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.

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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.

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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

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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 ».

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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.

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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.

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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.

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