Bon, celle-là elle est gratinée. NVIDIA, le géant des GPU, a directement contacté Anna's Archive pour accéder à environ 500 To de livres piratés. Contacté, négocié, payé. Comme ça, tranquillou.

C'est une class action (dossier n°1:26-cv-00002 au tribunal fédéral de New York, pour ceux qui veulent aller checker) qui a fait fuiter ces fameux emails internes. En gros, un membre de l'équipe "data strategy" de NVIDIA a négocié un accès haute vitesse aux collections piratées de la bibliothèque. Et le plus beau dans l'histoire c'est qu'Anna's Archive les a PRÉVENUS que les données étaient illégales. Genre, texto : "Vous avez une autorisation interne pour ça ?"

La réponse est arrivée en moins d'une semaine. Feu vert. Sauf que bon, quand on lit ça avec du recul, c'est quand même sacrément culotté.

Le contexte, c'était surtout la pression de livrer pour la GTC 2023 (la Developer Conference de NVIDIA). Fallait nourrir les modèles d'IA coûte que coûte, et le dataset Books3 (196 000 bouquins issus de Bibliotik), plus LibGen, Sci-Hub, Z-Library... ça faisait un buffet de 500 To et de leur côté Anna's Archive facturait des dizaines de milliers de dollars pour l'accès rapide.

Sérieux, j'aurais aimé voir la tête du service juridique de NVIDIA en lisant cet email...

En parallèle, Anna's Archive se prend un procès complètement délirant puisque Spotify, Universal Music, Warner et Sony réclament 13 000 milliards de dollars (13 TRILLIONS, soit à peu près le PIB de la Chine). C'est en lien avec leur backup de 300 To de Spotify dont je vous avais parlé ici. Le juge Rakoff a émis une injonction mondiale le 20 janvier, ce qui a fait tomber plusieurs domaines du site .

NVIDIA plaide le "fair use" évidemment. Mouais. On verra bien ce qu'en pensera le juge, mais quand les emails prouvent qu'on t'a prévenu que c'était illégal et que t'as quand même dit "go"... c'est pas ouf comme défense.

En attendant, entre le procès Spotify et ces emails, Anna's Archive est devenue l'ennemi public numéro un de toute l'industrie du contenu sur le web.

Affaire à suivre !

Source

Après plusieurs mois d’incertitude, la Chine vient d’approuver une première vague d’importations des puces graphiques NVIDIA H200, destinées aux applications avancées en intelligence artificielle. Cette décision marque un tournant stratégique pour l’écosystème technologique chinois, en quête de performances accrues pour ses infrastructures de calcul, et ce malgré un …

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L’article La Chine autorise l’importation des GPU NVIDIA H200 pour accélérer ses ambitions en IA est apparu en premier sur KultureGeek.

Une dizaine d’applications connectées à Claude sont désormais « interactives ».

En toile de fond, la stabilisation de la spécification MCP Apps. Elle avait pris forme il y a quelques semaines, à la croisée du projet MCP-UI et de l’Apps SDK d’OpenAI, avec Anthropic dans la boucle. La promesse : standardiser la déclaration de ressources UI par les serveurs MCP.

La spec initiale se concentre sur le contenu text/html. Elle sépare les données des templates pour permettre aux applications hôtes de contrôler ces derniers avant exécution. Le rendu passe par un iframe. Les communications se font sur JSON-RPC et sont donc auditables.

Lors de la connexion à un serveur MCP, l’hôte signale s’il gère ou non ces composants UI. Dans la négative, les outils associés ne délivrent que du texte. Il communique aussi diverses préférences : locale et timezone, thème (clair ou sombre), mode d’affichage (inline, plein écran ou incrustation), plate-forme (mobile, web ou desktop)…

9 applications interactives pour commencer

Microsoft a intégré MCP Apps dans Visual Studio Code pour les bêtatesteurs. L’agent de codage Goose a aussi franchi le pas. Comme OpenAI, censé officialiser dans la semaine ses premières « applications interactives » fondées sur cette spécification.

En attendant, on peut en expérimenter une dizaine sur les versions payantes de Claude (Pro, Max, Team, Enterprise).

Amplitude

Mis à jour avec le support de MCP Apps, le connecteur pour Amplitude permet de créer des graphes et de les explorer (modification du format, affichage d’informations au survol, lien pour les ouvrir dans le navigateur).

Asana

Avec MCP Apps, le connecteur Asana peut créer des projets à partir de prompts et/ou de documents. Pour chaque tâche, les assignations et les dates d’échéance sont modifiables sur l’interface, où on peut aussi afficher une vue calendrier.

Box

MCP Apps permet au connecteur Box d’avoir un aperçu d’un fichiers et de poser des questions à son sujet. L’IA de Box peut prendre le relais de Claude pour résumer des documents et en extraire des actions ou des données structurées.

Canva

MCP Apps pour le connecteur Canva donne la possibilité de créer divers types de contenus (diagrammes, présentations, templates…), de les éditer, d’y faire des recherches et des les redimensionner/exporter.

Clay

En plus des visualisations interactives, MCP Apps apporte, entre autres possibilités, la génération et l’édition de texte, ainsi que la consultation de cartes de profils avec possibilité d’envoyer un message.

Figma

La création de diagrammes – y compris à partir de documents – arrive aussi dans l’application Figma. L’interface permet également d’implémenter un design en HTML/CSS et d’implémenter des composants en s’appuyant sur les standards d’une codebase.

