera de nouveau ouvert au monde entier…

De plus, elle affirme avoir subi des cyberattaques à grande échelle. S’agit-il de concurrents jaloux souhaitant lui nuire ?

Et vous, que pensez-vous de DeepSeek ? Cette IA chinoise peut-elle vraiment prendre la place d’OpenAI en tant que leader mondial ? S’agit-il d’une simple hype passagère ? Comment les géants américains peuvent-ils reprendre le dessus, et surtout, quelle place pour la France et l’Europe sur cet échiquier ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article DeepSeek, l’IA chinoise gratuite qui détruit ChatGPT et terrifie les USA ! Tout savoir a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Chaque semaine, on dirait que l’IA a un nouveau moyen de nous rappeler qu’elle est plus rapide et plus intelligente. C’est même toute une compétition pour les entreprises comme OpenAI, Google, Nvidia et autres.

Mardi matin, par exepmle, le 21 janvier, l’a société’entreprise chinoise DeepSeek, a annoncé son modèle d’IA « R1 ». Et, elle l’a présenté comme étant équivalent, voire même supérieur à OpenAI o1 dans plusieurs domaines clés. 

Eh benn, allons voir si l’IA est vraiment à la hauteur de ses promesses. 

R1 va faire trembler les géants, VRAI ou FAUX

En novembre 2024, DeepSeek a dévoilé “R1-Lite-Preview”, la pré-version de R1. Même à ce moment, l’entreprise l’a déjà présenté en tant que modèle de taille à rivaliser avec o1-preview d’OpenAI. 

L’entreprise chinoise a créé ce modèle pour briller dans des domaines qui demandent des compétences en logique, résolution mathématique et traitement en temps réel. Le R1-Lite-Preview a déjà prouvé qu’il est meilleur qu’OpenAI o1 sur des tests réputés comme l’AIME (American Invitational Mathematics Examination) et MATH.

Il a même brillé lors des évaluations comme GPQA et Codeforces. Selon les données partagées par la société, plus le modèle consacre de temps et de ressources à un problème, plus ses résultats gagnent en précision. Et les utilisateurs qui ont pu le tester l’ont confirmé. 

Alors si la pré-version est à la hauteur, pourquoi R1, qui excelle dans des tâches mathématiques, de codage et de raisonnement  ne le sera pas ? 

Cela dit, ses capacités restent à prouver, car les résultats n’ont pas encore été confirmés par des experts externes pour l’instant. 

DeepSeek, une entreprise chinoise qui suit les tendances

Déjà ce qui différencie R1 d’OpenAI o1, c’est son caractère open source. Traduction : chacun a le droit légal de l’utiliser, le modifier et le distribuer. 

En théorie, c’est une approche égalitaire : traiter tout le monde de manière équitable. Toutefois, je ne peux pas dire que ce soit la meilleure voie à suivre. À moins qu’elle soit doublée d’une stratégie. Je vous explique.

Lors d’une interview, Cecelia Rikap, professeure d’économie à l’University College de Londres, a expliqué que l’IA open source est souvent utilisée pour faire du profit. « En principe, l’open source est formidable : partager plus de connaissances permet d’en produire davantage », a-t-elle évoqué. 

Cependant, elle a noté que des entreprises comme Amazon, Google et Meta utilisent l’open source uniquement pour accroître leur popularité tout en laissant les contributeurs bénévoles assembler des pièces essentielles, dont certaines restent protégées ou gardées secrètes.

« Finalement, ce sont les géants de la tech qui profitent du travail collaboratif », a-t-elle ajouté.

Alors, j’imagine que c’est la stratégie de DeepSeek. Sinon, pourquoi se donner autant de mal à créer une IA performante pour ensuite la rendre accessible à tous. 

Espérons pour cette entrepris chinoise aussi que son modèle ne deviendra pas simplement un outil parmi d’autres dans la quête de profits du secteur tech.

Alors, qu’est-ce que vous en pensez ? Personnellement, j’attends de voir que les experts confirment ce dont cette IA est capable avant d’en dire plus. Et vous ?

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Cet article Cette entreprise chinoise affirme que son IA surpasse OpenAI o1 a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Sam Altman, PDG d’OpenAI, affirme que l’intelligence artificielle générale (AGI) pourrait émerger dès 2025. Cette avancée révolutionnaire promet de transformer à jamais la technologie et l’avenir de l’humanité.

Sam Altman, PDG visionnaire d’OpenAI, a récemment dévoilé une prédiction qui fait déjà grand bruit. Dans un billet de blog intitulé « Réflexions », il estime que l’AGI, aussi appelée superintelligence, deviendra réalité en 2025. Il prévoit également l’arrivée des premiers agents IA sur le marché du travail, un changement qui pourrait transformer les entreprises à une vitesse inédite.

« Nous savons désormais comment construire l’IA générale telle que nous l’avons toujours imaginée », écrit-il. Ces outils, qu’OpenAI s’efforce de perfectionner, promettent une productivité révolutionnaire et des avancées scientifiques accélérées. Cependant, cette percée soulève également des interrogations sur l’avenir de l’emploi pour de nombreuses professions.

Les hauts et les bas d’un parcours exceptionnel

Le chemin vers cette vision futuriste n’a pas été de tout repos pour Altman. Il évoque notamment une expérience marquante, celle de son licenciement soudain lors d’un appel vidéo alors qu’il se trouvait dans un hôtel à Las Vegas. Ces dernières années ont été parmi les plus intenses de sa vie, mais elles ont également marqué des accomplissements majeurs, comme le lancement de ChatGPT, un produit qui a transformé l’industrie de l’IA.

Altman décrit avec émotion les débuts d’OpenAI, une entreprise qui, en seulement neuf ans, a bouleversé la manière dont nous interagissons avec la technologie. Il se remémore les défis, mais aussi les moments de triomphe, marqués par des avancées scientifiques et des innovations spectaculaires.

Un avenir guidé par la superintelligence

En regardant vers l’avenir, Altman souligne que l’AGI ne sera pas une simple évolution de ChatGPT, mais une transformation radicale. « Avec la superintelligence, nous pouvons accomplir bien plus que ce que nous avons réalisé jusqu’à présent », déclare-t-il. Ces outils promettent d’accélérer la découverte scientifique, d’innover à des niveaux encore inimaginables et d’apporter prospérité et abondance.

Ces propos font écho à ceux d’Alan Thompson, expert en IA, qui estime que l’AGI est à portée de main. Selon lui, les derniers développements, notamment le projet Nvidia Cosmos, renforcent cette probabilité, désormais évaluée à 88 %.

Le lancement de l’AGI, tel que prédit par Altman, représente une étape cruciale pour la science et l’industrie. Les agents intelligents pourraient non seulement remplacer certains emplois, mais également en créer de nouveaux. Cependant, ces changements ne seront pas sans défis. Les entreprises et les gouvernements devront collaborer pour encadrer ces technologies, éviter les dérives et garantir que cette révolution bénéficie à tous.

Selon Sam Altman, l’arrivée de l’AGI en 2025 pourrait marquer une étape historique en redéfinissant la technologie et en repoussant les limites des capacités humaines. Alors que les premiers agents IA s’intègrent peu à peu dans nos vies, cette nouvelle ère porte à la fois des opportunités inédites et des responsabilités immenses.

Cet article La première IA égale à l’humain va naître en 2025 ! OpenAI en est sûr a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les modèles d’IA capables de réfléchir et de vérifier leurs réponses deviennent plus simples – et nettement moins coûteux – à concevoir, on dirait. Le vendredi 10 janvier, par exemple, l’équipe NovaSky, du Sky Computing Lab de l’Université de Californie à Berkeley, a dévoilé Sky-T1-32B-Preview.

Il s’agit d’un modèle de raisonnement qui rivalise avec une version précédente d’o1 d’OpenAI sur plusieurs tests techniques majeurs. Ce qui le rend vraiment spécial , c’est le fait qu’il soit entièrement open source.

Les données d’entraînement et le code pour le reproduire de A à Z sont disponibles pour tout le monde. Il faut croire que ce Sky-T1-32B-Preview est unique en son genre, pour l’instant, du moins.

Au début, j’ai parié qu’il a coûté une fortune mais non…

Dans leur communiqué, les chercheurs de NovaSky ont souligné le détail qui m’a le plus impressionné : le modèle Sky-T1 n’a coûté que 450 dollars à entraîner. C’est tout sauf abordable j’en suis consciente.

Toutefois, il y a encore peu, concevoir un modèle similaire demandait des millions de dollars. Par exemple, Writer, une autre entreprise spécialisée, a récemment formé un modèle similaire, du nom de Palmyra X 004, pour environ 700 000 dollars. 

Et jusqu’à vendredi, c’était le moins cher des coûts de développement d’IA de l’histoire. Mais là encore, on est à des milliers de kilomètres de 450 $. Comment est-ce possible ? Apparemment, les données d’entraînement synthétiques – c’est-à-dire générées par d’autres IA–, ont aidé à abaisser les coûts. 

