Nvidia et OpenAI sont en passe de réécrire les termes de leur alliance. Selon le Financial Times, ( FT) le leader mondial des GPU est en phase finale de négociations pour investir 30 milliards $ en capital dans l’inventeur de ChatGPT en remplacement du partenariat à 100 milliards $ annoncé en grande pompe mais qui n’avait jamais dépassé le stade d’une lettre d’intention.
OpenAI compte réinvestir une grande partie des capitaux levés dans l’achat de matériel Nvidia
L’investissement de Nvidia s’inscrit dans une levée de fonds plus large qui devrait dépasser les 100 milliards $ au total, valorisant OpenAI à 730 milliards $ hors nouveaux capitaux.
Le schéma retenu est nettement plus simple que le précédent. L’accord de septembre prévoyait que Nvidia investisse par tranches de 10 milliards $, sur plusieurs années, au fur et à mesure de la croissance des besoins en calcul d’OpenAI. En contrepartie, OpenAI s’engageait à acquérir des millions de puces Nvidia pour déployer jusqu’à 10 gigawatts de capacité de calcul. Un montage aux allures de pacte d’actionnaires croisés.
L’automne 2024 avait marqué une période de surenchère dans les alliances nouées par Sam Altman qui avait multiplié les accords complexes avec des fabricants de puces concurrents ( AMD et Broadcom) mais aussi avec Oracle. Ces montages, salués par les marchés sur le moment, avaient néanmoins inquiété certains analystes, y voyant les signes d’une bulle en formation dans le secteur de l’intelligence artificielle.
Ces inquiétudes n’ont pas tardé à se matérialiser. Depuis le début de l’année, les valeurs technologiques américaines ont perdu 17 % de leur valeur, fragilisant la crédibilité de ces engagements pluriannuels à très grande échelle. En janvier, le Wall Street Journal avait déjà signalé que l’accord à 100 milliards était « mis en suspens ».
Avant même que l’accord soit officialisé, des rumeurs de tensions entre les deux entreprises avaient commencé à circuler. Sam Altman et Jensen Huang ont tenu à les démentir publiquement. Le patron d’OpenAI a affirmé ce mois-ci sur X qu’Nvidia fabrique « les meilleures puces IA du monde » et qu’il espère rester un client majeur « très longtemps ». Le lendemain, le PDG de Nvidia balayait sur CNBC toute idée de « controverse », qualifiant ces rumeurs de « stupidités ».
L’investissement de Nvidia n’est qu’une composante d’une levée de fonds bien plus large. Selon le FT SoftBank s’apprête également à injecter 30 milliards $, tandis qu’Amazon pourrait contribuer jusqu’à 50 milliards dans le cadre d’un partenariat incluant l’utilisation des modèles d’OpenAI. Microsoft et MGX, le fonds souverain technologique d’Abou Dhabi, devraient aussi participer à hauteur de plusieurs milliards. Des réunions avec des fonds de capital-risque et d’autres investisseurs sont en cours pour compléter le tour.
Face à ces investisseurs, OpenAI tient un discours offensif affirmant prévoir de dépenser environ 600 milliards $ en ressources de calcul, auprès de Nvidia, Amazon et Microsoft notamment, d’ici à 2030, toujours selon le FT.
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Un peu moins de 700 000 liens, c'est le nombre de références vers archive.today que Wikipedia envisage de supprimer d'un coup ! Et la raison est assez dingue... en fait le service d'archivage a planqué du code DDoS dans son CAPTCHA afin d'attaquer le blog d'un mec qui a eu le malheur de chercher l'identité du fondateur du site.
L'histoire est tordue vous allez voir...
En 2023, un blogueur du nom de Jani Patokallio publie un article sur son blog Gyrovague pour tenter d'identifier le créateur d'archive.today, un certain "Denis Petrov" (probablement un pseudo). Pas de quoi fouetter un chat, sauf que le principal intéressé n'a visiblement pas kiffé.
Du coup, un bout de JavaScript s'est retrouvé comme de par hasard dans la page CAPTCHA du service, exécutant une requête vers le blog de Patokallio toutes les 300 millisecondes. Chaque visiteur qui passait par le CAPTCHA devenait alors un soldat involontaire d'une attaque DDoS.
Et le bonhomme ne s'est pas arrêté là... il a ensuite menacé de créer un site porno avec le nom du blogueur. On est vraiment dans la réponse proportionnée, clairement.
Le souci, c'est que la version anglophone de Wikipédia utilise archive.today de manière MASSIVE. Cela représente 695 000 liens répartis sur environ 400 000 pages. C'est le deuxième fournisseur d'archives de toute l'encyclopédie !
Et c'est pas que l'anglophone qui est touchée... Côté francophone, on compte un peu moins de 13 000 liens archive.today, et les patrouilleurs sont déjà en train de les désactiver . Sans parler de tous les autres projets Wikimedia potentiellement concernés, comme Commons qui en contient aussi pas mal.
Du coup, les éditeurs se retrouvent face à un sacré dilemme. D'un côté, on a ceux qui veulent tout blacklister parce que "la sécurité de vos lecteurs, ça passe avant les citations". Et de l'autre, ceux qui rappellent que le service contient des archives qu'on ne trouve NULLE PART ailleurs, même pas sur la Wayback Machine .
Bon courage pour trouver un remplaçant les mecs !
