Friday, August 21, 2026

MISTRAL: droits d'auteur, collecte espion des données, LLM personnalisé et intelligence artificielle

LLM personnalisé pour le CEA par Mistral *1

Le CEA et Mistral  pour déployer une IA générative souveraine: La plateforme accompagne déjà les collaborateurs du CEA dans de nombreuses tâches : analyses documentaires, synthèses bibliographiques, préparation de dossiers de financement, gestion d'appels d'offres complexes, etc.  Plusieurs de ces cas d'usage sont présentés à l'occasion du salon Vivatech sur le stand du CEA. Avec Maïa, le CEA affirme sa volonté de développer des usages responsables, sécurisés et maîtrisés de l'IA générative. Cette démarche s'inscrit dans la doctrine portée par le CEA : l'IA générative n'a pas vocation à être déployée partout ni à se substituer à l'expertise humaine. Elle doit être mobilisée en assistance, lorsque son apport est pertinent, maîtrisé et sécurisé, au service des métiers et des missions de l'organisme. 

La collecte des données type "espion" *2

Meta AI, l’assistant de la firme de Mark Zuckerberg, qui truste la première place du classement de la collecte, en cochant 33 des 35 catégories de données personnelles recensées par Surfshark, soit la quasi-totalité de ce qu’une application peut récupérer auprès de ses utilisateurs. Suivent Google Gemini (23 catégories) et ChatGPT (17), qui sont assez nettement au-dessus de la moyenne observée chez les assistants étudiés. Mention assez bien pour Claude, Poe et DeepSeek, qui culminent à 13 chacun.

Enfin, Vibe, ex-Le Chat du Français Mistral, fait figure d’exception et obtient nettement la meilleure note de la classe, avec seulement six catégories recensées, soit cinq fois moins que Meta AI et près de trois fois moins que ChatGPT. Dans sa collecte, l’assistant tricolore se limite au nom et à l’e-mail de l’utilisateur, et à quatre types de données anonymisées, dont une seule à visée statistique.

Du côté de Meta AI, la liste est bien plus large hélas avec des éléments de localisation, d’historique de navigation, des informations financières, sur les contacts, l’historique de recherche ou encore des identifiants de l’appareil. Tomas Stamulis, le responsable de la sécurité des systèmes d'information chez Surfshark, explique qu’il vaut mieux, avant d’adopter un assistant IA, « vérifier quelles informations il collecte » et ajuster ses paramètres de confidentialité.

Campus AI, Mistral, BpiFrance,Émirats arabes unis, MGX  *3

Signataires : Ahmed Yahia Al Idrissi, membre du Conseil d'administration de MGX, membre du Comité exécutif du Conseil et Président du Comité d'investissement; Nicolas Dufourcq, Directeur général de Bpifrance ; Arthur Mensch, cofondateur et Directeur général de Mistral
En présence de : Emmanuel Macron, Président de la République française ; Son Excellence Khaldoon Al Mubarak, Président de l'Executive Affairs Authority d'Abou Dabi et Secrétaire général du Conseil pour l'intelligence artificielle et les technologies avancées
Crédit photo : Alexandra Lebon / Présidence de la République

Thibaud Desfossés, Président de Campus AI, a déclaré : « La France a l'énergie, les talents et la base de recherche pour conduire l'Europe en matière d'IA. La question, désormais, est de savoir ce que la France fait de chaque gigawatt qu'elle construit. Faire monter Campus AI vers 3 GW, c'est notre réponse : une plateforme ouverte, bâtie avec nos partenaires industriels et territoriaux français, qui fait monter les fournisseurs français dans la chaîne de valeur et donne aux champions français de l'IA l'échelle qu'ils ne pourraient atteindre autrement. C'est le partenariat que la France et les Émirats arabes unis ont voulu construire, et le critère que nous nous imposons est simple : chaque gigawatt doit faire fructifier la valeur en France, et non simplement la traverser. »

Campus AI se consacre à la conception, au financement et à la livraison d'infrastructures numériques à grande échelle destinées à soutenir le développement de l'intelligence artificielle en France et en Europe. Son actionnariat réunit quatre acteurs majeurs de l'écosystème technologique et industriel : MGX, société mondiale d'investissement dans l'IA et les technologies avancées ; Bpifrance, la banque publique d'investissement française ; Mistral AI, pionnier français de l'IA générative ; et NVIDIA, leader mondial du calcul accéléré. Annoncé lors du Sommet Choose France en mai 2025, Campus AI dotera la France et l'Europe d'infrastructures de calcul de nouvelle génération répondant aux standards les plus exigeants de performance et d'efficacité énergétique. Conçus comme des campus ouverts, Campus AI vise à faire monter l'industrie française et européenne dans la chaîne de valeur et à donner aux champions français de l'IA un accès à une échelle qu'ils ne pourraient atteindre autrement, 

L'éditeur français Nouveau Monde Editions demande à Mistral AI de l’indemniser pour avoir exploité plus de 200 ouvrages sans autorisation. *4

Yannick Dehée, historien et fondateur de Nouveau Monde Editions, est le premier « à demander à Mistral AI d’indemniser les auteurs et les éditeurs français qu’elle a piratés ». Il assure au Monde que le champion français de l’intelligence artificielle (IA) a utilisé, pour entraîner son modèle d’IA générative, « plus de 200 titres de son catalogue », soit plus d’un cinquième de son fond, sans jamais lui reverser un centime.

Selon une enquête de Mediapart du 22 décembre 2025, le directeur scientifique de Mistral AI, Guillaume Lample – qui officiait auparavant chez Meta –, avait plaidé pour que Meta entraîne son IA générative, LLaMA, en « s’appuyant sur des millions de livres collectés par Library Genesis (LibGen), un site Internet pirate ». Ce qui aurait, selon Mediapart, permis « le piratage de plusieurs dizaines de téraoctets (un téraoctet équivaut à 1 000 gigaoctets) de données ».

C’est pourtant outre-Atlantique que Nouveau Monde Editions – l’une des maisons d’édition lésées par Anthropic aux Etats-Unis – va obtenir gain de cause. Au moins cinq ouvrages de la maison française traduits en anglais ont été utilisés illégalement pour entraîner l’IA générative Claude d’Anthropic. Celui-ci a accepté, en septembre 2025, dans un accord à l’amiable, de verser au moins 1,5 milliard de dollars (1,26 milliard d’euros) à un fonds d’indemnisation d’auteurs, ayants droit et éditeurs qui poursuivaient l’entreprise pour avoir téléchargé illégalement.

Références


la Chine va-t-elle gagner la bataille de l'IA en Afrique capable de gérer des milliers de langues?

 


Et pour Ernest Mwebaze (développeur ougandais), l’an dernier,  a comparé plusieurs outils d’IA américains et chinois pour développer un système capable de comprendre les nombreuses langues parlées en Ouganda (41 langues parlées). 

Interrogé dans les colonnes du New York Times, il explique que c’est finalement le modèle d’Alibaba qui s’est montré le plus performant, mais aussi le moins coûteux et le plus facile à personnaliser avec des données locales, devant les solutions de Meta et Google.

Son système, baptisé “Sunflower”, est désormais utilisé dans tout le pays. Il permet notamment aux agriculteurs d’obtenir des informations météo et des conseils agricoles directement dans leurs dialectes locaux, illustrant l’attrait croissant des technologies chinoises en Afrique. Ernest Mwebaze fait aujourd’hui partie des nombreux développeurs africains qui, au cours de l’année écoulée, se sont tournés vers les modèles d’IA chinois.

