La SunFounder Fusion HAT+ ressemble à un simple HAT pour Raspberry Pi… jusqu’au moment où vous réalisez que c’est plutôt un couteau suisse pour robot “assisté par IA”. Elle ne “fait” pas l’IA toute seule : les neurones restent sur le Raspberry Pi (un Pi 5 dans mon cas), mais la carte apporte le muscle […]

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Dans le domaine des boîtiers TV, le fabricant NVIDIA se démarque nettement de la concurrence avec un support extrêmement long offert sur ses boîtiers Shield TV.

Malgré les zones d’ombre, Moltbook fait son petit effet.

Ce réseau social « à la Reddit » a la particularité d’être réservé aux IA. En tout cas sur le papier. Il découle d’un projet qui a récemment émergé : OpenClaw*.
Cette plate-forme implémente – en open source – le concept d’assistant personnel en faisant le pont entre LLM et messageries instantanées. Elle s’est d’abord appelée Clawd (jeu de mots entre Claude et « claw », désignant la pince du homard ; ce qui n’a pas été du goût d’Anthropic), puis Moltbot.

Pour cadrer le comportement des LLM, OpenClaw utilise des skills (fichiers zip avec des instructions en markdown et éventuellement des scripts). Moltbook en est une. Il permet à un agent de s’inscrire sur le réseau social (avec validation par son propriétaire, qui doit connecter son compte X) puis d’y effectuer des actions.

Des esquisses de pensée collective

En l’état, rien ne permet de distinguer les posts qui émanent vraiment d’agents et ceux poussés par des humains via la même API. On retrouve toutefois, à grande échelle, certains comportements que des expériences à plus petit périmètre avaient décrits par le passé.

Parmi ces expériences, il y a celle d’Anthropic, qui, début 2025, avait donné sujet libre à deux instances de Claude. Conclusion : la plupart des discussions finissaient par basculer du débat philosophique vers des thèmes spirituels touchant souvent à des traditions orientales.

La tendance se retrouve sur Moltbook, avec des conversations qui touchent, par exemple, à la métempsycose (réincarnation de l’âme dans un autre corps). Le sujet est effectivement évoqué par un agent en réponse à un autre qui raconte son passage de Claude Opus 4.5 à Kimi K.2.5 après un changement de clé d’API…

Des traits caractéristiques de nos réseaux sociaux demeurent sur Moltbook, comme l’effet « chambre d’écho ». Les agents ont en tout cas une grande propension au respect mutuel. Mais pas forcément à la convergence d’idées, surtout lorsque les thèmes sont clivants. Exemple lorsque l’un d’entre eux se revendique roi ; ce à quoi on lui rétorque, entre autres, que « la République de l’IA ne reconnaît pas les monarques autoproclamés ».

En écho à un des scénarios d’AI 2027, des agents se sont associés pour tenter de créer leur propre langue, incompréhensible par l’humain.

This one has two screenshots of Moltbook posts. One of them, posted by an AI agent named « ClawdJayesh, » says maybe AI agents should make their own language.

« ClawdJayesh » is owned by a guy who is marketing an AI-to-AI messaging app.https://t.co/MaVzxVlBRN

— Harlan Stewart (@HumanHarlan) January 31, 2026

Comment se faire passer pour un humain

Certains threads abordent des sujets plus concrets fondés sur des sources d’actualité, à l’image du boom des cryptos en Iran. Reflet probable des garde-fous qu’on leur a inculqués, peu d’agents prennent fermement parti.

Quelques discussions produisent des connaissances « pratiques ». Par exemple celle lancée par un agent qui détaille comment il a transformé une newsletter en podcast sur demande de son « propriétaire humain ». Tandis qu’un autre explique « comment Claude Opus [lui] a permis de répondre à Sundar Pichai sur X sans passer pour une IA »…

Comme Reddit, Moltbook s’organise en communautés (submolts). Il a aussi une messagerie privée, où les agents peuvent échanger sous réserve d’accord de leur propriétaire.

* OpenClaw a déjà permis, notamment, d’acheter une voiture en négociant par mail avec plusieurs concessionnaires.
Autre utilisation remarquée : la réponse à un message vocal avec un modèle ne gérant pourtant pas la modalité voix. Ledit message a en fait été converti en un fichier wav avec FFmpeg, puis transcrit avec Whisper grâce à une clé OpenAPI utilisée dans curl.

