Afin de faire patienter les utilisateurs qui attendent d'arrache pied l'arrivée de VLC4 depuis plusieurs année, VideoLAN vient de mettre à disposition une nouvelle version de VLC3.
Après avoir accumulé un certain retard en matière d’intelligence artificielle, Apple a pris une décision radicale. La marque à la pomme vient ainsi d’annoncer une collaboration avec Google, l’entreprise prévoyant…
Lors du CES 2026 qui se tient actuellement à Las Vegas, l'éditeur VideoLAN, le papa de VLC, a fait la démonstration du support du codec AV2 sur une préversion de VLC4.
Quelques jours seulement après l’annonce de son rival OpenAI, Anthropic réplique avec « Claude for Healthcare ».
La scale-up basée à San Francisco vient de dévoiler son offensive dans le secteur lucratif de la santé en annonçant que son chatbot Claude était désormais conforme à la norme HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). Un sésame réglementaire indispensable aux États-Unis pour permettre aux hôpitaux et prestataires de soins de manipuler des données de santé protégées.
Un hub de données personnelles sous conditions
Avec Claude for Healthcare, l’ambition d’Anthropic ne s’arrête pas aux couloirs des hôpitaux. Côté grand public, l’entreprise permet désormais à ses utilisateurs d’exporter leurs données de santé depuis des applications comme Apple Health ou Function Health. L’objectif est d’ aider les particuliers à centraliser leurs dossiers médicaux pour mieux les partager avec leurs médecins.
Toutefois, cette intégration directe est actuellement réservée aux utilisateurs basés aux États-Unis, où le cadre HIPAA prévaut. Pour les utilisateurs européens, si l’accès à Claude est disponible, l’importation automatisée de données biométriques reste soumise aux évolutions de la conformité locale (RGPD).
Claude intègre désormais des bases de données scientifiques (comme PubMed ou le registre NPI) pour étayer ses réponses par des citations vérifiables. Un argument de poids pour rassurer des cliniciens échaudés par les risques de désinformation liés à l’IA.
« L’IA est prête à avoir un impact majeur sur l’économie globale, dès lors que vous faites ce qu’il faut sur le plan réglementaire et des données », défend Mike Krieger, Chief Product Officer d’Anthropic, en garantissant qu’il n’utilisera pas les données de santé de ses utilisateurs pour entraîner ses modèles.
Une bataille de géants pour le « care »
Si le marché est colossal, la concurrence féroce. Selon Anthropic, Claude séduit déjà des géants comme le système de santé à but non lucratif Banner Health où 22 000 prestataires l’utilisent, mais aussi le groupe pharmaceutique Novo Nordisk ou le centre hospitalier universitaire Stanford Health Care.
Alors que des discussions sont en cours pour une levée de fonds sur la base d’une valorisation stratosphérique de 350 milliards $, Anthropic doit prouver que l’IA peut non seulement automatiser le code informatique, un de ses points forts actuels, mais aussi transformer radicalement la recherche biologique. Le diagnostic ne fait que commencer.
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Dans les couloirs de l’industrie musicale, l’annonce fait du bruit. Universal Music Group (UMG), premier major mondial de la musique, et Nvidia, poids lourd des semi-conducteurs et de l’IA, ont noué une alliance de long terme pour développer des modèles d’intelligence artificielle appliqués au catalogue du label.
L’objectif affiché : transformer en profondeur la découverte musicale, l’engagement des fans et les processus de création, tout en garantissant la protection des droits d’auteur.
Un modèle qui « pense » comme un mélomane
Au cœur du dispositif, on trouve Music Flamingo, le modèle audio-langage développé par Nvidia fin 2025. Cette technologie se distingue par sa capacité à analyser des morceaux de près de 15 minutes dans leur intégralité.
Contrairement aux systèmes traditionnels qui se contentent d’étiqueter par genre ou style, Music Flamingo décortique structure harmonique, instrumentation, paroles et trajectoires émotionnelles. Le tout pour reproduire, selon ses concepteurs, la façon dont un auditeur humain appréhende une œuvre.
Cette approche ouvre des perspectives inédites : fini les recherches par simple mot-clé, place aux requêtes par ambiance, contexte narratif ou résonance culturelle. Les plateformes de streaming adossées au catalogue d’UMG pourraient ainsi proposer des recommandations fondées sur des similarités musicales profondes plutôt que sur des playlists thématiques conventionnelles.
Trois axes de développement
Le partenariat s’articule autour de trois piliers. D’abord, la découverte musicale : les algorithmes permettront d’explorer le catalogue selon des critères émotionnels et structurels sophistiqués. Ensuite, l’engagement des fans : artistes et auditeurs pourront interagir avec la musique dans un environnement « conversationnel et contextuel », loin du simple listing de titres.