Au Kenya, certains les utilisent pour optimiser des services juridiques et commerciaux, au Nigeria, pour développer des outils éducatifs, au Ghana, pour créer des chatbots adaptés aux usages locaux. Des partenariats émergent également en Algérie. Alors, comment expliquer cet essor des IA chinoises sur le continent africain ?

Pour entraîner un modèle d’IA, il faut disposer d’une grande quantité de données. Pour l’anglais ou le français, celles-ci sont abondantes : livres, dictionnaires, textes scientifiques ou contenus publiés en ligne. Pour de nombreuses langues africaines, les ressources écrites et numériques sont en revanche beaucoup plus limitées.

Mais le prix et l’adaptabilité linguistique ne suffisent pas à expliquer l’essor des IA chinoises en Afrique. Leur implantation s’inscrit aussi dans une stratégie plus large et réfléchie de Pékin, qui cherche depuis plusieurs années à développer son propre écosystème d’intelligence artificielle tout en exportant ses technologies vers les pays du Sud. Cette ambition remonte notamment au plan chinois de développement de l’IA de nouvelle génération, lancé en 2017, qui fixe à Pékin l’objectif de devenir un leader mondial du secteur à l’horizon 2030.

La République populaire peut également compter sur une stratégie moins structurée de la part de ses principaux adversaires, à commencer par les États-Unis. Selon une étude de l’Université de Georgetown, Washington a jusqu’ici concentré l’essentiel de ses efforts sur le développement de son propre écosystème d’IA, tandis que sa stratégie visant à exporter ces technologies vers les pays du Sud reste plus limitée.

la Chine s’appuie sur une stratégie d’exportation technologique directement intégrée à sa politique étrangère, notamment à travers les Nouvelles routes de la soie et leur volet numérique, la “Digital Silk Road”. Au nom de la “coopération Sud-Sud”, Pékin propose aux pays africains des investissements et des infrastructures allant de la 5G aux systèmes de paiement, en passant par les technologies de surveillance. En mars 2025, 52 pays africains ainsi que l’Union africaine avaient signé des accords avec la Chine, représentant plus de 100 milliards de dollars de contrats d’ingénierie chinois sur une décennie.

Cette présence repose également sur des initiatives soutenues par l’État, comme le Forum sur la coopération sino-africaine (FOCAC), mais aussi sur l’action des universités et des entreprises chinoises. Là où Washington laisse davantage les acteurs privés porter son offre technologique à l’étranger, Pékin combine investissements publics, infrastructures et stratégie diplomatique.

Lancé en 2020 sous le nom d’AI4D Africa, le programme cherche justement à renforcer les capacités africaines en matière d’intelligence artificielle, en soutenant des politiques responsables, la recherche et des projets développés sur le continent. Car pour les chercheurs, la souveraineté de l’IA ne se résume pas à savoir qui fournit les modèles, mais aussi à déterminer qui contrôle les données, les infrastructures et les usages de ces technologies.

Référence

https://www.bfmtv.com/tech/intelligence-artificielle/ses-modeles-bon-marche-sont-plus-pratiques-pour-un-continent-ou-se-cotoient-plus-de-2-000-langues-face-aux-etats-unis-et-a-l-europe-la-chine-a-t-elle-deja-gagne-la-bataille-de-l-ia-en-afrique_AN-202608130026.html

Friday, August 14, 2026

Anthropic doit payer 1,5 milliard de dollars (et des millions pour Bloomsbury l’éditeur de Harry Potter) pour l’utilisation non autorisée de milliers de livres destinés à entraîner son IA

Exemple de résolution du conflit de l’ère de l’IA générative qui oppose les créateurs aux entreprises qui ont "construit" leurs modèles sur des masses de textes disponibles en ligne.



conflits entre les propriétaires des LLM et les auteurs et maison d'édition 

Accord amiable conclu entre la start-up d’intelligence artificielle Anthropic et des milliers d’auteurs

La justice n'a pourtant pas jugé que l'utilisation de ces livres par la start-up d'intelligence artificielle Anthropic était illégale en soi. Seule leur récupération sur des librairies pirates en ligne était contestée par le juge. En juin 2025, le juge William Alsup, alors chargé du dossier, avait estimé que l’entraînement de Claude à partir de livres acquis légalement relevait du "fair use", mais que la conservation par Anthropic de millions de livres piratés dans une "bibliothèque centrale" n’en relevait pas.

Cette conclusion exposait l’entreprise à des dommages et intérêts légaux pouvant atteindre 150.000 dollars par ouvrage, soit une facture potentielle de plusieurs centaines de milliards de dollars si l’affaire était allée jusqu’au procès prévu en décembre. En septembre 2025, Anthropic a finalement accepté de verser au moins 1,5 milliard de dollars au fonds d'indemnisation d'auteurs, ayants droit et éditeurs qui poursuivait l'entreprise, afin d'éviter un procès.

Le mercredi 22 juillet 2026, la juge Araceli Martínez-Olguín, qui a repris le dossier après le départ à la retraite de son confrère, a signé l'approbation finale, estimant qu'il apportait une réparation substantielle aux auteurs lésés.

Sur les quelque 482.000 livres couverts par la décision finale, 91% ont déjà été revendiqués par leurs auteurs ou éditeurs, désormais en attente de règlement.

Au total, 14.087 titres du catalogue de Bloomsbury sont concernés par l'accord. Pour chacun d'eux, une indemnisation d’environ 3.000 dollars est prévue. Après déduction des frais d’avocats et des dépenses liées à la procédure, l’éditeur et les auteurs concernés pourraient se partager environ 19 millions de dollars, soit près de 16 millions d’euros.

conflits entre les propriétaires des outils IA musicaux et les auteurs & maison d'édition 

Les maisons de disques Universal Music, Sony Music et Warner Music Group ont également attaqué les plateformes Suno et Udio. Les deux entreprises sont accusées d'avoir entraîné leurs modèles sur des enregistrements musicaux protégés. Fin 2025, Suno s'est entendu avec Warner pour rémunérer les artistes dont la production sera utilisée pour créer des morceaux. Udio a également enterré la hache de guerre avec Universal Music Group et Warner.

Référence

https://www.bfmtv.com/tech/intelligence-artificielle/un-accord-historique-de-1-5-milliard-de-dollars-et-des-millions-pour-l-editeur-de-harry-potter-c-est-le-prix-qu-anthropic-doit-payer-pour-l-utilisation-non-autorisee-de-milliers-de-livres-destines-a-entrainer-son-ia_AV-202607230524.html

Sunday, August 9, 2026

innovation "airbus-like" coréen : 1 000 milliards d'euros sur 10 ans par le gouvernement sud-coréen (2026-2036) pour construire des usines et des data-centers pour l'IA

Un premier projet, d'un montant de 800 000 milliards de wons (455 milliards d'euros), comprendra 4 usines de semi-conducteurs, dont deux construites par le géant Samsung Electronics et les 2 autres par son concurrent SK Hynix, et d'autres infrastructures, a déclaré le ministre de l'Industrie, Kim Jung-kwan.

Un autre projet, d'un montant total de 568 milliards d'euros), vise à construire d'ici 2035 de nouveaux centres de données dédiés à l'IA pour porter la capacité totale du pays à 10 gigawatts (GW), a annoncé le ministre des Sciences, Bae Kyung-hoon.

Il s'agit du troisième méga-investissement dans l'IA annoncé en Corée du Sud en moins d'un an, et de loin le plus important. Il dépasse les 450 000 milliards de wons promis par Samsung et les 125 000 milliards de wons annoncés par Hyundai Motor fin 2025. 

"Grâce à cela, nous conserverons une position de leader écrasante sur le marché et un avantage technologique décisif dans le secteur des semi-conducteurs de mémoire", a affirmé Kim Jung-kwan.