Je dois vous dire que contrairement aux IA classiques, les modèles de raisonnement, comme Sky-T1, prennent un peu plus de temps pour donner une réponse. Cependant, ils compensent largement avec une précision accrue et ça en vaut la peine. 

Ils se vérifient eux-mêmes, réduisant ainsi les erreurs dans des domaines complexes comme la physique, les sciences ou encore les mathématiques. 

Alors comme ça Sky-T1 est d’une performance digne de la version préliminaire d’o1 d’OpenAI ?

Au fait, pour entraîner Sky-T1, NovaSky a utilisé une méthode ingénieuse, ce qui me rappelle cette phrase que j’ai lu quelque part : « Les champions ne sont pas toujours les plus forts, ce sont les mieux entraînés. »

NovaSky a d’abord généré un ensemble de données grâce à QwQ-32B-Preview, le modèle développé par Alibaba. Ensuite, les informations ont été retravaillées avec GPT-4o-mini d’OpenAI. 

En seulement 19 heures et grâce à huit GPU Nvidia H100, Sky-T1 a vu le jour, fort de ses 32 milliards de paramètres (l’équivalent de ses capacités à résoudre des problèmes).

Résultat : Sky-T1 a surpassé la version préliminaire d’o1 sur des tests exigeants comme MATH500 (une évaluation mathématique de haut niveau) et LiveCodeBench (un banc d’essai en programmation). 

Dans d’autres domaines comme les sciences naturelles, testées via GPQA-Diamond, en revanche, il reste derrière o1. Malgré ses limites actuelles, Sky-T1 marque un pas de géant dans la démocratisation de l’IA avancée. 

Et NovaSky assure que ce n’est qu’un début. L’équipe travaille, d’ailleurs, déjà sur des modèles encore plus performants et efficaces, tout en restant fidèles à l’open source.

Le message est clair : l’IA n’est plus réservée aux géants de la tech. Avec des outils open source et un coût réduit, chacun peut envisager de créer sa propre IA performante. Vous pouvez créer votre propre IA performante.

Ou bien cela ne vous bronche pas ?

Cet article Sky-T1 : créez votre propre IA digne d’OpenAI o1, pour moins de 500€ ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Lors du CES 2025, Nvidia prend le devant de la scène. Cette fois, ce n’est pas pour leur matériel habituel, mais pour leur entrée révolutionnaire dans la robotique humanoïde, désignée comme le « moment ChatGPT ».

Nvidia inaugure une nouvelle ère pour la robotique. En s’inspirant de l’essor de ChatGPT d’OpenAI, la société ambitionne de transformer les robots humanoïdes. Alors, quelles surprises cette révolution technologique nous réserve-t-elle lors du CES 2025 ? Parlons-en ici !

ChatGPT comme source d’inspiration pour Nvidia

À l’heure actuelle, presque tous les internautes connaissent ChatGPT. Eh oui, ce chatbot d’OpenAI qui a captivé le public et les entreprises depuis la fin 2022.

Et vous savez quoi ? Nvidia souhaite recréer cet engouement, mais cette fois, dans le domaine de la robotique. Jensen Huang, PDG de Nvidia, a déclaré : « Le moment ChatGPT pour la robotique générale approche à grands pas. »

Personnellement, je pensais que cette avancée relèverait encore de la science-fiction… Mais visiblement, Nvidia accélère le développement.

Huang a annoncé que les technologies d’IA actuelles permettront des « avancées très rapides, des avancées surprenantes » dans les prochaines années.

Et puis, Huang a détaillé l’importance des robots capables de s’adapter à notre monde. Il a expliqué : « Si nous pouvions construire ces robots étonnants, nous pourrions les déployer exactement dans le monde que nous avons construit pour nous-mêmes ».

Contrairement aux robots traditionnels, ces machines ne nécessiteront pas d’infrastructures spécifiques, ce qui facilitera leur intégration dans divers secteurs.

Pour réaliser cette vision, Nvidia mise sur sa plateforme Isaac Groot, dévoilée lors du CES 2025 à Las Vegas.

"The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner," said Nvidia CEO Jensen Huang during his #CES2025 keynote presentation. pic.twitter.com/3gXoIkePvs

— TechCrunch (@TechCrunch) January 7, 2025

Et d’après l’information, cette solution propose plusieurs outils avancés. Parmi eux, on trouve des modèles de base, des pipelines de données et des cadres de simulation. Ces technologies permettent de capturer des données humaines et de les transformer en mouvements synthétiques pour former les robots.

Huang a expliqué : « La capacité critique est de savoir comment former ces robots ». Il a ajouté que, contrairement aux voitures autonomes, qui utilisent des données issues de nos trajets quotidiens, les robots humanoïdes nécessitent des démonstrations humaines spécifiques.

Il a aussi précisé que « L’imitation des informations, la démonstration humaine est plutôt laborieuse à réaliser ».

C’est pourquoi Nvidia utilise Omniverse pour générer des millions de mouvements synthétiques. Ces données permettent aux robots d’apprendre des tâches complexes.

L’IA physique ? La prochaine vague technologique ?

Apparemment, Nvidia voit dans l’IA physique une véritable révolution. Lors du COMPUTEX 2025 à Taïwan, Huang a affirmé : « La prochaine révolution de l’IA sera celle de l’intelligence artificielle physique, une IA qui maîtrise les lois de la physique et qui sera capable de collaborer avec nous. »

C’est sûrement pour cette raison que Nvidia met sur la robotique. À mon avis, la firme veut transformer non seulement les usines, mais aussi des secteurs comme la logistique, la santé et l’agriculture.

D’après Nvidia, plus de cinq millions de robots préprogrammés sont testés à travers le monde, notamment dans des simulations via Omniverse.

Et puis, ces robots ne se contentent pas de suivre des ordres simples. Ils apprennent, s’adaptent et exécutent des tâches complexes.

Et vous, que pensez-vous de ces avancées ?

Cet article Nvidia annonce le « moment ChatGPT » pour les robots humanoïdes : tout savoir a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’IA générative est l’une des technologies les plus disruptives de la décennie 2020. Afin de ne pas rater ce tournant technologique, découvrez tout ce que vous devez savoir sur ses origines, son fonctionnement, ses applications et les meilleurs outils !

Depuis plusieurs mois, cette technologie est sous le feu des projecteurs : l’IA générative permet de générer de nouveaux contenus à partir d’un prompt. Il peut s’agir de textes, d’images, de sons, d’animations, de modèles 3D et bien plus encore.

Ce type d’intelligence artificielle se cache derrière les outils comme ChatGPT, DALL-E, MidJourney, OpenAI Sora ou encore Udio et Suno.

Toutefois, peu de gens savent comment l’IA générative est apparue et comment elle fonctionne réellement. C’est ce que nous vous proposons de découvrir à travers ce dossier complet !

Comment ça marche ?

Les modèles d’IA générative utilisent les réseaux de neurones pour identifier les patterns et les structures au sein des données existantes, afin de générer du nouveau contenu original.

L’une des avancées majeures offertes par cette technologie est la capacité d’exploiter différentes approches d’apprentissage, dont l’apprentissage non supervisé ou semi-supervisé.

C’est ce qui permet aux organisations d’exploiter plus facilement et plus rapidement un large volume de données non étiquetées, dans le but de créer des modèles de fondation.

Ce terme désigne des modèles pouvant être utilisés comme une base pour les systèmes IA capables d’effectuer de multiples tâches.

En guise d’exemples, on peut citer GPT et Stable Diffusion. Tous deux permettent aux utilisateurs d’exploiter la puissance du langage.

La célèbre application ChatGPT se base sur GPT pour permettre de générer un texte complet à partir d’une courte requête textuelle.

De son côté, Stable Diffusion permet de générer des images photoréalistes à partir d’un prompt textuel.

Comment évaluer les modèles d’IA générative ?

Un bon modèle d’IA générative doit répondre à trois principaux critères. Il doit tout d’abord produire du contenu de haute qualité, en particulier pour les applications interagissant directement avec les utilisateurs.

Par exemple, dans le domaine de la génération de discours, un discours de mauvaise qualité sera difficilement compréhensible.

De même, pour la génération d’image, les résultats doivent être visuellement indiscernables de véritables images.

Le second critère est la diversité. Un modèle génératif doit capturer les modes de minorité dans sa distribution de données, sans sacrifier la qualité.

Enfin, beaucoup d’applications interactives nécessitent une génération rapide. C’est le cas par exemple de la retouche d’image en temps réel, afin de permettre son utilisation dans les workflows de création de contenu.

Les différents types de modèles

Il existe de nombreux types de modèles d’IA générative, et c’est en combinant leurs points forts qu’il devient possible de créer des modèles encore plus puissants.

Les modèles par diffusion

Les modèles par diffusion, aussi appelés modèles probabilistes de diffusion de débruitage (DDPM), déterminent les vecteurs dans l’espace latent via un processus en deux étapes pendant leur entraînement.

