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Aujourd'hui:

• OpenAI lance le Codex GPT-5.2

• OpenAI vise une valorisation de 750 milliards de dollars

• Les géants de la technologie se joignent à la mission scientifique américaine « Genesis ».

• Mistral lance OCR 3

• ChatGPT débarque sur l'App Store

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GPT-5.2-Codex est là (et il est conçu pour le « travail long et complexe »)

OpenAI a publié GPT-5.2-Codex le 18 décembre 2025 , le positionnant comme son modèle de codage « agentique » le plus avancé — ce qui signifie qu'il est conçu pour agir (utiliser des outils, exécuter des étapes, continuer), et non pas seulement répondre à des questions.

Ce qui m'a frappé, ce n'est pas le fait qu'il « écrit du code ». C'est que le modèle est optimisé pour les situations qui, habituellement, font planter les assistants :

• Travail à long terme (il « compacte » le contexte au fur et à mesure afin de pouvoir garder le cap sur de longues sessions)

• Modifications importantes du dépôt, telles que les refactorisations et les migrations

• Utilisation plus fiable des outils (par exemple : des étapes de terminal qui ne déraillent pas à la deuxième commande).

• Meilleures performances sous Windows (petit détail, grand avantage pour les équipes professionnelles)

• Elle revendique également des résultats de pointe sur SWE-Bench Pro et Terminal-Bench 2.0 , deux outils conçus pour tester les performances des agents dans un « environnement terminal réel ».

Accès / déploiement : OpenAI annonce que la fonctionnalité est disponible « sur toutes les plateformes Codex » pour les utilisateurs payants de ChatGPT , et que l’accès à l’API sera disponible dans les prochaines semaines . Un système d’ accès sécurisé sur invitation est également mis en place pour les projets de sécurité défensive validés.

Aspect sécurité (important) : L'addendum de la carte système Codex indique qu'il est très performant en matière de cybersécurité, mais pas « élevé » dans le cadre de leur référentiel de préparation, et mentionne des mesures de protection supplémentaires (comme le sandboxing et l'accès réseau configurable).

Si vous voulez un test rapide du type « est-ce réel ? », donnez-lui une tâche de dépôt que vous avez évitée jusqu'à présent, comme « mettre à jour la dépendance X et corriger tous les tests en échec » ou « effectuer cette refactorisation sur ces 40 fichiers tout en conservant un comportement identique », puis observez si elle reste cohérente malgré les parties ennuyeuses.

Selon The Information, OpenAI a évoqué une levée de fonds à une valorisation d'environ 750 milliards de dollars.

Voici maintenant l'histoire du « pourquoi font-ils cela ».

Selon un article de Reuters reprenant le rapport de The Information , OpenAI a tenu des discussions préliminaires concernant une levée de fonds sur la base d'une valorisation d'environ 750 milliards de dollars , et qu'elle pourrait lever jusqu'à 100 milliards de dollars (encore une fois : discussions, pas d'accord conclu).

Quelques détails importants tirés de ce même rapport :

• Reuters indique qu'elle n'a pas pu vérifier immédiatement l'information et qu'OpenAI n'a pas réagi dans l'immédiat.

• Cela représenterait une hausse d'environ 50 % par rapport à la valorisation de 500 milliards de dollars annoncée en octobre , liée à un accord dans le cadre duquel les employés ont vendu pour environ 6,6 milliards de dollars d'actions.

• Le document mentionne également qu'OpenAI prépare son entrée en bourse, avec un dépôt potentiel dès le second semestre 2026 , et évoque une valorisation de 1 000 milliards de dollars comme une possibilité.

Mon analyse : même si les chiffres exacts peuvent varier, le signal reste le même : la demande en puissance de calcul demeure le facteur prépondérant . Le rapport présente explicitement cette hausse comme une réponse au besoin massif de puissance de calcul du secteur.

Ce que je regarderais ensuite (car c'est là que la « rumeur » se transforme en « réalité ») :

• qui mène réellement le jeu (et quelles sont les conditions qui en découlent),

• que ce soit associé à des engagements en matière d'infrastructures,

et ce que cela implique en termes de prix, de capacité et de rythme de lancement des produits au cours des 6 à 12 prochains mois.

Mission Genesis : le programme d’« accélération scientifique » du Département de l’Énergie américain se concrétise rapidement.

Voici l'idée principale : le décret de la Maison Blanche présente Genesis comme un effort coordonné visant à construire une plateforme intégrée qui rassemble des ensembles de données scientifiques fédérales , du supercalcul et un cloud sécurisé , ainsi que des agents d'IA pour automatiser certaines parties des flux de travail de recherche et accélérer les percées.

Le DOE affirme avoir déjà signé des accords de collaboration avec 24 organisations (dont Google, NVIDIA et OpenAI) pour faire progresser la mission, et souligne que les résultats doivent être indépendants de l'architecture (une façon élégante de dire : ne pas être liés par défaut à la pile d'un fournisseur). 

