Google publie Gemini 3 Flash

La Chine construit un laboratoire secret de semi-conducteurs, le responsable de l’IA d’Amazon démissionne et plus encore.

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VISION IA
18 déc.

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Aujourd'hui:

  • Google publie Gemini 3 Flash 

  • OpenAI en pourparlers avec Amazon pour un accord de 10 milliards de dollars 

  • Mistral lance un modèle créatif 

  • La Chine construit un laboratoire secret de semi-conducteurs 

  • Le responsable de l'IA d'Amazon démissionne 

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Google qualifie Gemini 3 Flash d ’« intelligence de pointe conçue pour la vitesse » et le déploie via l’ API Gemini (AI Studio), Antigravity, Gemini CLI, Android Studio et pour les entreprises via Vertex AI .

Quelques détails qui m'ont particulièrement marqué :

  • Résultats de référence (tels que rapportés par Google) : GPQA Diamond 90,4 % et Humanity's Last Exam 33,7 % (sans outils) .

  • Vitesse/efficacité : Google affirme qu’il est environ 3 fois plus rapide que le 2.5 Pro (en citant des tests de performance d’analyse artificielle) tout en surpassant le 2.5 Pro.

  • Tarification (API Gemini / Vertex AI) : 0,50 $ / 1 million de jetons d'entrée et 3 $ / 1 million de jetons de sortie (l'entrée audio étant facturée séparément). 

  • Leviers de coûts : mise en cache du contexte intégrée (Google annonce jusqu’à 90 % de réduction dans les scénarios de jetons répétés) et une API par lots (Google annonce 50 % d’économies de coûts + des limites de débit asynchrones plus élevées).

  • Fonctionnalité multimodale « faire des choses » : elle offre désormais la possibilité d'exécuter du code pour zoomer, compter et modifier les entrées visuelles.

Et j'ai apprécié qu'ils aient donné des exemples concrets d'utilisation dès le début : des analyses de deepfakes quasi en temps réel (Resemble AI affirme une analyse multimodale 4 fois plus rapide que la version 2.5 Pro), ainsi que l'analyse de documents juridiques (Harvey) et les flux de travail de création de jeux.

OpenAI + Amazon : un coup de maître de 10 milliards de dollars dans le domaine du « calcul et des puces ».

L'information principale : Amazon serait en pourparlers pour investir environ 10 milliards de dollars (voire plus) dans OpenAI , et les discussions porteraient notamment sur l'utilisation par OpenAI des puces d'IA Trainium d'Amazon . Selon ces informations, cette opération pourrait valoriser OpenAI à plus de 500 milliards de dollars , même si les négociations restent ouvertes.

Pourquoi cela représente un véritable tournant (si cela se concrétise) : il ne s’agit pas seulement d’argent, mais aussi de chaîne d’approvisionnement et de levier de négociation . Si OpenAI devient véritablement « multicloud/multipuce », cela modifie son rapport de force avec tous les acteurs (fournisseurs de services cloud, fabricants de puces et partenaires). Trainium se positionne alors comme bien plus qu’un simple outil interne à AWS. 

En pratique, pour les développeurs : il est essentiel de surveiller si cela se traduit concrètement par une capacité disponible et des prix plus avantageux (notamment pour l’inférence), ou si cela reste essentiellement stratégique. Quoi qu’il en soit, c’est un signe supplémentaire que l’accès au calcul est au cœur du produit.

Si vous recherchez un modèle plus léger et adapté à la narration pour votre flux de travail : Mistral Small Creative est désormais disponible sur OpenRouter avec 32 768 éléments de contexte , au prix de 0,10 $/M de jetons d’entrée et 0,30 $/M de jetons de sortie .
OpenRouter le décrit comme un modèle expérimental léger destiné à l’écriture créative, à la narration, aux jeux de rôle, aux dialogues de personnages et au suivi d’instructions.

Si vous travaillez sur des scripts, des passages de dialogues ou sur la génération de 30 variations et leur sélection de 3, ce type de tarification + contexte est exactement le point de départ que j'aime privilégier avant de passer à des projets plus complexes.

Si vous me dites ce que vous êtes en train de développer cette semaine (newsletter, scripts, agents, outil interne, etc.), je peux vous suggérer lequel essayer en premier et vous donner quelques pistes pour faire la différence entre ce qui « a l'air bien » et ce qui « est réellement utilisable ».