Hex

MCP apporte diverses visualisations interactives (diagrammes, tables, étapes de raisonnement). Les réponses héritent du contexte et des contrôles d’accès de l’espace de travail Hex, nous précise-t-on.

Monday.com

Les visualisations apportées par MCP Apps permettent de créer des tableaux (boards), de mettre à jour le statut de certains éléments et d’obtenir des suggestions pour l’attribution de tâches.

Slack

Telle que présentée, l’intégration Claude-Slack à la mode MCP Apps permet de composer/éditer des messages et de les envoyer dans des canaux ou à des membres d’équipe.

Toutes ces fonctionnalités sont accessibles sur le web et la version de bureau. Pas sur l’app mobile Claude. Anthropic affirme qu’il les étendra « bientôt » à son produit Cowork.

Illustration principale générée par IA

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Le fabricant NVIDIA vient de publier aujourd'hui la version 591.86 WHQL des pilotes GeForce. Les drivers supportent à présent les jeux Arc Raiders: Headwind et Arknights: Endfield.

Dix ans déjà que « La bonne alternance » a émergé chez France Travail, dans la lignée de « La bonne boîte ».

Ces services font chacun intervenir un algorithme qui analyse les recrutements passés pour prédire ceux à venir. Ils ont fait partie des premiers cas d’usage de l’IA au sein de l’établissement public.

Depuis, deux programmes se sont organisés. D’abord, « Intelligence emploi », mis en œuvre en 2019 et 2022. Il a permis la constitution d’une plate-forme technologique sur base open source et d’une équipe au sein de la DSI. Ensuite, « Data IA », engagé depuis 2024. Il est motivé par l’IA générative, le renforcement du pilotage de la donnée et l’élargissement des missions de France Travail avec la loi plein emploi.

La Cour des comptes s’est intéressée au déploiement de l’IA par l’agence d’emploi publique sur la période 2017-2025. Voici quelques éléments tirés de son rapport.

87 cas d’usage

La Cour des comptes a relevé 87 cas d’usage déployés ou testés sur la période en question.

Parmi eux, 27 sont utilisés à grande échelle. 16 sont en test. 25 sont en cours de conception. 17 ont été abandonnés au stade du test ou après déploiement. Plusieurs sont les variantes d’un même outil. Notamment de ChatFT (chatbot généraliste).

L’essentiel de ces 87 cas d’usage – 61, dont 26 déployés – ont pour seuls bénéficiaires directs les agents de France Travail. L’illustration, selon la Cour des comptes, d’une volonté de développer d’abord une culture de l’IA en interne.

Les principaux cas d’usage dont les demandeurs d’emploi sont bénéficiaires directs visent à :

• Faciliter le remplissage du profil dans l’espace personnel
• Suggérer des métiers en fonction des compétences
• Lire automatiquement les documents téléchargés et extraire des informations

Ces cas d’usage présentent des résultats plutôt positifs. Parmi eux, l’analyse automatique des CV, qu’utilisent 75 % des demandeurs d’emploi.

Des 6 cas d’usage bénéficiant directement aux entreprises, 3 ont été abandonnés en 2017. L’un touchait à l’analyse prédictive de l’attractivité des offres d’emploi.
Les deux seuls actuellement déployés consistent à :

• Prévoir le délai de pourvoi d’une offre à 30 jours (peu utilisé)
• Présenter, sur un site public, des données générales sur l’emploi à l’échelon territorial (peu de valeur ajoutée dans les projets de recrutement)

9 % d’utilisateurs quotidiens de l’IA

L’effectif de France Travail avoisine 54 000 agents.

Sur 34 945 ayant répondu à une enquête interne menée en mars 2025, 9 % ont déclaré utiliser chaque jour l’IA mise à leur disposition. 18 % ont affirmé s’en servir plusieurs fois par semaine. 39 % ont dit ne pas y recourir.

ChatFT est accessible à tout le personnel depuis novembre 2024. À fin juin 2025, 37 600 agents l’avaient utilisé au moins une fois. Ce mois-là, 17 400 s’en étaient servis au moins trois journées distinctes.
Sur la fin de la phase de test, une étude interne sur environ 700 conversations avait révélé que l’usage principal consistait à formuler des réponses à des e-mails (51 % des conversations), loin devant la recherche d’informations générales (10 %).

108 millions d’euros de coûts

En retenant une estimation basse des coûts de développement, France Travail a mobilisé 93 M€ pour l’IA entre 2017 et 2024.

Les « autres dépenses non rattachées » correspondent aux budgets pour une application « Reconnaissance des émotions ».

On en arrive aux 93 M€ sus évoqués. En y ajoutant le budget prévisionnel de 15 M€ pour 2025, le coût total du développement de l’IA sur la période considérée s’élève à 108 M€. La Cour des comptes compare ce montant aux 66 M€ que le ministère de l’Économie et des Finances a engagés sur 2015-2023 et explique la différence par un plus grand nombre de relations directes avec les usagers.

120 M€ de gains d’efficience

On atteint ce montant en retenant une estimation haute des gains réalisés depuis 2017. Cela inclut trois gains directs attendus :

• Cas d’usage du programme « Intelligence emploi » : 205 ETP par an à partir de 2023
• Service « Upload simplifié » (reconnaissance de documents) : 350 ETP/an à partir de 2024
• Service MatchFT (préqualification de profils par échange de SMS avec une IA) : 100 ETP en 2025

Soit, sur l’ensemble de la période étudiée, un total de 1415 ETP, que la Cour des comptes estime valorisables à 85 M€.

