« Le progrès est devant nous, à condition de dépasser sa propagande » Paul Virilio

OpenAI muscle ses modèles de raisonnement…

L’entreprise lance o3 et o4-mini, deux modèles de raisonnement capables d’analyser des images dans leur processus de réflexion et d’utiliser l’ensemble des outils de ChatGPT.

OpenAI montre les muscles • Qant, M. de R. avec GPT-4o

• OpenAI vient de dévoiler o3 et o4-mini, deux modèles de raisonnement attendus depuis plusieurs semaines, qui peuvent intégrer des images dans leur chaîne de pensée, comme des schémas ou croquis, en les zoomant ou les faisant pivoter pour en extraire du sens.

• Déjà utilisé pour les “recherches approfondies” de ChatGPT, le modèle o3 est présenté comme le plus performant jamais conçu par OpenAI. Il atteint 69,1 % sur le test de codage SWE-bench verified, dominé jusqu’à présent par Claude 3.7 Sonnet avec 62,3 %.

• Les deux modèles sont compatibles avec tous les outils de ChatGPT, comme la navigation web, l’exécution de code Python ou la génération d’images.

• Ils sont accessibles dès aujourd’hui aux abonnés des formules Plus, Pro et Team.

Le président d’OpenAI Greg Brockman présente o3 et o4-mini

• OpenAI met également à disposition des interfaces API pour les développeurs, à des tarifs compétitifs : 10 dollars par million de tokens d’entrée pour o3, et 1,10 dollar pour o4-mini.

• À SURVEILLER : L’arrivée de o3-pro. Cette version renforcée du modèle o3, attendue dans les prochaines semaines, doit illustrer la convergence avec GPT-5 et peut-être préfigurer l’AGI.

… Avec un réseau social en vue

OpenAI travaille sur un prototype de réseau social, misant sur le succès grand public de ChatGPT.

• VIRALITÉ. Le succès imprévu de la génération d’images dans le style du studio Ghibli, quand GPT-4o a intégré de nouvelles capacités graphiques (lire Qant du 26 mars), a montré tout le potentiel “social” de la génération d’images sur ChatGPT.

• NÉ CONTRE X. Cela n’a pas échappé à OpenAI, qui développe en interne un réseau social en interne, selon les informations de The Verge.  Le réseau intégrerait également un fil d’actualités, pour faire pièce à xAI, qui vient d’absorber ce qui reste de l’ancienne Twitter.

• MARQUE GRAND PUBLIC. ChatGPT réunit 400 millions d’utilisateurs par semaine et prévoit d’atteindre le milliard avant la fin de l’année. Cela fait déjà de ChatGPT.com le 8ème site mondial, devant TikTok, X et WhatsApp, selon Semrush, qui recense 5,5 milliards de visites au mois de mars. Une manne qu’OpenAI n’a pas encore monétisée, mais surtout un levier de développement sans pareil pour un réseau social.

• TECHNOLOGIE. Meta AI et Grok ont montré tout l’intérêt d’intégrer l’IA générative aux algorithmes de recommandation des réseaux sociaux. Les données générées par les utilisateurs entraînent les modèles, et ceux-ci à leur tout permettent une gestion plus fine de l’engagement et, dans certaines expérimentations, génèrent des messages publicitaires. 

• À SURVEILLER : Recréer le Web par l’IA. Le projet, qui est encore à un stade précoce, n’a pas été confirmé par OpenAI. Sa logique cependant s’impose d’elle-même. Pour s’attaquer à Google en ouvrant ChatGPT à la recherche générative, OpenAI a entièrement construit son propre index et créé un nouveau moteur de recherche fondé sur l’IA. Elle peut, de même, créer un réseau social d’un type nouveau, centré sur l’IA. La puissance de sa marque grand public est telle que Sam Altman peut prévoir de construire un nouveau géant du Web et un Internet 3.0, fondé sur l’IA.

