Aujourd'hui:

• Lancement de GPT-5.1 avec de nouveaux modes Instantané et Réflexion

• Anthropic dévoile un plan de 50 milliards de dollars pour la construction de centres de données d'IA aux États-Unis

• DeepMind entraîne une IA de vision à « voir » comme les humains

• Microsoft construit deux supercentres d'IA jumeaux dans le Wisconsin et à Atlanta

• Meta construit un centre de données d'IA écologique dans le Wisconsin

Lancement de GPT-5.1 avec de nouveaux modes Instantané et Réflexion

GPT-5.1 améliore GPT-5 en proposant des conversations plus fluides et plus claires, une meilleure compréhension des instructions et un raisonnement adaptatif. Il introduit les variantes Instantané et Réflexion, optimise la rapidité pour les tâches simples et la profondeur pour les tâches complexes, et ajoute des options de personnalisation plus poussées permettant aux utilisateurs d'ajuster facilement le ton, le style et le comportement de ChatGPT dans toutes les conversations.

POINTS CLÉS

• Deux modèles améliorés : GPT-5.1 Instant est plus ludique et rapide, tandis que GPT-5.1 Thinking consacre plus de temps aux problèmes difficiles et explique les idées plus clairement.

• Le raisonnement adaptatif permet au système de « réfléchir plus longtemps » uniquement lorsque cela est nécessaire, améliorant ainsi la précision des calculs et de la programmation sans ralentir les réponses simples.

• De nouveaux réglages de tonalité et des préréglages de personnalité (comme Professionnel, Amical, Excentrique) ainsi que des curseurs plus précis pour la chaleur, la concision et l'utilisation des émojis rendent ChatGPT plus facile à adapter à chaque utilisateur.

Pourquoi c'est important

Ces modifications rendent ChatGPT plus humain et plus utile. Vous obtenez de meilleures réponses aux tâches complexes, des réponses plus rapides aux questions faciles, et une voix qui s'adapte à vos besoins, que vous recherchiez une aide concise pour votre travail, une conversation amicale ou un partenaire créatif et ludique, le tout sans réglages constants.

Anthropic dévoile un plan de 50 milliards de dollars pour la construction de centres de données d'IA aux États-Unis

Anthropic prévoit d'investir 50 milliards de dollars dans l'infrastructure informatique américaine , en construisant des centres de données au Texas et à New York avec Fluidstack. Le fabricant de Claude affirme que cette expansion fournira la puissance de calcul nécessaire au développement de systèmes d'IA plus avancés, capables d'accélérer la recherche et de contribuer à la résolution de problèmes complexes.

POINTS CLÉS

• Anthropic investira 50 milliards de dollars dans de nouveaux centres de données aux États-Unis, principalement au Texas et à New York.

• L'entreprise s'est associée à Fluidstack, une société basée à Londres, pour concevoir et construire ces immenses centres de calcul.

• Cette puissance de calcul supplémentaire est destinée à soutenir une IA plus puissante, capable de faciliter les découvertes scientifiques et la résolution de problèmes complexes.

Pourquoi c'est important

Il s'agit d'un pari très important sur l'avenir de l'IA. De nouveaux centres de données signifient davantage d'« usines à ordinateurs » capables d'exécuter des modèles comme Claude. Ils peuvent stimuler la recherche, créer des emplois locaux et soulever des questions sur la consommation d'énergie, les sources d'énergie et la gestion du développement de l'IA aux États-Unis.

DeepMind entraîne une IA de vision pour « voir » comme les humains

Google DeepMind démontre qu'en modifiant la façon dont l'IA de vision regroupe les images, elle peut rendre son raisonnement plus proche de celui des humains. En entraînant les modèles sur les choix humains de « l'intrus », ils remodèlent les représentations conceptuelles, ce qui améliore la concordance avec les jugements humains, l'apprentissage à partir de peu d'exemples et la fiabilité face à des conditions changeantes.

POINTS CLÉS

• Des chercheurs comparent les humains et l'IA de vision sur des tests d'images de type « élément intrus » et constatent de nombreux cas où les modèles regroupent les éléments d'une manière qui semble incorrecte aux humains.

