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Aujourd'hui:

• Microsoft dévoile les outils de réglage du copilote

• Nvidia prévoit un supercalculateur d'IA à Taïwan

• GitHub Copilot ajoute un agent IA

• Google propose NotebookLM sur mobile

• Salesforce lance Agentforce sur Slack

Microsoft dévoile les outils de réglage du copilote

Lors de la keynote Build 2025 de Microsoft , Copilot Tuning a été présenté , une méthode simple de glisser-déposer permettant aux entreprises de former Copilot sur leurs propres fichiers. L'événement a également dévoilé le travail d'équipe multi-agents, permettant à différents assistants IA de partager des tâches sous contrôle humain. Les développeurs bénéficient de nouvelles boîtes à outils, de nouveaux choix de modèles et de nouveaux contrôles de sécurité, tandis que les applications Copilot Wave 2 et les premiers agents de raisonnement entrent en version générale. L'objectif : rendre l'IA sur mesure et sécurisée pour le lieu de travail plus rapide, plus économique et plus simple pour chaque entreprise.

Pourquoi cela est important pour le monde de l'IA

1. Personnalisation pratique pour tous – Le personnel non technique peut désormais affiner (ajuster) des modèles performants avec les données de l'entreprise, accélérant ainsi l'utilisation de l'IA dans le monde réel.

2. L’essor des agents coopérants – L’orchestration multi-agents intégrée (assistants travaillant ensemble) montre une évolution vers des « équipes » d’IA s’attaquant à des tâches plus importantes et liées.

3. Écosystème sécurisé et ouvert – Les options « Bring Your Own Model » ainsi que les garanties d’identité Entra et Purview mettent en lumière une poussée plus large vers une IA d’entreprise sûre et prête à l’emploi.

Nvidia prévoit un supercalculateur d'IA à Taïwan

Nvidia construira le premier supercalculateur d'IA de Taïwan , renforçant ainsi ses liens avec Foxconn et TSMC, les géants industriels de l'île. Annoncé lors de la conférence Computex de Taipei, ce projet comprend une plateforme de serveur ouverte permettant aux partenaires de fabriquer du matériel d'IA semi-personnalisé et de simplifier les chaînes d'approvisionnement soumises aux droits de douane. Le PDG Jensen Huang a présenté cette initiative comme un moyen d'ancrer la production, d'accélérer la formation des modèles et d'élargir l'accès aux puces Nvidia tout en répondant à la demande en IA.

Pourquoi c'est important pour l'IA

1. Plus de puissance de calcul, des progrès plus rapides – Un nouveau supercalculateur ajoute une énorme puissance de traitement en Asie, aidant les chercheurs et les entreprises à former des modèles plus grands et plus performants sans longues attentes.

2. Matériel ouvert et flexible – En laissant les autres peaufiner la conception de ses serveurs, Nvidia encourage les puces spécialisées et la concurrence, réduisant potentiellement les coûts et stimulant de nouvelles innovations en matière d'IA.

3. Résilience de la chaîne d’approvisionnement – ​​L’implantation d’infrastructures avancées à Taïwan et le partenariat avec Foxconn et TSMC diversifient la production et réduisent les goulots d’étranglement géopolitiques ou liés aux tarifs douaniers pour l’industrie mondiale de l’IA.

GitHub Copilot ajoute un agent IA

GitHub a ajouté à Copilot un assistant IA pratique, capable de corriger des bugs, d'ajouter des fonctionnalités ou d'améliorer la documentation. Une fois affecté, l'agent lance une machine virtuelle privée, clone le code et effectue les tâches, enregistrant ses réflexions et sa progression. Une fois terminé, il demande une révision et s'ajuste lui-même grâce aux commentaires. Disponible pour les utilisateurs de Copilot Enterprise et Pro Plus, cet agent rejoint ses concurrents de Google, OpenAI et d'autres.

Pourquoi cela est important pour l'IA

1. Autonomie pratique – L’agent s’attaque aux véritables tâches de codage de bout en bout, prouvant que l’IA peut gérer des tâches logicielles complètes plutôt que de simplement suggérer des extraits.