Apple, Notion, xAI

• Dis Siri, voilà mes données • Apple vient de présenter une nouvelle méthode pour améliorer ses modèles d’IA en analysant de manière privée les données utilisateurs. En utilisant des données synthétiques (créées artificiellement pour imiter la structure des données réelles) et une technique de confidentialité différentielle (une technique qui ajoute du bruit statistique aux données analysées afin d’empêcher l’identification d’un utilisateur individuel), Apple interroge les appareils des utilisateurs ayant accepté de partager leurs données pour évaluer la précision des modèles. En savoir plus…

• Un studio pour Grok • xAI vient d'ajouter à son chatbot Grok une interface baptisée Grok Studio, qui permet de créer et modifier des documents, du code ou des applications simples dans une fenêtre dédiée. L’outil, disponible pour tous les utilisateurs sur Grok.com, intègre désormais Google Drive pour exploiter fichiers, feuilles de calcul et présentations. En savoir plus…

• Notion lance son client mail • Notion lance Notion Mail, un client e-mail alimenté par l’IA et conçu pour Gmail, directement intégré à sa plateforme de gestion de projets. L’outil permet de classer automatiquement les mails par thématique, de suggérer des réponses ou des créneaux de rendez-vous, et d’organiser sa boîte de réception selon des « vues » personnalisables. Basé sur la technologie de Skiff, racheté en 2024, Notion Mail est gratuit avec des limites mensuelles, ou illimité via un abonnement payant. En savoir plus…

Chercher pour mieux répondre

Deux études récentes, l’une signée par un chercheur indépendant, l’autre par une équipe de Google, proposent des pistes pour améliorer les modèles d’IA sans simplement les agrandir. L’une repense les lois de passage à l’échelle en intégrant l’efficacité, l’autre fait appel à la vérification par l’IA elle-même au moment de la génération. Deux angles différents sur un même tournant.

Repenser les lois des LLMs • Qant, M. de R. avec GPT-4o

Le progrès des modèles d’intelligence artificielle a longtemps semblé suivre une trajectoire simple : pour améliorer les performances, il suffisait d’augmenter la taille des modèles, les jeux de données et la puissance de calcul. C’est ce qu’on a appelé le scaling, théorisé par des lois empiriques qui décrivent comment la perte diminue en fonction des ressources allouées. Mais cette dynamique est aujourd’hui remise en question. Non seulement les gains deviennent de plus en plus coûteux à obtenir, mais certaines erreurs persistent malgré l’augmentation des paramètres.

Dans ce contexte, deux travaux récents proposent des approches alternatives. L’un, porté par des chercheurs de Google Research et de Berkeley, explore une méthode pour améliorer la qualité des réponses produites par un modèle sans modifier ses poids. L’autre, publié par Chien-Ping Lu, un chercheur indépendant, introduit une nouvelle version des lois de scaling qui tient compte de l’évolution de l’efficacité dans le temps. Ces deux perspectives, bien que distinctes, convergent vers un même constat : faire progresser l’IA passe désormais autant par des stratégies d’utilisation que par l’accumulation brute de moyens.

Mise à l'échelle de l'IA et loi de Moore avec des taux de doublement de l'efficacité. • Chien-Ping Lu

Le marché des stablecoins peut décupler d’ici à 2028

La banque britannique Standard Chartered anticipe que la capitalisation des stablecoins atteindra les 2 000 milliards de dollars d’ici 2028, soutenue par le besoin de financer la dette publique américaine.

• Afin de financer leurs émissions d’obligations alors que les conditions se dégradent pour le dollar, les États-Unis disposent d’un moyen simple : favoriser le développement des stablecoins dollar.

• Selon la banque britannique Standard Chartered, la croissance des stablecoins peut conduire leurs émetteurs à acquérir environ 1 600 milliards de dollars de bons du Trésor américain à court terme d’ici à 2028 : toute l’émission nouvelle prévue pendant le second mandat de Trump.

• Cela conduit Standard Chartered à prévoir une multiplication par dix de la capitalisation des stablecoins, atteignant environ 2 000 milliards de dollars d’ici fin 2028, contre 230 milliards actuellement, selon un rapport consulté par Bloomberg.

• Cette expansion dépend notamment de l’adoption attendue du Genius Act, un projet de loi bipartisan américain visant à encadrer les stablecoins, déjà validé en commission sénatoriale et soutenu par Donald Trump.

• Le modèle de réserve de Circle, fondé sur des obligations à très courte durée, pourrait ainsi devenir la norme du secteur. Tether, le leader du marché, a fait des ouvertures en ce sens. 

