Journal de 15 h · 22 octobre

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DeepSeek aurait levé environ 15 milliards de dollars lors de son dernier tour de financement, l’un des plus importants jamais réalisés en Chine, selon Bloomberg. Ce montant, équivalent à 100 milliards de yuans, donne la mesure de l’ampleur annoncée de l’opération. La jeune pousse chinoise est ainsi au centre d’une levée de fonds exceptionnelle par son montant.

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La société israélienne de cybersécurité Lava affirme avoir repéré 32 puces Nvidia Blackwell Ultra B300 grâce à des systèmes de surveillance liés au réseau de China Telecom, selon The Information. La présence de ces puces sur ce réseau n’est pas confirmée indépendamment. The Information ne précise pas les circonstances dans lesquelles elles auraient été repérées, ni leur éventuel propriétaire ou utilisateur final. La vente des B300 à la Chine est interdite.

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Meta Platforms indique s’être engagée à dépenser environ 825 milliards de dollars à l’avenir au titre de baux et de contrats, selon Bloomberg. Une grande partie de ces engagements concerne la puissance de calcul et les infrastructures d’intelligence artificielle.

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Google déploie Docs Live, une fonctionnalité liée à Gemini qui transforme une conversation vocale en document structuré dans Google Docs, sans utiliser le clavier du smartphone, selon Frandroid. L’outil permet donc de dicter une conversation pour obtenir un document organisé.

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Le titre du projet Lumabri le présente comme un moyen d’exécuter de grands modèles d’intelligence artificielle sur plusieurs ordinateurs et serveurs, en C pur, selon GitHub. Aucun détail supplémentaire n’est fourni.

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Fireworks AI affirme que sa nouvelle infrastructure Ultrafast fait tourner DeepSeek V4.1 Flash à plus de 1 521 tokens par seconde, selon Frandroid. L’article indique que cette vitesse aurait permis de coder un jeu de Tetris complet en 11 secondes, soit 7 fois plus vite que Claude. Ces performances ne sont pas vérifiées indépendamment, et les tarifs ne sont pas détaillés.

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Lors de la présentation des résultats trimestriels d’IBM, le 21 octobre, son PDG Arvind Krishna a défendu les modèles d’intelligence artificielle à poids ouverts, qui peuvent être téléchargés et exécutés sur les machines de leurs utilisateurs, selon Clubic. Krishna estime qu’ils pourraient approcher les performances des modèles propriétaires à moindre coût. Selon les chiffres qu’il avance, rapportés par The Register, ces modèles atteindraient environ 90 % de l’efficacité des modèles propriétaires de pointe, pour un coût par token de 10 à 25 % du leur. IBM n’a pas détaillé la méthode de comparaison. Des poids accessibles ne signifient pas nécessairement qu’un modèle est entièrement open source.

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Anthropic indique que Claude avait généré plus de 80 % de son code de production en mai, puis que l’entreprise a étendu Claude Code à toute son organisation, selon Brief IA. Katelyn Lesse, responsable de l’ingénierie de plateforme chez Anthropic, affirme que son équipe de 200 personnes ne ferait plus rédiger de code par des humains depuis l’été. Les agents programment, tandis que les employés conçoivent les systèmes et les vérifications. Lesse indique aussi que des agents ont contribué à une migration de Python vers Rust et peuvent corriger certains tests de façon autonome.