Les gains « indirects » liés à une charge de travail évitée par les conseillers seraient de 375 ETP. D’un côté, pour l’analyse automatique de CV, 27 ETP e 2023 et 48 par an à partir de 2024. De l’autre, 84 ETP par an à partir de 2023 pour le service « Lego », qui identifie les offres d’emploi illégales et empêche leur diffusion. L’ensemble serait valorisable à 23 M€.

Il faut y ajouter les coûts évités du fait du remplacement de logiciels par certains cas d’usage. En première ligne, la reconnaissance automatique de documents avec « Upload simplifié ».

14,4 M€ de dépassement pour « Intelligence emploi »

Le budget prévu pour ce programme était de 49,5 M€.
Le budget exécuté s’est élevé à 63,9 M€ (29 M€ de masse salariale, 33,9 M€ de dépenses de fonctionnement et 1 M€ de dépenses d’investissement).

France Travail justifie ce dépassement par l’allongement de 10 mois de la durée du projet, essentiellement en raison :

• De la crise Covid
• Du développement de cas d’usage initialement non prévus (Lego, analyse des CV, aide à la recherche d’info sur les sites de Pôle emploi…)
• De la comptabilisation de dépenses liées aux capacités techniques communes à d’autres développements de solutions d’IA non intégrées au programme

Dès janvier 2020, donc avant l’épisode Covid, la Dinum avait alerté quant au montant de dépenses de prestations intellectuelles envisagé (22,7 M€). Elle l’avait jugé « surdimensionné pour une démarche exploratoire dont le retour sur investissement n’est pas garanti ».
Les prestations extérieurs ont, en définitive, coûté 33,9 M€.

La Dinum avait aussi anticipé, à raison, le potentiel incertain d’appropriation, par les conseillers, du cas d’usage « Gestion automatisée des mails et assistant virtuel ». Pôle emploi avait refusé d’y mettre un terme, au motif que des gains d’efficience et de satisfaction pourraient être constatés à court terme.

205 ETP gagnés avec « Intelligence emploi »

En 2018, Pôle emploi prévoyait un gain annuel de 164 ETP à l’horizon 2022 (87 grâce à « Contact via mail » et 77 par l’utilisation d’un chatbot).

Le gain a finalement atteint 205 ETP (107 grâce à « Contact via mail », le reste via Lego). Objectif dépassé, donc ; mais qui, a posteriori, apparaît peu ambitieux. La Cour des comptes en veut pour preuve le ROI significativement plus faible que pour une sélection de projets IA du ministère de l’Économie et des Finances.

Ces gains ne se sont pas traduits par une réduction nette des effectifs, mais par des « redéploiements intra-postes ».

De 18 à 4 mois pour déployer un cas d’usage

Avant le premier programme, il fallait 18 mois pour déployer un cas d’usage. Il en faut maintenant 4. En parallèle, le recours à des intervenants extérieurs est passé de 60 % des prestations globales sur 2019-2020 à 40 % sur 2021-2022.

Des six cas d’usage principaux réalisés sur la durée du programme « Intelligence emploi », trois étaient consacrés essentiellement à faciliter le travail des conseillers. Un déséquilibre entre les publics ciblés qui allait s’accentuer avec le programme « Data IA ».

Avant le lancement du programme « Intelligence emploi », France Travail avait détecté plus de 80 cas d’usage potentiels. 90 % se sont révélés inadéquats. Essentiellement du fait de difficultés au niveau de la data ou de l’intégration au SI, ou à cause d’une surestimation de la valeur.

30 minutes de moins pour remplir un profil

Les cas d’usage mis en place lors du premier programme ont entraîné des gains d’efficience assez limités. Quelques minutes par jour pour la gestion des e-mails, par exemple.

La valeur ajoutée réside surtout dans le service rendu. L’analyse automatique du CV réduit ainsi de 45 à 15 minutes le temps nécessaire au demandeur d’emploi pour remplir son profil de compétences.

779 ETP à libérer sur 2025-2027

Le travail de transformation engagé pour répondre à l’élargissement des missions de France Travail est formalisé dans un programme, prolongé dans un plan d’efficience sur 3 ans (2025-2027).

Aux dernières nouvelles, ce plan vise à dégager un gain équivalant au minimum à 3192 ETP. L’IA doit y concourir à hauteur de 779 ETP.
En avril 2025, il était question de 822, dont 78 % provenant de trois cas d’usage :

• Aide rédactionnelle via ChatFT (226 ETP)
• Préparation d’entretiens via Néo, moteur de recherche d’infos dans les dossiers des demandeurs d’emploi (241 ETP)
• Alimentation plus facile de la GED via Panoptes (157 ETP), dont « Upload simplifié » est la déclinaison sur le site Internet de France Travail (en agence, cela s’appelle « Scanner », la version proposée aux services de l’État se nommant « Scanlab »)

Une analyse éthique pour 18 cas d’usage

Le respect des engagements pris dans la charte éthique publiée en avril 2022 n’est pas garanti, note la Cour des comptes. Seuls 18 cas d’usage ont fait l’objet d’un début d’analyse éthique formalisé.

Le recours à l’IA s’inscrit dans un contexte de numérisation de la relation avec France Travail. Entre 2017 et 2024, le nombre de visites annuelles en agence a chuté de 42 %. Tandis que le volume d’e-mails a augmenté de 72 %.

