Journal de 16 h · 11 novembre

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Anthropic affirme que son modèle Mythos a fait fonctionner Claude sur des processeurs graphiques AMD en 3 jours. Selon The Decoder, Mythos a écrit ou porté près de 100 % des kernels nécessaires, avec peu d’intervention humaine. L’article indique qu’un tel portage prenait habituellement 6 à 12 mois, une comparaison qui n’est pas vérifiée indépendamment. Le cofondateur Tom Brown affirme qu’Anthropic entraîne et fait fonctionner Claude sur 4 grandes familles de puces, utilisées comme un pool interchangeable. Cette stratégie doit réduire la dépendance à Nvidia et permettre de choisir les puces selon leur coût, leur disponibilité et leur usage.

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Au moins 9 entreprises américaines vendraient environ 500 millions de dollars de données d’entraînement à des laboratoires chinois, selon une enquête de ChinaTalk citée par The Decoder. Mercor, Surge AI, AfterQuery et Turing figureraient parmi elles. Les acheteurs se procureraient notamment des environnements d’apprentissage par renforcement conçus pour OpenAI ou Anthropic, afin d’éviter des développements internes et des coûts de calcul. Ces environnements resteraient largement hors du champ des contrôles américains à l’exportation. L’enquête évoque aussi des risques à double usage dans le codage et la biologie.

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DeepL lance Aure, un modèle de traduction vocale qui préserve le ton, les émotions, l’emphase et le rythme de la personne qui parle. Selon The Decoder, Aure analyse en continu l’audio d’origine et le texte traduit. Intégré à DeepL Voice, il fonctionne en réunion en ligne, en conversation en personne et dans l’interface de programmation de DeepL. Huit langues sont prises en charge au lancement. Pour l’entraînement, DeepL sépare identité vocale, mélodie et contenu, et cherche à éviter la reproduction des accents dans la voix de sortie.

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OpenAI revient sur la manière dont le cabinet Gilbert + Tobin repense son activité juridique avec l’intelligence artificielle, dans une conversation avec son associé et directeur général, Sam Nickless. Le contenu détaillé de l’échange n’est pas précisé.

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Un guide d’Unite.AI revient sur l’intelligence artificielle physique, qui permet aux machines d’agir dans le monde réel. Son déploiement doit tenir compte de l’incertitude, des lois physiques et des contraintes de sécurité.

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Savannah Kunovsky, chez IDEO, met en garde contre l’ajout d’intelligence artificielle sans besoin clairement établi, dans IEEE Spectrum. IDEO recommande de partir des usages réels et de choisir l’outil adapté, comme la vision par ordinateur ou la fusion de capteurs, plutôt qu’un grand modèle de langage par défaut. La fonction doit faciliter la tâche et rester simple.

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L’éducateur en mathématiques Scott Farrar a créé un assistant domestique avec Claude Code, Obsidian et des fichiers Markdown, selon Brief IA. Il y centralise appareils, garanties, assurances et tâches. Partagé avec sa femme, le système affiche les priorités sur un écran mural et a servi à comparer une assurance automobile et planifier des réparations. Farrar explore aussi un tuteur inversé où les enfants enseignent à l’intelligence artificielle pour apprendre à raisonner.

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La sélection The Information 50 met la sécurité en avant pour la première fois, dans la liste annuelle du média consacrée aux startups. 3 des 4 entreprises les mieux valorisées sont dans ce secteur, chacune dépassant 1 milliard de dollars. The Information indique que ses journalistes ont choisi les candidates à partir d’entretiens et de données financières, sans utiliser l’intelligence artificielle pour les repérer.