Le projet "Genie" de Google DeepMind transforme vos prompts en jeux jouables

AUSSI : Apple rachète la startup israélienne Q.AI pour 2 milliards afin de doper Siri, Musk prépare une fusion géante entre SpaceX et xAI avant son entrée en Bourse et plus encore.

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VISION IA
30 janv.

Aujourd'hui:

  • Le projet "Genie" de Google DeepMind transforme vos prompts en jeux jouables

  • xAI défie Sora avec sa nouvelle API de génération vidéo "Grok Imagine"

  • Nvidia, Microsoft et Amazon en discussions pour injecter 60 milliards dans OpenAI

  • Apple rachète la startup israélienne Q.AI pour 2 milliards afin de doper Siri

  • Musk prépare une fusion géante entre SpaceX et xAI avant son entrée en Bourse

Here’s an un-boring way to invest that billionaires have quietly leveraged for decades

If you have enough money that you think about buckets for your capital…

Ever invest in something you know will have low returns—just for the sake of diversifying?

CDs… Bonds… REITs… :(

Sure, these “boring” investments have some merits. But you probably overlooked one historically exclusive asset class:

It’s been famously leveraged by billionaires like Bezos and Gates, but just never been widely accessible until now.

It outpaced the S&P 500 (!) overall WITH low correlation to stocks, 1995 to 2025.*

It’s not private equity or real estate. Surprisingly, it’s postwar and contemporary art.

And since 2019, over 70,000 people have started investing in SHARES of artworks featuring legends like Banksy, Basquiat, and Picasso through a platform called Masterworks.

  • 23 exits to date

  • $1,245,000,000+ invested

  • Annualized net returns like 17.6%, 17.8%, and 21.5%

My subscribers can SKIP their waitlist and invest in blue-chip art.

Investing involves risk. Past performance not indicative of future returns. Reg A disclosures at masterworks.com/cd

Google lance Project Genie sous forme de prototype expérimental qui vous permet de créer, explorer et remixer des mondes interactifs. Le système est propulsé par Genie 3 et intègre également Gemini ainsi que Nano Banana Pro pour un workflow de "world sketching" : vous pouvez prévisualiser et peaufiner votre monde avant d'y plonger.

Trois fonctions principales :

  • Esquisse de monde (texte + images générées/importées ; choix vue première/troisième personne ; ajustement des visuels)

  • Exploration du monde (le chemin devant vous se génère en temps réel au fur et à mesure que vous avancez)

  • Remix de mondes (construisez sur les prompts des autres, explorez des mondes sélectionnés, téléchargez des vidéos)

Quelques limites bien réelles (parce qu'un prototype reste un prototype) : les mondes ne suivent pas toujours parfaitement les prompts, les personnages peuvent être capricieux ou laguer, et les générations sont actuellement plafonnées à 60 secondes.

La disponibilité est également limitée : le lancement commence avec les abonnés Google AI Ultra aux États-Unis (18+), avec une expansion "à venir".

Pourquoi c'est important quand même : c'est essentiellement une étape publique "touchez-le vous-même" vers les modèles de monde — des systèmes capables de simuler un environnement et comment il change quand vous agissez dedans. Même si vous ne l'utilisez jamais, c'est un indice sur la direction de l'IA : plus seulement créer des images/vidéos, mais générer des espaces dans lesquels on peut se déplacer.

xAI vient de sortir l'API Grok Imagine, positionnée comme un package "workflow créatif de bout en bout" capable de générer des vidéos (à partir de texte ou d'une image) et d'éditer des vidéos (changer le style des scènes, ajouter/supprimer des objets, contrôler le mouvement).

Ce que la plupart des gens vont ressentir immédiatement : ils misent fort sur la vitesse + le coût + la capacité à itérer, pas juste sur "regardez comme la démo est jolie". L'annonce dit explicitement que la qualité ne suffit pas si la latence et le coût rendent l'expérimentation pénible.

Ils s'appuient aussi sur des comparaisons benchmarks publiques, en référençant Artificial Analysis et les classements/graphiques LMArena, avec une capture "en date du 28-01-2026".

Ce qu'il faut retenir : si vous créez du contenu, des pubs, des démos produit ou quoi que ce soit de "créatif mais répétable", c'est un signal de plus que la vidéo devient une boucle prompt → aperçu → retouche → publication — plus proche d'un logiciel de design que du cinéma.

Les bruits de couloir actuels disent que Nvidia, Microsoft et Amazon seraient en discussions qui pourraient totaliser jusqu'à 60 milliards de dollars dans OpenAI.

La répartition approximative qui circule :

  • Nvidia : jusqu'à 30 milliards

  • Microsoft : moins de 10 milliards

  • Amazon : "nettement plus de 10 milliards", possiblement plus de 20 milliards

Et ce n'est pas juste "signer un chèque" — on mentionne que la part d'Amazon pourrait être liée à des négociations plus larges autour de locations cloud et de vente d'abonnements entreprise via Amazon.

Le sentiment que je n'arrive pas à chasser : on regarde l'IA se transformer en jeu d'infrastructure à l'échelle nationale en temps réel — où "levée de fonds" commence à ressembler à "centrale électrique + datacenter + chaîne d'approvisionnement".

🧠 RECHERCHE

DeepSeek-OCR 2 introduit le "Visual Causal Flow", une nouvelle façon de traiter les images de documents en utilisant un encodeur visuel suivi d'un grand modèle de langage. Cette méthode améliore significativement la reconnaissance de texte et le formatage dans les documents complexes en traitant les données visuelles comme un flux séquentiel — surpassant les modèles précédents sur les benchmarks standards.

Cette étude révèle que les "représentations linéaires" internes des modèles (la façon dont les concepts sont stockés) ne sont pas figées mais évoluent significativement au fil d'une conversation. Cette "dérive" signifie qu'un même concept peut être encodé différemment plus tard dans un échange — ce qui remet en question les méthodes actuelles qui supposent des représentations fixes pour interpréter le comportement des modèles.

L'entraînement standard des IA au raisonnement gaspille souvent des efforts sur les problèmes faciles tout en négligeant les difficiles. Cet article propose un nouveau framework, GDRO, qui utilise des "adversaires" pour concentrer dynamiquement l'entraînement sur les prompts et chemins de raisonnement difficiles. Cette approche ciblée booste la précision de raisonnement de modèles comme Qwen3 de plus de 10% par rapport aux méthodes traditionnelles.

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