Aujourd'hui:

💡 Mira Murati dévoile Inkling, son premier modèle open source
🍎 Apple lance son IA en Chine avec le Qwen d'Alibaba
⌨️ OpenAI sort un pavé de boutons physique pour Codex
📉 SpaceX dévisse à 135$ avant un tir de Starship
🔬 Une IA démontre un problème de maths vieux de 50 ans en une heure
👶 L'IA toujours moins maligne qu'un bébé
🎙️ La fraude vocale par IA ne réclame que 3 secondes de voix
🔎 ChatGPT unifie enfin sa recherche (chats, projets, images, fichiers)
🎬 L'Odyssée version "AI slop" débarque avant le film de Nolan
🛡️ OpenAI lâche une IA contre sa propre IA, plus efficace que les humains
🩺 Un vétéran du FaceID d'Apple veut scanner la santé de votre cerveau
🎵 Un piratage montre que Suno a aspiré des millions de chansons sur YouTube
🇨🇳 Alibaba et Baidu s'envolent en Bourse grâce à Apple
😬 Microsoft formerait ses vendeurs à dénigrer OpenAI et Anthropic
🌐 Vint Cerf veut identifier les agents IA sur le web ouvert
💥 IBM s'effondre de 25%, pire séance depuis 1987
🏛️ Trump attaque le moratoire de New York sur les data centers IA


Chaque semaine, un nouvel outil IA rend obsolète une compétence. Ceux qui savent utiliser ces outils gagnent du temps, de l'argent et des clients. Ceux qui ne savent pas, regardent les autres le faire.

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Après un an et demi de silence quasi total, Thinking Machines, la startup fondée par Mira Murati (l'ancienne directrice technique d'OpenAI), lève enfin le voile. Son premier modèle s'appelle Inkling, et ses poids sont déjà téléchargeables sur Hugging Face. Sous le capot : une architecture mixture-of-experts de 975 milliards de paramètres dont 41 milliards seulement s'activent à chaque requête, un million de tokens de contexte, un pré-entraînement sur 45 000 milliards de tokens de texte, d'images, d'audio et de vidéo. Il lit, il écoute, il analyse une image, il raisonne nativement sur les trois. Détail savoureux : Thinking Machines écrit noir sur blanc qu'Inkling n'est pas le modèle le plus puissant disponible aujourd'hui, ouvert ou fermé. Le pari est ailleurs.

Ce qu'il faut retenir :

  • Multimodal en entrée uniquement. Texte, image et audio en natif, avec transcription vocale, compréhension d'audio long format, code, raisonnement et usage d'outils. Aucune génération d'image ni de voix en sortie.

  • Son vrai argument, c'est l'efficacité : un curseur d'« effort de réflexion » réglable de 0,2 à 0,99 pour arbitrer entre qualité, latence et facture. Sur Terminal Bench 2.1, il atteint le score du Nemotron 3 Ultra de Nvidia en consommant environ trois fois moins de tokens.

  • Poids ouverts ne veut pas dire installable chez soi. Il faut environ 2 To de VRAM cumulée en BF16. Ce sont des serveurs, pas un PC de gamer.

  • Un petit frère arrive : Inkling-Small, 276 milliards de paramètres dont 12 actifs, qui approche ou dépasse déjà son aîné sur plusieurs tests de raisonnement et de vision (83,4 % contre 79,8 % sur IFBench). Ses poids ne sont pas encore publiés.

  • Le modèle n'est pas le produit. Inkling reste derrière GLM 5.2 et Kimi K2.6 sur HLE, Terminal Bench 2.1 et SWE-Bench Verified, et plafonne à 43,9 % sur SimpleQA Verified quand DeepSeek V4 Pro monte à 57 %. Ce que Thinking Machines vend vraiment, c'est Tinker, sa plateforme de fine-tuning, plus une part de l'écosystème d'hébergement qui se forme autour.

C'est désormais officiel : Apple Intelligence a obtenu le feu vert réglementaire pour se déployer en Chine. Mais la firme de Cupertino n'y utilisera pas ses propres modèles : elle s'appuiera sur Qwen, l'IA développée par Alibaba. Une rumeur qui circulait depuis plus d'un an, aujourd'hui confirmée et reprise par toute la presse tech.

Les points essentiels :
- Apple Intelligence est approuvé pour un lancement sur le marché chinois, l'un des plus stratégiques pour la marque.
- Pour franchir la barrière réglementaire, Apple abandonne ses modèles maison au profit de Qwen, le modèle d'Alibaba.
- L'accord était évoqué depuis l'an dernier, il est désormais scellé.
- Réaction immédiate des marchés : les actions d'Alibaba et de Baidu ont bondi à la Bourse de Hong Kong (à retrouver plus bas).