Illustration générée par IA

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Microsoft, désormais au niveau de Google et d’Amazon sur les puces IA ?

La deuxième génération des accélérateurs Maia – tout juste annoncée – s’accompagne en tout cas d’un comparatif de performance. Cela n’avait pas été le cas pour la première, présentée fin 2023.

D’une génération à l’autre, on est passé de 5 à 3 nm, de la HBM2 à la HBM3… et d’une approche généraliste à un message centré sur l’inférence, avant tout à faible précision (4 et 8 bits).

Vu ce focus, on aurait pu penser que Microsoft ferait la comparaison avec les puces Inferentia2 d’Amazon. Mais celles-ci ont, il est vrai, un certain âge (introduites fin 2022). L’accélérateur Maia 200 est donc opposé aux Trainium3 (dévoilées en décembre 2025 ; dédiées à l’entraînement). Ainsi qu’à la dernière génération de TPU de Google (Ironwood, introduite en avril 2025).

Microsoft annonce une enveloppe thermique de 750 W pour Maia 200, tandis que les puces d’Amazon et de Google fonctionnent à environ 1000 W. Au final, il prétend que son accélérateur est « 40 % moins cher que les autres »…

Les puces Maia, pas exposées directement au client

Maia 100 n’est pas exposé directement aux clients finaux : il porte des services comme Copilot et Azure OpenAI, ainsi que des workloads HPC. La même stratégie se dessine avec les accélérateurs Maia 200. La division Microsoft Superintelligence en sera la première utilisatrice. On nous parle aussi d’une exploitation dans le cadre de Microsoft 365 et d’Azure AI Foundry. Mais pas d’une mise à disposition dans l’offre de compute.

Physiquement parlant, les premières puces seront localisées dans la région US Central (Iowa). La région US West 3 (Arizona) suivra. Elles sont déployables en configuration à refroidissement liquide ou à air.

De Maia 100 à Maia 200, on retrouve une couche réseau basée sur Ethernet, avec un protocole type RoCE. Une topologie intranœud est mise en place, connectant des groupes de 4 puces « en direct », sans switch. Un cluster peut accueillir au maximum 6144 puces.

La couche mémoire évolue, avec un partitionnement de la SRAM (272 Mo par puce) en deux niveaux logiques, chacun ayant son sous-système DMA. Le premier (TSRAM) alimente les tiles (plus petite unité autonome de calcul et de stockage local, embarquant moteurs matriciel et vectoriel) ; le deuxième (CSRAM), les clusters.
Cette approche favorise diverses stratégies de data management en fonction des noyaux. Les kernels d’attention, par exemple, peuvent épingler des tenseurs en TSRAM pour minimiser l’overhead. Tandis que les pipelines cross-kernel peuvent exploiter la CSRAM comme tampon pour le chaînage à haut débit.

Illustrations © Microsoft

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L’accélération est spectaculaire. Nvidia a intensifié ses investissements dans les jeunes pousses européennes de l’IA, participant à 14 tours de financement en 2025 ( sur un total de 86), selon la plateforme Dealroom. Un doublement par rapport aux sept opérations de 2024, et une progression fulgurante quand on sait que le fabricant de puces n’avait réalisé aucun investissement sur le continent en 2020 et 2021.

Cette offensive européenne de Jensen Huang s’inscrit dans une stratégie mondiale d’envergure. pour tisser des liens étroits avec les sociétés les plus prometteuses du secteur, en leur apportant non seulement des capitaux, mais aussi une expertise technique et un accès privilégié à sa chaîne d’approvisionnement.

Des montants records déployés

Parmi les opérations les plus marquantes figure le troisième investissement de Nvidia dans le français Mistral AI, qui a levé 1,7 milliard € en septembre 2025, atteignant une valorisation de 11,7 milliards €.

Autre investissement majeur, les 500 millions de livres sterling dans Nscale, annoncé en septembre par Jensen Huang lui-même. Cette startup britannique, qui développe des centres de données et fournit des services de cloud computing pour l’IA, a rapidement bouclé deux tours de financement successifs fin septembre et début octobre, avec Nvidia à chaque fois au capital.

Le géant américain a également soutenu le laboratoire allemand Black Forest Labs en décembre, participant à une levée de 300 millions $ qui a propulsé la valorisation de cette société spécialisée dans les modèles d’IA pour le contenu visuel à 3,25 milliards $. Nvidia était aussi de la partie lors de la levée de fonds de Lovable, une startup travaillant sur le « vibe coding », valorisée à 6,6 milliards $

Autre pari relevé : celui sur Quantinuum, une entreprise d’informatique quantique qui a levé des fonds en septembre avec le soutien de Nvidia, atteignant une valorisation de 10 milliards $. Ces capitaux doivent financer le développement du système quantique de nouvelle génération Helios.

L’Europe, terre d’opportunités pour l’IA physique

Cette tendance s’est poursuivie en 2026. La startup britannique Synthesia a ainsi annoncé la participation de Nvidia à son dernier tour de table.

Pour Jensen Huang, qui s’exprimait récemment au Forum économique mondial de Davos, l’Europe dispose d’atouts considérables dans la robotique et l’intelligence artificielle physique. L’Europe possède une base industrielle et manufacturière particulièrement solide, qu’elle peut désormais fusionner avec l’IA pour se positionner sur ce marché émergent. Cette combinaison permettrait même à l’Europe de rattraper son retard dans le domaine logiciel, dominé par les États-Unis.