Référence

https://www.franceinfo.fr/internet/intelligence-artificielle/la-coree-du-sud-annonce-un-plan-colossal-d-investissements-dans-l-ia_8084528.html

Les 100 applications AI les plus utilisées en une image (aout 2026; analyse de de mai 2024 à avril 2026).

 100 outils IA = près de 90 % des visites web du marché.



Le classement repose sur des visites web estimées par Semrush et Ahrefs, sur deux périodes de douze mois glissants, de mai 2024 à avril 2026

Il ne comptabilise ni les applications mobiles, ni les usages en entreprise, ni les appels API, et inclut des logiciels dotés de briques IA comme Salesforce, Zoom ou HubSpot.

Référence

Friday, July 24, 2026

Mistral AI: avantages et risques / angles morts



 Avantages compétitifs

  • Ancrage européen et conformité native RGPD / AI Act
  • Stratégie open weights qui capture la communauté développeur
  • Modèles performants à coût d'inférence compétitif (Mixtral, Mistral Small)
  • Talent de recherche de premier plan (co-auteurs de LLaMA, Chinchilla)
  • Distribution multi-cloud évitant la dépendance à un hyperscaler
  • Soutien politique et institutionnel en France et à l'échelle UE

Risques & angles morts

  • Course capitalistique inégale face à OpenAI, Anthropic et Google (dizaines de milliards levés)
  • Coûts d'entraînement en croissance exponentielle et burn rate élevé 
  • Cadre réglementaire européen mouvant (AI Act) et risques de contentieux sur données d'entraînement
  • Dépendance à Nvidia pour les GPU haut de gamme
  • Cannibalisation potentielle entre modèles open weights et offre commerciale
  • Concurrence des acteurs open source (Meta LLaMA, DeepSeek, Qwen) qui compressent les prix API
  • Rétention des talents dans un marché de recrutement ultra-tendu

Référence

Anthropic avait téléchargé plus de 7 millions de livres depuis Library Genesis et Pirate Library Mirror pour constituer une base d’entraînement.Condamnation de 1.5 Milliards $.

1,5 milliard de dollars constitueront un fonds commun, réparti entre les ayants droit des plus de 482 000 ouvrages reconnus comme piratés.

EN 2024  la romancière Andrea Bartz, accompagnée de deux autres auteurs, avait attaqué l’entreprise de Dario Amodei en justice. Leur grief : elle avait téléchargé plus de sept millions de livres depuis Library Genesis et Pirate Library Mirror, deux bibliothèques numériques clandestines, pour constituer une base d’entraînement colossale sans jamais verser un centime à ceux qui les avaient écrits. Une pratique qui aurait pu lui coûter des centaines de milliards de dollars si l’affaire était allée jusqu’au procès.

L’épine dorsale de cette affaire juridique, c’est la notion de « fair use », propre au droit américain et sans équivalent en France. Ce principe juridique autorise, sous certaines conditions, l’utilisation d’œuvres protégées sans l’accord de leurs auteurs, à condition que celles-ci soient suffisamment éloignées du matériau d’origine pour ne pas lui faire concurrence. En juin 2025, le juge William Alsup, aujourd’hui à la retraite, avait estimé que l’entraînement de Claude sur des livres protégés respectait ce cadre : le modèle ne reproduit pas stricto sensu les livres, mais en extrait des structures linguistiques pour apprendre à générer du texte.

Anthropic a donc préféré signer un accord à l’amiable plutôt que d’affronter un jury lors du procès, qui était prévu en décembre 2025 : 1,5 milliard de dollars, ça fait chauffer le portefeuille, mais c’est infiniment moins douloureux que ce qu’un tribunal aurait pu lui infliger si l’affaire était allée à son terme.

La juge Araceli Martínez-Olguín a validé lundi 20 juillet 2026 cet accord en écartant les objections d’auteurs qui estimaient la compensation insuffisante.

Chaque titre donne droit à une part égale du fonds, soit environ 3 000 dollars une fois les frais de justice et les honoraires d’avocats déduits. Par livre, le montant peut sembler maigre, mais 91 % des ayants droit se sont malgré tout manifestés pour récupérer ce qui leur revient. L’avocat des plaignants, Justin Nelson, a qualifié cet accord de « plus grosse indemnisation pour violation de droits d’auteur de l’histoire ».

Référence

https://www.presse-citron.net/anthropic-rattrapee-loi-lentreprise-payer-15-milliard-dollars-milliers-dauteurs-utilise-livres-pirates-entrainer-claude/

Monday, July 20, 2026

l’Agence de l’innovation de défense [AID] et la lutte antidrone avec l'intelligence artificielle via les DATA d'un réseau de capteurs passifs acoustiques et optroniques



Lors de l’édition 2024 du salon de l’armement aéroterrestre EuroSatory, le ministère des  Armées avait présenté le système Deeplomatics, dont le développement avait été soutenu par l’Agence de l’innovation de défense [AID] au titre de la lutte antidrone. Dans le détail, il s’agissait de déployer un réseau de capteurs passifs acoustiques et optroniques reposant sur des algorithmes d’intelligence artificielle [IA] pour détecter, identifier et suivre un drone dans un rayon de plusieurs centaines de mètres.Armée

Les mini-drones et les munitions téléopérées ayant une surface équivalente radar [SER] faible [voire très faible], il est quasiment impossible de les détecter en utilisant des moyens «traditionnels» comme le radar. D’où l’intérêt de Deeplomatics… ou encore celui de la solution «Orange Drone Guardian», présentée en mars par la division «Défense & Sécurité» de l’opérateur Orange Business.

Cette dernière permet en effet de détecter, d’identifier et de classer les «drones intrusifs» évoluant à basse altitude en s’appuyant sur les «infrastructures souveraines d’Orange Business».

«Le réseau national de 19 700 sites TOTEM, la TowerCo d’Orange, qui met à disposition ses points hauts [tours passives qui supportent les antennes] comme supports stratégiques pour les capteurs de détection. Cette capillarité territoriale permet d’étendre la portée de la surveillance et d’améliorer la qualité de la détection, sans que chaque client ait à déployer et à maintenir ses propres infrastructures», explique l’opérateur.

Et d’ajouter : Orange Drone Guardian «répond aux besoins de sécurisation des infrastructures critiques des opérateurs d’importance vitale [OIV], des opérateurs de services essentiels [OSE], des organisateurs de grands événements et des institutions publiques».Robotique

Cela étant, le ministère des Armées est en quête d’une solution encore plus aboutie afin d’être en mesure de détecter et de suivre des engins susceptibles de voler à une vitesse pouvant atteindre les 300 m/s [soit au seuil supersonique] sans recourir à un radar.

En effet, relevant de la Direction générale de l’armement [DGA] et de l’AID, le pôle d’innovation de défense INNOVATER a émis son premier appel à manifestation d’intérêt [AMI] en vue «d’acquérir un moyen de localisation et de trajectographie dans l’espace d’objets en vol à basse vitesse et basse altitude tels que des drones, des munitions téléopérées [MTO] ou des munitions guidées» dans le cadre du projet LOCDRONE.

«Afin d’assurer la protection des sites sensibles et des forces en déploiement, et face à l’omniprésence des drones et des MTO, il est recherché un moyen permettant leur détection et leur suivi qui s’avère très difficile par radar, faute d’élément mobile et compte tenu de leur très faible SER», détaille INNOVATER, dont cet appel à manifestation d’intérêt vise à répondre à un besoin exprimé par l’École du Train et de la Logistique opérationnelle de l’armée de Terre, la base aérienne 702 de Bourges Avord et DGA Techniques Terrestres.Équipements et matériaux industriels

Mais si l’accent est mis sur la détection d’appareils évoluant à basse vitesse, la technologie recherchée doit aussi permettre de localiser et de suivre plusieurs engins en vol [en clair : un essaim de drones] dans un rayon de 20 km et éventuellement de «suivre des objets en vol supersonique», indique INNOVATER. En outre, ajoute-t-il, «les candidats pourront proposer une solution d’effecteur associé au moyen, pour neutraliser [détruire, brouiller, etc.] la menace». 