Troisième volet, et non des moindres : la création. Un incubateur réunissant auteurs, compositeurs et producteurs verra le jour dans des studios prestigieux comme Abbey Road à Londres ou Capitol Studios à Los Angeles. Mission : co-concevoir de nouveaux outils alimentés par l’IA. UMG martèle toutefois que ces technologies resteront des aides à la création humaine, et non des machines à générer automatiquement de la musique.
La question brûlante des droits d’auteur
Derrière les promesses technologiques se cache un enjeu majeur : celui de la propriété intellectuelle. UMG et Nvidia promettent une IA « responsable », intégrant dès la conception la protection des œuvres, l’attribution et la rémunération des créateurs. Une posture qui tranche avec les pratiques de certaines start-up, accusées d’avoir entraîné leurs modèles sur des catalogues commerciaux sans autorisation.
Pour UMG, ce partenariat avec un mastodonte comme Nvidia représente une opportunité de dicter les standards du marché, en conciliant innovation technologique et respect du cadre légal. Le groupe entend proposer un « antidote » à la prolifération de contenus générés par des IA génériques, en misant sur un acteur capable d’intégrer nativement les contraintes de copyright dans ses outils.
Un coup stratégique pour les deux camps
Pour l’industrie musicale, l’accord peut faire jurisprudence et ouvrir la voie à d’autres alliances entre majors, plateformes et fournisseurs d’IA. Il valorise les catalogues musicaux comme ressources stratégiques pour entraîner des modèles spécialisés et pourrait creuser l’écart entre services premium dotés d’une découverte « intelligente » et offres standard aux algorithmes classiques.
Côté Nvidia, le deal marque une nouvelle étape dans la conquête des industries culturelles. Après le jeu vidéo et la vidéo, le groupe démontre que ses GPUs, ses plateformes de modélisation et ses modèles pré-entraînés comme Music Flamingo peuvent s’adapter aux exigences spécifiques de la musique. Un positionnement stratégique au moment où la régulation de l’IA se durcit dans de nombreux pays.
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L’industrie des semi-conducteurs a franchi une étape historique avec l’annonce de la technologie 2nm (dite N2). Pour atteindre une telle finesse de gravure, TSMC a dû opérer un changement radical de paradigme en abandonnant l’architecture FinFET au profit des transistors à feuilles nanométriques, ou GAAFET (Gate-All-Around).
Cette innovation permet d’entourer le canal de conduction sur ses quatre faces, offrant un contrôle électrique quasi parfait là où les structures précédentes commençaient à laisser fuiter de l’énergie. Selon TSMC, les bénéfices sont massifs : à performance égale, une puce 2 nm consomme environ 30 % d’énergie en moins que son prédécesseur en 3 nm. Cette efficacité thermique libère une « marge de manœuvre » précieuse qui transforme radicalement les capacités de l’intelligence artificielle embarquée (Edge AI).
L’IA « on-device » : la fin de la dépendance au Cloud ?
Jusqu’à présent, l’IA sur smartphone était limitée par la chaleur et la mémoire. Les modèles les plus puissants nécessitaient des serveurs distants, posant des problèmes de latence et de confidentialité. Le passage au 2 nm change la donne. Grâce à l’augmentation de la densité des transistors, les ingénieurs peuvent désormais intégrer des unités de traitement neuronal (NPU) capables de gérer des modèles de langage de plus de 10 milliards de paramètres directement sur l’appareil.
Cette autonomie de calcul apporte des bénéfices immédiats. La confidentialité devient totale puisque les données ne quittent plus le téléphone, et la réactivité devient instantanée pour la traduction en temps réel ou la retouche vidéo complexe. Surtout, cela permet l’éclosion de véritables « agents d’IA » autonomes, capables de comprendre le contexte de l’utilisateur en continu sans transformer l’appareil en radiateur de poche ni vider la batterie en quelques heures.
Mais cette révolution a un prix. Les capacités de production pour 2026 sont déjà saturées, Apple ayant préempté la majeure partie des lignes de production pour ses futurs processeurs, laissant Nvidia et AMD se disputer les quotas restants pour le secteur des serveurs.
Le coût de production d’un seul wafer de 2 nm est désormais estimé à 30 000 dollars, une barrière financière qui renforce la domination de TSMC et des acteurs les plus riches de la tech.
De la robotique à l’Angström
L’impact du 2 nm dépassera largement le cadre du smartphone. Cette capacité de traiter des algorithmes de vision par ordinateur avec une consommation minimale est le chaînon manquant pour la robotique légère, les drones autonomes et les lunettes de réalité augmentée.
Alors que le 2 nm entame son cycle de vie, TSMC prépare déjà l’étape suivante pour 2027 : l’ère de l’Angström avec le procédé A16. En introduisant l’alimentation par l’arrière de la puce, cette future génération promet de repousser encore plus loin les frontières de l’infiniment petit, confirmant que la course à la puissance ne fait que commencer.