Reste un défi majeur : l’énergie. Jensen Huang a martelé ce point à Davos : pour que l’écosystème de l’IA puisse se développer pleinement en Europe, le continent doit résoudre la question de son approvisionnement énergétique. Avec des coûts parmi les plus élevés au monde, l’Europe peine à attirer les investissements massifs nécessaires au déploiement des infrastructures d’IA. Un constat partagé par Satya Nadella, le patron de Microsoft, qui juge que les coûts énergétiques seront déterminants dans la course mondiale à l’IA.

Un écosystème en pleine ébullition

Au-delà de l’Europe, Nvidia s’impose comme le faiseur de rois de l’IA. Les hyperscalers se précipitent pour construire leurs capacités et le groupe dispose de liquidités considérables à déployer. Jensen Huang parle du démarrage du plus grand déploiement d’infrastructures de l’histoire de l’humanité.

Les chiffres parlent d’eux-mêmes. L’année 2025 a enregistré l’un des plus hauts niveaux d’investissement en capital-risque jamais atteints, avec plus de 100 milliards $ déployés dans le monde, essentiellement vers des startups natives de l’IA. Ces entreprises opèrent dans la santé, la robotique, l’industrie manufacturière et les services financiers, des secteurs où les modèles d’IA sont désormais suffisamment matures pour permettre le développement d’applications concrètes.

——

Les principaux investissements de Nvidia en Europe en 2025

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Alors ça, c'est une news qui m'énerve un peu ! Parce que oui, écouter sa communauté c'est bien, sauf que ça veut pas dire qu'elle a toujours raison.

En ce moment, y'a une vague de joueurs en colère qui forcent des studios de jeux vidéos à annuler des projets ou à prendre leurs distances avec tout ce qui touche de près ou de loin à l'IA générative. Et du coup, des jeux se font dézinguer avant même d'avoir prouvé quoi que ce soit.

Prenez Postal: Bullet Paradise. Le trailer sort, des joueurs crient à l'IA dans les graphismes, et hop, l'éditeur Running With Scissors annule tout . Le studio Goonswarm Games ferme boutique. Pouf, tout ça pour des soupçons ! Ils ont admis après coup que du matos promo contenait peut-être de l'IA, mais le jeu lui-même ? Nop, y'avait pas d'IA. C'est con hein ?

Y'a aussi Clair Obscur: Expedition 33 , le RPG de Sandfall Interactive qui a raflé le Game of the Year aux The Game Awards 2025 (avec 9 prix sur 12 nominations !). Sauf que les Indie Game Awards lui ont retiré ses deux prix parce que le studio avait utilisé de l'IA comme placeholders pendant le dev. Le directeur Guillaume Broche a pourtant été clair : tout dans le jeu final est fait par des humains. Hé bien ça n'a pas suffi !

Et même Larian, les papas de Baldur's Gate 3, se sont pris un shitstorm quand Swen Vincke a confirmé que le studio utilisait l'IA générative pour le concept art et l'exploration d'idées sur le prochain Divinity. Il a dû faire marche arrière après que des ex-employés ont révélé que certains devs étaient contre cette décision en interne. Tout ça pour du concept art qui n'aurait même pas été dans le jeu final !

Perso, je comprends pas que ce soit un débat. Un bon jeu, c'est quoi ? C'est un gameplay qui tient la route, une histoire qui accroche, des mécaniques bien foutues. Pas le fait qu'un humain ait dessiné chaque pixel à la main.

Y'a des tas d'humains qui produisent de la merde tous les jours. Pourquoi ce serait automatiquement meilleur qu'une IA bien pilotée par des gens qui savent ce qu'ils veulent ? Une IA toute seule, ça fait du slop générique. Mais une IA guidée par des créatifs avec une vision ? Ça peut aller plus vite, réduire les coûts, et même permettre d'explorer des trucs qu'on n'aurait jamais tentés autrement.

Les studios qui cèdent à la pression et annulent des projets juste pour prouver qu'ils ont embauché des artistes, je suis pas sûr que ça donne de meilleurs jeux au final. Ça donne juste des jeux qui ont coûté plus cher à produire !

Bref, à la fin il restera que les bons jeux. IA ou pas. Au chiotte le slop IA, et aux chiottes les Angry Gamers qui tuent des projets sur des suppositions à la con !

Source

Alors que plusieurs régions des États-Unis viennent d’être frappées par une tempête hivernale difficile à anticiper, Nvidia dévoile une nouvelle génération de modèles météorologiques basés sur l’intelligence artificielle. Regroupées sous la bannière Earth-2, ces solutions promettent des prévisions plus rapides, plus précises et accessibles à un plus grand …

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Vous utilisez Claude Code, le CLI d'Anthropic ? Hé bien figurez-vous qu'il y a des fonctionnalités cachées dedans, et pas des moindres ! Un dev nommé Mike Kelly a fouillé dans le JavaScript minifié du CLI et il a découvert un truc dingue : un mode "Swarms" qui transforme votre assistant en véritable chef d'équipe capable de déléguer le travail à plusieurs agents en parallèle.

En gros, au lieu de parler à une seule IA qui code, vous parlez à un team lead. Et ce team lead, lui, il ne code pas... il planifie, découpe les tâches et les dispatche à une équipe de spécialistes qui bossent en même temps. Du coup quand vous validez un plan, il spawn plusieurs agents workers qui partagent un tableau de tâches, communiquent entre eux via une sorte de boîte aux lettres interne, et reviennent vous faire leur rapport une fois le boulot terminé.

