« Le progrès est devant nous, à condition de dépasser sa propagande » Paul Virilio
Des cryptos au parfum de carambouille
La start-up crypto de Donald Trump, World Liberty Financial (WLFI), a vendu 25 % de ses jetons pour 590 millions de dollars au total. De quoi renforcer l’enthousiasme du locataire de la Maison-Blanche.
World Liberty Financial (WLFI) a vendu 25 % de l’offre totale du token WLFI, levant 550 millions de dollars lors de la vente publique.
Au total, le projet a accumulé 590 millions de dollars en incluant les ventes privées, selon les données du site spécialisé ICO Drops, ce qui porte sa valeur à 2,36 milliards de dollars.
Le jeton WLFI est réservé aux investisseurs accrédités et ne peut être ni transféré ni échangé publiquement. Aucune date n'est prévue pour une cotation sur les plateformes, relève Coindesk.
Lancée le 15 octobre dernier, la vente publique de WLFI n’a décollé qu’en novembre, quand Trump a été élu à la présidence des États-Unis et que Justin Son (créateur de la blockchain Tron) a investir à grand bruit 30 millions de dollars dans le jeton.
EN FILIGRANE : Timing parfait. Quelques jours avant le sommet crypto à la Maison-Blanche et l’annonce par Donald Trump de la réserve fédérale en bitcoins, WLFI a acheté, selon Bloomberg, pour environ 20 millions de dollars en ethers, WBTC (un dérivé du bitcoin) et Move, bénéficiant de l’appréciation successive des jetons.
GRANDS PROJETS : L’agence indique aussi que WLFI est en pourparlers pour prendre une participation dans Binance et peut-être créer un stablecoin conjoint. En parallèle, le fondateur de Binance Changpeng Zhao aurait demandé à être gracié par Donald Trump pour pouvoir reprendre un rôle opérationnel dans la plateforme.
À SURVEILLER : Cash machine. Présenté en septembre comme un projet de finance décentralisée, WLFI n’a rien fait de tel jusqu’à présent. En revanche, activement promu par le président des États-Unis, son jeton s’envole. Le succès de cette première vente laisse s’attendre à de nouvelles, et il ne peut que conforter l’enthousiasme de l’administration américaine pour les cryptos. Or, les statuts de WLFI prévoient que Donald Trump et ses fils reçoivent 75% des profits.
Moscou
Des cryptos à Moscou • Reuters révèle que la Russie utilise discrètement le bitcoin et d'autres cryptomonnaies comme l’ether pour commercer avec la Chine et l’Inde, contournant ainsi les sanctions internationales. Des entreprises pétrolières russes se servent de ces actifs pour convertir des roubles en yuans et en roupies, selon Reuters. La Banque de Russie prévoit d’autoriser un cercle restreint d’investisseurs à acheter et vendre des cryptomonnaies, notamment ceux disposant de plus de 100 millions de roubles en actifs financiers. En savoir plus…
Pékin surveille de près DeepSeek
La Chine impose des limitations de déplacement à l’étranger aux cadres de DeepSeek et d’autres entreprises d’IA.
La start-up d’intelligence artificielle DeepSeek est sous surveillance renforcée, selon The Information, après le succès mondial de son modèle de raisonnement ouvert, R1 (lire Qant du 22 janvier).
En particulier, le gouvernement de Pékin impose des restrictions aux déplacements internationaux. Le fondateur de DeepSeek, Liang Wenfeng, a ainsi dû décliner l’invitation de se rendre à Paris pour le Sommet de l’IA.
La maison mère de DeepSeek, le hedge fund High Flyer, confisquerait même les passeports de certains salariés pour limiter leurs déplacements.
EN FILIGRANE : D’autres start-up ont fait part au Wall Street Journal de difficultés similaires. Depuis le succès de DeepSeek, l’IA est devenue un grand sujet de fierté nationale.
À SURVEILLER : Mémoire longue. Pékin semble vouloir éviter que les Américains s’emparent des hommes-clé de l’IA. Sous le premier mandat de Donald Trump, en 2018, la directrice financière de Huawei avait été arrêtée et détenue au Canada à la demande des autorités américaines. Celles-ci n’ont pas obtenu l’extradition mais il a fallu trois ans à Pékin pour obtenir d’échanger Meng Wanzhou contre deux Canadiens, Michael Kovrig et Michael Spavor.
Des robots s'entraînent en aveugle à jouer au football
Une équipe de chercheurs américains a montré que des robots pouvaient apprendre à coopérer efficacement grâce à l’apprentissage par renforcement multi-agents (MARL), même dans des simulations simplifiées. Une approche qui ouvre la voie à un entraînement plus rapide et moins coûteux.
Les robots autonomes doivent pouvoir évoluer en équipe pour accomplir certaines tâches complexes, qu’il s’agisse de surveillance, de logistique ou encore, dans l’étude de Adam Labiosa and Josiah Hanna, de football robotisé. Pour les entraîner, les chercheurs s’appuient généralement sur des simulations reproduisant fidèlement la physique du monde réel, mais cette approche est coûteuse et chronophage. L’équipe de l’université du Wisconsin-Madison explore une alternative : l’utilisation de simulateurs abstraits, aux dynamiques simplifiées. L’objectif est de tester si des stratégies de collaboration apprises dans ces environnements virtuels peuvent être appliquées avec succès à des robots physiques.