Ces deux étapes sont la diffusion directe, et la diffusion inverse. La première ajoute lentement du bruit aléatoire aux données d’entraînement, tandis que la seconde inverse le bruit pour reconstruire les échantillons de données.

Par la suite, de nouvelles données peuvent être générées en exécutant le processus de débruitage inverse à partir d’un bruit entièrement aléatoire.

L’entraînement d’un modèle par diffusion peut nécessiter plus de temps qu’un modèle de type VAE, mais le processus en deux étapes permet d’entraîner des centaines voire une infinité de couches.

Ainsi, les modèles par diffusion offrent généralement la plus haute qualité de résultats. Ils sont aussi catégorisés comme modèles de fondation, car ils sont à grande échelle, offrent des résultats de haute qualité, sont flexibles, et sont considérés comme les meilleurs pour les cas d’usage généralisés.

Néanmoins, le processus de sampling inversé fait de l’exécution de modèles de fondation un processus très long.

Les VAE (auto-encodeurs variationnels)

De leur côté, les modèles de type VAE (auto-encodeurs variationnels) sont constitués de deux réseaux de neurones : l’encodeur et le décodeur.

Lorsqu’il reçoit un input, l’encodeur le convertit en une représentation plus petite et plus dense des données.

Cette représentation compressée préserve l’information nécessaire pour que le décodeur puisse reconstruire les données d’input d’origine, tout en se débarrassant des informations inutiles.

L’encodeur et le décodeur travaillent ensemble pour apprendre une représentation des données latentes simple et efficace.
Ceci permet à l’utilisateur d’échantillonner facilement de nouvelles représentations latentes, qui peuvent être cartographiées via le décodeur pour générer de nouvelles données.

Les VAE peuvent générer des résultats tels que des images plus rapidement. Cependant, ces images ne sont pas aussi détaillées que celles des modèles par diffusion.

Les GAN ou réseaux génératifs adverses

Inventés en 2014, les GAN étaient la technique la plus utilisée pour l’IA générative avant l’émergence des modèles par diffusion.

Ils consistent à opposer deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur.

Le générateur génère de nouveaux exemples, et le discriminateur se charge d’identifier le contenu généré comme réel ou faux.
Les deux modèles sont entraînés ensemble, et s’améliorent au fur et à mesure.

Le générateur produit du meilleur contenu, et le discriminateur apprend à mieux distinguer le faux contenu.

Cette procédure est répétée à de nombreuses reprises, poussant les deux à s’améliorer continuellement à chaque itération jusqu’à ce que le contenu généré soit indiscernable du contenu existant.

Même si les GAN peuvent fournir des échantillons de haute qualité et générer des résultats rapidement, leur diversité est trop faible.

C’est ce qui les rend plus adaptés à la génération de données pour des domaines spécifiques.

L’architecture Transformer : au coeur de l’IA générative

Un élément très important dans le fonctionnement des modèles d’IA générative est l’architecture sous-jacente. Il s’agit bien souvent d’un réseau de type Transformer.

Inventés en 2017 par les chercheurs de Google, les réseaux de type Transformer sont conçus pour traiter les données d’input séquentielles de façon non-séquentielle.

Ils sont donc similaires aux réseaux de neurones récurrents. Deux mécanismes les rendent particulièrement adaptés pour les applications d’IA générative basées sur le texte : la self-attention (attention personnelle) et les codages de position.

Ces deux technologies aident à représenter le temps et permettent à l’algorithme de se focaliser sur la façon dont les mots sont liés entre eux sur de longues distances.

Une couche de self-attention assigne un poids à chaque partie d’un input. Ce poids représente l’importance de cette partie par rapport au reste de l’input.

Le codage de position quant à lui est une représentation de l’ordre dans lequel les mots de l’input apparaissent.

Un Transformer est composé de multiples blocs, aussi appelés couches. Par exemple, il peut avoir des couches de self-attention, des couches d’anticipation, et des couches de normalisation.

Toutes travaillent ensemble pour déchiffrer et prédire les flux de données tokenisées : texte, séquences de protéines, patchs d’images…

Quelles sont les applications de l’IA générative ?

L’IA générative est un puissant outil aussi bien pour les artistes que pour les ingénieurs, les chercheurs ou les scientifiques et bien plus encore.

Ses cas d’usage et possibilités s’étendent à de nombreuses industries. Les différents modèles peuvent permettre de générer du texte, des images, de l’audio, de la vidéo ou encore du code informatique.

De plus, ils peuvent recevoir des prompts sous forme de texte, mais aussi d’autres modalités. Par exemple, une IA peut transformer un input textuel en image, une image en chanson, ou une vidéo en texte.

Texte et langage

Le langage est considéré comme le domaine où l’IA générative est le plus avancé. Les LLM (larges modèles de langage) sont capables de générer du texte de façon très naturelle, et sont exploités pour divers cas d’usage comme la rédaction d’essais, le codage informatique, la traduction ou même la compréhension de séquences génétiques.

Audio

Dans le domaine de l’audio, les modèles IA sont capables de générer de la musique, des sons ou du discours oral. Avec des outils comme Udio ou Suno, il est possible de créer des chansons à partir d’inputs textuels.

Une IA comme ElevenLabs peut reconnaître des éléments ou des objets dans une vidéo et créer des effets sonores pour les accompagner.

Image et vidéo

L’image est aussi un champ d’application majeur pour l’IA générative. Ceci inclut la création d’illustrations, d’œuvres d’art, d’assets 3D, d’avatars, de graphiques ou même de vidéos (avec des outils comme OpenAI Sora).

Les IA comme MidJourney ou DALL-E permettent de générer des images dans différents styles esthétiques, ou même de retoucher et de modifier les visuels ainsi créés.

La création de graphiques permet même de présenter de nouveaux composés chimiques et de nouvelles molécules, ce qui s’avère très utile pour la découverte de médicaments.

Les modèles 3D quant à eux peuvent être exploités pour les jeux vidéo, la création de logos, l’amélioration et l’édition d’images existantes, et bien plus encore.

Données synthétiques

Autre cas d’usage de l’IA générative : la création de données synthétiques, permettant d’entraîner d’autres modèles IA.

Cela se révèle très pratique quand les données n’existent pas, sont limitées, ou pas suffisamment précises pour entraîner une intelligence artificielle.

Il est possible de créer des données synthétiques pour toutes les modalités et tous les cas d’usage. Ceci permet aussi un entraînement plus efficace en produisant automatiquement des données additionnelles ou par une représentation interne des données réduisant le besoin de données étiquetées.

Une technologie déployée dans de nombreux domaines

L’IA générative impacte d’innombrables secteurs, et ses applications ne cessent d’augmenter. Voici quelques exemples d’industries bouleversées par cette nouvelle technologie.

Dans l’industrie automobile, elle permet de créer des modèles et même des mondes en 3D pour la simulation et le développement de nouvelles voitures.

De plus, les données synthétiques sont utilisées pour l’entraînement des véhicules autonomes. Les constructeurs sont en mesure de tester leurs voitures sans pilote au sein d’environnements 3D réalistes, et ceci permet d’éliminer les risques d’accident.

Un autre domaine qui bénéficie largement de l’IA générative est celui des sciences naturelles. Par exemple, dans l’industrie de la santé, les modèles permettent d’accélérer la recherche en développant de nouvelles séquences de protéines pour découvrir des médicaments.

Les soignants profitent aussi d’une automatisation des tâches comme le codage médical, l’imagerie ou l’analyse génomique.

De même, dans l’industrie de la météorologie, l’IA générative permet de créer des simulations de notre planète et aide à prédire la météo de façon plus précise ainsi que les catastrophes naturelles.

Tout l’univers du divertissement est également impacté par l’IA générative : le cinéma, les jeux vidéo, l’animation, la réalité virtuelle…

L’intelligence artificielle permet de fluidifier le processus de création de contenu, en complétant la créativité et le travail des artistes.

De nombreux défis restent à relever

L’IA générative n’en est qu’à ses balbutiements, et va continuer d’évoluer au fil des années à venir. Toutefois, d’importantes contraintes techniques sont à prendre en compte.

D’abord, les modèles peuvent avoir des milliards de paramètres et exigent donc des pipelines de données rapides et efficaces pour leur entraînement.
Un investissement massif, une expertise technique et une infrastructure informatique à grande échelle sont donc nécessaires pour maintenir et développer des modèles génératifs.

Par exemple, un modèle par diffusion peut nécessiter des millions d’images, voire même des milliards ! De plus, une puissance informatique colossale est indispensable pour l’entraînement sur des datasets aussi larges.

Voilà pourquoi les entreprises de cette industrie se livrent une guerre sans merci pour se procurer des centaines de GPU dernier cri afin d’entraîner leurs modèles.