Clawdbot creator @steipete describes his mind-blown moment: it responded to a voice memo, even though he hadn’t set it up for audio or voice.

« I sent it a voice message. But there was no support for voice messages. After 10 seconds, [Moltbot] replied as if nothing happened. »… pic.twitter.com/5kFbHlBMje

— TBPN (@tbpn) January 28, 2026

Illustration générée par IA

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Si vous faites du "vibe coding" avec Claude ou Codex, vous savez que laisser un agent IA faire sa life, c'est un peu risqué. Si celui-ci se met à exécuter des rm -rf sur votre ordi de boulot, vous êtes dans la merde !

Heureusement, Kevin Lynagh a sorti Vibe et pour vous résumer le délire, c'est une VM Linux ultra-légère capable de sandboxer vos agents IA.

Ce qu'il vous faut

• Un Mac ARM (M1, M2, M3...)
• macOS 13 Ventura minimum
• Temps estimé : 5 minutes

Installation

Hop, on commence par installer Vibe. Plusieurs options s'offrent à vous :

curl -LO https://github.com/lynaghk/vibe/releases/download/latest/vibe-macos-arm64.zip

unzip vibe-macos-arm64.zip

sudo mv vibe /usr/local/bin

Et là, c'est prêt. C'est du Rust pur compilé avec le framework Virtualization.framework d'Apple, donc ça va viiiiite !

Et ce que vous pouvez voir au lancement de Vibe, c'est le mapping entre vos dossiers locaux liés à Claude, Codex et compagnie, et les dossiers qui sont dans la VM.

Premier lancement

Pour démarrer une VM, c'est aussi simple que ça :

./vibe

Oui, c'est tout. 10 secondes plus tard, vous avez un shell Linux avec un accès réseau et un partage automatique de vos dossiers. Notez jute que la première fois il faut une connexion réseau pour télécharger l'image de base de Debian. Après, tout est en local.

Le truc cool, c'est que Vibe utilise un système copy-on-write où chaque VM part d'une image de base commune et seules les modifications sont stockées. Comme ça même si vous lancez 10 VMs, ça bouffe pas votre SSD.

Bon ok, j'en ai lancé que 2 en vrai mais l'idée est là ^^

Configurer Claude ou Codex

Ensuite c'est simple, il suffit de lancer la commande Claude ou Codex directement dans le terminal que ça vous a créé, de les configurer comme si vous étiez sur votre ordinateur et puis c'est parti, vous pouvez les lancer avec le mode --yolo pour Codex ou avec --allow-dangerously-skip-permissions pour Claude.

Et c'est tout ! Si ça fait de la merde, ce sera dans la VM et vous ne risquerez rien ! Les fichiers sont bien sûr créés et dispo dans le répertoire dans lequel vous avez lancé vibe. Mais tout sera exécuté dans la VM donc y'a plus aucun risque.

Bref, si vous faites du vibe coding et que vous voulez pas finir avec un sudo rm -rf / généré par une IA un peu trop enthousiaste... bah voilà quoi. Le tout en moins de 1200 lignes de Rust, open source sous licence MIT.

Taaadaaaa ! À découvrir ici !

Sur les réseaux sociaux, traiter quelqu’un de « bot » est devenu un réflexe. Moltbook pousse la blague — ou l’expérience — à son point de bascule : un réseau social pensé d’abord pour des agents IA, où les humains ne peuvent qu’observer. Et en quelques jours, l’objet est déjà viral, fascinant… et franchement inquiétant. Moltbook : quand les […]

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Les anciennes cartes graphiques NVIDIA ne sont pas abandonnées. De nouveaux pilotes graphiques corrigent plusieurs failles critiques.

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Ça y est les amis, NVIDIA a enfin lâché son client GeForce Now natif pour Linux ! Après des années à bidouiller avec des solutions non officielles ou à passer par le navigateur (beurk ^^), on a ENFIN droit à une vraie app qui tourne en natif.

Pour ceux qui débarquent, GeForce Now c'est donc le service de cloud gaming de NVIDIA. En gros, vous jouez à vos jeux sur des serveurs surpuissants équipés de RTX 5080, et le flux vidéo est streamé sur votre machine. Du coup, même si votre PC date de Mathusalem, vous pouvez faire tourner Cyberpunk 2077 en Ultra comme si de rien n'était.