Selon les précisions apportées par l’AID, via le réseau social LinkedIn, le «dispositif devra également assurer la sécurité des phases d’essais et d’entraînement» impliquant des drones, «intégrer des capacités de visualisation et/ou d’enregistrement en temps réel» et «fournir des données de positionnement et de vitesse en vol».Pouvoir exécutif

Les entreprises et les laboratoires intéressés par cet AMI ont jusqu’au 10 juillet pour remettre leurs proposition à INNOVATER.

Référence

nouvelles technologies chinoises d'armement: Kimi K3 premier modèle "ouvert "de la catégorie des 3000 milliards de paramètres.

 


Moonshot AI vient de présenter Kimi K3, son modèle le plus ambitieux à ce jour, crédité de 2800 milliards de paramètres. L’entreprise chinoise le décrit comme le premier modèle ouvert appartenant à la catégorie des 3 000 milliards de paramètres.

Les 2 800 milliards de paramètres de Kimi K3 ne sont pas activés simultanément. Le modèle s’appuie sur une architecture Mixture of Experts particulièrement clairsemée, baptisée Stable LatentMoE : parmi 896 réglages appelés « experts », 16 seulement sont effectivement sollicités pour traiter un token. Moonshot AI ne communique cependant pas encore le nombre total de paramètres actifs lors d’une requête.

Cette architecture est complétée par deux mécanismes développés par l’entreprise. Kimi Delta Attention doit rendre le traitement de longues séquences plus efficace, tandis qu’Attention Residuals permet au modèle de sélectionner certaines représentations produites dans les couches précédentes, au lieu de les accumuler uniformément. Moonshot affirme que l’ensemble, associé à de nouvelles méthodes d’entraînement, améliore d’environ 2,5 fois « l’efficacité de mise à l’échelle » par rapport à Kimi K2.

Le modèle a également été entraîné en tenant compte de la quantification, avec des poids au format MXFP4 et des activations MXFP8. Cette approche vise à réduire les volumes de mémoire et de calcul nécessaires, tout en facilitant son fonctionnement sur différentes architectures matérielles.

Kimi K3 accepte jusqu’à un million de tokens de contexte, contre 256 000 pour ses prédécesseurs Kimi K2.6 et K2.7 Code. Cette capacité doit lui permettre de travailler sur des dépôts logiciels volumineux, de grandes bases documentaires ou des tâches agentiques s’étalant sur de nombreuses étapes.

Le modèle est nativement multimodal : il peut traiter du texte, des images et des vidéos, et réutiliser ses observations visuelles au cours d’un processus de développement. Moonshot met notamment en avant la création d’applications front-end, de jeux en 3D, de projets de conception assistée par ordinateur ou encore le montage vidéo.

Kimi K3 peut également produire des réponses structurées, appeler des outils externes et maintenir des conversations longues. Son mode de raisonnement est toujours activé. Au lancement, seul le niveau d’effort maximal est disponible, les modes moins coûteux devant être ajoutés ultérieurement. Un choix qui favorise les performances affichées, mais pourrait aussi peser sur la latence et la facture des utilisateurs.

L’entreprise reconnaît enfin deux limites. Le comportement de K3 peut devenir instable si l’intégralité de son historique de raisonnement ne lui est pas retransmise. Il aurait aussi tendance à prendre des initiatives inattendues lorsque les instructions sont ambiguës, conséquence d’un entraînement privilégiant les missions longues et complexes. 

Ces démonstrations éclairent surtout le positionnement choisi par Moonshot AI. Kimi K3 n’est pas pensé comme un simple chatbot, mais comme le moteur d’agents capables de poursuivre un objectif pendant plusieurs heures, de manipuler des outils, de parcourir des milliers de documents et de produire directement du code, des présentations, des tableaux de bord ou des vidéos.

Cette stratégie se retrouve dans les modalités de distribution. Le modèle est disponible dans l’interface Kimi, dans Kimi Code pour les développeurs, dans l’application de bureau Kimi Work et via l’API de l’entreprise. Moonshot ajoute également à Kimi Work des « Widgets » interactifs, connectables à des données locales ou à des extensions, ainsi qu’un tableau de bord persistant. Le modèle devient ainsi la couche d’intelligence d’un environnement de travail complet, et non plus un produit isolé.

Référence

https://www.usine-digitale.fr/intelligence-artificielle/ia-generative/avec-kimi-k3-moonshot-ai-devoile-un-mastodonte-chinois-de-2800-milliards-de-parametres-qui-fait-mieux-que-claude-fable-5.27VM26DK2JC3FJOKANADWPVO2Y.html

la mécanique de l'intelligence artificielle et du "Big DATA" connaitra-t-elle la même trajectoire que la fée électricité ? Sa consommation ne baissera jamais?

 Lors d'une visite au Japon au cours de laquelle il a annoncé plusieurs partenariats, Jensen Huang a affirmé que l'on était au début du cycle technologique de l'IA, avec une courbe qui, comme celle de la consommation électrique, ne baissera jamais.

Jeudi 16 juillet 2026, malgré la débâcle actuelle des valeurs technologiques, le patron de Nvidia, Jensen Huang, a estimé que la croissance de l’intelligence artificielle (IA) n’en était qu’"à ses débuts". Une déclaration faite à l'occasion d'une visite au Japon au cours de laquelle il a annoncé plusieurs accords.

"La plupart des cycles technologiques durent entre 10 et 15 ans avant d'atteindre un plateau. Nous sommes au début de celui-ci", a déclaré à Tokyo le patron du géant des puces à des journalistes.

"Est-ce que [la courbe] va s’aplanir? Ça ne baissera jamais, tout comme l’électricité n’a jamais baissé", a-t-il affirmé, ajoutant que les composants électroniques deviendraient le plus grand secteur au monde, en faisant partie du "tissu social".

Pallier les pénuries de main-d’œuvre?

Les inquiétudes sur une éventuelle "bulle" IA se multiplient ces derniers mois, malmenant régulièrement les valeurs du secteur qui reculaient encore jeudi sur les places européennes et asiatiques. Sa visite au Japon a été l'occasion pour Jensen Huang de conclure plusieurs accords au cours de la semaine. Le conglomérat japonais Kawasaki Heavy Industries a ainsi annoncé jeudi qu'il allait codévelopper avec Nvidia des robots dotés d'IA destinés à la construction navale.

Nvidia a également annoncé jeudi qu’il vendrait 27.500 puces de pointe pour IA basées sur son architecture pour processeur Rubin à Noetra, un consortium d’entreprises incluant SoftBank et Sony, dans le cadre d’un projet soutenu par le gouvernement visant à développer un modèle d’IA national dédié à la robotique. Parmi les autres partenariats annoncés figure une collaboration dans la robotique avec notamment le japonais Fujitsu.

Référence

Thursday, July 9, 2026

Anthropic propose sa propre plateforme de formation gratuite à Claude, hébergée sur Skilljar avec deux niveaux de certification

 


OpenAI, Anthropic, Google : les trois acteurs qui dominent aujourd’hui le marché de l’intelligence artificielle proposent chacun leur propre plateforme de formation, gratuitement et en accès libre. 