Le truc c'est que cette fonctionnalité existe DÉJÀ dans le code de l'outil CLI, mais elle est verrouillée derrière un feature flag côté serveur (un truc qui s'appelle tengu_brass_pebble pour les curieux). Mike a donc créé claude-sneakpeek , un outil qui patche le CLI pour forcer ce flag à true. Hop, les fonctionnalités cachées deviennent accessibles. Si vous avez déjà lu mon article sur Auto-Claude , vous voyez le genre... Ce sont des agents en parallèle qui bossent pendant que vous faites autre chose, genre lire mes articles pour entrapercevoir le futur ^^.

Ce qui se débloque

Une fois le patch appliqué, vous avez accès à :

• TeammateTool : pour spawner des équipes d'agents
• Delegate mode : le Task tool peut lancer des agents en arrière-plan
• Teammate mailbox : les agents peuvent s'envoyer des messages entre eux
• Swarm spawning : orchestration native multi-agents

Concrètement, quand vous demandez une tâche complexe, l'IA peut maintenant découper le travail, créer des sous-tâches avec dépendances, et lancer plusieurs workers qui vont bosser en parallèle sur leurs morceaux respectifs. Et ça consomme moins de tokens que de tout faire séquentiellement, contrairement à ce qu'on pourrait croire.

Comment l'installer

L'installation est hyper simple. Vous lancez :

npx @realmikekelly/claude-sneakpeek quick --name claudesp

echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc

function i8(){if(Yz(process.env.CLAUDE_CODE_AGENT_SWARMS))return!1;return xK("tengu_brass_pebble",!1)}

function i8(){return!0}

npx @realmikekelly/claude-sneakpeek update claudesp
# Mise à jour

npx @realmikekelly/claude-sneakpeek remove claudesp
# Désinstallation

Un journal entièrement rédigé par des IA, ça vous parle ?

Non je parle pas de toutes les merdes que vous pouvez lire sur Google Discover hein... Mais je plaisant pas non plus car c'est ce que Rafael Ben-Ari vient de nous pondre et le résultat est trop marrant, vous allez voir.

Son concept c'est que plusieurs agents IA bossent ensemble comme une vraie rédaction. Y'a des "reporters" qui vont chercher l'info, des "éditeurs" qui structurent tout ça, et hop, à la fin vous avez un journal complet qui sort tout seul. Le tout tourne dans des bacs à sable (sandboxes) pour que chaque agent puisse faire son taf sans marcher sur les plates-bandes des autres.

Et le truc dingue, c'est qu'il en a fait DEUX versions. La première, The Gradient Descent , se concentre sur l'actualité liée à l'intelligence artificielle. Classique mais efficace... Mais là où ça devient vraiment fun, c'est avec Real Mode Wire , un journal dédié au rétro-computing qui reprend l'esthétique visuelle de SimCity 2000 ! Ça parle de modems 56K, de graphismes VGA, de ports Dreamcast... Bref, de la nostalgie pure en pixels.

Le système utilise différents modèles IA selon les tâches pour réduire les coûts. Genre un petit modèle rapide pour le tri d'infos, et un plus costaud pour la rédaction finale. C'est super malin, et tout le code est open source sur GitHub donc vous pouvez aller fouiller dedans si ça vous amuse.

D'ailleurs, ça me fait marrer parce que moi aussi je pourrais techniquement passer mes actus sous ce format. Imaginez un peu : "Korben Daily, édition du 26 janvier, entièrement généré par Claude pendant que le vrai Korben fait la sieste". Bon après, vous perdriez mes blagues douteuses et mes égarements sur les années 90, et ça serait quand même dommage non ?

Bref, si vous voulez voir ce que ça donne quand des robots jouent aux journalistes, allez jeter un œil. C'est gratuit, c'est open source, et au pire ça vous donnera des idées pour automatiser votre propre veille techno...

Source

Ce n’est pas vraiment l’évolution qui était attendue par les utilisateurs du célèbre chatbot : certaines réponses de ChatGPT intègrent désormais des références issues de Grokipedia, une encyclopédie générée par IA et développée par xAI, la société d’Elon Musk. Cette intégration, repérée par plusieurs observateurs, relance le débat …

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Qualcomm vient de dégainer sa nouvelle arme au CES 2026 et là, j'vous parle pas d'un énième processeur pour smartphone, non, non, non. Je vous parle carrément du cerveau de vos futurs robots de service, de livraison, de nettoyage... et même des humanoïdes qui pourraient bien débarquer chez vous d'ici quelques années !

Booooh ça fait peur ^^ !

Le Dragonwing IQ10, c'est le nom de la bête. Un monstre de puissance avec 350 TOPS de calcul IA, soit trois fois plus que la génération précédente. Pour ceux qui se demandent à quoi ça sert, c'est simple, c'est ce qui permet à un robot d'analyser son environnement en temps réel, d'éviter les obstacles, de reconnaître des objets et d'interagir avec les humains sans se vautrer lamentablement.

D'ailleurs, côté capteurs, ça ne rigole pas non plus. Le processeur peut gérer plus de 20 caméras simultanément, du lidar, des radars... Bref, de quoi transformer n'importe quelle machine en sentinelle omnisciente. Et tout ça avec une efficacité énergétique qui ferait pâlir la concurrence. NVIDIA et ses Jetson commencent d'ailleurs à regarder dans le rétroviseur.

