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OpenAI déploie Space et Pages dans ChatGPT pour structurer documents, images, visualisations et fichiers connectés. Pages introduit un éditeur collaboratif avec réécriture ciblée, insertion assistée et workflows de rédaction longs sans quitter l’application. Le lancement vise d’abord les offres Pro et Business, avec une extension attendue ensuite. L’enjeu est clair: faire de ChatGPT un vrai poste de travail documentaire, et non plus seulement une interface de conversation.
Anthropic lance Claude Haiku 5.5 comme son modèle le plus rapide et le moins cher, à 0,10 $ par million de tokens d’entrée et 0,50 $ en sortie sous 100 000 tokens. La baisse atteint environ 90 % par rapport à Haiku 4.5, avec un coût d’exploitation moyen annoncé en recul d’environ 75 %. Même au tarif supérieur au-delà de 100 000 tokens, le modèle reste moins cher que la génération précédente. Cette offensive prix renforce l’idée qu’Anthropic domine actuellement le rapport performance/coût sur les usages intensifs.
OpenAI présente Decisions API, une interface bâtie sur GPT-6 Luna pour choisir parmi des actions prédéfinies en moins de 100 millisecondes. Le produit cible le routage, la classification, l’extraction structurée et les boucles d’agents qui exigent une latence quasi instantanée. En limitant la tâche à un ensemble d’options fermées, OpenAI annonce un système près de 10 fois plus rapide qu’une génération ouverte. C’est une brique importante pour les logiciels où l’IA doit décider vite, pas rédiger longtemps.
Mistral revient sur le segment frontier avec Mistral Large 4, un modèle mixture-of-experts de 1 trillion de paramètres dont 49 milliards actifs par requête. Le système accepte texte et image, produit du texte, et propose une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Le groupe cible surtout la finance, l’industrie et la cybersécurité, en mettant en avant la maîtrise de l’infrastructure et la souveraineté européenne. Cette sortie repositionne Mistral face aux laboratoires américains sur le marché entreprise haut de gamme.
Des traces de tests pointent vers un modèle inédit baptisé GPT Next chez OpenAI. Les premiers signaux évoquent des performances légèrement supérieures à un niveau Sonnet-equivalent, surtout en développement web et en génération de scènes 3D, sans suggérer pour autant un saut massif de capacité. Le point le plus commenté est le coût pressenti, décrit comme inhabituellement bas au regard du volume de sortie. En parallèle, OpenAI a lancé une offensive produit de 28 jours destinée à accélérer les sorties quotidiennes.
OpenAI a rendu publics 722 manuscrits mathématiques issus d’un modèle frontier évalué sur environ 4 000 problèmes de recherche. Le corpus couvre 372 familles de résultats, allant de la fonction zêta de Riemann aux verres de spin, avec certains éléments formalisés dans Lean. L’entreprise ne revendique pas la résolution définitive de grands problèmes ouverts, mais juge la matière assez sérieuse pour avoir consulté l’Institute for Advanced Study et des mathématiciens externes. Le mouvement marque une tentative de déplacer le débat au-delà des benchmarks vers la recherche scientifique vérifiable.
Une fuite de document d’introduction en Bourse montre Anthropic en route vers une cotation potentiellement avant Thanksgiving au Nasdaq. Le dossier fait état d’une perte comptable de 42 milliards de dollars, dont environ 34 milliards liés à des instruments convertibles accordés à Google et Amazon plutôt qu’à une simple consommation de cash. Cette nuance n’efface pas la question centrale: la croissance peut-elle compenser durablement les engagements massifs d’infrastructure de l’IA de pointe ? Pour les marchés, l’opération servirait de test grandeur nature sur l’économie réelle des grands laboratoires.
Les progrès des LLM accélèrent la décompilation et la réécriture de jeux anciens ou propriétaires en code modifiable, alimentant une vague de mashups viraux. Des expériences comme Halo: Combat Evolved dans le navigateur, des croisements Resident Evil ou des tentatives autour de GTA 5 illustrent le potentiel de modding et de portage. Mais le cadre juridique reste fragile: l’ingénierie inverse peut être tolérée dans certains cas aux États-Unis, tandis que la redistribution de code décompilé reste exposée au copyright et au DMCA. Cette tension pourrait favoriser à terme le cloud gaming, qui réduit l’accès direct aux binaires locaux.