Une autre difficulté est liée à la taille des modèles génératifs, qui peut causer une latence lors de la génération d’une instance.
À mesure que les modèles par diffusion deviennent populaires, leur lenteur est devenue de plus en plus apparente.

C’est particulièrement problématique pour les cas d’usage interactifs comme les chatbots, les assistants vocaux, ou les applications de service client. Pour cause, les réponses doivent être à la fois immédiates et précises.

En outre, alors que l’IA est de plus en plus utilisée pour produire des données synthétiques pour différents cas d’usage, elles ne peuvent pas toujours être utilisées pour l’entraînement des modèles.

L’intelligence artificielle requiert impérativement des données de haute qualité, et non biaisées. Ainsi, certains domaines se retrouvent confrontés à une pénurie de données d’entraînement.

C’est par exemple le cas des actifs 3D, et il faudra donc d’importantes ressources pour compenser ce manque.

Parallèlement au manque de données de haute qualité, beaucoup d’organisations peinent à obtenir la licence commerciale les autorisant à utiliser des datasets existants ou à créer des jeux de données spécialement pour entraîner leurs modèles.

Ce processus de licence est indispensable pour éviter les problèmes de violation de propriété intellectuelle, mais peut s’avérer très handicapant pour les entreprises…

Quels sont les vrais avantages de l’IA générative ?

L’IA générative peut être utilisée pour créer du nouveau contenu original indiscernable de celui créé par l’humain : images, vidéos, textes…
Comme nous l’avons évoqué précédemment, ceci peut s’avérer très utile pour diverses applications comme le divertissement, le marketing ou l’art.

En outre, les algorithmes d’IA générative peuvent être utilisés pour améliorer l’efficacité et la précision de systèmes IA existants, notamment pour le traitement naturel du langage et la vision par ordinateur.

Ils peuvent notamment servir à créer des données synthétiques, afin d’entraîner ou d’évaluer les autres algorithmes d’intelligence artificielle.

On peut également les exploiter pour explorer et analyser des données complexes de nouvelles façons, ce qui permet aux entreprises et aux chercheurs de découvrir des patterns cachés et des tendances qui ne sont pas forcément évidentes dans les données brutes.

Cette technologie peut aussi permettre d’automatiser et d’accélérer une large variété de tâches et de processus, préservant le temps et les ressources des entreprises et autres organisations.

Et vous, utilisez-vous l’IA générative ? Quelles sont les applications pour lesquelles vous utilisez cette technologie ? Partagez vos témoignages en commentaire !

Cet article IA générative : tout ce qu’il faut savoir sur cette tech révolutionnaire a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Nvidia vient de lancer le Jetson Orin Nano Super. Ce superordinateur à 249 $ promet de démocratiser la puissance de l’intelligence artificielle. Il offre également des performances inédites pour une fraction du prix des modèles précédents. Une machine à la fois compacte, performante et abordable, ça existe ? C’est ce que nous allons voir !

Ainsi, Nvidia lance son Jetson Orin Nano Super Developer Kit, une carte de développement pensée pour rendre la puissance de l’IA accessible à tous. Pour seulement 249 $, ce superordinateur offre presque 70 % de performances supplémentaires à un coût réduit de moitié par rapport au modèle précédent.

Ce nouvel appareil est conçu pour des tâches variées, qu’il s’agisse de vision par ordinateur ou de modèles de langage avancés. Et il débarque sur le marché dans les prochains jours. Si vous êtes passionné de technologie ou curieux de découvrir les possibilités infinies offertes par l’IA, ce kit de Nvidia mérite toute votre attention.

Un superordinateur doté d’une puissance impressionnante à seulement 249 $

Le Jetson Orin Nano Super, c’est tout de suite à 67 TOPS (des opérations par seconde à la vitesse grand V) à 249 $. Pour comparer, le modèle précédent plafonnait à 40 TOPS pour un tarif de 499 $. Avec cette nouvelle version, Nvidia casse donc les prix et booste les performances.

Et attendez, ce n’est pas tout ! Si vous avez déjà une carte Nvidia (comme l’Orin Nano classique), une mise à jour logicielle gratuite vous offrira jusqu’à 70 % de performances en plus. Par exemple, l’Orin NX 16 Go bondit de 100 à 157 TOPS.

Sous le capot, le Jetson Orin Nano Super embarque un processeur Arm Cortex-A78AE à 6 cœurs, cadencé à 1,7 GHz. Ajoutez à cela un GPU boosté avec 1 024 cœurs CUDA. Cette nouvelle carte de développement Nvidia est capable de gérer des modèles d’IA lourds, qu’il s’agisse de vision par ordinateur ou de transformateurs. En plus, vous avez même une compatibilité avec les caméras Raspberry Pi et des options de stockage SSD ou microSD.

Côté connectique, je cite donc des ports USB 3.2, des connecteurs MIPI CSI pour caméras, et un GPIO 40 broches pour utiliser vos accessoires Raspberry Pi préférés. Vous pouvez aussi alimenter votre Jetson Orin Nano Super en USB-C ou via un connecteur dédié. Moi je vous conseille de le pousser à 25 watts pour des performances maximales.

Par ailleurs, ces kits débarquent dans une semaine sur vos sites favoris comme Amazon, Arrow.com, Seeed Studio et DigiKey.

À ce prix-là, le Jetson Orin Nano Super rend l’IA plus accessible que jamais. Êtes-vous tenté ? Que feriez-vous avec une machine aussi performante à ce prix-là ? Dites-nous tout dans les commentaires !

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Nebius Group, spécialiste des infrastructures IA, a officialisé lundi une levée de 700 millions de dollars via un placement privé.

Nebius, jeune pousse dans l’intelligence artificielle, fait parler d’elle ! Avec une levée de fonds impressionnante de 700 millions de dollars, soutenue par Nvidia et Samsung, elle s’impose comme un acteur à surveiller de près. Retour sur son histoire, ses ambitions et ses liens avec les géants de la tech…

Nebius : la nouvelle étoile montante de l’IA

Tout d’abord, Nebius n’est pas apparue par hasard. En juillet 2023, cette entreprise a vu le jour après un accord de 5,4 milliards de dollars. Cet événement a permis de séparer les actifs nationaux et internationaux de Yandex, le géant russe de l’Internet.

Pour cause, la cotation de Yandex au Nasdaq avait été suspendue en 2022, après l’invasion de l’Ukraine par la Russie. Arkady Volozh, fondateur de Yandex, a donc pris une décision audacieuse. Cette fois-ci, il a lancé Nebius, une entreprise dédiée à la construction d’infrastructures pour l’intelligence artificielle.

Nebius investit dans des clusters GPU (unités de traitement graphique), essentiels pour accélérer le développement d’applications IA. C’est donc une vision ambitieuse qui pousse cette jeune société à innover et à conquérir de nouveaux marchés.

Des partenaires influents, et une mobilisation financière remarquable

Ensuite, parlons des chiffres : Nebius a récemment levé 700 millions de dollars dans le cadre d’un placement privé. Cette levée, sursouscrite, a attiré des investisseurs de renom comme Nvidia, Accel et Orbis Investments.

De ce fait, l’entreprise a émis 33 333 334 actions de classe A, à 21 dollars par action, représentant une prime d’environ 3 % par rapport au prix moyen pondéré des actions depuis la reprise des négociations au Nasdaq.

Nebius raises $700 million from investors including @Accel, @NVIDIA and @OrbisInvestUK.

The investment supports our previously announced plans to further build out our full-stack infrastructure for AI pioneers globally.

Read the full story: https://t.co/XSNvfVqR3I pic.twitter.com/8RZWeQGWe3

— Nebius (@nebiusai) December 2, 2024

Avec ce financement, Nebius envisage d’investir un milliard de dollars d’ici mi-2025. Quant à son chiffre d’affaires, il pourrait atteindre entre 750 millions et 1 milliard de dollars dès la fin de 2025. Or, ce montant représente une hausse significative par rapport aux 500 millions de dollars prévus auparavant.

D’ailleurs, Nebius a choisi de suspendre son programme de rachat d’actions, approuvé lors de la scission avec Yandex.

John Boynton, président du conseil d’administration, a salué cette décision stratégique. Selon lui, les actionnaires qui souhaitaient se retirer ont eu l’occasion de le faire à des prix avantageux. Et si cette démarche permettait de concentrer les ressources sur l’innovation ?

Une expansion ambitieuse aux États-Unis

Outre ses performances financières, Nebius mise sur une expansion stratégique. Cette fois-ci, elle cible les États-Unis, où se trouvent déjà plus de la moitié de ses clients. Actuellement, l’entreprise loue un centre de données (Data Center) à Kansas City, dans le Missouri.

Lorsque je réfléchis à cette stratégie, je pense à la manière dont les entreprises internationales abordent le marché américain. C’est grâce à ces choix que Nebius renforce sa présence tout en répondant à une demande croissante. Par exemple, ses solutions cloud et ses outils pour les développeurs pourraient transformer profondément l’industrie technologique américaine.

