Cloudflare a décidé d’aller plus loin avec Astro.

En septembre 2025, l’entreprise américaine avait officialisé son soutien financier à ce framework web orienté contenu statique (« zéro JavaScript par défaut »). Mi-janvier, elle a annoncé le prendre sous son aile, en absorbant la société qui l’a développé.

Astro restera sous licence MIT et continuera à accepter les contributions, avec une roadmap publique et une gouvernance ouverte, promet Cloudflare, qui utilise lui-même le framework pour son blog, sa doc développeurs et diverses landing pages.
Cette manœuvre lui donne l’occasion d’accroître l’usage de ses services par des plates-formes fondées sur Astro. Notamment Webflow Cloud et Wix Vibe, déjà hébergées sur son infrastructure.

Human Native, une brique de plus pour monétiser l’IA

Également mi-janvier, Cloudflare a annoncé avoir mis la main sur Human Native. Cette start-up anglaise née en 2024 a constitué une marketplace qui rapproche producteurs de contenus et développeurs d’IA. Elle source en l’occurrence des contenus qualitatifs et les structure en datasets d’entraînement.

Human Native contribuera à la transformation des outils de contrôle d’accès de Cloudflare en un marché unifié de contenus monétisables. En toile de fond, l’initiative dite « Pay per crawl ». Qui s’est déjà traduite, entre autres, par des investissements dans le protocole de paiement x402 et par le lancement de la brique AI Index. Cette dernière expose, sur les domaines Cloudflare, des ressources (API, serveur MCP, fichier LLMs.txt) auxquelles les robots IA peuvent s’abonner.

Replicate, un complément pour l’inférence

En novembre 2025, Cloudflare avait acheté Replicate. Cette start-up américaine née en 2019 avait d’abord développé Cog, un format ouvert pour conteneuriser des modèles d’IA. Elle y avait ensuite greffé une plate-forme d’inférence pour exécuter ces modèles en tant qu’API.

Conséquence de cette acquisition, le catalogue de Replicate a basculé sur Cloudflare Workers AI. Tout en y apportant des possibilités de fine-tuning et d’exécution de modèles personnalisés.

Outerbase, un coup de pouce pour exploiter les bases de données

Autre acquisition réalisée en 2025 : Outerbase. C’était en avril 2025. Il s’agit aussi d’une start-up américaine (née en 2022). Elle a conçu divers outils destinés à simplifier l’exploitation des bases de données SQL par les développeurs.

Le rapprochement entre les deux sociétés avait démarré en 2024, lorsque Outerbase avait introduit la possibilité d’importer des bases de données D1. Depuis, des jonctions se sont faites avec d’autres composantes de l’offre de Cloudflare. À commencer par Durable Objects, sur lequel Outerbase a d’ailleurs construit sa propre base de données compatible SQLite.

L’offre SaaS d’Outerbase a fermé, Cloudflare en intégrant le contenu dans son dashboard et au-delà (sécurité au niveau des lignes et hooks pré-requête, notamment). La version open source reste accessible, mais il n’y a plus d’activité sur le repo.

Kivera, une couche de protection cloud pour le SASE…

L’acquisition précédente remonte à octobre 2024. Elle a porté sur Kivera. Cette entreprise australienne née en 2019 donnait dans la protection du cloud. Ses technologies ont enrichi l’offre SASE Cloudflare One avec de la détection inline et de la gestion des mouvements de données.

… avec BastionZero pour l’accès aux infrastructures

En mai 2024, Cloudflare avait bouclé une autre acquisition dans le domaine de la sécurité informatique : BastionZero.

L’offre de cette entreprise américaine née en 2017 est devenue Cloudflare Access for Infrastructure. Elle a permis d’étendre la couverture du SASE aux ressources d’infrastructure, en plus des réseaux et des applications. Tout en apportant du RDP clientless et une gestion DevOps de la sécurisation des connexions SSH.

Le temps que l’intégration soit finalisée, l’offre BastionZero « legacy » reste maintenue pour les clients existants.

Baselime, pourm mieux intégrer OpenTelemetry

En avril 2024, Baselime tombait dans le giron de Cloudflare. Cette start-up anglaise née en 2021 s’était spécialisée dans l’observabilité des environnements serverless, autour d’OpenTelemetry. Elle fut soutenue par AWS, chez qui elle avait d’ailleurs déployé son produit.

Ce dernier est aujourd’hui hébergé chez Cloudflare. Il a permis d’intégrer OpenTelemetry dans le runtime JS de Cloudflare Workers.

Des applications collaboratives via PartyKit

La première acquisition annoncée sous l’ère ChatGPT fut celle de PartyKit, également en avril 2024. La start-up anglaise, née en 2023, avait développé une plate-forme open source de déploiement d’applications collaboratives. Il s’agissait, à l’origine, d’explorer les capacités de l’offre Durable Objects en matière de conception d’expérience interactives. Et de la rendre plus accessible aux développeurs en l’exposant via des briques familières (React, Yjs…).