La plateforme de formation officielle d’Anthropic, lancée début mars 2026. Hébergée sur Skilljar plutôt que sur un site propre à l’entreprise, elle se distingue des deux précédentes par son ancrage nettement plus technique, centré sur Claude et son écosystème (API, MCP, Claude Code).

Elle est hébergée sur Skilljar, une plateforme de gestion de formation utilisée par de nombreuses entreprises pour diffuser leurs contenus pédagogiques.

Pour suivre un cours, aucun compte Anthropic n’est nécessaire, il vous faudra cependant en ouvrir un sur Skilljar. La distinction entre les deux comptes est explicitement précisée par la société, dans une foire aux questions présente sur chaque page de cours. Skilljar se limite à suivre la progression pédagogique, tandis qu’un compte Anthropic reste nécessaire, mais seulement pour utiliser Claude au quotidien, une fois la formation terminée.

Le catalogue s’adresse à un public plus large que ne le laisse penser l’orientation technique de la plateforme. Aux côtés des cours destinés aux développeurs, on retrouve des parcours pensés pour les enseignants, les étudiants, les associations ou les petites entreprises. Ils sont construits autour d’un même socle pédagogique, un programme baptisé « 4D » (Délégation, Description, Discernement et Diligence, soit Delegation, Description, Discernment, Diligence en anglais), conçu avec des enseignants chercheurs universitaires.

Des cours sans prérequis pour découvrir Claude

Le cours « Claude 101 » vous initie à l’usage quotidien de Claude, sans aucun prérequis. Les déclinaisons du programme 4D suivent la même logique : elles sont accessibles à toutes celles et ceux qui ont simplement accès à un outil d’IA conversationnelle. Du côté des agents, le cours « Introduction to Claude Cowork » applique le même principe. Vous prenez en main Claude Cowork, l’outil qui permet à Claude de travailler directement sur vos fichiers et dossiers, à partir de tâches concrètes et sans écrire une ligne de code.

Des cours pour les développeurs débutants ou confirmés

Le cours « Claude Platform 101 », qui comporte 14 leçons, s’adresse aux développeurs qui ont déjà utilisé Claude dans une conversation, sans encore l’avoir intégré au sein d’une application. Il commence par les bases : la notion de requête, la boucle agentique et la gestion du contexte. Le cours « Building with the Claude API » vise quant à lui un public déjà confirmé, à l’aise avec Python, pour approfondir ses connaissances sur l’évaluation de prompts, la recherche augmentée ou encore la construction d’agents. Cette distinction par niveau ne se retrouve pas chez OpenAI Academy, par exemple, dont les trois cours proposés suivent un seul parcours linéaire.

Des cours plus techniques pour aller plus loin avec Claude

Une fois les bases posées, d’autres cours permettent de creuser un point précis de l’écosystème Claude. Claude Code, qui est l’outil d’Anthropic pour le codage assisté par IA, dispose de son propre cours d’initiation (12 leçons, environ une heure et demie de vidéo), ainsi que d’un second plus avancé, centré sur son intégration dans un flux de travail existant. Parmi les autres cours proposés dans le catalogue d’Anthropic Academy, on retrouve le Model Context Protocol également traité en deux parties, avec une introduction à la construction de serveurs et clients, puis un volet consacré à des sujets plus poussés, comme le « sampling » ou la gestion de la mémoire.

Le certificat de complétion, gratuit et permanent

Chaque cours débloque un certificat de complétion, une fois le quiz final réussi. Nous l’avons vérifié en obtenant le nôtre sur « Claude 101 » : le certificat s’affiche immédiatement sur la page de profil, avec un lien de vérification et un bouton de téléchargement au format PDF (voir captures ci-dessous). Le nom de l’apprenant, le cours suivi et la date de complétion y figurent, sans mention d’expiration. La page de profil confirme qu’aucune date n’est prévue pour ce type de certificat, contrairement à la certification payante (voir plus bas).

À noter que le partage de votre certificat de complétion vers LinkedIn est possible, mais pas directement depuis la page du certificat. Le bouton se trouve en effet sur la page de votre profil, juste à côté du lien « View certificate ». Une différence de parcours avec OpenAI Academy et Google Skills, qui intègrent ce bouton sur le certificat lui-même.

Anthropic Academy : les points forts et les limites de la plateforme

Sur le contenu, Anthropic Academy tient la comparaison avec ses deux concurrentes. Le catalogue a doublé de volume depuis son lancement. Avec « Claude Platform 101 » et « Building with the Claude API », le choix d’un cours se fait selon son niveau plutôt que sur un parcours dédié uniquement aux développeurs. Le programme 4D élargit la plateforme bien au-delà des seuls profils techniques. Le suivi de progression, sobre et sans badge ni mécanique de jeu, est concentré sur le contenu pédagogique lui-même.

Deux limites ressortent nettement une fois la plateforme testée de l’intérieur. Tous les cours sont proposés en anglais, y compris les vidéos. La seule certification qui a une vraie valeur de reconnaissance technique, le Claude Certified Architect, reste hors d’atteinte pour un professionnel travaillant en tant qu’indépendant ou dans une structure qui n’a pas rejoint le Claude Partner Network.

Après OpenAI Academy et Google Skills, Anthropic Academy partage un constat commun aux trois plateformes : des ressources gratuites et sérieuses, mais pensées avant tout pour un marché anglophone. Chacune garde malgré tout sa propre singularité. Google Skills est la seule des trois plateformes d’apprentissage à proposer un parcours francophone complet. OpenAI Academy mise sur des communautés et des événements en direct, absents des deux autres plateformes. Pour sa part, la maison-mère de Claude va le plus loin sur le plan technique, mais c’est aussi celle qui verrouille le plus l’accès à sa certification la plus poussée.

Référence

Mistral se lance à l’IA physique (apprentissage déplacement robots): Robostral Navigate

Une vidéo publiée sur Youtube montre en outre un robot alimenté par le modèle en action.
À partir d'instructions, on le voit se déplacer dans un bureau,
éviter des obstacles et accomplir des tâches.

 Le modèle d'IA de Mistral est conçu pour permettre aux robots de se déplacer en totale autonomie dans des environnements complexes comme les bureaux ou les espaces extérieurs.

Le modèle comprend des informations captées via les images d'une caméra intégrée au robot et des instructions en "langage naturel", a-t-elle précisé. "Il suffit de donner une seule instruction à Robostral Navigate pour qu'il réalise l'intégralité de la tâche de manière autonome, se déplaçant dans un environnement dynamique peuplé de personnes et d'obstacles qu'il n'avait jamais rencontrés auparavant, tout en étant capable de s'adapter à n'importe quel environnement".

Robostral Navigate permet à une machine de réaliser ces mouvements et actions en prédisant la prochaine destination de celle-ci. Pour cela, il utilise la technique du "pointage". Autrement dit, il déduit les coordonnées de l'emplacement cible dans le champ de vision actuel de la caméra du robot et l'orientation souhaitée à l'arrivée.

Le problème avec cette méthode, c'est qu'elle ne permet pas de gérer les cas où l'emplacement cible est en dehors du champ de vision actuel. Le modèle de Mistral a alors recours à des déplacements définis dans le repère local de coordonnées du robot, comme "avancer de 2 mètres, se déplacer de 1,5 mètre vers la gauche et tourner de 25 degrés vers la gauche".

L'entreprise assure que Robostral Navigate peut fonctionner avec des robots munis de roues, de pattes ou volants, quelle que soit leur taille.