Les « trois annonces » que vous avez mentionnées constituent en fait la première vague de ce que chaque acteur majeur propose :

• Google DeepMind soutient Genesis en offrant aux scientifiques des 17 laboratoires nationaux du Département de l'Énergie (DOE ) un accès accéléré à ses outils d'IA pour la science, à commencer par un « co-scientifique IA » fonctionnant sur Google Cloud (un collaborateur multi-agents basé sur Gemini). L'objectif est simple : aider les chercheurs à analyser d'immenses quantités de publications scientifiques, à formuler des hypothèses et à passer plus rapidement de l'idée à la proposition testable.

• OpenAI et le Département de l'Énergie (DOE) ont signé un protocole d'accord afin de renforcer leur collaboration en matière d'IA et de calcul avancé, en soutien aux initiatives du DOE (notamment Genesis). Ils soulignent également les travaux déjà en cours au sein du réseau des laboratoires nationaux : une session de travail collaborative sur l'IA réunissant 1 000 scientifiques dans neuf laboratoires, le déploiement de modèles de raisonnement avancés sur les supercalculateurs des laboratoires du DOE (dont Venado à Los Alamos), et une collaboration avec Los Alamos sur des évaluations réalistes en biosciences pour une utilisation scientifique sûre.

• NVIDIA annonce son adhésion à Genesis en tant que partenaire industriel privé et la signature d'un protocole d'accord avec le Département de l'Énergie américain (DOE) définissant les priorités de collaboration. Parmi les domaines prioritaires figurent les modèles scientifiques d'IA ouverts, les jumeaux numériques et la simulation, la robotique et les laboratoires autonomes, le nucléaire (fission/fusion) et l'informatique quantique – en bref, tout ce qui nécessite une puissance de calcul importante.

Si l'on prend du recul, ce qui me semble vraiment remarquable ici, ce n'est pas un modèle ou une marque en particulier. C'est la tendance générale :

Nous assistons à une évolution de l'IA, passant de la simple interaction avec un modèle intelligent à l'intégration de modèles de pointe dans les rouages ​​de la recherche : supercalculateurs de laboratoires nationaux, simulations, laboratoires autonomes et boucles d'évaluation à fort impact. C'est un tout autre monde que le simple déploiement d'une nouvelle fonctionnalité d'application.

S'il y a une chose à surveiller de près, c'est la mise en place d'un processus reproductible permettant aux laboratoires de tester, d'évaluer et de rendre opérationnels rapidement des modèles dans différents domaines (fusion, matériaux, biologie), sans que chaque laboratoire ait à repenser entièrement son infrastructure de sécurité et ses outils. Les protocoles d'accord constituent une première étape ; le véritable indicateur sera la concrétisation en projets financés et en systèmes opérationnels.

🧠 RECHERCHE

Rapport technique Step-GUI

Cet article présente Step-GUI, un nouveau système d'IA qui interagit plus efficacement avec les interfaces logicielles tout en réduisant considérablement les coûts de formation. Il utilise une méthode d'auto-correction pour apprendre de ses propres actions et intègre des fonctionnalités de protection de la vie privée afin de conserver les données sensibles sur l'appareil. Les auteurs abordent également les points suivants :

Scone : Relier la composition et la distinction dans la génération d’images axée sur le sujet grâce à une modélisation unifiée de la compréhension et de la génération

L'IA générative a souvent tendance à confondre les détails lors de la création d'images comportant plusieurs personnages. Scone résout ce problème en apprenant au modèle à distinguer explicitement les sujets avant de les dessiner, garantissant ainsi à chaque personnage une identité unique. Cette approche permet de créer des scènes complexes sans mélanger les traits des différents personnages, surpassant ainsi les modèles open source actuels.

RoboTracer : Maîtriser le suivi spatial grâce au raisonnement dans les modèles vision-langage pour la robotique

RoboTracer aide les robots à comprendre et à se déplacer dans l'espace physique en combinant des données visuelles et des mesures de distance précises. Grâce à un vaste ensemble de données inédites sur le raisonnement spatial, il entraîne les robots à planifier des trajectoires complexes en plusieurs étapes avec une plus grande précision. Ce système surpasse nettement les modèles précédents pour la gestion des environnements dynamiques et des interactions physiques.

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🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

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  ChatGPT se dote d'une boutique d'applications ! Vous pouvez désormais connecter des applications comme Spotify et Photoshop directement à ChatGPT, transformant ainsi le chatbot en une plateforme centrale pour vos tâches. OpenAI a également publié un ensemble de modules permettant aux développeurs de créer leurs propres outils personnalisés pour la conversation. Cette évolution nous rapproche d'un avenir où un seul assistant IA gérera tout pour vous.

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