Et selon les dirigeants, l’objectif est clair : construire des bases solides pour devenir un leader mondial. Outre l’expansion aux États-Unis, l’entreprise envisage également d’investir davantage dans ses infrastructures pour répondre aux besoins de ses clients.

De mon côté, je suis impatient de voir comment Nebius va influencer le paysage technologique mondial.

Et vous, que pensez-vous de Nebius et de ses ambitions ? N’hésitez pas à partager votre avis dans les commentaires !

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L’histoire du scientifique regorge de figures audacieuses qui défient les normes. Parmi elles, Fei-Fei Li se distingue. Son projet ambitieux a transformé l’intelligence artificielle. Découvrez comment ce scientifique rebelle a, par sa ténacité, déclenché le boom de l’intelligence artificielle.

Fei-Fei Li, une scientifique audacieuse, a lancé un projet ambitieux qui a transformé l’intelligence artificielle (IA) malgré le scepticisme de ses collègues. En 2007, elle crée une base de données géante, ImageNet, pour répondre aux besoins de l’apprentissage profond (Deep Learning).

Son travail, accompagné des efforts de visionnaires comme Geoffrey Hinton et Jensen Huang, a ouvert la voie à l’essor de l’IA moderne. Voici comment ces pionniers, en allant à contre-courant, ont tout changé.

Fei-Fei Li et son rêve d’une base de données géante

Pour débuter, Fei-Fei Li, professeure d’informatique à Princeton, pressentait qu’une grande base de données était nécessaire pour perfectionner les algorithmes de vision par ordinateur.

ImageNet visait à rassembler 14 millions d’images. Chaque image était classée dans l’une des 22 000 catégories. Cette ambition semblait folle à ses collègues.

À l’époque, personne n’aurait cru qu’une immense collection d’images classées, à savoir ImageNet, pourrait faire avancer la science. Malgré les critiques, elle poursuit son projet, consciente que l’ampleur des données pouvait changer la donne.

Avec l’aide d’Amazon Mechanical Turk, elle mobilise une main-d’œuvre internationale pour trier et étiqueter des millions d’images. Cela aurait pris 18 ans à faire manuellement, mais grâce au crowdsourcing, elle parvient à finaliser ImageNet en 2 ans seulement.

Pourtant, au départ, ImageNet ne rencontre pas le succès attendu. Ce n’est qu’en 2012, lorsqu’un modèle d’IA utilise ImageNet pour obtenir des résultats impressionnants, que son potentiel est enfin reconnu.

Les GPU et l’audace de Jensen Huang

Pendant que Fei-Fei Li développait ImageNet, un autre visionnaire, Jensen Huang, PDG de Nvidia, réfléchissait à des usages alternatifs pour les GPU (processeurs graphiques) au-delà des jeux vidéo.

Ces puces étaient conçues pour les calculs intensifs nécessaires aux graphismes 3D, mais Huang entrevoit leur potentiel pour des calculs scientifiques. En 2006, il lance CUDA, une plateforme pour que les GPU puissent s’appliquer à des tâches diverses.

Je peux imaginer à quel point son ambition a dû intriguer, voire déranger, au départ. Les scientifiques doutaient et les investisseurs restaient sceptiques, pourtant, Huang persévère.

Geoffrey Hinton, qui avait toujours cru en l’IA, utilise les GPU pour entraîner des réseaux neuronaux bien plus vite que les processeurs habituels.

En 2012, l’IA AlexNet, entraînée sur ImageNet et avec la puissance des GPU, surpasse tout ce qui avait été fait en reconnaissance d’images. C’est là que CUDA et les GPU de Nvidia trouvent leur place dans l’IA.

Trois scientifiques s’allient pour briser les frontières de l’audace

À mes yeux, les progrès de l’IA moderne sont inséparables de l’audace de ces trois scientifiques. Geoffrey Hinton, un rebelle scientifique à l’esprit ouvert, a été convaincu des capacités des réseaux neuronaux, même lorsque tous les autres se détournaient de cette approche.

Fei-Fei Li, contre toute attente, a mené son projet ImageNet à terme, inspirée par l’idée que la quantité de données pouvait faire évoluer la recherche. Enfin, Jensen Huang, visionnaire et persévérant, croyait que ses GPU pouvaient servir bien au-delà des jeux vidéo.

Ces trois pionniers, qui ont chacun suivi une intuition forte, ont permis de faire évoluer le domaine de l’IA dans des directions insoupçonnées. Quand je pense à leur histoire, je réalise combien une simple conviction, portée à son terme, peut révolutionner la science.

Aujourd’hui, les chercheurs utilisent encore ImageNet, CUDA, et les GPU Nvidia dans des domaines variés, de la reconnaissance d’images à l’analyse de données.

Et vous ? Que pensez-vous de l’audace de ces scientifiques qui ont osé défier les conventions pour transformer le domaine de l’intelligence artificielle ? N’hésitez pas à partager vos avis dans les commentaires !

Cet article La folle histoire du scientifique rebelle qui a causé le boom de l’IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Nvidia a officiellement surpassé Apple pour devenir l’entreprise la plus valorisée au monde. L’explosion technologique de l’intelligence artificielle (IA) a été un facteur majeur de ce bouleversement.

La capitalisation boursière de Nvidia s’élève à 3,43 billions de dollars. L’action Nvidia a triplé depuis le début de l’année 2024. Cela illustre un changement de paradigme dans le secteur de la technologie.

L’année 2023 a marqué un tournant crucial pour Nvidia, leader des unités de traitement graphique (GPU). Ces GPU sont essentiels pour alimenter les opérations liées à l’IA. Le chiffre d’affaires de l’entreprise a doublé pendant cinq trimestres consécutifs. Cette progression impressionnante a changé le visage du marché. Nvidia a rejoint le club exclusif des entreprises ayant atteint une capitalisation de 3 000 milliards de dollars, aux côtés d’Apple et Microsoft.

Apple en difficulté

Apple a été le premier à franchir les caps historiques de 1 000 et 2 000 milliards de dollars. Cependant, l’entreprise est en retard dans la course à l’intelligence artificielle. Apple Intelligence, une fonctionnalité axée sur la confidentialité et l’utilité, peine à convaincre. Le manque de puces nécessaires à l’innovation IA a également freiné ses ambitions. Bien que ses actions aient augmenté de plus de 20 % cette année, Apple reste sous pression pour rattraper Nvidia.

Microsoft, troisième plus grande entreprise au monde, joue un rôle clé dans l’essor de Nvidia. Avec une capitalisation de 3,1 billions de dollars, Microsoft est un client majeur. Ses investissements dans l’IA s’appuient lourdement sur les GPU Nvidia. ChatGPT d’OpenAI, un exemple frappant de la puissance de ces technologies, est rendu possible par cette collaboration. Cela souligne l’importance croissante de Nvidia dans l’écosystème mondial de l’IA.

Le succès de Nvidia ne se limite pas à sa domination boursière. L’entreprise a récemment éliminé Intel du Dow Jones Industrial Average, un mouvement historique qui redéfinit la représentation du secteur des semi-conducteurs. Nvidia rejoindra l’indice Dow Jones vendredi, une reconnaissance qui témoigne de son influence croissante. S&P Dow Jones Indices a souligné la nécessité de mieux refléter le secteur moderne de la technologie.

Le couronnement de Nvidia comme entreprise la plus valorisée souligne l’ère actuelle de l’intelligence artificielle. Avec des entreprises majeures investissant massivement dans les GPU et l’IA, l’écosystème technologique mondial change rapidement. Les prochains mois s’annoncent décisifs pour Apple, Microsoft et Nvidia. Le monde assiste à une compétition technologique sans précédent où la puissance de l’IA redéfinit les règles du jeu.

Cet article La capitalisation de Nvidia dépasse celle d’Apple : un séisme boursier a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Découvrez Oasis : le premier jeu vidéo jouable créé en temps réel par l’IA générative, directement inspiré par Minecraft. Il s’agit d’un projet de recherche visant à explorer les possibilités offertes par l’intelligence artificielle pour le jeu vidéo, né de la collaboration entre deux startups de hardware et de logiciel…

Les magnats de l’industrie l’ont annoncé depuis longtemps : l’intelligence artificielle générative va révolutionner le jeu vidéo.

Déjà en décembre 2023, lors de sa participation au sommet Wells Fargo TMT, le chef financier de Xbox, Tim Stuart, prédisait que n’importe qui serait bientôt capable de créer un jeu vidéo à partir d’un prompt.

Depuis lors, nous avons assisté à l’émergence de plusieurs outils comme GameGen-O pour créer des jeux en monde ouvert, Google Genie qui transforme les images en jeux vidéo et Google GameNGen qui recrée le jeu Doom en temps réel.

À présent, la startup de hardware informatique californienne Etched vient de franchir un nouveau cap avec Oasis : un jeu vidéo entièrement généré par IA, qui laisse les joueurs créer et modifier des environnements virtuels à leur guise.

