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Anthropic s'engage : jamais de pub dans Claude
AUSSI : ElevenLabs atteint 11 milliards de dollars de valorisation, OpenAI accuse xAI d'Elon Musk de détruire des preuves, et plus encore.
VISION IA
5 févr.
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Aujourd'hui:
Anthropic s'engage : jamais de pub dans Claude
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ElevenLabs atteint 11 milliards de dollars après une levée de 500 millions
OpenAI accuse xAI d'Elon Musk de détruire des preuves en justice
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Anthropic pose le principe clairement : la publicité n'a pas sa place dans un assistant IA. Leur argument ? Ces conversations sont plus personnelles, plus ouvertes et plus faciles à influencer qu'une recherche Google ou un fil de réseau social. Donc pas de liens sponsorisés à côté de vos échanges, pas d'orientation publicitaire cachée, pas de placement de produit surprise.
Le raisonnement est une question d'alignement des intérêts : si le modèle économique repose sur la pub, on finit inévitablement par optimiser l'engagement et les transactions — pas la qualité de la réflexion ou l'efficacité de l'utilisateur. Anthropic mise plutôt sur les abonnements payants et les contrats entreprise, complétés par des intégrations avec des outils tiers à l'initiative de l'utilisateur (et non des annonceurs).
Pourquoi c'est important : si une IA doit jouer le rôle d'un carnet de notes, d'un coach ou d'un espace de réflexion au calme, elle ne peut pas en même temps ressembler à un centre commercial.
Si vous avez déjà testé la vidéo IA et pensé « sympa… mais pourquoi le visage de mon personnage fond dans le plan suivant ? », cette mise à jour vise exactement ce problème.
Ce qui change : une bien meilleure cohérence des personnages et des éléments d'un plan à l'autre, des clips de 15 secondes avec un contrôle amélioré, et des workflows multi-plans personnalisables (fini le clip unique et tremblotant). Côté audio, on a maintenant des références multi-personnages et davantage de langues et d'accents. Côté image : de la sortie en 4K et un mode « prise de vue continue » pour des séquences au rendu plus cinématographique.
Le bémol : l'accès anticipé est réservé aux abonnés premium, et on n'a pas encore de détails officiels sur un déploiement large, une API ou une documentation technique complète.
Pourquoi c'est important : c'est exactement la direction qu'il faut pour les créateurs — pas « un plan impressionnant isolé », mais des éléments réutilisables qu'on peut assembler dans un vrai montage.
Celui-ci, c'est du concret pur et dur : deux nouveaux modèles de reconnaissance vocale — un pour la transcription par lots (vous envoyez un fichier, il le traite) et un pour le streaming en direct.
Les fonctionnalités clés :
Identification des locuteurs (le modèle sait « qui a dit quoi » et attribue chaque phrase à la bonne personne)
Horodatage mot par mot (vous pouvez sauter directement au moment exact qui vous intéresse)
Biais contextuel (vous pouvez lui fournir des noms propres ou des termes spécialisés pour qu'il arrête de les massacrer)
Mode temps réel avec une latence configurable jusqu'à moins de 200 millisecondes pour les applications vocales en direct
Tarifs annoncés : 0,003 $/minute (par lots) et 0,006 $/minute (temps réel)
Les poids du modèle temps réel sont publiés en open source sous licence Apache 2.0, disponibles sur Hugging Face
Pourquoi c'est important : jusqu'ici, « bonne transcription » rimait avec lent, cher ou approximatif. L'objectif ici, c'est de rendre la transcription suffisamment bon marché et rapide pour qu'on arrête d'hésiter et qu'on transcrive tout — réunions, interviews, notes vocales, brainstormings à voix haute.
🧠 RECHERCHE
Des chercheurs ont découvert que les modèles d'IA traitent le code informatique plus efficacement quand on le leur présente sous forme d'image plutôt que de texte brut. Imaginez : au lieu de lire le code ligne par ligne comme un roman, l'IA « regarde » une capture d'écran avec la coloration syntaxique. Cette approche visuelle compresse considérablement les données tout en permettant à l'IA de comprendre le programme, ce qui économise de la puissance de calcul sans perdre en précision.
Cette étude révèle quelque chose de surprenant : quand une IA « raisonne » étape par étape, elle ne trace pas de plan d'ensemble avant de commencer. Elle avance un pas à la fois, un peu comme quelqu'un qui marche dans le brouillard sans carte. Les auteurs ont développé une nouvelle méthode pour détecter quand l'IA est incertaine sur la suite de son raisonnement, sans avoir à vérifier chaque étape individuellement.
MARS est un nouveau système d'IA conçu pour conduire des expériences de recherche de manière autonome. Il découpe les projets complexes en sous-tâches plus petites et gérables, puis évalue intelligemment le rapport coût/bénéfice de chaque test avant de le lancer — comme un chercheur qui priorise les expériences les plus prometteuses avec un budget limité. Résultat : il surpasse les autres outils automatisés sur les problèmes d'ingénierie les plus difficiles.
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