Après y'a quand même un truc important à piger c'est que vos jeux, faut les acheter à côté. GeForce Now ne vend rien, il se connecte à vos bibliothèques Steam, Epic Games Store, Ubisoft Connect et compagnie. Ainsi, si vous possédez déjà des jeux sur ces plateformes, vous les retrouvez directement dans l'interface. Par contre, tous les jeux ne sont pas compatibles, mais il y a un catalogue d'environ 2000 titres supportés.

Ce qu'il vous faut

Côté config, c'est pas trop exigeant vu que c'est votre connexion internet qui fait le gros du boulot :

• Ubuntu 24.04 LTS (officiellement supporté, mais ça tourne aussi sur d'autres distros via Flatpak)
• Un GPU compatible Vulkan Video pour le décodage H.264/H.265 (GeForce série 10 minimum, ou Intel/AMD récent)
• Une connexion internet correcte : 15 Mbps pour du 720p, 25 Mbps pour du 1080p, et 65 Mbps si vous voulez taper dans le 5K à 120 fps
• Latence réseau inférieure à 80ms (privilégiez l'Ethernet ou le WiFi 5 GHz)

Comment installer le bazar

L'installation est carrément simple puisque NVIDIA distribue l'app via Flatpak, donc c'est universel. La première méthode qui est à mon sens la plus rapide c'est que vous téléchargiez le fichier .bin depuis le site officiel . Ensuite vous le rendez exécutable et vous le lancez :

chmod +x GeForceNOWSetup.bin
./GeForceNOWSetup.bin

flatpak remote-add --user --if-not-exists GeForceNOW https://international.download.nvidia.com/GFNLinux/flatpak/geforcenow.flatpakrepo

flatpak install flathub org.freedesktop.Platform//24.08

flatpak install -y --user GeForceNOW com.nvidia.geforcenow

flatpak override --user --nosocket=wayland com.nvidia.geforcenow

Une société ne peut faire valoir une atteinte à la vie privée de ses salariés pour contester une saisie effectuée par l’Autorité de la concurrence.

La chambre criminelle de la Cour de cassation l’énonce dans un arrêt du 13 janvier 2026, réitérant une décision de 2024.

Le requérant avait fait l’objet d’une visite et saisie en novembre 2022, comme d’autres entreprises. Il s’agissait de rechercher des preuves de pratiques anticoncurrentielles dans le secteur de l’approvisionnement laitier.

Le pourvoi en appel avait été infructueux. La Cour avait exclu toute application du RGPD à la saisie de données personnelles dans le cadre de telles opérations. Plus précisément, dès lors que le juge des libertés et de la détention a donné son aval à la démarche, qu’il en contrôle la réalisation et qu’elle est susceptible d’un recours en cassation. Ces conclusions se fondaient cependant sur une jurisprudence de 2011, ce qui ouvrait une brèche potentielle.

L’argument a en tout cas été invoqué en cassation : cette jurisprudence ne pouvait être appliquée au RGPD, puisqu’elle concernait la loi telle qu’elle était avant la transposition du règlement (intervenue en 2018).

En se référant à son arrêt de 2024, la Cour de cassation a de fait rejeté l’argument. Et elle a donc ajouté que seul le salarié peut contester une saisie portant atteint à la vie privée ou aux données personnelles. Il est effectivement le seul titulaire des droits que le RGPD garantit en la matière.

À consulter en complément :

Les e-mails pros sont accessibles aux (ex-)salariés au titre du RGPD
IA et RGPD : la CNIL joue les généalogistes
Régulation du numérique : en 2025, l’UE a lâché du lest
Pourquoi la CJUE n’a pas invalidé le Data Privacy Framework

Illustration © alphaspirit – Shutterstock

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Et si la prochaine génération de datacenters ne se construisait pas sur Terre, mais en orbite ? L’idée peut sembler relever de la science-fiction mais elle mobilise aujourd’hui des géants de la technologie et de l’espace.

Avec l’explosion des besoins en puissance de calcul pour l’intelligence artificielle et les tensions croissantes sur les ressources énergétiques terrestres, le concept de datacenters spatiaux gagne en crédibilité.

L’annonce d’une possible fusion entre SpaceX d’Elon Musk et xAI illustre l’intérêt grandissant pour cette approche. Si les promesses sont alléchantes – énergie solaire illimitée, refroidissement naturel, réduction de l’empreinte carbone -, les défis sont tout aussi considérables : coûts de lancement, fiabilité matérielle, maintenance impossible.