Le contexte :
En Chine, impossible de déployer une IA étrangère sans partenaire local et sans passer sous les fourches caudines de la réglementation. Résultat : le géant américain, incapable d'y faire tourner sa propre technologie, se retrouve à louer le cerveau d'un champion chinois. Le symbole est fort. Il y a quelques années, on imaginait mal Apple sous-traiter une brique aussi centrale que l'IA. C'est aussi la reconnaissance, noir sur blanc, que les modèles chinois comme Qwen jouent désormais dans la cour des grands.


OpenAI se lance enfin dans le matériel. Mais oubliez le mystérieux appareil grand public conçu avec Jony Ive, l'ex-designer star d'Apple : ce projet reste englué dans un procès. Le premier objet physique signé OpenAI est le Codex Micro, un petit pavé de boutons destiné aux développeurs.

En détail :
- Le Codex Micro est un accessoire physique en édition limitée, fabriqué avec le spécialiste des claviers Work Louder.
- Sa fonction : offrir aux développeurs un moyen concret de surveiller et piloter les agents de Codex, la plateforme de code d'OpenAI.
- Il ressemble comme deux gouttes d'eau au Creator Micro 2 déjà commercialisé par Work Louder.
- Ce n'est pas l'appareil grand public co-conçu avec Jony Ive, toujours bloqué par un litige.

Ce que ça change :
Pour une entreprise qui promet de réinventer notre rapport aux objets connectés, ce premier pas dans le hardware a des airs de produit de niche, presque recyclé. Rien à voir avec la révolution matérielle annoncée. Le vrai test grandeur nature, l'appareil grand public pensé avec Jony Ive, reste à venir. Encore faut-il que la bataille judiciaire en cours le laisse un jour arriver entre nos mains.

Depuis son entrée en Bourse, l'action SpaceX ne fait que reculer. Elle est retombée à 135$, pile au moment où l'entreprise s'apprête à lancer une nouvelle Starship. Le signe que les marchés commencent à digérer, avec plus de recul, les promesses d'Elon Musk.

Ce qui s'est passé :
- Le titre SpaceX est redescendu à 135$, très loin de l'euphorie qui avait suivi l'introduction en Bourse.
- La glissade intervient juste avant un tir de la fusée Starship.
- Les investisseurs semblent refroidis par l'écart entre les annonces de Musk et les résultats concrets.

Ce que ça révèle :
Ce reflux s'inscrit dans un climat plus large de scepticisme boursier autour de la tech et de l'IA, où l'on réclame désormais des preuves plutôt que des promesses. Après des mois d'emballement, plusieurs valeurs du secteur voient leurs investisseurs redevenir prudents. Reste à savoir si un tir de Starship réussi suffira à inverser la tendance, ou si le doute s'est durablement installé.


🧠 RECHERCHE

Coup double pour les modèles de frontière. GPT-5.6 Sol Ultra (OpenAI) aurait démontré la conjecture de la double couverture par cycles, un casse-tête de théorie des graphes vieux de 50 ans, en moins d'une heure, en se scindant en 64 agents chargés d'attaquer mutuellement leurs preuves. Quelques jours plus tard, Claude Fable 5 (Anthropic) aurait résolu en une nuit un problème de théorie des cordes qui bloquait le physicien Yuji Tachikawa depuis six mois, avant de vérifier lui-même sa solution en écrivant du code. Fait notable : les deux résultats sont rendus publics.

Les nourrissons restent des machines à apprendre d'une efficacité redoutable : ils saisissent des concepts complexes avec infiniment moins de données que nos IA actuelles. Certains chercheurs y voient la prochaine grande piste : s'inspirer de l'architecture du cerveau des bébés pour concevoir des modèles bien plus sobres en données. Une approche à rebours de la logique du "toujours plus de données".

Nouveau banc d'essai, verdict sévère. SDABench teste la capacité des IA à réellement analyser des données scientifiques, pas seulement à exécuter du code. Sur 527 tâches réelles et 6 000 tâches synthétiques couvrant cinq disciplines, les 15 modèles évalués brillent en description, mais trébuchent dès qu'il faut formuler des hypothèses, expliquer des mécanismes ou tirer des conclusions valides. La preuve que "manipuler des chiffres" n'est pas encore "comprendre".

Pour entraîner des IA capables de piloter un PC, il faut des milliers d'exemples. ScaleCUA les génère automatiquement : plus de 24 000 tâches vérifiables et près de 3 000 exemples de haute qualité. L'agent open source qui en résulte atteint 68,7% sur le benchmark OSWorld, avec en prime une méthode d'entraînement visuel 2,83 fois plus rapide.

Dernier volet de cette série de travaux sur l'entraînement d'agents. SETA fabrique et vérifie tout seul des environnements de terminal réalistes : plus de 4 500 au total. De quoi faire progresser les modèles testés sur Terminal-Bench 2.0, comme DeepSeek-V4-Flash, qui passe de 54% à 58% de réussite sur cinq essais.

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