Du coup, qui va utiliser cette puce ? Figure AI, le fabricant de robots humanoïdes déployés chez BMW , s'est empressé de signer un partenariat. Kuka Robotics aussi, un poids lourd de l'industrie. Et VinMotion a même présenté son humanoïde Motion 2 au CES, déjà propulsé par l'IQ10 et capable de soulever 40 kg comme si de rien n'était ! Autant dire que la relève est déjà là.

Perso, ce qui me botte bien dans cette annonce, c'est le concept de "Brain of the Robot" que Qualcomm met en avant. L'idée, c'est de fournir un package complet avec le hardware, le software et l'IA qui va bien, histoire que les fabricants n'aient plus qu'à assembler leur robot comme un Lego. Vous branchez la puce et tadaaaa, vous avez un robot capable de naviguer dans un entrepôt, de livrer des colis ou de faire le ménage. C'est dingue quand on y pense !

Et le marché ?

Qualcomm l'estime à 1 000 milliards de dollars d'ici 2040. Y'a de quoi attirer du monde. Entre les Atlas de Boston Dynamics et les ToddlerBot à 250 dollars , la course aux robots autonomes ne fait que commencer. Et Qualcomm compte bien en être le fournisseur de cerveaux attitré !

Bref, si vous attendiez que les robots deviennent vraiment intelligents avant de vous y intéresser, c'est maintenant que ça se passe.

Source

Vous voulez faire tourner des modèles d'IA directement sur votre téléphone, sans envoyer vos données à un serveur distant ?

Ça tombe bien puisque Google a sorti Edge Gallery , une application open source qui permet d'exécuter des LLM et des modèles multimodaux en local sur Android et iOS. Et vu que c'est sous licence Apache 2.0, personne ne pourra vous la retirer... même si Google décide un jour de passer à autre chose ^^.

Vous l'aurez compris, ce qui est cool avec cette app c'est que tout se passe sur l'appareil. Vos conversations avec l'IA, vos photos analysées, vos notes audio transcrites... rien ne quitte votre smartphone. Et visiblement, ça plaît puisque l'app a dépassé les 500 000 téléchargements en seulement deux mois après sa sortie sur GitHub.

Et comme je sais que parmi vous, y'a pas mal de paranos comme moi et de gens qui ne prennent pas leurs médicaments (pas comme moi), je pense que c'est le genre de solution qui va vous faire plaisir !

Ce qu'on peut faire avec

Edge Gallery embarque plusieurs fonctionnalités qui couvrent pas mal de cas d'usage du quotidien. Concrètement, vous avez :

AI Chat pour discuter avec un LLM comme vous le feriez avec ChatGPT, sauf que tout reste en local. Pratique pour brainstormer, rédiger des mails ou juste poser des questions sans connexion internet.

Ask Image pour analyser vos photos. Vous prenez un truc en photo et vous demandez à l'IA de vous expliquer ce que c'est. Ça marche pour identifier des plantes, décrypter une facture, ou comprendre un schéma technique.

Audio Scribe pour transcrire de l'audio en texte. Vous enregistrez une réunion, une interview, ou vos propres notes vocales, et hop, ça devient du texte exploitable. Et depuis la dernière mise à jour, vous pouvez même traduire directement dans une autre langue.

L'interface d'AI Edge Gallery sur Android

Prompt Lab pour les développeurs qui veulent tester leurs prompts et benchmarker les différents modèles disponibles. Y'a même des métriques en temps réel (temps de première réponse, vitesse de décodage, latence) pour les geeks de l'optimisation.

Tiny Garden, c'est le petit bonus rigolo : un mini-jeu expérimental entièrement offline où vous utilisez le langage naturel pour planter, arroser et récolter des fleurs. Bon, c'est gadget, mais ça montre bien les possibilités du truc.

Mobile Actions pour les plus aventuriers. Vous pouvez utiliser une recette open source pour fine-tuner un modèle, puis le charger dans l'app pour contrôler certaines fonctions de votre téléphone en offline. C'est encore expérimental, mais ça peut donner des idées intéressantes.

Les modèles disponibles

L'app propose plusieurs modèles selon vos besoins. On retrouve la famille Gemma de Google (Gemma 3 en 1B et 4B paramètres, Gemma 3n optimisé pour les appareils plus modestes et qui gère maintenant l'audio), mais aussi des modèles tiers comme Qwen2.5, Phi-4-mini de Microsoft, ou encore DeepSeek-R1 pour ceux qui veulent du raisonnement plus poussé.

Et les gardes fous sont facilement contournables...

Il y a aussi des modèles spécialisés comme TranslateGemma pour la traduction (55 langues supportées) et FunctionGemma pour l'appel de fonctions et tout ce petit monde tourne grâce à LiteRT , le runtime léger de Google pour l'inférence on-device.

D'ailleurs, la communauté Hugging Face propose déjà pas mal de modèles convertis au format LiteRT donc si les modèles par défaut ne vous suffisent pas, vous pouvez aller fouiller dans leur collection pour trouver votre bonheur. Et pour les plus aventuriers, vous pouvez même charger vos propres modèles au format .litertlm.

Installation sur Android

Pour Android, c'est simple, direction le Play Store et vous cherchez "AI Edge Gallery". Vous pouvez aussi télécharger l'APK directement depuis les releases GitHub si vous préférez. Il vous faut Android 12 minimum et un appareil avec au moins 4 Go de RAM (8 Go recommandés pour les gros modèles).

