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SpaceX rachète xAI et ouvre l'ère de l'IA physique
AUSSI : DeepMind ajoute le poker et le Loup-Garou à Kaggle pour tester le bluff des IA, Snowflake et OpenAI signent un accord de 200 millions et plus encore.

Aujourd'hui:
SpaceX rachète xAI et ouvre l'ère de l'IA physique
OpenAI lance Codex, une app dédiée au coding agentique
ElevenLabs v3 corrige enfin la lecture des chiffres et symboles
DeepMind ajoute le poker et le Loup-Garou pour tester le bluff des IA
Snowflake et OpenAI signent un accord de 200 millions pour l'IA en entreprise
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xAI a publié une courte annonce datée du 2 février 2026 confirmant que SpaceX "a acquis xAI".
La vraie question, c'est ce que ça débloque si la fusion est réelle et durable :
L'IA + l'infrastructure spatiale deviennent une seule stratégie, pas un partenariat. Les médias présentent ça comme Musk qui consolide ses ambitions IA coûteuses avec l'entreprise qui possède les fusées, les satellites, la cadence de lancement et (surtout) un accès à l'énergie et la connectivité à grande échelle.
Le fil rouge, c'est le calcul + les contraintes énergétiques. Plusieurs rapports lient cette décision aux ambitions de datacenters spatiaux et à la volonté de pousser l'infrastructure IA au-delà des limites terrestres.
Attendez-vous à des questions épineuses. Quand une entreprise spatiale sous contrat fédéral fusionne avec un labo d'IA, les questions de gouvernance, de sécurité et de conflits d'intérêts vont forcément arriver sur la table.
Ce que je surveille : est-ce qu'ils publieront un vrai plan d'intégration (pas juste des gros titres) — calcul partagé, pipelines de données communs, produits unifiés (comme Grok), et comment ça affecte les discussions d'IPO autour de SpaceX/Starlink.
On n'est plus dans la simple autocomplétion. La page Codex d'OpenAI le présente comme un agent capable de prendre en charge des tâches de bout en bout — nouvelles fonctionnalités, refactorisation, migrations — dans une app dédiée.
Quelques détails qui m'ont marqué :
Une vraie logique multi-agents : ils décrivent des agents travaillant "en parallèle" sur plusieurs projets (avec des worktrees + environnements cloud) pour comprimer les délais.
"Skills" + "Automations" : l'idée, c'est d'apprendre à Codex comment votre équipe fonctionne, puis de le laisser gérer les tâches routinières en arrière-plan (triage, monitoring, CI).
Ce n'est pas qu'une app : vous pouvez aussi l'utiliser depuis le terminal — il y a un CLI Codex, et la doc développeur le décrit explicitement comme un agent de coding local capable de lire, modifier et exécuter du code dans un répertoire.
Ce que ça signifie : OpenAI dit clairement que "le code est désormais une surface de workflow", pas un simple outil. Si vous avez senti le virage de "poser une question à un modèle" vers "déléguer un bloc de travail", c'est exactement ce virage qui devient un produit.
Si vous avez déjà entendu une synthèse vocale lire un numéro de téléphone comme si c'était un nombre géant, vous allez apprécier ce sur quoi ils se sont concentrés.
Leur mise à jour annonce qu'Eleven v3 sort de l'Alpha et devient accessible à tous, avec deux améliorations principales : stabilité et précision.
Les chiffres-clés :
Les utilisateurs ont préféré la nouvelle version 72% du temps par rapport à l'Alpha précédente lors des tests.
Ils annoncent une réduction de 68% des erreurs, passant de 15,3% à 4,9% sur un benchmark interne couvrant 27 catégories et 8 langues — en particulier sur les chiffres/symboles/notations (scores, formules, devises, coordonnées, etc.).
La mise à jour est disponible sur toutes les plateformes.
Pourquoi c'est important : la voix devient discrètement la "porte d'entrée" des agents. Réussir les trucs basiques mais critiques (chiffres, unités, symboles) est ce qui rend la voix fiable dans les workflows réels.
🧠 RECHERCHE
Cet article présente MMFineReason, un énorme dataset qui aide l'IA à comprendre des images complexes comme les problèmes de maths. En apprenant aux modèles à "montrer leur travail" étape par étape, les chercheurs ont créé un système qui bat des concurrents plus gros. Ils prouvent qu'une petite quantité de données de haute qualité enseigne souvent mieux à l'IA que des montagnes de données brouillonnes.
L'équipe Qwen3 a publié de nouveaux outils de reconnaissance vocale capables de comprendre 52 langues. Leur grand modèle rivalise avec les systèmes commerciaux coûteux, tandis que la version légère est incroyablement rapide. Ils partagent aussi un outil qui synchronise parfaitement le texte avec des moments précis dans l'audio — idéal pour sous-titrer des vidéos ou analyser des enregistrements.
Des chercheurs ont découvert une méthode plus maligne pour empêcher l'IA d'apprendre des sujets dangereux. Au lieu de supprimer des documents entiers, ils retirent chirurgicalement des mots spécifiques pendant l'entraînement. Ce filtrage précis empêche les modèles de connaître certaines informations restreintes (comme des conseils médicaux) sans nuire à leur intelligence générale.
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