2. Intégration de la plateforme – L’intégration de l’assistant dans GitHub signale une évolution vers des outils d’IA intégrés et clés en main que chaque développeur peut exploiter sans configuration supplémentaire.

3. Impact sur les flux de travail et les rôles – Des corrections de bogues et des améliorations de fonctionnalités plus rapides peuvent augmenter la productivité, mais obligent également les équipes à repenser les tests, la supervision et les tâches des développeurs.

🧠 RECHERCHE

Rapport technique Qwen3

Qwen3 est une nouvelle famille de modèles de langage combinant réactivité et raisonnement approfondi dans un seul système. Il permet une utilisation plus intelligente de la puissance de calcul grâce à un « budget de réflexion » et offre d'excellentes performances dans des tâches telles que le codage et les mathématiques. Il comprend désormais 119 langages et est open source pour une utilisation communautaire.

GuardReasoner-VL : Protection des VLM grâce au raisonnement renforcé

GuardReasoner-VL est un nouveau système de sécurité pour les modèles vision-langage (VLM) qui raisonne avant de modérer le contenu. Il a été entraîné sur un vaste ensemble de données diversifié et amélioré par apprentissage par renforcement. Ce modèle allie précision et efficacité, surpassant ses concurrents de plus de 19 % dans les tâches de sécurité. Le code et les modèles sont accessibles au public.

MMLongBench : analyse comparative efficace et approfondie des modèles de vision-langage à contexte long

MMLongBench est un nouveau benchmark conçu pour tester la capacité des modèles de langage visuel à gérer les entrées longues, jusqu'à 128 000 jetons d'images et de texte. Il comprend plus de 13 000 exemples issus de tâches et de types d'images variés. Les résultats montrent que les modèles actuels peinent encore à raisonner en contexte long, révélant d'importantes possibilités d'amélioration dans ce domaine.

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🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

• Google a lancé des applications autonomes NotebookLM pour Android et iOS, adaptant ainsi son outil de prise de notes basé sur l'IA aux appareils mobiles. Les utilisateurs peuvent désormais accéder à des résumés intelligents, à des aperçus audio IA, à la lecture hors ligne et ajouter facilement des sources web ou vidéo en déplacement.

• Salesforce a lancé Agentforce dans Slack, introduisant des « coéquipiers numériques » IA capables de gérer des tâches telles que l'intégration, la connaissance client et l'automatisation des workflows. Contrairement aux assistants généraux, ces agents spécialisés obtiennent des résultats plus rapides, gagnent du temps et s'intègrent parfaitement à Slack, visant à concurrencer Microsoft Copilot et Gemini de Google en matière d'IA en milieu de travail.

• Microsoft a lancé Discovery, une plateforme d'IA qui aide les scientifiques à accélérer leurs recherches grâce à des agents spécialisés et au raisonnement graphique. Basée sur Azure, elle a permis une avancée majeure en 200 heures, visant à transformer la R&D dans tous les secteurs.

• Nvidia a dévoilé des outils de robotique humanoïde, des serveurs RTX Pro Blackwell et la technologie NVLink Fusion pour une infrastructure d'IA personnalisée. L'objectif : alimenter l'IA agentique et les centres de données, pour un avenir de l'IA physique à mille milliards de dollars.

• Microsoft héberge désormais les modèles Grok 3 et Grok 3 Mini de xAI sur Azure AI Foundry, les proposant à ses clients avec un support Microsoft complet. Cette décision témoigne de tensions croissantes avec OpenAI, Microsoft soutenant des modèles concurrents.

• Une étude coréenne a révélé que Sybil, un modèle d'IA, peut prédire le risque de cancer du poumon à partir d'un seul scanner à faible dose avec une précision allant jusqu'à 86 %. Ce modèle pourrait contribuer à cibler le dépistage, notamment chez les non-fumeurs, dont le nombre augmente en Asie.

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