• Ils entraînent un petit modèle « enseignant » sur les choix humains, l'utilisent pour créer un immense ensemble de données factices mais semblables à des données humaines, puis réentraînent des modèles « élèves » plus grands pour organiser les concepts de manière plus semblable à la nôtre.

• Les modèles alignés sont plus souvent en accord avec les humains, gèrent mieux les nouveaux types d'images et peuvent apprendre de nouvelles catégories à partir de très peu d'images, tout en faisant preuve d'une incertitude semblable à celle des humains.

Pourquoi c'est important

Ces travaux permettent à l'IA de « voir » de se rapprocher de notre propre vision. Lorsque les modèles regroupent les objets de manière similaire à celle des humains, leurs décisions deviennent plus prévisibles et plus fiables. Il en résulte moins d'erreurs étranges, de meilleures performances en situation réelle et une voie plus claire vers des systèmes de vision qui correspondent au bon sens humain au lieu de le contredire.

🧠 RECHERCHE

Ancrer les agents d'utilisation informatique dans des démonstrations humaines

Des chercheurs ont créé GroundCUA, un vaste ensemble de données de captures d'écran contenant des boutons et des menus annotés manuellement, provenant de nombreuses applications de bureau. Cet ensemble permet d'entraîner les modèles GroundNext à suivre des instructions écrites en sélectionnant les éléments appropriés à l'écran. Grâce à des données soigneusement sélectionnées et à un entraînement basé sur la récompense, ces modèles égalent, voire surpassent, leurs concurrents tout en utilisant un volume de données globalement bien moindre.

Petit modèle, grande logique : l’optimisation axée sur la diversité permet d’obtenir des capacités de raisonnement de grande envergure dans VibeThinker-1.5B

VibeThinker-1.5B est un petit modèle d'IA entraîné en deux étapes : d'abord, explorer de nombreuses réponses possibles, puis récompenser fortement les réponses correctes. Malgré sa taille réduite, il surpasse ou égale des systèmes beaucoup plus volumineux lors de tests de mathématiques et de programmation dans des compétitions de référence réelles, démontrant ainsi que des modèles compacts et peu coûteux peuvent raisonner très efficacement.

IterResearch : Repenser les agents à long horizon via la reconstruction d'État markovienne

IterResearch est un agent de recherche conçu pour gérer les tâches longues et complexes en nettoyant et en réécrivant régulièrement ses notes, au lieu de tout regrouper dans un seul contexte. Entraîné à explorer efficacement, il peut traiter des milliers d'étapes et surpasse largement les systèmes de recherche open source précédents sur des tests de performance exigeants.

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🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

• Microsoft construit des centres de données d'IA interconnectés dans le Wisconsin et à Atlanta , qui partagent des données à une vitesse proche de celle de la lumière, intègrent des GPU (puces d'IA spéciales), utilisent un refroidissement à faible consommation d'eau et fonctionnent ensemble comme un seul ordinateur géant pour entraîner des modèles puissants.

• Meta construit un centre de données d'intelligence artificielle (IA) à Beaver Dam, dans le Wisconsin, créant des emplois, aidant les familles locales, utilisant un système de refroidissement qui ne nécessite presque pas d'eau et restaurant les zones humides et les prairies pour protéger l'eau et les animaux.

• IBM fabrique désormais des puces pour ordinateurs quantiques dans une usine de pointe à New York, utilisant de grands disques de silicium, un traitement 24 heures sur 24 et une étroite collaboration pour accélérer les cycles de conception, améliorer la qualité des puces et évoluer vers des machines quantiques pratiques.

• ElevenLabs a lancé Iconic Marketplace, une plateforme permettant aux entreprises d'acquérir les droits d'utilisation de voix célèbres, comme celle de Sir Michael Caine. Son objectif est de protéger les droits des artistes, de garantir leur consentement et d'aider les marques à créer de nouvelles histoires avec des voix emblématiques et reconnues. 

• Marble est un nouvel outil d'IA qui permet à tous de transformer du texte, des images, des vidéos ou des esquisses 3D en mondes 3D détaillés, puis de les modifier, de les agrandir, de les combiner et de les exporter pour des jeux, des films, du design ou des simulations robotiques.

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