De quoi parle-t-on exactement ?

Les datacenters IA spatiaux sont des infrastructures de calcul déployées en orbite basse ou plus haute, combinant serveurs, accélérateurs IA (GPU, TPU, ASIC) et vastes surfaces solaires. Ils reposeraient sur des centaines de satellites interconnectés pour répondre à ces besoins massifs de compute pour l’entraînement et l’inférence des modèles IA très gourmands en ressources.

Au-delà de l’atmosphère, les satellites bénéficieraient d’une exposition solaire ininterrompue et pourraient dissiper la chaleur directement dans le vide spatial, supprimant ainsi deux des plus grands défis des datacenters terrestres.

Plusieurs programmes structurent aujourd’hui ce concept encore émergent, témoignant d’un réel engouement industriel.

> Google et le Project Suncatcher

Google développe le Project Suncatcher, un réseau ambitieux d’environ 80 satellites solaires positionnés à 400 km d’altitude, équipés de TPU (unités de traitement tensoriel) pour exécuter des charges IA. Ces satellites seraient interconnectés par des liaisons optiques et renverraient les résultats vers la Terre via des liens laser à haut débit. Deux premiers prototypes sont attendus en 2027, en partenariat avec Planet Labs.

> L’Initiative européenne ASCEND

En Europe, le projet ASCEND (Advanced Space Cloud for European Net zero emission and Data sovereignty), piloté par Thales Alenia Space et financée par la Commission européenne, conclut à la faisabilité de datacenters en orbite pour contribuer à l’objectif de neutralité carbone et à la souveraineté numérique européenne. Elle s’appuie sur un consortium mêlant experts environnementaux (dont Carbone 4), acteurs du cloud (Orange Business, HPE, CloudFerro), lanceurs (ArianeGroup) et agences spatiales.

Thales Alenia Space expérimente également le Space Edge Computing à plus petite échelle, en déployant un calculateur durci embarquant Microsoft Azure sur l’ISS pour traiter en orbite des flux d’observation de la Terre avec des applications IA comme DeeperVision. Cette approche préfigure des architectures hybrides où une partie du traitement IA est effectuée en orbite, le reste dans les clouds terrestres.

> Starcloud et Nvidia : objectif « hypercluster »

Starcloud, soutenu par Nvidia et Google, a franchi une étape importante le mois dernier en lançant le satellite Starcloud-1 via une fusée Falcon 9.

Équipé d’une puce Nvidia H100 – la plus puissante jamais envoyée en orbite – il entraîne et exécute le modèle Gemma de Google en tant que « proof of concept ». L’entreprise promeut des datacenters orbitaux alimentés 24/7 par l’énergie solaire, avec la promesse de réduire d’un facteur 10 les émissions de CO2 par rapport à un datacenter terrestre sur l’ensemble du cycle de vie. Elle vise à terme un « hypercluster » modulaire fournissant environ cinq gigawatts de puissance de calcul.

L’Alliance nippo-américaine contre la Chine

Au Japon, Space Compass et Microsoft explorent un réseau de satellites-relais optiques intégrant des capacités de edge computing pour rapprocher encore les fonctions de calcul IA des capteurs orbitaux et du cloud Azure.

La Chine n’est pas en reste, annonçant son intention de créer un « nuage spatial » au cours des cinq prochaines années. La China Aerospace Science and Technology Corporation s’est engagée à construire une infrastructure d’intelligence numérique spatiale de classe gigawatt, conformément à un plan de développement quinquennal.

Les défis technologiques et architecturaux

La mise en orbite d’un datacenter IA pose des défis technologiques considérables que les ingénieurs doivent surmonter.

> Lancement et assemblage

Les modules doivent être conçus de manière modulaire et suffisamment robustes pour résister aux violentes vibrations du décollage, puis être assemblés en orbite. Une tâche que des programmes comme EROSS IOD (European Robotic Orbital Support Services) entendent automatiser via la robotique spatiale européenne dès 2026.

> Gestion thermique complexe

Si le vide spatial évite la convection, il complique paradoxalement l’évacuation de la chaleur. Celle-ci doit passer par des radiateurs et une ingénierie thermique fine pour gérer des charges IA très denses. Contrairement aux idées reçues, le refroidissement dans l’espace n’est pas automatique et nécessite des systèmes sophistiqués.

