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OpenAI veut prendre une part de vos découvertes assistées par IA
AUSSI : Anthropic affiche des revenus en flèche mais des marges en baisse, la startup vocale LiveKit atteint 1 milliard de valorisation, et plus encore.

Aujourd'hui:
OpenAI veut prendre une part de vos découvertes assistées par IA
Google acquiert la technologie vocale "empathique" de Hume pour Gemini
Le mastodonte Ernie 5.0 de Baidu prend la tête en Chine
Anthropic affiche des revenus en flèche mais des marges en baisse
La startup vocale LiveKit atteint 1 milliard de valorisation
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C'est l'info qui m'a vraiment interpellé cette semaine. On a l'habitude de payer l'IA via des abonnements ou des frais d'utilisation API — rien de bien original. Mais selon un rapport de The Information, OpenAI envisage de tout chambouler.
L'entreprise explore un modèle où elle prendrait une part de la valeur des découvertes assistées par IA. Réfléchissez-y : si leur modèle aide un labo pharma à découvrir un médicament révolutionnaire ou une entreprise de matériaux à inventer un super-alliage, OpenAI veut un pourcentage de ce jackpot — pas juste un abonnement mensuel fixe.
C'est un virage massif : on passe du "logiciel en tant que service" à "l'intelligence en tant que partenaire". Ça soulève une tonne de questions sur la propriété intellectuelle et sur la façon dont on définit la valeur d'un outil versus celle d'un collaborateur. Si ça se concrétise, l'économie de l'utilisation des modèles haut de gamme pour la recherche pourrait changer du jour au lendemain.
Pourquoi c'est important :
C'est un signal fort qu'OpenAI ne veut plus être perçu comme un simple fournisseur de logiciels, mais comme un partenaire dans la création de valeur. Pour les entreprises de recherche, ça change complètement le calcul : utiliser l'IA pour des découvertes majeures pourrait devenir beaucoup plus coûteux — ou beaucoup plus stratégique à négocier.
Si vous avez déjà trouvé les assistants vocaux IA un peu trop… robotiques, Google travaille à y remédier. Wired rapporte que Google DeepMind a essentiellement acqui-recruté l'équipe dirigeante de Hume AI.
Si vous n'avez jamais testé Hume, ils se spécialisent dans l'IA "empathique" — une technologie qui comprend le ton, la hauteur et l'émotion dans votre voix, pas seulement les mots que vous prononcez. Dans le cadre de cet accord de licence, le CEO de Hume, Alan Cowen, et ses meilleurs ingénieurs rejoignent Google pour travailler sur Gemini.
Ce mouvement montre que Google prend au sérieux l'idée de rendre Gemini non seulement plus intelligent, mais plus humain. On se rapproche doucement de ce futur de science-fiction où votre ordinateur sait que vous passez une mauvaise journée rien qu'en vous entendant dire "bonjour".
Pourquoi c'est important :
L'interface vocale devient le prochain champ de bataille majeur. Quand les assistants IA vivent dans des écouteurs, des lunettes et des wearables, la qualité de l'interaction vocale devient cruciale. Google mise gros sur le fait que l'empathie et la compréhension émotionnelle seront des différenciateurs clés face à ChatGPT et aux autres.
Des nouvelles de benchmarks importantes en provenance de Chine. Baidu vient de lancer Ernie 5.0, et les chiffres sont impressionnants. Ce modèle massif de 2 400 milliards de paramètres a pris la tête des classements pour les modèles IA chinois.
Mais ce n'est pas qu'une affaire locale : il est classé #8 mondial sur le leaderboard LMarena, et il battrait GPT-5.1-High d'OpenAI sur les benchmarks texte. C'est un modèle nativement multimodal (capable de traiter texte, image, audio et vidéo simultanément).
C'est un bon rappel que l'innovation ne se passe pas qu'à la Silicon Valley. La compétition mondiale s'intensifie — et ça, c'est généralement une bonne nouvelle pour tout le monde, parce que la concurrence pousse à créer de meilleurs outils.
Pourquoi c'est important :
Le duopole américain sur l'IA de pointe n'est plus une certitude. Quand un modèle chinois bat des benchmarks de modèles américains, ça signifie que les clients entreprise (et les gouvernements) ont plus d'options — et que la pression concurrentielle va continuer à accélérer l'innovation.
🧠 RECHERCHE
Cet article passe en revue comment l'IA évolue des simples chatbots vers des agents indépendants capables de planifier, agir et apprendre. Il organise cette transformation en trois couches : maîtriser les outils basiques, s'améliorer grâce au feedback, et naviguer dans des environnements complexes et changeants. Les auteurs fournissent une feuille de route pour construire des modèles qui ne se contentent pas de parler, mais qui agissent.
Des chercheurs ont créé RBench, un test pour vérifier si les générateurs vidéo IA comprennent assez la physique du monde réel pour contrôler des robots. La plupart des modèles ont échoué à créer des mouvements réalistes. Pour corriger ça, l'équipe a publié RoVid-X, un énorme dataset de 4 millions de clips vidéo conçu pour apprendre à l'IA les lois physiques et les actions robotiques.
"Render-of-Thought" améliore la façon dont les modèles visuels IA réfléchissent en convertissant leur logique textuelle en images. Cette méthode rend le processus de raisonnement visible et traçable tout en accélérant significativement les performances. Elle réduit la puissance de calcul nécessaire en compressant les explications verbeuses en données visuelles efficaces sans sacrifier la précision.
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