Journal de 13 h · 8 octobre

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Un projet de loi bipartisan au Sénat américain proposerait d’accélérer les autorisations pour les infrastructures énergétiques et de faire contribuer davantage les grands centres de données aux coûts du réseau électrique, selon Axios. Le texte viserait les centres d’au moins 20 mégawatts, qui devraient payer les coûts supplémentaires qu’ils entraînent pour la production, le stockage, le transport et la distribution d’électricité. Les régulateurs fédéraux et étatiques pourraient aussi leur facturer davantage que ces coûts supplémentaires, l’excédent pouvant servir à réduire les factures des autres clients. Le projet prévoit également que les centres restent responsables des coûts d’infrastructure s’ils cessent d’acheter de l’électricité avant que ces dépenses soient amorties. Cette proposition législative n’est pas encore une loi.

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Architect Financial Technologies lance Liquid Inference, un service qui met en concurrence des fournisseurs pour traiter chaque requête, selon MarkTechPost. L’offre la moins chère respectant les critères de l’acheteur est retenue. Celui-ci peut fixer un plafond de coût, un délai maximal avant le premier jeton, un débit minimal ou des exigences concernant la région et la conservation des données. Les fournisseurs peuvent enregistrer leurs modèles et leurs tarifs par interfaces de programmation REST et WebSocket, et les paiements passent par Stripe. Architect propose 20 dollars de crédit gratuit aux 500 premiers utilisateurs.

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Des chercheurs récemment licenciés par OpenAI alertent sur l’opacité croissante du raisonnement des modèles, dans une lettre révélée par le Wall Street Journal et évoquée par BFM Tech. Ils s’inquiètent de la chaîne de pensées, le texte par lequel un modèle décrit son raisonnement avant d’agir, et appellent les entreprises de pointe à ne pas rendre les modèles plus difficiles à contrôler par des humains. Un responsable de la recherche d’OpenAI partage l’importance de pouvoir vérifier étape par étape comment les modèles prennent leurs décisions. OpenAI avait annoncé les licenciements le 1er octobre, en affirmant que les chercheurs avaient transmis des informations sensibles sans suivre les procédures. Les chercheurs contestent ces motifs et disent ne pas avoir eu de contacts avec des tiers en dehors de leurs fonctions.

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NVIDIA, Princeton et l’Université du Maryland présentent PivotOPD, une méthode d’entraînement pour aider les agents d’intelligence artificielle à éviter les erreurs décisives et à s’en remettre, selon MarkTechPost. La méthode entraîne des agents qui réalisent des tâches en plusieurs étapes à repérer les moments où une erreur peut compromettre le résultat, puis à corriger leur trajectoire. Sur 3 tests, elle obtient la meilleure moyenne parmi 13 méthodes de référence, avec des modèles Qwen3. Lors de relectures d’erreurs décisives, les agents récupèrent dans 72,7 % des cas, contre 20,3 % avec une méthode standard. L’entraînement coûte davantage, mais la méthode n’ajoute pas de coût à l’utilisation du modèle.

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Co-op Legal Services utilise l’intelligence artificielle pour enregistrer et analyser les appels de conseillers en successions, selon The Guardian. Un modèle d’OpenAI évalue plus de 50 aspects de chaque échange et transmet des résultats aux responsables, notamment pour analyser les performances des salariés. Le dispositif concerne des dizaines de conseillers et sert aussi à repérer des moyens d’améliorer les performances commerciales. Co-op affirme que l’outil soutient l’assurance qualité et ne prend pas de décision. Un salarié cité par le journal dénonce une surveillance intrusive ; ce témoignage n’est pas corroboré indépendamment.