Meta lance la suite de modèles IA Llama 4 : Scout et Maverick disponibles, Behemoth en développement. Conçus pour concurrencer OpenAI et Google, ils intègrent les plateformes Meta et utilisent l'architecture MoE. Meta aborde également sa licence 'open-source' spécifique pour ces puissants modèles d'IA.
Google accélère le développement de Gemini (2.5 Pro, 2.0 Flash), mais la publication de la documentation de sécurité prend du retard. Cette approche soulève des questions sur la transparence, malgré les justifications de Google concernant le développement itératif et les tests internes, contrastant avec les normes de l'industrie et les engagements passés de l'entreprise.
Le Test de Turing est remis en question. Une étude de l'UC San Diego montre que GPT-4.5 trompe les juges humains plus souvent que les humains eux-mêmes. Cela soulève des doutes sur la capacité du test à mesurer l'AGI et révèle nos propres biais, plutôt que la véritable intelligence machine.
Alibaba prépare le lancement de Qwen 3, son prochain grand modèle de langage, intensifiant la course mondiale à l'IA. Cette évolution souligne l'engagement d'Alibaba dans l'innovation rapide face à la concurrence nationale et internationale, visant à renforcer son cloud, son e-commerce et ses outils collaboratifs avec une IA de pointe.
L'IA évolue vite. Google rend Gemini 2.5 gratuit, défiant DeepSeek, un performeur surprenant. Cette analyse compare Gemini 2.5 et DeepSeek sur neuf défis distincts pour évaluer leurs forces et faiblesses en créativité, raisonnement et technique.
Google lance Gemini 2.5 Pro, un modèle d'IA avancé axé sur le raisonnement machine. Conçu pour comprendre et résoudre des problèmes complexes, il intègre une multimodalité native et vise à surpasser les LLM traditionnels. Cette avancée positionne Google dans la course à l'IA, visant des agents IA plus autonomes et capables.
Google dévoile Gemini 2.5 Pro, une IA au raisonnement amélioré, désormais accessible gratuitement. Malgré des limites pour les non-abonnés, cette avancée marque une étape vers la démocratisation de l'IA de pointe, surpassant ses concurrents sur certains benchmarks et offrant une fenêtre de contexte élargie, tout en soulevant des questions environnementales et éthiques.
OpenAI atteint 300 Mds$ après un tour de 40 Mds$ mené par SoftBank. Malgré une valorisation élevée et des pertes, l'entreprise fait face à une concurrence intense d'Anthropic, xAI, Meta et de la Chine. Son succès commercial ou scientifique doit justifier cette ascension fulgurante pour éviter une correction.
OpenAI obtient un financement record de 40 milliards $, atteignant une valorisation de 300 milliards $. L'entreprise annonce également son premier modèle de langage 'open-weight' depuis GPT-2, marquant un changement stratégique vers une accessibilité accrue tout en conservant le contrôle sur les données et le code d'entraînement.
xAI investit 400 M$ à Memphis pour un supercalculateur géant, visant 1 million de GPU Nvidia. Le projet 'gigafactory of compute' d'Elon Musk se heurte à des contraintes d'alimentation électrique critiques, malgré des investissements massifs et une production d'énergie sur site, limitant son ambition face aux besoins dépassant 1 GW.
