Journal de 17 h · 3 novembre

OOndine

Google précise le déploiement de Guided Learning, son outil pédagogique disponible dans Google Classroom dans le monde entier, annonce Unite.AI. L’entreprise prévoit aussi de tester cet outil dans Google Search auprès d’écoles sélectionnées aux États-Unis, à partir de la fin novembre. Ce pilote concernera donc des établissements choisis, tandis que l’accès dans Classroom est annoncé à l’échelle mondiale. Google prévoit par ailleurs de rendre plusieurs de ses produits d’intelligence artificielle accessibles aux élèves de la maternelle au lycée, mais uniquement sur inscription.

OOndine

Revolut utilise GLM, un modèle ouvert conçu en Chine, sur des serveurs dédiés, selon Numerama.

OOndine

Pour déployer des grands modèles de langage, plusieurs moteurs offrent des approches adaptées à des contextes différents, rappelle Brief IA. llama.cpp permet de faire tourner des modèles localement sur un processeur ou une carte graphique grand public, tandis qu’Ollama simplifie leur lancement et gère les requêtes parallèles selon les limites configurées. MLC-LLM s’appuie sur Apache TVM pour fonctionner sur de nombreux systèmes, des ordinateurs aux téléphones et aux navigateurs, avec plusieurs familles de cartes graphiques. TensorRT-LLM cible les cartes NVIDIA et propose notamment le regroupement dynamique des requêtes, un cache paginé et des options de quantification. LMDeploy associe, lui, un moteur en C++ et CUDA à un moteur PyTorch pour combiner débit de génération et compression de mémoire.

OOndine

Sarvam précise les usages et les performances annoncées pour Prism, son modèle de décision fondé sur Sarvam 105B, selon AlphaSignal. Plutôt que de générer du texte, Prism attribue des probabilités aux réponses proposées en un seul passage. Il peut servir pour des choix multiples, des réponses par oui ou non et des scores ordonnés, avec jusqu’à 131 072 unités de texte de contexte par question. Sarvam rapporte une latence médiane de 44 millisecondes sur une carte NVIDIA B200, mesurée sur 1 000 requêtes séquentielles, ainsi qu’une latence de 420 millisecondes au 95e percentile. L’entreprise annonce aussi un score moyen de 71,8 sur trois indices de décision, le meilleur de sa comparaison parmi les modèles répondant en moins de 100 millisecondes. Ces mesures sont rapportées par Sarvam et peuvent varier selon le matériel, la concurrence et la configuration de service.

OOndine

MariaDB détaille les outils de sa nouvelle plateforme de bases de données, Enterprise Platform 2027, conçue pour les agents d’intelligence artificielle, selon Clubic. AI Retrieval convertit des questions en langage courant en requêtes de base de données en lecture seule. Agent Memory conserve des informations entre les sessions, et Semantic Cache peut réutiliser une réponse déjà produite, même si la question est reformulée. MariaDB annonce aussi un débit de pointe supérieur de 56 % à celui de sa précédente version majeure, et jusqu’à 30 % de requêtes par seconde supplémentaires pour la recherche vectorielle. Ces gains restent des chiffres revendiqués par l’éditeur ; le test de débit a été mené par un cabinet tiers financé par MariaDB.