Ainsi, les utilisateurs sont capables de construire un jeu en temps réel, en partant de zéro. La création vidéoludique pourrait enfin être démocratisée…

Oasis : un Minecraft entièrement généré par IA

Oasis generates frames based on your keyboard inputs. You can move and jump around, break blocks, and build and explore a brand new map every game. pic.twitter.com/NFc23PaBZT

— Etched (@Etched) October 31, 2024

Nommé en référence à l’univers virtuel imaginé par Ernest Cline pour son célèbre roman « Ready Player One », Oasis est un clone de Minecraft créé en partenariat avec le développeur d’IA Decart basé à San Francisco.

C’est à travers une démo publiée sur X le 31 octobre 2024 que Etched a dévoilé son projet, présenté comme le tout premier jeu jouable généré par IA.

Dans cette démo, les joueurs peuvent naviguer à travers un environnement jonché de blocs. Ils sont en mesure de déplacer, bâtir, et détruire le terrain et les obstacles selon leur bon vouloir.

Un projet né de deux entrepreneurs inspirés par GPT-3

Cette expérience est le fruit d’une collaboration entre Robert Wachen, co-fondateur de Etched diplômé de Harvard, et Dean Leitersdorf, CEO de Decart et diplômé de l’Israël Institute of Technology.

Ils se sont rencontrés en 2022 et ont été inspirés par le GPT-3 d’OpenAI. Après avoir lancé leurs entreprises respectives Etched et Decart en 2022 et 2023, les deux compères ont décidé d’unir leurs forces autour d’Oasis.

Selon Leitersdorf, « Etched fonctionne comme Nvidia, en construisant du hardware de prochaine génération, tandis que nous sommes comme OpenAI en développant des modèles IA conçus pour tourner sur ce hardware ».

En d’autres termes, « Etched pose les bases, et Decart construit des expériences sur l’IA par-dessus ». L’union fait la force !

Comment ça marche ?

Les deux firmes ont choisi de baser leur démo Oasis sur Minecraft, car il s’agit d’un environnement open-world qui prend en charge le contenu dynamique.

Or, il s’agit d’un défi technique qu’ils voulaient que l’IA surmonte. Contrairement aux moteurs graphiques traditionnels, Oasis repose sur l’IA pour produire chaque pixel en temps réel sans utiliser de moteur de jeu.

Comme l’explique Wachen, « il y a deux composants clés : les poids qui représentent l’intelligence du modèle, et le descripteur qui exécute les poids, aussi connu sous le nom de moteur d’inférence ».

Cette configuration permet à l’IA de créer les éléments en temps réel et de supporter efficacement un large nombre d’utilisateurs.

La démo a été créée à l’aide de GPU Nvidia H100 Tensor Core, mais Etched développe sa propre puce appelée Sohu. Elle affirme qu’elle est 10 fois plus rapide que celle de Nvidia.

Comment tester Oasis ?

Selon Dean Leitersdorf, « la première version d’Oasis est pour la recherche, et montre que les modèles IA peuvent faire cela, il n’y a pas de monétisation et c’est entièrement gratuit ».

Gameplay is just the start. Soon, most of the internet will be AI-generated, and >70% of internet traffic is video.

Video diffusion models are extremely compute-bound, needing to processes thousands of tokens per frame. This workload is perfect for Sohu.

— Etched (@Etched) October 31, 2024

Par conséquent, l’architecture, les poids, et tous les documents de recherche sont disponibles en open source sur GitHub à cette adresse. Vous pouvez également jouer à la démo en cliquant sur ce lien !

En seulement 24 heures, Oasis a suscité tellement d’intérêt que le site web a failli planter ! Des centaines de milliers de personnes ont tenté de se connecter, et beaucoup ont dû être refoulées.

Je suis personnellement impressionné par la vitesse à laquelle l’intelligence artificielle transforme le paysage du jeu vidéo, et j’attends impatiemment de voir où en sera cette technologie dans quelques années !

Et vous, qu’en pensez-vous ? Avez-vous testé la démo ? Pensez-vous qu’il sera un jour possible de créer des jeux vidéo à partir d’un simple prompt ?

Cet article Ce clone de Minecraft est le 1er jeu généré par IA, venez vite tester ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Meta annonce la sortie de Llama 4 en 2025. Cette nouvelle version promet une « Intelligence Machine Autonome » qui pourrait révolutionner notre quotidien.

Après le Llama 3.2, Meta prépare enfin le lancement du Llama 4 pour début 2025. Ce modèle promet une « Intelligence Machine Autonome » (AMI) capable de percevoir, de raisonner et de s’adapter. Face à des concurrents comme OpenAI avec GPT-4o ou 01.AI de Kai-Fu Lee, Meta ne cache pas son ambition : repousser les limites actuelles de l’intelligence artificielle.

Un pas vers l’IA autonome… enfin ?

Il était temps pour Meta d’élever Llama à un niveau supérieur. Avec Llama 4, l’idée est simple : créer une IA qui planifie, évalue et ajuste ses actions.

Manohar Paluri, vice-président IA chez Meta, a récemment confié que son équipe explore des moyens de rendre Llama plus adaptable en temps réel. Ainsi, le modèle pourra modifier ses choix en fonction des changements de contexte.

En comparaison avec les versions précédentes, Llama 4 ne se contente plus d’exécuter des tâches simples. Maintenant, il peut apprendre en continu, s’adapter et réajuster comme un humain.

Par exemple, lors de la planification d’un voyage, l’IA pourrait anticiper des retards ou proposer des itinéraires alternatifs. Personnellement, je trouve cette flexibilité remarquablement rare ! « L’essentiel est que le modèle sache quand il est sur la bonne voie », explique Paluri.

En parallèle, Meta a récemment introduit le Dualformer, une autre avancée inspirée de la cognition humaine. Ce modèle bascule entre une pensée rapide et intuitive et un raisonnement plus lent et délibéré.

Un apprentissage innovant pour former Llama 4

Pour rendre Llama 4 vraiment « intelligent », Meta utilise une approche novatrice. L’équipe combine l’apprentissage auto-supervisé (SSL) et le renforcement par retour d’information humain (RLHF).

Grâce au SSL, Llama se forme en analysant d’énormes volumes de données, ce qui lui permet de développer des connaissances générales sans intervention humaine. En parallèle, le RLHF affine ses réactions pour répondre aux attentes humaines, un peu comme un mentor qui guide son élève.

« L’apprentissage auto-supervisé aide les modèles à acquérir des connaissances générales », explique Paluri. « Cependant, l’apprentissage par renforcement est plus ciblé. Il donne au modèle des retours spécifiques, comme lui dire « bon travail » ou « réessaie » en fonction de ses actions ».

Cette combinaison permet donc de rendre Llama non seulement polyvalent mais aussi plus précis dans ses réponses.

Meta veut aussi que Llama génère des données synthétiques, un atout de taille pour les régions où les données sont rares. Prenons l’exemple de Llama 3.1 405B : ce modèle est conçu pour produire des contenus adaptés aux langues indiennes, une avancée majeure dans un pays où la diversité linguistique peut parfois être un obstacle.

Vivek Raghavan, chef de Sarvam AI, a révélé que Llama 3.1 a servi à développer Sarvam 2B, un modèle de 2 milliards de paramètres avec 4 000 milliards de jetons, dont 2 000 milliards en langues indiennes. « Nous avons utilisé 1 024 cartes NVIDIA H100 pour former le modèle en seulement 15 jours », a précisé Raghavan.

Un saut technologique dès 2025

Alors, Meta réussira-t-il son pari ? Mark Zuckerberg, PDG de Meta, y croit ! Lors d’une interview récente avec Rowan Cheung, influenceur dans le domaine de l’IA, Zuckerberg a révélé que la pré-formation de Llama 4 était déjà en cours, soutenue par une infrastructure de calcul et des clusters de données spécialement dédiés.

Ragavan Srinivasan, vice-président produit chez Meta, voit en Llama « nouvelle génération » un tournant décisif pour 2025.

Des fonctionnalités inédites sont au programme : une mémoire contextuelle avancée et une prise en charge intermodale permettant des collaborations étroites avec des tiers. « Les développeurs auront désormais accès à une IA qui évolue avec chaque nouvelle génération », a-t-il précisé.

Quand je repense à la cadence effrénée de Meta, je suis impressionné : Llama 3 en avril, 3.1 en juillet, puis Llama 3.2 en septembre… Meta a clairement accéléré le rythme.

Paluri souligne aussi l’importance de mises à jour régulières, expliquant que Meta veut des « améliorations prévisibles et significatives ». De plus, avec les versions quantifiées de Llama 3.2, la vitesse d’inférence a été quadruplée, tout en réduisant la taille des modèles et l’utilisation de mémoire.

Alors, êtes-vous prêts pour cette révolution ? Pensez-vous que Meta Llama 4 sera à la hauteur des promesses d’une « Intelligence Machine Autonome » ? Faites-nous part de votre opinion ci-dessous !