Référence

https://www.bfmtv.com/tech/intelligence-artificielle/mistral-se-lance-a-l-assaut-de-l-ia-physique-avec-un-premier-modele-capable-d-aider-des-robots-roulants-marchants-ou-volants-a-naviguer-dans-des-environnements-complexes_AD-202607080834.html

Tuesday, July 7, 2026

Scopus AI (Elsevier) fait toujours référence aux sources qu’elle a utilisées



 Scopus AI : Contenu de confiance. Propulsé par une IA responsable.

Scopus AI est un outil de recherche intuitif et intelligent alimenté par l’IA générative (GenAI) qui améliore votre compréhension et enrichit vos informations avec une rapidité et une clarté sans précédent. Construit en étroite collaboration avec la communauté universitaire, il s’agit d’une solution entièrement réalisée par abonnement qui vous sert de guide de confiance à travers la vaste étendue de connaissances humaines que l’on trouve sur Scopus, la plus grande base de données multidisciplinaire et fiable de résumés et de citations au monde.

La fonctionnalité Experts thématiques s’appuie sur les 19,6+ millions de profils d’auteurs de Scopus pour trouver les meilleurs chercheurs liés à votre requête et générer un résumé de leurs travaux et contributions.

Obtenez des réponses pertinentes basées sur des connaissances récentes et fiables

Neutre en matière de sources, Scopus abrite 27 800+ revues à comité de lecture et 330 000+ livres - tous méticuleusement examinés et sélectionnés par un comité d’experts indépendants. 

Scopus AI s’appuie exclusivement sur les métadonnées et les résumés des documents de Scopus publiés depuis 2003, identifiant le contenu le plus pertinent des 7 000+ éditeurs figurant dans la base de données. La base de connaissances est mise à jour quotidiennement, ce qui garantit que les réponses sont toujours basées sur les informations les plus récentes. 

En quoi Scopus AI diffère-t-il des autres outils en ligne GenAI ?

Les capacités des grands modèles de langage (LLM) utilisés dans les outils GenAI ont attiré l’attention du monde entier. Cependant, ils présentent également des lacunes, notamment un manque de transparence et des hallucinations, qui peuvent saper la confiance dans les informations qu’ils fournissent. 

Scopus AI minimise les hallucinations et les biais en utilisant uniquement du contenu Scopus de haute qualité identifié par notre recherche vectorielle sophistiquée. 

Scopus AI montre son fonctionnement avec des références claires aux documents qu’elle utilise pour générer sa réponse. Il vous indique également à quel point il est sûr que la réponse correspond à votre requête. 

Scopus AI a été conçu pour éviter la rétention inutile de données. La politique de confidentialité d’Elsevier explique comment tous nos produits collectent, utilisent et partagent vos informations personnelles. 

Le contenu sur lequel Scopus AI s’appuie est examiné par des pairs et a été rigoureusement examiné et sélectionné pour être inclus dans Scopus par le comité consultatif et de sélection de contenu indépendant. 

Scopus AI a été développé et testé en étroite collaboration avec la communauté universitaire pour s’assurer qu’il répond aux besoins et préoccupations clés. Nous continuons à travailler avec les chercheurs pour améliorer l’outil. 

Scopus AI va au-delà d’une simple réponse sommaire pour offrir des fonctionnalités uniques qui vous permettent de continuer à explorer et à apprendre. 

Référence

Saturday, July 4, 2026

les formations IA gratuites de qualité avec certification: Google Skills

 Pendant des années, Google a multiplié ses ressources pédagogiques sans jamais les regrouper.

Google Cloud Skills Boost pour les contenus techniques cloud, Grow with Google pour les compétences numériques générales, Google for Education pour les enseignants, Google DeepMind pour les contenus orientés recherche. Chaque division avait sa propre plateforme.

En lançant Google Skills fin 2025, elle a souhaité mettre fin à cet éparpillement. La plateforme centralise l’ensemble de ces contenus sous une seule adresse, avec au programme plus de 3 000 cours, des laboratoires pratiques, ainsi que des parcours de certification

Google et Coursera entretiennent un partenariat officiel depuis 2020. Google Skills centralise les contenus techniques orientés cloud et développeurs, tandis que les formations grand public, dont les cours IA présentés ici, sont hébergées sur Coursera, qui gère l’inscription, la progression et délivre des certificats.

Ici on se concentre sur les formations IA qui sont sur deux possibilités: pour tous et pour des non-débutants à divers niveaux.

Pour les profils débutants (et non techniques)

« Les fondamentaux de l’intelligence artificielle » proposé en accès libre par Google Career Certificates via la plateforme Coursera. En moins de dix heures, ce parcours de cinq cours couvre les bases de l’IA, du prompting à l’utilisation responsable, avec un certificat délivré par Google à la clé.

Ce programme  s’adresse aux personnes de tous métiers et secteurs qui souhaitent acquérir, à leur rythme, des compétences essentielles en IA afin d’améliorer leur productivité. 


AI Boost Bites

Google Skills propose également une série de 57 formats courts appelée AI Boost Bites, accessible directement depuis le catalogue de la plateforme (onglet Collection > AI Boost Bites). 

Chaque module correspond à une vidéo de dix minutes centrée sur un cas d’usage concret : gérer sa boîte mail avec Gemini, convertir une image en tableau Google Sheets, utiliser NotebookLM comme assistant de recherche, ou encore maîtriser les bases du prompting dans Google Workspace. Bon à savoir : chaque vidéo est accompagnée d’un exercice pratique à réaliser immédiatement.

Ces modules, qui sont accessibles gratuitement depuis Google Skills, s’adressent à celles et ceux qui veulent progresser rapidement sur un point précis sans s’engager dans un parcours complet. On y trouve également des parcours thématiques, accessibles depuis l’onglet Parcours disponible dans le menu, avec deux catégories directement liées à l’IA : IA/ML et Agents.

Google AI Professional Certificate

Le Google AI Professional Certificate, lancé en février 2026, s’adresse aux professionnels qui souhaitent aller au-delà des fondamentaux. Structuré en sept cours pour une durée totale d’environ huit heures, il couvre l’IA appliquée à six domaines concrets : trouver des idées et planifier, faire des recherches et trouver des informations, communiquer et rédiger, créer du contenu, analyser des données et créer des applications, en concevant un outil personnalisé sans écrire une seule ligne de code (vibe coding). 

Le programme inclut plus de 20 activités pratiques, avec à la clé un portfolio de productions réutilisables en contexte professionnel. Il est possible de ne suivre que les cours les plus adaptés à son poste, sans avoir à compléter l’intégralité du programme.

Accès et disponibilité du certificat Google AI Professional

Ce certificat, qui permet de développer votre maîtrise de l’IA, est accessible de deux façons : via l’abonnement Career Certificates sur Google Skills (à 49 dollars par mois, ou 349 dollars par an), ou via Coursera. Le cours est enseigné en anglais, mais une traduction automatique en français est disponible après inscription, via le menu des langues de la plateforme. Google propose également un essai de trois mois sans frais à Google AI Pro en complément du certificat, sous conditions et jusqu’au 1er janvier 2027.

certification proposée par Google Skills 

 le Google AI Professional Certificate. Comme vu précédemment, il est conçu par des experts de Google et validé par un ensemble d’employeurs partenaires. L’avantage : il permet de faire reconnaître ses compétences en IA auprès des recruteurs, avec un certificat partageable sur LinkedIn accompagné d’un lien de vérification.

Et les autres comme OpenAI Academy?

Google Skills se distingue d’OpenAI Academy par son système de certifications et l’ampleur de son catalogue. 

Référence

L’IA est-elle en train de tuer la recherche par le moteur Google ?

 L’étude publiée le 2 juillet 2026 par Fractl et Search Engine Land, basée sur 1 010 848 mots clés qui représentent 35,4 milliards de recherches par mois quantifie cette baisse.