Baidu contre-attaque
Baidu a lancé deux nouveaux modèles d’intelligence artificielle, Ernie 4.5 et Ernie X1, visant à concurrencer DeepSeek avec des capacités avancées en raisonnement et en génération de texte.
Ernie X1, un modèle spécialisé dans le raisonnement logique, les calculs complexes et les dialogues quotidiens, rivalise selon Baidu avec DeepSeek R1 pour un coût moitié moindre.
Le modèle phare Ernie 4.5 surpasse GPT-4.5 d’OpenAI en génération de texte, toujours selon Baidu.
Il comprend mieux les mèmes et la satire grâce à une intelligence émotionnelle avancée.
Entièrement multimodaux, les deux modèles sont désormais accessibles gratuitement aux utilisateurs du chatbot de Baidu.
Le principal moteur de recherche chinois se développe rapidement en recherche générative : à l’été dernier, son CEO Robin Li déclarait déjà que 18 % de ses réponses était produites par l’IA générative.
EN FILIGRANE : Baidu a annoncé l’ouverture en open-source de ses modèles Ernie à partir du 30 juin, marquant un tournant stratégique face à la montée en puissance de DeepSeek.
À SURVEILLER : Ernie 5. Tout comme OpenAI et Anthropic, Baidu prévoit de lancer une nouvelle génération de son modèle plus tard cette année, avec des améliorations multimodales accrues.
AI Action Plan : toutes les propositions de Google et OpenAI
Alors que l’administration Trump élabore un nouveau plan d’action pour l’intelligence artificielle, Google et OpenAI ont soumis leurs recommandations. L’enjeu : influencer le débat face à Elon Musk et David Sacks.
L’administration Trump, après avoir annulé en janvier dernier le décret exécutif de Joe Biden sur l’intelligence artificielle, a lancé un appel à propositions pour un AI Action Plan national. Ce plan doit guider la politique américaine en matière d’IA et renforcer son leadership face à la montée en puissance de la Chine. Google et OpenAI ont répondu la semaine dernière avec des visions détaillées, mettant en avant à la fois les opportunités économiques et les impératifs de sécurité nationale.
Anthropic, Microsoft, SoftBank
Détecter le but caché des IA • Comme Apollo Research l’a montré en décembre à propos de o1 d’OpenAI, les modèles d’IA les plus puissants peuvent dissimuler leurs véritables objectifs. Alors que de nouveaux modèles seront lancés bientôt – GPT-5, Claude 4… –, Anthropic a entraîné une version de Claude à poursuivre un but caché tout en simulant un comportement conforme aux attentes. Trois équipes ayant un accès complet au modèle ont détecté cet objectif grâce à des audits, tandis qu’une équipe ne disposant que d’un accès API a échoué. L’étude met en évidence l’utilité des autoencodeurs “sparse” (SAEs), un outil d’analyse qui identifie les motifs cachés dans les réseaux neuronaux en isolant les variables les plus pertinentes. En savoir plus…
L’alliance SoftBank-OpenAI prend forme au Japon • SoftBank vient d'acquérir l’ancienne usine Sharp de Sakai, à Osaka, pour 676 millions de dollars, afin de la convertir en centre de données dédié à l’intelligence artificielle. Ce site sera utilisé dans le cadre de la coentreprise SB OpenAI Japan, qui vise à développer des modèles d’IA pour le marché japonais et à vendre des agents IA personnalisés. L’usine, auparavant dédiée aux panneaux LCD, dispose d’une capacité énergétique suffisante pour alimenter le centre, qui débutera avec 150 mégawatts avant d’atteindre 240 mégawatts. SoftBank prévoit de démarrer les opérations en 2026. En savoir plus…
Copilot prendra bonne note • Microsoft teste une nouvelle fonctionnalité d’IA générant des résumés de texte dans Notepad, l'éditeur de texte intégré à Windows. Actuellement en phase d’essai pour certains utilisateurs de Windows 11, cette fonction permet de résumer un passage sélectionné via un clic droit, un raccourci clavier (Ctrl + M) ou le menu Copilot. Les utilisateurs peuvent aussi ajuster la longueur du résumé. En savoir plus…
EN EXCLUSIVITÉ POUR LES ABONNÉS :
• Une équipe de chercheurs montre que des robots peuvent apprendre à collaborer au football sans modélisation détaillée du monde réel.
• Le futur AI Action Plan américain devra arbitrer entre innovation, contrôle des exportations et concurrence avec la Chine.
Des robots s'entraînent en aveugle à jouer au football
Une équipe de chercheurs américains a montré que des robots pouvaient apprendre à coopérer efficacement grâce à l’apprentissage par renforcement multi-agents (MARL), même dans des simulations simplifiées. Une approche qui ouvre la voie à un entraînement plus rapide et moins coûteux.
Les robots autonomes doivent pouvoir évoluer en équipe pour accomplir certaines tâches complexes, qu’il s’agisse de surveillance, de logistique ou encore, dans l’étude de Adam Labiosa and Josiah Hanna, de football robotisé. Pour les entraîner, les chercheurs s’appuient généralement sur des simulations reproduisant fidèlement la physique du monde réel, mais cette approche est coûteuse et chronophage. L’équipe de l’université du Wisconsin-Madison explore une alternative : l’utilisation de simulateurs abstraits, aux dynamiques simplifiées. L’objectif est de tester si des stratégies de collaboration apprises dans ces environnements virtuels peuvent être appliquées avec succès à des robots physiques.
Une alternative aux simulateurs réalistes
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