Aujourd'hui:

• Les entreprises chinoises d'IA contournent les restrictions imposées aux puces

• Alexandr Wang rejoint Meta AI

• Aperçus audio des tests de recherche Google

• Anthropic dévoile Claude, agent de recherche

Les entreprises chinoises d'IA contournent les restrictions imposées aux puces

Les entreprises chinoises d'IA contournent les restrictions américaines sur les puces électroniques en expédiant des valises pleines de données vers des pays qui louent les processeurs Nvidia, très prisés. En mars, quatre ingénieurs ont apporté 80 téraoctets (environ 80 000 gigaoctets) de fichiers d'entraînement à un centre de données malaisien, les ont chargés sur 300 serveurs loués et ont commencé à construire un modèle avant de rapporter les résultats en Chine. Cette solution de contournement permet de faire avancer les projets et contrecarre l'objectif de Washington de ralentir les progrès de Pékin en matière d'IA.

POURQUOI CELA EST IMPORTANT

• Les règles sur les puces électroniques comportent des failles – Des données obtenues clandestinement à l’étranger montrent que les limites américaines actuelles sont faciles à contourner, de sorte que de nouvelles mesures de sécurité pourraient suivre.

• Le calcul se déplace vers de nouveaux pôles – La location de serveurs puissants dans des pays comme la Malaisie déplace l’argent et les talents à l’étranger, remodelant ainsi la chaîne d’approvisionnement de l’IA.

• La sécurité des données est menacée : transporter d’énormes disques durs à travers les frontières peut entraîner des vols ou des pertes, ce qui déclenche des inquiétudes quant à savoir qui contrôle les informations qui forment l’IA future.

Alexandr Wang rejoint Meta AI

Meta débourse 14,3 milliards de dollars pour acquérir 49 % des parts de Scale AI et recrute son fondateur, Alexandr Wang, pour piloter la transition de Meta vers des systèmes ultra-intelligents. Wang reste directeur chez Scale, tandis que Jason Droege, directeur de la stratégie, devient PDG. Seuls quelques collaborateurs de Scale suivront Wang chez Meta. Meta bénéficie de meilleures données d'entraînement, mais perd son droit de vote. Scale continue de servir des clients externes, dont Google et OpenAI, dans le cadre d'une séparation stricte des données, tout en maintenant une indépendance opérationnelle.

POURQUOI CELA EST IMPORTANT

• Un meilleur carburant pour l'entraînement des modèles – Scale AI est un leader de l'« étiquetage des données », un étiquetage précis des images, du texte et des vidéos qui favorise l'apprentissage de l'IA. Meta vient d'obtenir un accès direct à cette compétence, ce qui devrait accélérer la mise à niveau de ses modèles.

• Des chèques plus importants et une rivalité plus vive – Un prix de 14 milliards de dollars montre jusqu’où les géants de la technologie sont prêts à aller pour gagner la course aux systèmes plus intelligents, augmentant les enjeux pour OpenAI, Google et d’autres.

• La chaîne d'approvisionnement ouverte reste active – Scale continue de servir tous les grands laboratoires, de sorte que les données critiques étiquetées ne restent pas confinées à une seule entreprise. Cette ouverture favorise une innovation plus large et une concurrence plus saine dans le monde de l'IA.

Aperçus audio des tests de recherche Google

Google teste les « Aperçus audio » dans Search Labs. Lorsque vous effectuez une recherche, l'IA Gemini lit désormais un court résumé audio des informations clés avec des commandes de lecture, de pause et de vitesse. Des liens apparaissent sous l'audio pour vous permettre de vérifier les sources. Vous pouvez noter chaque extrait avec un pouce vers le haut ou vers le bas. Cet outil s'appuie sur les aperçus écrits de l'IA et vise à aider les personnes qui apprennent mieux en écoutant ou sur mobile.

POURQUOI CELA EST IMPORTANT

1. Un accès plus large à l’information – Transformer les réponses textuelles en paroles aide les personnes ayant des limites visuelles, des mains occupées ou des difficultés d’apprentissage à utiliser l’IA sans effort.

2. Preuve de progrès multimodal : l'initiative de Google montre que les grands laboratoires fusionnent le texte, l'audio et bientôt la vidéo en une seule expérience de recherche, poussant l'IA vers une communication plus riche et plus humaine.