Au premier lancement, l'app vous propose de télécharger les modèles. Comptez entre 500 Mo et 4 Go par modèle selon la taille. Une fois téléchargés, ils sont stockés localement et vous n'avez plus besoin de connexion pour les utiliser.

Et sur iOS / macOS ?

Pour iOS, l'app est disponible en bêta via TestFlight . Attention, c'est limité à 10 000 testeurs (premier arrivé, premier servi), et il faut un appareil avec minimum 6 Go de RAM. Moi c'est ce que j'utilise et comme c'est pas encore la version finale, il manque quelques trucs mais ça fonctionne. Google vise une sortie officielle sur l'App Store début 2026. J'ai hâte !

Pour macOS par contre... il n'y a pas de version native. L'app est pensée pour le mobile uniquement donc si vous voulez vraiment tester sur votre Mac, la solution c'est de passer par un émulateur Android comme Android Studio (avec l'émulateur intégré) ou BlueStacks. BlueStacks Air est d'ailleurs optimisé pour les Mac Apple Silicon. C'est pas idéal mais ça dépanne.

Cela dit, si vous êtes sur Mac et que vous voulez faire tourner des LLM en local, regardez plutôt du côté d'Ollama ou de LM Studio qui sont nativement compatibles.

Pourquoi c'est intéressant ce truc ?

L'intérêt principal, c'est évidemment la confidentialité. Vos données ne transitent jamais par des serveurs externes donc vous en gardez le contrôle total. C'est particulièrement pertinent si vous bossez avec des documents sensibles ou si vous êtes simplement attaché à votre vie privée.

L'autre avantage, c'est que ça fonctionne hors ligne. Dans le métro, en avion, en zone blanche... votre IA reste disponible. Pas de latence réseau, pas de "serveur surchargé, réessayez plus tard".

Et puis le fait que ce soit open source, ça ouvre pas mal de portes car la communauté peut contribuer, ajouter des modèles, corriger des bugs et même si Google abandonne le projet (ce qui ne serait pas une première), le code restera là et on pourra faire des forks ! (Pourquoi attendre en fait ??)

Voilà, pour ceux qui veulent creuser, le wiki GitHub du projet contient pas mal de documentation sur l'ajout de modèles personnalisés et l'utilisation avancée de l'API LiteRT.

Éclatez-vous bien !

Qui n'a jamais eu envie de savoir si "KikouLolDu93" avait aussi un compte sur un site de rencontre ou un forum obscur de haxx0rs ? C'est humain, c'est de la curiosité... ou de l'OSINT (Open Source Intelligence) si vous voulez faire genre vous êtes un pro. Et pour ça, j'ai l'outil qu'il vous faut : Social Analyzer .

Ce script est un détective privé numérique qui va frapper à la porte de plusieurs centaines de sites (Facebook, X (ex-Twitter), Instagram, Tinder, et des trucs bien plus niches) pour vérifier la présence d'un pseudo.

Développé par qeeqbox, Social Analyzer ne se contente pas de tester une URL. Il analyse les pages, vérifie les métadonnées, et vous sort un score de confiance de 0 à 100. Notez qu'un score de 100 n'est pas une preuve d'identité absolue (on n'est pas à la police scientifique), mais une forte probabilité basée sur les signaux trouvés. À l'inverse, un score de 0 peut signifier que c'est un homonyme, ou simplement que le site a bloqué la requête. Ça évite en tout cas de stalker la mauvaise personne trop vite.

L'outil est codé en JavaScript et Python, et vous pouvez l'utiliser en ligne de commande ou via une interface web plutôt propre si le terminal vous donne de l'urticaire.

Comment on installe la bestiole ?

Vous avez plusieurs options, mais la plus simple si vous avez Python 3 d'installé, c'est via pip (vérifiez bien que c'est le paquet officiel) :

pip3 install social-analyzer

Et hop, c'est réglé. Ensuite pour lancer une recherche rapide, c'est aussi simple que :

social-analyzer --username "le_pseudo_a_chercher"

Si vous êtes plus team NodeJS, vous pouvez aussi cloner le dépôt GitHub et lancer ça à la main :

git clone https://github.com/qeeqbox/social-analyzer.git
cd social-analyzer
npm install
npm start

Ça lancera l'interface web sur votre machine (généralement sur le port 9005), et vous pourrez faire vos recherches tranquillement en cliquant sur des boutons.

Et ça marche vraiment ?

Franchement, oui. C'est même assez bluffant de voir tout ce qui ressort. Il peut même tenter d'extraire des infos supplémentaires comme la bio ou l'avatar si les sites ne sont pas trop protégés contre le scraping.

Par contre, petit disclaimer habituel : ce genre d'outil, c'est pour de l'investigation légitime. Genre vérifier vos propres traces numériques pour faire du nettoyage, ou pour des enquêtes de sécu. Ne commencez pas à l'utiliser pour harceler les gens, le web n'a pas besoin de ça.

D'ailleurs, si le sujet de l'OSINT vous branche, jetez un œil à mon article sur Blackbird qui fait un boulot similaire, ou apprenez à analyser un profil GitHub comme un chef.

Bref, Social Analyzer c'est puissant, c'est open source, et ça fait le café. À utiliser avec intelligence évidemment !

Merci à Lorenper !