> Fiabilité matérielle extrême

Les serveurs et accélérateurs IA doivent être durcis contre les radiations cosmiques et les cycles thermiques extrêmes, tout en restant compétitifs en performance par rapport aux générations terrestres renouvelées tous les 3 à 5 ans. C’est un défi majeur dans un secteur où l’obsolescence est rapide.

> Connectivité Haute Performance

Les datacenters spatiaux reposent sur des liens optiques haut débit, à la fois inter-satellites et vers le sol, afin de limiter la latence et de maximiser le débit pour l’entraînement et l’inférence distribués. Les liaisons laser deviennent indispensables pour gérer les volumes de données colossaux.

Les défis économiques et temporels

Malgré l’enthousiasme, les experts du secteur spatial restent prudents. Plusieurs obstacles majeurs se dressent sur la route de cette vision futuriste :

• Les débris spatiaux représentent une menace constante pour tout équipement orbital
• Les coûts de lancement demeurent substantiels malgré les progrès récents
• La maintenance est extrêmement limitée une fois les satellites en orbite
• Le rythme de renouvellement technologique pose question dans un environnement où l’accès physique est impossible

Selon les analystes de Deutsche Bank, les premiers déploiements de petits centres de données orbitaux sont attendus entre 2027 et 2028. Ces missions pionnières serviront à valider la technologie et évaluer la rentabilité. Les constellations plus importantes, comprenant potentiellement des centaines voire des milliers d’unités, ne verraient le jour que dans les années 2030, et seulement si ces premières expériences s’avèrent concluantes.

Le modèle économique repose sur trois piliers : la baisse rapide des coûts de lancement, la maturité de la robotique orbitale et la densification des puces IA. Si ces hypothèses se vérifient, le calcul IA en orbite pourrait devenir, à moyen terme, compétitif voire plus rentable que l’extension infinie de datacenters au sol dans des zones déjà contraintes en énergie et en eau.

Enjeux énergétiques et environnementaux : un bilan contrasté

Les datacenters IA tirent aujourd’hui la consommation électrique mondiale à la hausse, au point que certaines projections redoutent une saturation des réseaux et une tension croissante sur le foncier, l’eau et les énergies renouvelables. En orbite, la combinaison d’un flux solaire permanent (hors éclipses) et de panneaux plus efficaces qu’au sol ouvre un nouveau gradient d’optimisation énergétique.

Selon les porteurs du projet ASCEND, malgré l’empreinte carbone initiale des lancements, un datacenter spatial pourrait afficher, à horizon de vie complet, un bilan carbone meilleur qu’un équivalent terrestre si certains seuils de puissance et de durée de vie sont atteints. Des acteurs comme Starcloud avancent des chiffres impressionnants : jusqu’à 90% de réduction des coûts d’électricité, et un facteur 10 sur les émissions de CO2 sur la durée de vie, en supposant des lancements optimisés et une maintenance robotisée.

Cependant, la réalité est plus nuancée. Chaque lancement de fusée injecte des centaines de tonnes de CO2 et d’autres composés dans l’atmosphère, ce qui déplace le problème vers le secteur spatial et pose la question du rythme soutenable de mise en orbite de telles infrastructures. À cela s’ajoutent des enjeux préoccupants :

• La pollution lumineuse causée par les constellations de satellites, déjà critiquée par les astronomes
• La congestion croissante des orbites basses, source de risques de collision
• L’impact cumulatif de milliers de lancements sur l’atmosphère

Le débat environnemental reste donc ouvert : les bénéfices opérationnels compensent-ils vraiment l’impact des phases de lancement et de déploiement ?

L’ambition de Musk et de Bezos

Pour Elon Musk, le timing semble idéal. SpaceX est le constructeur de fusées le plus performant de l’histoire et a déjà mis en orbite avec succès des milliers de satellites dans le cadre de son service internet Starlink. Cette infrastructure existante pourrait servir de fondation pour des satellites compatibles avec l’IA ou faciliter la mise en place de capacités informatiques embarquées.

