Apple et Google s'allient pour ressusciter Siri

AUSSI : Anthropic entre à l'hôpital avec "Claude for Healthcare", OpenAI rachète une app médicale pour 100 millions de dollars, et plus encore.

Aujourd'hui:

  • Apple et Google s'allient pour ressusciter Siri

  • Claude peut maintenant contrôler les fichiers de votre ordinateur

  • Nvidia investit 1 milliard de dollars dans la découverte de médicaments par IA

  • Anthropic entre à l'hôpital avec "Claude for Healthcare"

  • OpenAI rachète une app médicale pour 100 millions de dollars

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Apple et Google viennent de signer un accord pluriannuel pour utiliser les modèles Gemini dans un Siri nouvelle génération et d'autres fonctionnalités "Apple Intelligence" prévues pour plus tard cette année.

Le plus dingue, ce n'est pas juste la technologie — c'est la distribution. Apple compte plus de 2 milliards d'appareils actifs. C'est comme si Google obtenait une place au premier rang dans l'écosystème matériel grand public le plus précieux de la planète.

Quelques détails à surveiller :

  • Apple avait déjà intégré ChatGPT en option pour les "questions difficiles", mais Gemini semble devenir la couche d'intelligence par défaut derrière la mise à niveau de Siri.

  • Google et Apple ont insisté sur le discours habituel concernant la vie privée : Apple Intelligence fonctionne toujours sur l'appareil + via Private Cloud Compute (mais maintenant avec Gemini dans le mix).

Siri ne devient pas juste "plus intelligent". Il change de fournisseur de cerveau — et ça redessine la carte concurrentielle du jour au lendemain.

Nvidia et Eli Lilly ont annoncé qu'ils vont dépenser 1 milliard de dollars sur cinq ans pour un laboratoire de recherche conjoint dans la Bay Area de San Francisco. L'objectif : accélérer la découverte et le développement de médicaments grâce aux puces IA de nouvelle génération Vera Rubin de Nvidia. Les équipes seront colocalisées, et l'emplacement exact devrait être annoncé en mars.

Ce qui rend cette annonce différente des habituels gros titres "l'IA va aider la pharma", c'est l'échelle et le duo : Nvidia ne se contente pas de vendre des puces. L'entreprise débarque avec ses modèles et logiciels et construit le labo aux côtés d'un géant pharmaceutique.

Anthropic vient de sortir en preview de recherche une fonctionnalité appelée Cowork : vous donnez à Claude accès à un dossier sur votre ordinateur, et il peut y lire, modifier et créer des fichiers. C'est plus comme déléguer à un coéquipier que simplement discuter. Il peut planifier le travail, l'exécuter étape par étape, et vous tenir informé au fur et à mesure.

Quelques notes pratiques :

  • C'est réservé pour l'instant à l'application macOS + abonnés Claude Max (Windows et la synchronisation multi-appareils sont mentionnés comme améliorations futures).

  • Anthropic est aussi très direct sur les risques : des actions destructrices sont possibles si les instructions ne sont pas claires, et l'injection de prompt reste un vrai problème de "sécurité des agents".

Si vous attendiez que les "agents" ressemblent moins à une démo et plus à un vrai workflow… c'est un pas de plus dans cette direction.

🧠 RECHERCHE

Ce nouveau système apprend à l'IA à déterminer exactement où une photo a été prise en consultant des cartes numériques, exactement comme le ferait un humain. Au lieu de deviner à partir de sa "mémoire visuelle", le modèle vérifie activement les points de repère par rapport aux données cartographiques. Cette approche "agent dans la boucle" réduit significativement les erreurs et bat les meilleurs modèles actuels en localisation.

Des chercheurs ont découvert que le meilleur raisonnement IA ressemble à des molécules chimiques stables. La "réflexion profonde" agit comme une liaison forte, tandis que l'"auto-correction" fonctionne comme une connexion flexible qui maintient la logique ensemble. Une nouvelle méthode d'entraînement, Mole-Syn, utilise ce schéma inspiré de la chimie pour aider les modèles à résoudre des problèmes complexes sans perdre le fil de leur raisonnement.

Pour empêcher l'IA d'inventer des faits, cet article introduit un système d'entraînement plus strict appelé CaRR. Au lieu de simplement noter la réponse finale, il récompense le modèle pour avoir prouvé son travail avec des citations correctes et des chaînes de preuves solides. Ça force l'IA à être rigoureuse, empêchant les raccourcis paresseux et les informations "hallucinées".

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