PartyKit reste gratuit pour un usage individuel. Il l’est aussi pour un usage commercial… si on déploie sur un compte Cloudflare.

Illustration © ArtemisDiana – Adobe Stock

The post Les acquisitions de Cloudflare sous l’ère ChatGPT appeared first on Silicon.fr.

« Hello world ne compile pas ».

Avec un tel intitulé, le premier ticket ouvert dans le dépôt GitHub de CCC n’est pas passé inaperçu. Il faut dire que le projet lui-même a particulièrement attiré l’attention. Et pour cause : Claude est parvenu à créer son propre compilateur C.

Un ingénieur d’Anthropic est à l’origine de la démarche. Il lui aura fallu deux semaines, environ 2000 sessions Claude Code et près de 20 000 $ de coûts d’API pour la mener à bien, explique-t-il. Au final, il y a environ 100 000 lignes de code Rust… et la capacité à compiler Linux 6.9 sur x86-64, i686, AArch64 et RISC-V 64, sans dépendances.

GCC comme oracle et un lieur qui fait encore défaut

La compilation se fait sans erreurs (ce qui est notable), mais l’assemblage et l’édition de liens – composantes cruciales d’un compilateur – ne sont pas stables. Par ailleurs, les niveaux d’optimisation doivent encore être implémentés.

Si la supervision humaine fut minimale (pas de consignes de débogage, notamment, ni de fourniture de feed-back sur la qualité du code), Claude n’a pas été tout à fait autonome. Outre les tests qui ont permis de le garder sur les rails au fil du projet, un algorithme de synchronisation a évité que des agents tentent de résoudre le même problème en même temps.

CCC (Claude’s C Compiler) a effectivement exploité des instances parallèles de Claude Opus 4.6. L’approche a favorisé la spécialisation des tâches : un agent pour fusionner le code en double, un deuxième pour écrire la doc, un troisième pour analyser la conception du projet point de vue d’un développeur Rust, etc.

L’algo en question pose des verrous sur des tâches en écrivant des fichiers texte dans un dossier current_tasks/. Les conflits de merge sont fréquents, mais Claude sait les gérer, nous affirme-t-on. À chaque session, tous les agents ont leur propre conteneur Docker avec une copie locale du repo Git.

Ce système a fonctionné pour compiler de « petits » projets open source (SQLite, QuickJS, mbedTLS, libpng…), chaque agent pouvant se concentrer sur l’un d’entre eux. Avec Linux, ils ont fini par converger sur la même tâche. Et donc à se « marcher sur les pieds ». Le compilateur GCC a alors été utilisé comme oracle. Le tout sans orchestrateur : chaque agent décide de ses actions, en documentant ses éventuels échecs.

Une compilation moins efficace…

Claude Opus 4.5 fut le premier LLM d’Anthropic capable de produire un compilateur réussissant les suites de tests référentes, fait remarquer l’ingénieur. L’apport de Claude Opus 4.6 est le passage à l’échelle, sur un projet de l’ampleur du noyau Linux.

Le code généré n’est cependant pas très efficace, reconnaît-il. Même avec toutes les optimisations possibles, on n’atteint pas ce que GCC délivre sans.
Un comparatif tiers le confirme. Son auteur a analysé, d’une part, la compilation de Linux 6.9 (x86-64). De l’autre, celle de SQLite 3.46.0. Son setup : deux VM Debian sous Proxmox, chacune sur son nœud physique (6 vCPU, 16 Go de RAM, 100 Go NVMe).

Avec GCC 14.2.0, la compilation de SQLite prend 64,6 s. Il en faut 87 avec CCC.
Sans optimisation, GCC produit un binaire de 1,55 Mo. Contre 4,27 Mo pour CCC. Le premier consomme au maximum 272 Mo de RAM ; le second, 1616 Mo.

… et surtout une exécution beaucoup plus lente

L’écart est beaucoup plus net sur le temps d’exécution : 10,3 secondes avec GCC sans optimisation… contre 2 h 6 min avec CCC. Cette lenteur n’est pas uniforme. Elle est moindre sur des requêtes somples comme la suppression de tables ou l’ajout de lignes. Elle est au contraire bien plus importante avec les opérations qui impliquent des boucles imbriquées.

Cette différence s’explique entre autres par une mauvaise allocation des registres CPU (CCC éparpille les variables sur la pile). La taille du code généré joue aussi : elle favorise les défauts de cache d’instructions (le CPU ne peut pas tout conserver en L1/L2). De surcroît, la production de pointeurs corrompus et l’absence de génération de tables de symboles rend le profilage et le débogage impossibles.

Pour ce qui est du kernel, CCC compile tous les fichiers sources sans erreur, mais échoue au niveau du lieur. Il génère, en particulier, des entrées de relocalisation incorrectes pour les jump labels.

Illustration générée par IA

The post Claude crée son propre compilateur C : oui, mais… appeared first on Silicon.fr.