Google Research présente TabFM, un modèle zero-shot pour classification et régression sur données tabulaires, entraîné sur des données synthétiques massives et bientôt disponible dans BigQuery.

Google déploie Gemini IA dans Workspace : génération automatique de documents, sheets et slides depuis vos emails et fichiers. Découverte des nouvelles fonctionnalités qui transforment la productivité.

OpenAI finance une recherche universitaire controversée de 100 000 $ pour analyser l’attachement émotionnel à l’intelligence artificielle et tester des stratégies pour accroître ou diminuer cet amour.

Google DeepMind, Anthropic et Meta recrutent des experts pour étudier si l’IA pourrait développer une conscience. Découvrez les dernières recherches sur le bien-être des modèles et ce que cela signifie pour l’avenir de l’intelligence artificielle.

Anthropic lance Claude Fable 5, son premier modèle Mythos-class grand public, avec des performances record et des safeguards qui redirigent les requêtes à risque vers Opus 4.8.

Meta a mis fin au partage de données avec Manus, première étape concrète d’un désengagement forcé après l’intervention des autorités chinoises.

Les actions liées à l’intelligence artificielle subissent une correction historique à Wall Street. Découvrez les raisons de cette chute brutale emmenée par Super Micro Computer et l’impact direct sur les marchés mondiaux et l’écosystème Tech en France.

Fin de l’illimité pour GitHub Copilot. Microsoft impose une facturation basée sur la consommation réelle de jetons (tokens). Une décision économique qui passe très mal auprès de la communauté des développeurs.

Nvidia secoue le monde de l’IA open-weight en publiant Nemotron 3 Ultra. Fort de 550 milliards de paramètres et d’une architecture hybride Transformer-Mamba, ce modèle d’entreprise affiche une vitesse d’inférence multipliée par 5 et réduit les coûts de fonctionnement de 30 %.

La startup chinoise MiniMax frappe un grand coup avec M3, un modèle à poids ouverts (open-weight) doté d’une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Ses scores sur les benchmarks de code et d’agents bousculent la hiérarchie des modèles fermés comme GPT-5.5.