Les internautes continuent de chercher, mais ils n’exploitent plus les mêmes mots. Tous les secteurs ne trinquent pas de la même manière. La FinTech perd 37,7 % de son volume, c’est sans doute le pire score de l’étude. Le lifestyle s’en sort avec 15,2 % de recul.

L’étude inclut un sondage auprès de 1 004 consommateurs américains. 70 % déclarent utiliser davantage l’IA qu’avant. Par contre, 17 % affirment moins recourir à la recherche classique. On apprend que 18 % des sondés ont acheté un produit recommandé par un chatbot sans jamais vérifier par une recherche séparée.



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Saturday, June 27, 2026

Même en mode local, les LLM dont on ne connait pas les données d'entrainement restent dangereux. Cas du modèle Qwen chinois arrête par un ministère.

 

La direction générale du Trésor a arrêté le 23 juin 2026 l’expérimentation du modèle Qwen d’Alibaba, déployé depuis début juin auprès d’une centaine d’agents, après que plusieurs utilisateurs ont signalé des réponses jugées orientées sur des sujets liés à la Chine. Un modèle de Mistral AI l’a remplacé le lendemain.

L’outil s’appelait HéphAIstos. Depuis le début du mois de juin, près d’une centaine des 1 300 agents de la direction générale du Trésor le testaient au quotidien : un agent conversationnel pour assister les hauts fonctionnaires dans leurs tâches, y compris sur des données confidentielles, et une application interne de transcription multilingue. Sous le capot, le modèle Qwen, développé par le géant chinois du commerce en ligne Alibaba.

Bercy a indiqué que HéphAIstos fonctionnait en mode déconnecté, sans accès à Internet ni porte dérobée identifiée. Aucune transmission de données vers l’extérieur n’a donc été détectée pendant les trois semaines de test. Mais la déconnexion réseau ne suffit pas à effacer les biais intégrés lors de l’entraînement du modèle.

Plusieurs tests indépendants conduits par des médias techniques ont par ailleurs établi que Qwen qualifie Taïwan d’« élément inaliénable de la Chine » et déclenche une erreur de sécurité lorsque des utilisateurs l’interrogent sur les événements de la place Tiananmen du 3 juin 1989.

Les travaux menés par l’Australian Strategic Policy Institute (ASPI) sur les modèles chinois avaient déjà évoqué ce phénomène en décembre dernier : Qwen y affichait les divergences de réponse les plus prononcées entre les versions chinoise et anglaise du modèle, en particulier sur des sujets liés au génocide ouïghour ou à l’indépendance du Tibet.

https://www.briefia.fr/article/bercy-interrompt-le-test-de-l-ia-qwen-d-alibaba-pour-biais-pro-chine

Thursday, June 25, 2026

Intérêt de Studio de Mistral. Mi juin 2026 Mistral et l'arrivée de Brian Hall comme CMO de Mistral (directeur marketing). Pourquoi? Pas le course à la création du modèle le plus gigantesque et le plus polyvalent?

 

Biran Hall, un cadre de longue date chez Microsoft a dirigé le marketing produit chez Google Cloud.

Sur linkedin: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7472694983636971520/

Hello from Paris! I have personal news to share, that I am now CMO of Mistral. I think this could be the most interesting marketing job in the world. 

The next five years will be the most interesting ever in tech. We’ve seen AI become more mainstream and clearly impact how we code, compute, and organize. There’s tons more to come for roles, industries, sciences, and education. 

So I now get to be somewhere that’s 

- at the bleeding (learning) edge of AI tech, 

- taking a different approach from the other major players (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, Amazon, Chinese open source et al) by prioritizing AI for mission critical environments that need the confidence and self-control to bet for the long term (with open weights and real sovereign capabilities), 

- and do it while taking a part-time adventure in Paris while learning from the non-US-first perspective.  ooh la la!

I particularly love that the open weights philosophy and approach lets me learn and discover with the research, science, and developer communities.

I do have to thank Anthropic and the US government for laying out why Mistral is in such an interesting position too! You can see a little bit about how Mistral is approaching this for customers differently here on twitter/X: https://lnkd.in/g-3zZnuV

Thanks to everyone who has given me great ideas and opportunities as I’ve figured out what was next. Thanks to Arthur Mensch, Guillaume Lample, Timothee Lacroix, and the team at Mistral for the opportunity. I am very excited about this one! (well, other than learning how to use a mac for the first time since college, but we’ll see if I have more info on that one later. For now I have my personal Surface as wingman.)

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Son arrivée a suscité de la curiosité, car Mistral ne domine pas les discussions des développeurs aux États-Unis et ne dispose pas des mêmes budgets informatiques apparemment illimités qu’Anthropic ou OpenAI. Si le marché de l’IA n’était qu’une course à la création du modèle le plus gigantesque et le plus polyvalent, Mistral ne serait pas l’entreprise sur laquelle parier. 

La question la plus intéressante est de savoir quand le marché de l’IA d’entreprise reviendra à la normale et exigera que l’IA offre la même sécurité, la même prévisibilité et le même contrôle que ceux auxquels nous sommes habitués avec d’autres investissements informatiques. C’est là que Mistral a un véritable atout. Comme le note Brian Hall, l’approche de Mistral consiste à « donner la priorité à l’IA pour les environnements critiques qui ont besoin de la confiance et de l’autonomie nécessaires pour s’engager sur le long terme (avec des modèles ouverts et de véritables capacités souveraines) »

Mistral présente Studio pour la création et l’exécution d’applications d’IA, Forge pour l’entraînement et l’alignement de modèles personnalisés, Vibe pour le travail agentique, Vibe for Code pour les workflows de codage, et Compute pour l’infrastructure d’entraînement et d’inférence. L’entreprise évoque l’observabilité, les évaluations, les garde-fous, la portabilité des déploiements et l’exécution de l’IA en production « de l'edge au cloud ». En d’autres termes, elle ressemble moins à une entreprise spécialisée dans les chatbots qu’à une entreprise d’infrastructure. 

Ce positionnement devient plus clair lorsque l'on examine de plus près les noms des produits. Mistral AI Studio comprend un registre IA qui sert de système d’enregistrement pour les agents, les modèles, les ensembles de données, les évaluateurs, les outils et les workflows. Il assure le suivi de la traçabilité, de la propriété et des versions. Il applique des contrôles d’accès et des étapes de validation avant le déploiement.

 Il s’agit là d’une infrastructure de gouvernance « ennuyeuse » (et « ennuyeuse » est un terme positif dans l’informatique d’entreprise, comme je l’ai déjà écrit). 

Forge est peut-être encore plus important. Mistral le décrit comme un moyen pour les entreprises d’entraîner des modèles de pointe sur leurs propres données propriétaires. Plutôt que de s’entraîner sur des informations protégées par des droits d’auteur appartenant à des tiers et éparpillées sur le Web ou sur une montagne de publications Reddit, Forge va bien au-delà de la génération augmentée par la recherche (RAG) : il ne se contente pas de « lire » des documents, informations, etc. propriétaires, mais offre en quelque sorte à l’entreprise son propre OpenAI privé. 

Référence

https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-l-architecture-it-maillon-faible-du-deploiement-d-agents-ia-100534.html

données structurées JSONL dans du HTML pour être moissonner proprement par AI

 

Les données structurées ont des balises généralement au format JSON-LD ajoutées au code HTML d’une page web pour aider les moteurs de recherche et agents AI à comprendre et interpréter le contenu de manière explicite. Elles s’appuient sur un vocabulaire standardisé, principalement Schema.org, et permettent à Google (ou Bing) d’afficher des résultats enrichis (rich snippets) dans les pages de résultats : étoiles d’avis, prix de produits, FAQ, infos recettes, événements, etc.