• À SURVEILLER : Le dollar et le bitcoin. D’après Standard Chartered, cette dynamique renforcera la demande mondiale en dollars, soutenant à moyen terme l’hégémonie du billet vert malgré les efforts de Donald Trump. Décidément très optimiste, la banque prévoit aussi que le bitcoin atteindra les 500 000 dollars en 2028, contre 84 000 actuellement.

Pékin dénonce les cyberattaques américaines

L’agence américaine de cyberespionnage NSA aurait tenté d’interférer avec les Jeux asiatiques d’hiver, d’après le contre-espionnage numérique chinois. De quoi aggraver les tensions.

• La Chine accuse publiquement trois agents supposés de la NSA et offre une récompense pour toute information menant à leur arrestation, une méthode couramment utilisée par les États-Unis contre des hackers étrangers.

• Les accusations ont été publiées par le CVERC (Centre national de réponse d’urgence aux virus informatiques) et reprises par le ministère de la sécurité publique et les médias d’État chinois.

• Le rapport chinois mentionne des activités de piratage contre les Jeux asiatiques d’hiver de Harbin en février, imputées à la NSA, sans fournir de détails précis.

• À SURVEILLER : La riposte américaine. Washington a rejeté les accusations. La porte-parole du Conseil de sécurité nationale affirme qu’il s’agit de fabrications et critique les pratiques commerciales et numériques de Pékin. Une réaction officielle des États-Unis pourrait intensifier la confrontation numérique sino-américaine et influencer la guerre commerciale qui s’est ouverte le 2 avril.

Un kit pour que son tracteur roule sans chauffeur

Le kit d’autonomie Carbon AutoTractor transforme les tracteurs existants en véhicules agricoles autonomes, supervisés à distance 24 h/24h.

Créée en 2018 à Seattle, Carbon Robotics a tout d’abord lancé des robots de désherbage au laser. L’agtech vient de présenter Carbon AutoTractor, un nouveau kit d’autonomie capable de rendre autonomes des tracteurs agricoles existants, sans modification permanente. Ce système, compatible avec les modèles John Deere 6R et 8R, peut être installé en moins de 24 heures et permet une conduite sans chauffeur tout en maintenant la possibilité d’un retour à la conduite manuelle.

Le Carbon AutoTractor fonctionne en tandem avec le robot LaserWeeder de l’entreprise, une unité intelligente de désherbage automatisé. Le kit inclut un GPS ultra-précis, des caméras à 360 degrés, des capteurs radar de sécurité et une connectivité satellite à faible latence. L’ensemble est relié en temps réel à un centre de supervision à distance, où des opérateurs peuvent intervenir immédiatement en cas d’imprévu (obstacles, faune, pivots d’irrigation…).

EN EXCLUSIVITÉ POUR LES ABONNÉS :

• Pour contourner le plafond des LLM, Google explore une méthode d’auto-vérification à l’inférence, tandis qu’un chercheur indépendant propose de réviser les lois de scaling en intégrant l’efficacité énergétique.

• Carbon Robotics lance un kit qui transforme les tracteurs existants en véhicules autonomes, supervisés à distance et capables de travailler jour et nuit.

Chercher pour mieux répondre

Deux études récentes, l’une signée par un chercheur indépendant, l’autre par une équipe de Google, proposent des pistes pour améliorer les modèles d’IA sans simplement les agrandir. L’une repense les lois de passage à l’échelle en intégrant l’efficacité, l’autre fait appel à la vérification par l’IA elle-même au moment de la génération. Deux angles différents sur un même tournant.

Mise à l'échelle de l'IA et loi de Moore avec des taux de doublement de l'efficacité. • Chien-Ping Lu

Le progrès des modèles d’intelligence artificielle a longtemps semblé suivre une trajectoire simple : pour améliorer les performances, il suffisait d’augmenter la taille des modèles, les jeux de données et la puissance de calcul. C’est ce qu’on a appelé le scaling, théorisé par des lois empiriques qui décrivent comment la perte diminue en fonction des ressources allouées. Mais cette dynamique est aujourd’hui remise en question. Non seulement les gains deviennent de plus en plus coûteux à obtenir, mais certaines erreurs persistent malgré l’augmentation des paramètres. Deux travaux récents proposent des approches alternatives.

Générer plus, choisir mieux

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