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Anthropic prépare une cotation au Nasdaq sous le symbole ANT, avec une opération présentée à 100 milliards de dollars au minimum et une valorisation évoquée entre 1,5 et 2 billions de dollars. Son dossier décrit 16,3 milliards de dollars de chiffre d'affaires au premier semestre, puis une mise à jour montrant un T3 toujours en forte hausse malgré un ralentissement du rythme séquentiel. Le point le plus frappant reste l'ampleur des engagements d'infrastructure, chiffrés autour de 900 milliards de dollars sur 19 ans. Le marché lit moins un risque de demande qu'un pari colossal sur l'accès durable au calcul.
Dans un document déposé le 2 novembre, Anthropic affirme qu'un seuil interne d'accélération de la recherche par l'IA pourrait être atteint imminemment. L'entreprise définit ce cap soit comme la capacité d'une IA à remplacer son appareil de recherche à coût compétitif, soit comme une compression de deux ans de progrès en un an. Un changement de formulation entre versions du dossier suggère que des signes auraient pu déjà être manqués. Cette évolution relance le débat sur la self-improvement récursive et sur la place d'une validation humaine dans la recherche automatisée.
Des traces de GPT-6.2 Astra sont apparues dans des relevés de facturation, du code de backend et des outils en ligne de commande associés à OpenAI. Plusieurs comptes Pro auraient vu une répartition d'appels proche de 80 % pour GPT6 Astra et 19,8 % pour GPT-6.2 Astra, suggérant un déploiement discret. Des captures évoquent une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et de meilleures performances en code et en multimodal. Rien n'est confirmé officiellement, mais la densité des indices alimente l'hypothèse d'un lancement proche.
La semaine a cumulé plusieurs incidents majeurs: une extension officielle Cursor liée à Claude Code, une compromission de Polymarket via DebugBear, et une démonstration d'exploitation d'une faille critique du noyau Linux aidée par l'IA. Le paquet Cursor est resté disponible environ 11 heures et aurait touché près de 5 000 utilisateurs, avec recherche de secrets locaux et mécanisme de persistance. Sur Polymarket, des positions ont été liquidées et les fonds envoyés vers un portefeuille codé en dur, pour plus de 2 millions de dollars dérobés selon les signalements. En parallèle, des chercheurs d'Invariant Security montrent qu'un simple fichier d'instructions malveillant peut piéger un agent de codage dans environ 50 % des tests.
Un amendement voté en commission propose de taxer à 5,5 centimes d'euro par gigaoctet les données livrées aux internautes en France. Le texte a été adopté par 11 voix contre 10, avec seulement 35 députés présents, et vise théoriquement les grandes plateformes comme Netflix, Google, TikTok ou Meta. En s'appuyant sur les estimations de l'Arcep d'environ 200 milliards de gigaoctets par an, ses promoteurs évoquent près de 10 milliards d'euros de recettes. Les critiques jugent toutefois que la mesure frapperait d'abord les acteurs français et se répercuterait sur les prix.
Apple a dépassé les attentes avec un trimestre record, mais le titre a reculé d'environ 2 % sur fond de hausse des coûts des puces mémoire et de l'exécution des fonctions d'IA. Cette pression sur les marges illustre le casse-tête des groupes matériels qui investissent dans l'IA sans pouvoir relever facilement leurs prix. Palantir a aussi battu le consensus, avec un rythme de chiffre d'affaires annualisé proche de 9,25 milliards de dollars. Fait symbolique, son activité commerciale américaine, autour de 984 millions de dollars, dépasserait désormais son exposition au gouvernement américain.
L'acceptation large des résultats des élections de mi-mandat américaines a soutenu l'appétit pour le risque et calmé les craintes de perturbation institutionnelle. En réaction, le Dow Jones gagnait environ 3 % et le Nasdaq 1,88 % en début de séance. Les marchés prédictifs sortent renforcés du cycle, certains observateurs évoquant une précision proche de 95 % à l'ouverture des bureaux de vote. Le Texas reste particulièrement surveillé comme baromètre de la politique de croissance, des centres de données et de l'industrie.
Des travaux du MIT montrent qu'un grand modèle identifié comme GPT-6 Astra peut inférer la fonction d'une autre IA en lisant uniquement ses poids numériques. Les expériences portent sur de petits réseaux d'environ 17 000 paramètres, entraînés sur des jeux comme Pong, Pac-Man et du casse-briques. Le système ne s'est pas limité à classifier: il a aussi proposé des modifications directes de poids pour améliorer un modèle cible sans réentraînement complet. Si l'approche s'étend, elle ouvrirait une voie nouvelle pour l'audit, la réparation et l'optimisation automatique des modèles.