La réalité des données structurées et des LLM

Il est important de préciser que les données structurées ne sont pas un Pass pour entrer dans les LLM (modèles de langage). À ce stade, rien ne prouve qu’un modèle conversationnel « lit » directement ce code JSON-LD comme un signal décisif de compréhension. De plus, ajouter quelques blocs de balisage de données structurées ne suffira pas à améliorer mécaniquement la visibilité dans ces nouvelles interfaces génératives. La vraie question à poser est : comment une marque réduit-elle l’ambiguïté dans les systèmes qui filtrent, relient, interprètent et fiabilisent l’information avant qu’une réponse soit générée ?

Un LLM ne « lit » pas votre site comme un consultant qui inspecterait une page avec un crawler. Le mécanisme est différent. Du côté de Google et Gemini, l’impact est direct et documenté. Google lit les données structurées, les exploite pour construire les Rich Snippets, alimenter les Knowledge Panels, enrichir Google Shopping, identifier les entités et rattacher les auteurs. Gemini s’appuie sur cette même infrastructure.

En revanche, pour des concurrents comme ChatGPT et Perplexity, l’impact est indirect. Ces modèles font souvent abstraction du JSON-LD présent dans le code source. Ils ingèrent principalement du texte brut ou du markdown, et privilégient le texte brut en purgeant le corpus de tout « bruit » technique.

Vous ne structurez donc pas pour ChatGPT, mais pour Google, et ChatGPT en bénéficie en aval. L’impact des données structurées sur la visibilité générative n’est pas uniforme : il est direct et mesurable chez Google, indirect mais réel chez les LLM tiers. Réduire ce sujet à « les LLM lisent-ils le JSON-LD ? » revient à poser la mauvaise question.

Le marché se trompe souvent en considérant les données structurées comme des éléments de conformité technique. On ajoute du JSON-LD, on valide dans un outil, et si tout est vert, on considère le sujet plié. Ce principe est dépassé.

Google et Bing ne raisonnent plus seulement en clusters de contenus, mais en entités, en relations, en graphes de connaissances. Ce qui compte n’est plus uniquement votre capacité à approfondir un sujet, mais aussi votre capacité à exister clairement dans un réseau de compréhension plus vaste.

La lisibilité par les machines

Un encodage utile ne sert pas seulement à rendre une page « parseable ». Il sert à déclarer des relations dans ce réseau. On ne se contente plus de structurer des données, on construit la représentation de votre marque dans les systèmes qui décident si elle est une information ou une réalité établie. Le sujet n’est plus d’être conforme, mais d’être intelligible.

Référence

Le 3juin 2026, 30 médias, les groupes français CMA Media et Sipa Ouest-France, ont annoncé leur intégration dans une coalition internationale, initialement pour défendre la propriété intellectuelle et structurer les relations avec les entreprises d'IA.

 « Les éditeurs du monde ont choisi l'action plutôt que la résignation » : une coalition internationale de médias veut peser face aux géants de l'IA

Ils rejoignent la coalition SPUR (Standards for publisher usage rights), initialement portée par des Anglo-Saxons : CMA Media (« La Tribune », « La Provence », BFMTV, RMC, etc.) et le groupe Sipa Ouest-France, propriétaire du premier quotidien de l'Hexagone.


Référence

https://www.lesechos.fr/tech-medias/medias/les-editeurs-du-monde-ont-choisi-laction-plutot-que-la-resignation-une-coalition-internationale-de-medias-veut-peser-face-aux-geants-de-lia-2234793

Wednesday, June 24, 2026

GLM-5.2 est un LLM de 744 milliards de paramètres et contexte d’un million de tokens de la société chinoise Z.ai Zhipu, sorti le 13 juin 2026, open.

 


Sur FrontierSWE, un test conçu pour mesurer si une IA peut mener à bout un projet technique de plusieurs heures, GLM-5.2 atteint 74,4 %. Il passe devant GPT-5.5 (72,6 %) et finit à un cheveu de Claude Opus 4.8 (75,1 %). Même logique sur SWE-bench Pro, un autre test de génie logiciel : 62,1 pour GLM-5.2, contre 58,6 pour GPT-5.5.

Le coup de force de GLM-5.2, ce n’est pas que la performance. C’est le modèle économique. Via l’API de Z.ai, le modèle coûte 1,40 dollar (environ 1,30 €) par million de tokens en entrée et 4,40 dollars (environ 4 €) en sortie. À titre de comparaison, GPT-5.5 demande 5 dollars en entrée et 30 dollars en sortie, soit près de six fois plus cher côté sortie.

GLM-5.2 est conçu pour exécuter de longues tâches de plusieurs heures voire plusieurs jours de programmation, et des flux de travail autonomes (agentique). 

Au-delà des scores, c’est l’exploit industriel derrière GLM-5.2 qui force le respect. Le modèle s’appuie sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) de 744 milliards de paramètres au total, dont seuls 40 milliards sont actifs par inférence. Fait remarquable : les gains massifs par rapport à la version 5.1 ne découlent pas d’une augmentation de la taille du modèle, mais uniquement d’optimisations logicielles au cours de l’entraînement.

Inscrite sur la liste noire des entités américaines et privée de tout accès aux puces de dernière génération de la Silicon Valley, Z.AI (qui a réussi son introduction en bourse à Hong Kong en janvier 2026) a développé ce monstre technologique sur du matériel informatique alternatif, sans aucun composant Nvidia.

Le modèle est distribué sous la très permissive licence MIT, avec des poids téléchargeables librement depuis Hugging Face. Sa fenêtre de contexte passe de 200 000 à 1 million de tokens, offrant une stabilité de traitement des contextes longs saluée par les ingénieurs.

huggingface

Serve GLM-5.2 Locally: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2

GLM-5.2 supports deployment with the following frameworks. Feel free to try them out:

SGLang (v0.5.13.post1+) — see cookbook

vLLM (v0.23.0+) — see recipes

Transformers (v0.5.12+) — see transformers docs

KTransformers (v0.5.12+) — see tutorial

Unsloth (v0.1.47-beta+) — see guide

For deployment on the Ascend NPU platform, inference frameworks such as vLLM-Ascend, xLLM and SGLang are supported — see here.

ArXiv

We present GLM-5, a next-generation foundation model designed to transition the paradigm of vibe coding to agentic engineering. Building upon the agentic, reasoning, and coding (ARC) capabilities of its predecessor, GLM-5 adopts DSA to significantly reduce training and inference costs while maintaining long-context fidelity. To advance model alignment and autonomy, we implement a new asynchronous reinforcement learning infrastructure that drastically improves post-training efficiency by decoupling generation from training. Furthermore, we propose novel asynchronous agent RL algorithms that further improve RL quality, enabling the model to learn from complex, long-horizon interactions more effectively. Through these innovations, GLM-5 achieves state-of-the-art performance on major open benchmarks. Most critically, GLM-5 demonstrates unprecedented capability in real-world coding tasks, surpassing previous baselines in handling end-to-end software engineering challenges. 

https://arxiv.org/abs/2602.15763


Référence

https://www.frandroid.com/culture-tech/intelligence-artificielle/3143733_voici-glm-5-2-lia-chinoise-gratuite-qui-bat-gpt-5-5-et-talonne-claude-opus-4-8-pour-six-fois-moins-cher

https://legrandcontinent.eu/fr/2026/06/23/avec-glm-5-2-la-chine-a-t-elle-ouvert-un-nouveau-moment-deepseek/

https://goodtech.info/des-pdg-de-la-tech-saluent-glm-52-chinois-meilleur-modele-ia-open-weights/