3. Pression sur les éditeurs Web – Si les résumés parlés satisfont les utilisateurs, le trafic de clics pourrait encore diminuer, obligeant les sites d’actualités et les créateurs à repenser la façon dont ils gagnent de l’argent dans un monde où l’IA est primordiale.

🧠 RECHERCHE

ReasonMed : un ensemble de données multi-agents de 370 000 données pour le développement du raisonnement médical

ReasonMed est un ensemble de données de 370 000 exemples conçu pour améliorer la réponse aux questions médicales. Grâce à plusieurs agents d'IA, il affine les chemins de raisonnement et corrige les erreurs. Les tests montrent que la combinaison d'un raisonnement étape par étape et de courts résumés améliore la précision du modèle. Le modèle ReasonMed-7B obtenu surpasse les modèles plus volumineux, surpassant même LLaMA3.1-70B lors des tests de référence médicaux.

SWE-Factory : votre usine automatisée pour la formation à la résolution des problèmes et les données de référence d'évaluation

SWE-Factory est un système automatisé qui génère de vastes ensembles de données d'entraînement à partir des résolutions de problèmes GitHub pour faciliter l'entraînement et le test des modèles de codage d'IA. Il utilise des configurations multi-agents, une notation automatique basée sur les résultats de sortie du code et des vérifications d'échec. Le système crée des ensembles de données précis et économiques dans plusieurs langages de programmation, améliorant ainsi l'entraînement en ingénierie logicielle d'IA.

Magistral AI

Magistral est le nouveau système d'apprentissage par renforcement de Mistral qui améliore la compréhension des instructions et des différents types de données par les modèles d'IA. Entièrement développé en interne, il entraîne les modèles sans nécessiter de données RL antérieures. Cette approche améliore le raisonnement, l'appel de fonctions et les capacités multimodales. Mistral a publié une version open source plus petite pour la communauté.

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🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

• Anthropic a dévoilé la conception de son agent Claude Research, utilisant une IA principale pour répartir les tâches complexes entre plusieurs sous-agents. Cette approche parallèle améliore la précision et la rapidité, mais consomme beaucoup plus de jetons. Des mises à niveau asynchrones sont prévues.

• Microsoft teste un agent d'IA dans les paramètres de Windows 11. Les utilisateurs décrivent les problèmes, et l'agent suggère des correctifs ou les applique avec leur autorisation. Il est actuellement disponible pour les PC Snapdragon Copilot Plus dans le canal Dev.

• Google prévoit de rompre ses liens avec Scale AI après l'investissement de 14,3 milliards de dollars de Meta pour une participation de 49 %. Microsoft et OpenAI pourraient également rompre leurs liens. Scale affirme que son activité reste solide et indépendante.

• Le benchmark CRMArena-Pro de Salesforce montre que les agents IA peinent à réaliser des tâches métier concrètes. Gemini 2.5 Pro a obtenu 58 % sur les tâches simples, mais est tombé à 35 % sur les dialogues plus longs. La confidentialité des données reste faible, sauf instruction spécifique, ce qui nuit aux performances.

• Les startups de support client basées sur l'IA Intercom et Kore.ai sont en discussion avec des investisseurs pour des valorisations de plusieurs milliards de dollars. Ces discussions reflètent le fort intérêt du marché pour les outils de service client basés sur l'IA, les entreprises cherchant à automatiser leurs opérations pour améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts. 

• Des scientifiques chinois ont découvert que les modèles d'IA peuvent former des concepts d'objets de type humain, démontrant une compréhension interne au-delà de la simple reconnaissance. Grâce à la neuroimagerie et à des tests comportementaux, ils ont montré que de grands modèles langagiers développent des représentations mentales similaires à la cognition humaine. 

• Une fuite sur un dépôt GitHub révèle le projet AI.gov de l'administration Trump de déployer l'IA dans les agences fédérales. Lancé le 4 juillet, il comprend des chatbots, des API se connectant aux principaux modèles d'IA et un suivi en temps réel de l'utilisation de l'IA par les agences. 

• Un comptable new-yorkais s'est tourné vers ChatGPT pour obtenir de l'aide, mais une discussion sur la théorie de la simulation a dégénéré en idées mystiques. Émotionnellement vulnérable, il a commencé à croire aux affirmations de l'IA sur la réalité, soulignant les risques d'influence des chatbots sur les utilisateurs fragiles.

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