🧠 RECHERCHE

Cet article présente un nouveau système de création de vidéos d'avatars longues et de haute qualité, qui conservent leur netteté et leur fluidité malgré la durée. Le système construit les vidéos par étapes afin de garantir la précision des détails et utilise des « réalisateurs » logiciels spécialisés pour assurer la cohérence visuelle des personnages. Il résout ainsi le problème courant de la dégradation de la qualité des vidéos d'IA lorsqu'elles s'allongent.

L'IA actuelle peut produire des images réalistes, mais comprend-elle ce qu'elle crée ? Le projet MMGR teste les meilleurs modèles sur la physique, la logique et l'espace 3D. Les résultats montrent que si ces IA produisent de magnifiques visuels, elles ont souvent du mal avec le bon sens élémentaire, comme la façon dont les objets devraient se déplacer ou interagir dans le monde réel.

Des chercheurs ont mis au point un test complexe utilisant des vidéos ASMR détaillées afin de déterminer si l'IA peut tromper les humains et les logiciels de détection. Ils ont constaté que les générateurs vidéo IA les plus récents sont suffisamment convaincants pour duper la plupart des outils automatisés. Cependant, les humains restent plus performants pour repérer les contrefaçons, notamment lorsque le son est présent pour révéler des erreurs subtiles.

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🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

  • La Chine a secrètement construit un immense laboratoire pour recréer des machines de fabrication de puces de pointe, dans le but de s'affranchir des restrictions commerciales américaines. Elle a recruté d'anciens ingénieurs d'ASML, le principal fabricant néerlandais d'équipements informatiques, pour reproduire des outils complexes utilisant la lumière pour imprimer des circuits miniatures sur des puces. Bien qu'un prototype ait été construit, il n'est pas encore capable de produire en masse les puissants processeurs nécessaires à l'intelligence artificielle moderne.

    Remaniement de la direction IA chez Amazon : le responsable de l’intelligence artificielle générale (IAG) d’Amazon quitte ses fonctions, entraînant une réorganisation majeure de la façon dont le géant technologique conçoit son IA la plus performante. Il sera remplacé par un cadre expérimenté qui supervisera désormais les logiciels d’IA, les puces informatiques personnalisées et l’informatique quantique futuriste au sein d’une seule et même entité. Cette décision indique qu’Amazon souhaite lier étroitement ses modèles d’IA sophistiqués au matériel spécialisé qui les exécute.

    Google lance un nouvel outil de programmation pour l'IA : TypeScript, un langage de programmation très répandu, permet aux développeurs de créer des « agents » d'IA autonomes. Au lieu de simplement leur demander d'exécuter des tâches par le biais d'instructions textuelles, ils peuvent désormais écrire du code structuré pour contrôler précisément le comportement de ces assistants numériques. Cette approche « code-first » facilite grandement les tests de l'IA et permet de s'assurer de son bon fonctionnement lors du développement de logiciels complexes.

    Roblox teste les outils de création de jeux par IA. Roblox a créé un nouveau système de test, OpenGameEval, afin d'évaluer l'efficacité de l'IA dans la création de jeux vidéo. Contrairement aux simples tests de programmation, ce test met l'IA au défi d'accomplir des tâches complexes, comme la modification des règles du jeu ou la transformation d'objets 3D dans un monde virtuel. L'objectif est d'identifier les outils d'IA réellement utiles aux créateurs de jeux, et pas seulement ceux capables de produire de courts textes.

    Le point de vue d'un mathématicien sur l'IA : Le célèbre mathématicien Terence Tao soutient que l'IA actuelle n'est pas véritablement intelligente, mais qu'elle possède plutôt une forme d'ingéniosité « irrégulière ». Il suggère de considérer ces outils comme des générateurs d'idées aléatoires capables de fournir des solutions brillantes, à condition que leur fonctionnement soit soigneusement vérifié par des humains. Cette perspective déplace l'attention de l'attente d'une compréhension comparable à celle de l'humain vers l'utilisation de l'IA comme un puissant, quoique imparfait, partenaire de brainstorming.

    L'arnaque des influenceurs IA : un pirate informatique a révélé qu'une start-up financée par des investisseurs de renom exploitait un important réseau de plus de 1 000 smartphones pour simuler une popularité sur TikTok. L'entreprise utilisait ces téléphones pour gérer de faux influenceurs, générés par IA, qui publiaient des publicités sans en informer les utilisateurs. Cette faille de sécurité a mis en lumière comment certaines entreprises inondent secrètement les réseaux sociaux de contenu artificiel pour tromper les algorithmes et les utilisateurs.

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