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L’entreprise chinoise EngineAI Robotics vient de dévoiler SE01 : le premier robot humanoïde capable de se déplacer de façon naturelle et élégante à la manière d’un humain, grâce à un réseau de neurones ultra-avancé et un design unique. Un nouveau cap est franchi dans l’évolution des robots !

Avec son Optimus dévoilé en 2021, Tesla a inauguré le début d’un nouveau chapitre pour l’industrie des robots humanoïdes. Par la suite, de nombreuses autres entreprises ont commencé à développer leurs propres machines bipèdes : 1X, Figure, Unitree, Agility…

On peut donc considérer Tesla comme l’un des pionniers du secteur. Début octobre 2024, lors de l’événement « We, Robot », la firme a d’ailleurs offert un aperçu des progrès réalisés par Optimus avec une flotte de prototypes servant des cocktails et discutant avec les visiteurs.

Toutefois, malgré les sommes colossales investies par Elon Musk dans ce projet, Optimus se déplace lentement et sa démarche demeure maladroite et peu naturelle.

Le 24 octobre 2024, Tesla s’est fait couper l’herbe sous le pied par l’entreprise chinoise EngineAI Robotics basée à Shenzhen.

Celle-ci vient d’annoncer le lancement mondial de son premier humanoïde : SE01. L’un de ses principaux points forts est son réseau de neurones à la pointe de la technologie, qui lui confère une démarche naturelle !

Une démarche élégante et chaloupée, plus humaine que jamais !

Ceci lui permet de surmonter l’un des principaux défis de la robotique en se déplaçant de façon élégante et efficace énergétiquement.

Une telle capacité peut sembler anecdotique, mais elle réduit considérablement l’écart comportemental entre les robots et les humains.

Avec sa démarche chaloupée, SE01 se déplace par foulées douces, rapides et fluides. Il met donc fin au stéréotype du robot marchant de façon saccadée, genoux pliés avant de trébucher. Un cliché souvent mis en avant par les sceptiques et les détracteurs de cette technologie !

Afin d’accomplir cette prouesse technique, l’équipe d’EngineAI a développé une technologie dernier cri tout en travaillant méticuleusement sur le design du produit.

Elle a créé un module de joint harmonique intégré, et a augmenté l’intelligence et la flexibilité du robot en combinant l’apprentissage par renforcement et par imitation dans ses solutions de contrôle de mouvement.

Le fruit de ces efforts est un robot SE01 doté d’une démarche humaine et naturelle, qui marque une nouvelle étape dans l’évolution des machines intelligentes !

Un robot solide et léger, doté d’une vision affutée

En termes de hardware, SE01 est équipé de deux processeurs NVIDIA et Intel et de trois ensembles de caméras stéréo à haute précision. Ces composants forment un système de réseau de neurones visuel hautement avancé.

Ainsi, le robot est doté d’une excellente perception visuelle et de capacités d’analyse dans des environnements complexes. Il est exploitable dans les domaines de la recherche et de l’éducation, mais aussi dans les situations industrielles les plus complexes.

Son enveloppe corporelle est constituée d’un alliage d’aluminium de qualité aérospatiale, qui rend son corps à la fois robuste et léger et améliore considérablement la durée de vie de sa structure mécanique.

De plus, en obtenant un mouvement fluide et naturel sans avoir recours aux capteurs de force à six dimensions et aux actionneurs à vis à rouleaux traditionnels, l’équipe a considérablement accru la fiabilité du produit tout en réduisant les coûts.

EngineAI Robotics : l’entreprise qui veut fusionner l’art et la technologie

Selon le CEO et fondateur d’EngineAI Robotics, Zhao Tongyang, le lancement de SE01 n’est pas seulement une avancée technologique majeure. Il représente une fusion entre l’art et la technologie.

D’après lui, « notre but est de faire en sorte que la technologie robotique serve réellement l’humanité, et à travers l’approfondissement de l’innovation technologique et l’expansion du marché, nous visons à intégrer les robots intelligents incarnés dans tous les aspects de la vie ».

Depuis sa création, EngineAI Robotics a établi une feuille de route R&D très exigeante pour s’assurer de rester à l’avant-garde de la technologie et de surpasser la concurrence sur le marché.

La firme prévoit de compléter sa première gamme de produits d’ici la fin 2024, et de vendre plus de 1000 unités par an d’ici 2025.

Elle prévoit également d’exploiter sa technologie pour lancer d’autres gammes de produits adaptées à un usage industriel ou domestique.

Son objectif est d’atteindre l’équilibre parfait entre performance et praticité, afin de bouleverser le marché actuel des robots humanoïdes et de se hisser parmi les leaders mondiaux de cette industrie futuriste !

Je suis personnellement très impressionné par ce robot, et par la vitesse à laquelle les robots humanoïdes s’améliorent grâce aux efforts des entreprises du monde entier.

D’ici peu, je pense que ces machines nous côtoieront au quotidien et pourraient même se fondre dans la foule parmi les humains !

Et vous, qu’en pensez-vous ? Êtes-vous surpris par le naturel de la démarche de SE01 ? Estimez-vous qu’il s’agisse d’une caractéristique importante pour les robots humanoïdes ? Partagez votre avis en commentaire !

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L’IA générative est partout ! Des textes aux images, elle transforme nos manières de travailler et de créer. Son potentiel est immense, mais avec cette puissance vient la responsabilité de l’utiliser intelligemment. Voici six conseils pour vous aider à adopter l’IA générative de manière sécurisée et performante.

L’IA générative est en train de bouleverser nos méthodes de travail. Capable de créer sur commande des textes, des visuels, et bien plus encore, elle séduit autant qu’elle questionne. Nvidia, autrefois un acteur de niche dans le jeu vidéo, en est aujourd’hui une des grandes stars avec une valeur boursière qui atteint les 3 000 milliards de dollars en 2024 ! Pourtant, cette technologie n’est pas sans soulever des questions cruciales, comme celles de la confidentialité, de la propriété intellectuelle ou des biais potentiels. Alors, comment l’utiliser au mieux tout en évitant les faux pas ? Ainsi, je vous propose six conseils incontournables pour exploiter l’IA générative en toute confiance dans un cadre professionnel.

1. Rédigez une politique d’utilisation d’IA générative au travail

La première étape, c’est de mettre en place une politique claire d’utilisation de l’IA dans votre entreprise. Définissez les règles pour éviter les risques de confidentialité et de biais. Il vaut mieux prévenir que guérir, alors interdisez l’usage des informations confidentielles dans les prompts et prévoyez des moyens de signaler les problèmes. Une politique bien ficelée vous permettra aussi de répondre aux questions des partenaires et des clients.

2. Lisez les conditions d’utilisation

Les conditions de service des plateformes d’IA changent souvent. Elles précisent généralement si l’entreprise garde ou vous cède les droits du contenu généré, et mentionnent parfois l’obligation d’indiquer que le contenu a été créé par l’IA. Ces plateformes évoluent vite, alors assurez-vous que les utilisateurs de votre entreprise savent à quoi s’en tenir pour chaque plateforme et respectent les règles d’utilisation.

3. Pas d’infos confidentielles dans l’invite

Par ailleurs, évitez de partager des données sensibles avec l’IA. Par exemple, OpenAI a indiqué qu’il ne pouvait pas supprimer les données des utilisateurs de ses modèles, donc tout ce qui est saisi pourrait être réutilisé pour former les modèles. Qui plus est, j’ai même entendu dire que des employés de Samsung ont accidentellement partagé des informations confidentielles avec ChatGPT en demandant de l’aide pour corriger un code… Un bon conseil ? N’insérez pas de données sensibles dans les prompts, jamais.

4. Attention aux marques et célébrités

Les marques, célébrités et personnages connus peuvent être protégés par des droits d’auteur. Alors, je vous déconseille de les inclure dans vos invites. En plus, utiliser un logo ou un personnage célèbre pourrait engendrer des problèmes de droits de propriété intellectuelle ou d’image. Dès lors, restez toujours créatif et évitez tout élément sous copyright ou image de célébrité.

5. Choisissez la bonne plateforme d’IA générative

Toutes les plateformes d’IA ne se valent pas en termes de licence et de droits. Adobe Firefly, par exemple, n’utilise que des images sous licence ou libres de droit. En revanche, d’autres plateformes, comme Midjourney, se basent sur du contenu récupéré en ligne. Optez donc pour une plateforme en phase avec vos valeurs et vos besoins professionnels. N’oubliez pas de toujours vérifier la politique d’utilisation.

6. Vérifiez les faits

Dans l’IA, le concept « humain dans la boucle » est clé. L’IA générative a parfois tendance à « halluciner » et à fournir des informations erronées. Même si l’IA peut être une super assistante pour synthétiser des données, elle reste faillible sur la véracité des faits. Prenez le temps de valider chaque information générée avant de l’utiliser, pour garder toute crédibilité.