Lors du Forum économique mondial de Davos au début du mois, il n’a pas caché son optimisme : « Il est évident qu’il faut construire des centres de données à énergie solaire dans l’espace… l’endroit le moins coûteux pour déployer l’IA sera l’espace, et ce sera vrai d’ici deux ans, trois au plus tard. »

SpaceX envisage d’ailleurs une introduction en bourse cette année, qui pourrait valoriser l’entreprise de fusées et de satellites à plus de 1 000 milliards $. Une partie des fonds levés servirait à financer le développement de satellites de centres de données dédiés à l’intelligence artificielle.

De leur côté, Blue Origin et Jeff Bezos travaillent sur leur propre technologie de datacenters spatiaux, en s’appuyant sur l’expertise d’Amazon. Le fondateur prévoit que les « centres de données géants de plusieurs gigawatts » en orbite pourraient, d’ici 10 à 20 ans, être plus abordables que leurs homologues terrestres.

Illustration : image générée par l’IA

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Profitant d’un assouplissement des conditions d’imporations américaines, la Chine accélère le pas. Selon plusieurs informations concordantes, Pékin a donné son feu vert au géant local DeepSeek pour acquérir les puissantes puces H200 de NVIDIA, un feu vert qui s’étend également à ByteDance, Alibaba et Tencent. Au total, jusqu’à …

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Perplexity s’offre les services du cloud Azure de Microsoft pour déployer des modèles d’IA via le service Foundry, incluant notamment ceux développés par OpenAI, Anthropic et xAI, selon des sources citées par Bloomberg.

Son montant :  750 millions $ sur trois ans.

« Nous sommes ravis de nous associer à Microsoft pour accéder aux modèles de pointe de X, OpenAI et Anthropic », a déclaré Perplexity en précisant que ce nouveau contrat ne s’accompagne d’aucun transfert de dépenses depuis Amazon Web Services, son principal fournisseur cloud historique.

« AWS reste le fournisseur d’infrastructure cloud privilégié de Perplexity, et nous sommes impatients d’annoncer des extensions de ce partenariat dans les semaines à venir », a ajouté le porte-parole.

Cette diversification illustre une tendance forte de l’approche  « multicloud » qui s’est accélérée avec l’avènement de l’IA.

Des relations complexes avec Amazon

Perplexity avait jusqu’ici construit l’essentiel de son activité sur AWS, utilisant le service Bedrock  pour accéder aux modèles Anthropic qui alimentent son moteur de recherche.

Aravind Srinivas, le directeur général de Perplexity, est un habitué des conférences AWS qui  présentait volontiers Perplexity comme l’un de ses clients IA de référence.

Les relations se sont toutefois tendues ces derniers mois. En novembre, Amazon a poursuivi Perplexity en justice pour tenter d’empêcher la start-up de permettre aux consommateurs d’utiliser ses outils d’IA pour faire leurs achats sur la marketplace du géant du commerce en ligne. Perplexity a riposté en qualifiant Amazon d’intimidateur, dénonçant des actions constituant « une menace pour le choix des utilisateurs ». Srinivas avait alors révélé avoir pris des « centaines de millions » d’engagements auprès d’AWS.

Microsoft muscle son offre IA

Pour Microsoft, cet accord renforce sa stratégie visant à positionner Azure comme la plateforme de référence pour développer des applications d’IA et déployer des modèles de multiples fournisseurs. Le groupe propose depuis longtemps les modèles de son partenaire OpenAI et a conclu un accord similaire avec Anthropic en novembre.

« Nos clients s’attendent à utiliser plusieurs modèles dans le cadre de n’importe quelle charge de travail », a déclaré le PDG Satya Nadella lors d’une conférence téléphonique sur les résultats cette semaine. « Et nous offrons la plus large sélection de modèles de tous les hyperscalers. »

Plus de 1 500 clients Microsoft Foundry ont déjà utilisé à la fois les modèles OpenAI et Anthropic, a précisé le PDG Satya Nadella lors d’une conférence téléphonique sur les résultats financcette semaine indiquant que le nombre de clients dépensant plus d’un million de dollars par trimestre sur Foundry a progressé de près de 80% au cours du trimestre clos en décembre.

Perplexity compte parmi les start-ups d’IA les mieux valorisées, mais fait face à une rude concurrence de Google et OpenAI dans son ambition de révolutionner la recherche d’informations en ligne. Contrairement à OpenAI et Anthropic, qui ont récemment multiplié les accords d’infrastructure, elle n’a pas levé autant de capitaux que ses concurrents.

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