Et petit détail qui n'en est pas un, au passage... En fait, archive.today sert aussi à contourner des paywalls. C'est pratique pour vérifier des sources, ou lire de supers articles sans payer mais techniquement c'est illégal.
Mais quand la source originale a disparu, on fait comment ? Et c'est là tout l'intérêt de ces services d'archivage.
Bon, les paywalls, on comprend tous pourquoi ça existe. Produire de l'info de qualité, ça coûte un bras. Sauf que c'est quand même un truc un peu naze. Vous bossez, vous produisez un contenu top, et au final y'a que 10 personnes qui payent pour le lire. Et ce sont les mêmes 10 personnes qui sont pigistes et qui vont reprendre votre info pour la diffuser gratuitement sur leur média ! On le voit avec Mediapart... des enquêtes énormes derrière un paywall, et toute la presse qui reprend leurs scoops sans payer. Je trouve ça vraiment dommage.
Moi, ce que j'aime dans le fait d'écrire sur le web, c'est que vous me lisiez. Et mettre du contenu derrière un paywall, ça voudrait dire que plein d'entre vous ne me liraient plus. C'est pour cela que même le contenu que je réserve en avant-première sur Patreon , au bout de quelques semaines, je le libère pour tout le monde.
Quand je vois The Verge par exemple qui en met dans tous les sens... ben j'y vais plus. J'ai pas envie de payer un abonnement de plus pour une valeur ajoutée pas folle. C'est un peu comme les bandeaux cookies, à savoir un effet de bord regrettable du web moderne. On doit faire avec parce que personne n'a trouvé mieux comme idée...
Bref, entre les DDoS vengeurs, les 700 000 liens en sursis et les paywalls qui pourrissent tout ... le web ouvert, c'est pas gagné les amis. Voilà voilà.
Nvidia publie en urgence un correctif pour son application afin de résoudre un grave problème affectant la technologie Optimus.
Cet article Défaillance d’Optimus, Nvidia publie en urgence l’App Hotfix 11.0.6.386 a été publié en premier par GinjFo.
Les algorithmes de recommandation, vous connaissez bien je pense... YouTube, TikTok, Instagram... ces trucs qui vous gardent scotché à l'écran durant des heures en aspirant toutes vos données au passage. Hé bien un dev de bon goût a décidé de prouver qu'on pouvait faire la même chose sans machine learning et sans collecter la moindre info perso.
Son arme secrète ? Les 270 000 articles de Simple Wikipedia.
Xikipedia , c'est un pseudo réseau social qui vous balance des articles de Simple Wikipedia sous forme de feed, exactement comme votre fil TikTok préféré. Sauf que derrière, y'a pas de ferme de serveurs qui analyse votre comportement mais juste un petit algorithme local en JS qui tourne dans votre navigateur.
En gros, le système fonctionne avec un scoring par catégorie côté client, stocké en localStorage. Vous scrollez un article sans le lire ? Moins 5 points pour cette catégorie. Vous likez ? Plus 50 points, avec un bonus qui augmente si vous n'avez pas liké depuis longtemps (genre un mécanisme anti-binge plutôt malin). Vous cliquez sur l'article complet ? 75 points. Sur une image ? 100 points !!
Et c'est comme ça qu'au bout de quelques minutes de scroll, le feed commence à comprendre vos centres d'intérêt et vous propose des trucs de plus en plus pertinents. J'ai testé en likant 3-4 articles sur l'astronomie... au début je pensais que ça serait du random total, mais au bout de 5 minutes j'avais quasiment que des trucs sur l'espace et la physique. Plutôt efficace pour un algo sans IA.
D'ailleurs, le truc qui est assez cool c'est la répartition des contenus. 40% de sélection pondérée par vos scores, 42% du contenu le mieux noté, et 18% complètement aléatoire. Ce dernier bout de hasard, c'est ce qui évite de s'enfermer dans une bulle de filtre (prends-en de la graine, YouTube !!).
La page d'accueil avec ses catégories - sobre mais efficace
Le tout tourne en PWA, c'est-à-dire que ça s'installe comme une app sur votre téléphone ou votre ordi et ça fonctionne même hors ligne après le premier chargement. Les ~34 Mo de données compressées de Simple Wikipedia sont stockées localement via IndexedDB dans votre navigateur. Vous pouvez créer plusieurs profils (pratique si vous partagez un appareil), consulter vos stats d'engagement perso, et même basculer entre thème clair et sombre.
Et le code est sous licence AGPLv3, dispo sur GitHub .
Petit bémol quand même si vous êtes sur iPhone, y'a des restrictions mémoire imposées par Apple sur Safari qui peuvent poser problème avec les ~34 Mo de données. Attention aussi, le premier chargement prend un moment vu qu'il faut tout télécharger d'un coup... sauf si vous êtes en 4G pourrie, là ça peut carrément planter en plein milieu. Et pas moyen de reprendre, faut tout relancer. Prévoyez donc du Wi-Fi.
Pour ceux qui se demandent à quoi ça sert concrètement... c'est juste un moyen sympa de tomber sur des sujets que vous n'auriez jamais cherchés, le tout sans que personne ne sache que vous avez passé 45 minutes à lire des articles sur les pieuvres géantes du Pacifique.
Voilà, j'aurais pas parié dessus au départ... mais après avoir scrollé une bonne demi-heure, je dois avouer que c'est plutôt malin comme approche.
Amusez-vous bien !
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