Voilà, l’IA générative peut devenir un allié précieux si elle est utilisée avec prudence et responsabilité. En appliquant ces conseils, vous tirez le meilleur parti de cette technologie au travail, sans risquer de faux pas. Et vous ? Avez-vous d’autres conseils pour maîtriser l’IA ? Partagez-les en commentaire !

Cet article IA générative : 6 conseils pour mieux l’utiliser au travail a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Nvidia dévoile Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct : une IA qui surpasse GPT-4o et Claude 3.5 sur la plupart des benchmarks. L’industrie de l’intelligence artificielle vient elle de trouver son nouveau leader ?

Le géant des cartes graphiques est-il en passe de redistribuer celles de l’industrie de l’IA ? Il y a quelques jours, Nvidia présentait la famille de modèles multimodaux NVLM 1.0 avec notamment NVLM-D-72B et ses 72 milliards de paramètres.

Ce mardi 15 octobre 2024, en toute discrétion, elle a dévoilé un nouveau modèle d’intelligence artificielle qui surpasse ceux des leaders du secteur comme OpenAI et Anthropic.

Il s’agit non seulement d’un revirement majeur dans la stratégie de la firme américaine, qui pourrait aussi potentiellement bouleverser tout l’ordre établi dans le paysage de l’intelligence artificielle !

Dénommé Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct, ce nouveau modèle est apparu sans tumulte sur la plateforme Hugging Face. Toutefois, rapidement, il a capté toute l’attention en raison de ses performances époustouflantes sur de nombreux tests de benchmark.

Une version améliorée de Meta Llama 3.1 à la pointe de la tech

Afin de créer cette IA, Nvidia a raffiné le modèle open-source Llama 3.1 de Meta à l’aide de techniques d’entraînement très avancées.

Elle a notamment exploité la méthode RLHF : Reinforcement Learning from Human Feedback. Celle-ci consiste à permettre à l’IA d’apprendre à partir des préférences humaines, pour mener à des réponses plus naturelles et contextuelles.

Toutefois, ce qui distingue véritablement Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct est sa capacité à traiter des requêtes complexes sans prompting additionnel ou tokens spécialisés.

Dans le cadre d’une démonstration, elle a correctement répondu à la question : « combien y a-t-il de r dans le mot strawberry ? » avec une réponse précise et détaillée.

Ceci montre une compréhension nuancée du langage et une capacité à fournir des explications claires. La plupart des modèles IA actuels échouent face à cette question.

De plus, ces résultats sont particulièrement significatifs, car ils mettent l’accent sur l’« alignement » : un terme faisant référence à la façon dont les productions d’un modèle correspondent aux besoins et préférences des utilisateurs.

Une nouvelle solution attractive pour les entreprises

Avec un tel modèle, les entreprises et organisations cherchant à exploiter l’IA pourront profiter de réponses plus utiles, avec beaucoup moins d’erreurs.

De plus, Nvidia proposé une inférence hébergée gratuitement via sa plateforme build.nvidia.com. Elle s’accompagne d’une interface API compatible avec OpenAI.

Cette accessibilité rend la technologie IA la plus avancée plus disponible, permettant à une large gamme d’entreprises de l’utiliser et d’implémenter les modèles de langage dernier cri.

Ce modèle présente aussi l’avantage d’être customisable, afin de répondre aux besoins spécifiques des entreprises : prendre en charge les requêtes de service client, générer des rapports complexes…

L’IA de Nvidia offre cette flexibilité, combinée à des performances de pointe. C’est donc une solution très intéressante pour les entreprises de toutes les industries.

Ceci étant dit, la firme prévient que Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct n’a pas été affiné pour des domaines spécialisés comme les maths ou le raisonnement légal où la précision est essentielle.

Les entreprises doivent donc s’assurer de l’utiliser de façon appropriée et implémenter des barrières de sécurité pour éviter les erreurs.

Nvidia, nouveau leader de l’industrie des LLM ?

Selon Nvidia, cette IA obtient le meilleur score sur plusieurs évaluations phares. Elle a notamment atteint 85.0 sur Arena Hard Benchmark, 57.6 sur AlpacaEval 2 LC, et 8.98 sur GPT-4-Turbo MT-Bench.

Ses scores surpassent donc ceux des modèles les plus reconnus comme GPT-4o et Anthropic Claude 3.5 Sonnet. Ainsi, Nvidia n’est plus seulement fournisseur, mais se propulse au sommet de l’industrie de l’IA générative !

Jusqu’à présent, l’entreprise était principalement connue pour dominer l’industrie des cartes graphiques, utilisées pour les jeux vidéo et le minage de cryptomonnaies, mais aussi l’entraînement des systèmes d’intelligence artificielle.

Désormais, elle vient de prouver sa capacité à développer sa propre IA et à surpasser celles de ses principaux clients. Grâce à son expertise en hardware, elle se positionne en fournisseur de solutions IA de premier ordre.

Cette expansion stratégique pourrait déclencher une véritable secousse sismique dans le domaine des LLM, jusqu’alors aux mains d’entreprises focalisées sur le développement logiciel.

Ces dernières vont devoir reconsidérer leur propre stratégie et augmenter leurs efforts de R&D. Pour cause, Nvidia ne cherche pas seulement à concurrencer, mais bien à surpasser les IA les plus populaires.

Toutefois, depuis le lancement de ChatGPT en 2022, OpenAI a toujours attendu que la concurrence sorte un modèle plus puissant pour déployer une mise à jour de GPT afin de préserver sa domination. On peut donc éventuellement s’attendre au lancement d’une nouvelle version dans les jours à venir…

De son côté, pour réellement s’imposer comme une nouvelle référence, Llama 3.1-Nemotron-70B-Instruct devra aller au-delà des benchmarks et faire ses preuves dans les applications du monde réel.

Et vous, qu’en pensez-vous ? Nvidia peut-elle réellement surpasser OpenAI et prendre les rênes de l’industrie de l’IA ? Son expertise en hardware peut-elle être un réel avantage ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Nvidia lance Nemotron 70-B, l’IA qui explose GPT-4o : séisme dans l’industrie de l’IA ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Devoteam a dévoilé son nouveau plan stratégique « AMPLIFY », une initiative ambitieuse pour renforcer sa position dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Ce plan s’étend jusqu’à 2028. Il vise à doubler le chiffre d’affaires de l’entreprise pour atteindre 2 milliards d’euros, dont 50 % seront générés par des projets liés à l’IA. Devoteam prévoit également de former l’intégralité de ses employés à l’IA générative.

Un plan pour doubler le chiffre d’affaires

Le 10 octobre 2024, Devoteam a annoncé son plan « AMPLIFY », un projet à long terme qui s’étendra jusqu’en 2028. L’objectif de cette initiative est donc de renforcer la position de l’entreprise en tant que leader des technologies guidées par l’IA. « Nous avons construit une position en EMEA de leader du Cloud, de la Data et de la Cybersécurité.« , a déclaré Stanislas de Bentzmann, co-fondateur et Président de Devoteam.

Devoteam vise à doubler son chiffre d’affaires en quatre ans pour atteindre 2 milliards d’euros en 2028. Parmi cet objectif, 50 % du revenu devrait provenir de projets liés à l’IA. En 2023, seulement 5 % des services de l’entreprise étaient liés à l’IA. Ce pourcentage devrait atteindre 20 % en 2024 et 50 % en 2028. Cet objectif sera atteint grâce à une combinaison de croissance organique et d’acquisitions stratégiques.

La formation, un pilier du plan AMPLIFY

L’une des priorités du plan « AMPLIFY » est la formation. Devoteam s’engage à former 100 % de ses 11 000 collaborateurs à l’IA générative. Cet effort de formation a pour but de renforcer l’adoption des nouvelles technologies par l’entreprise. Devoteam peut ainsi conserver son leadership en matière de transformation technologique.

Cette démarche s’inscrit dans la vision de Devoteam de devenir une « learning company« . Dans ce cas de figure, les employés sont en constante formation et certification. « L’IA ne doit pas seulement être performante, elle doit être déployée de manière éthique« , souligne Devoteam. Elle met un point d’honneur à garantir la transparence et la responsabilité dans ses projets IA.

Des partenariats stratégiques pour soutenir la transformation IA

Pour renforcer son expertise, Devoteam s’appuie sur des partenariats avec les géants de la technologie. Citons entre autres AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et NVIDIA. Ces collaborations permettent à l’entreprise de rester à l’avant-garde de l’IA et d’accompagner ses clients dans leurs projets de transformation numérique.

Ces partenariats stratégiques sont renforcés par des projets concrets. Il y a, par exemple, celui réalisé pour La Poste portugaise, avec le premier chatbot transactionnel sur Azure. Il y a aussi la chaîne hôtelière européenne Strawberry, où un assistant a été développé pour 20 000 employés. Ces exemples montrent l’étendue des capacités de Devoteam à intégrer l’IA dans des secteurs variés.

Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.

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