« Le progrès est devant nous, à condition de dépasser sa propagande » Paul Virilio
CES 2025 : Honda met un vieux robot au volant
Le constructeur japonais réutilise les avancées technologiques de son ancien robot humanoïde Asimo pour développer un système d'exploitation dédié à sa prochaine gamme de voitures électriques, attendue en 2026.
Honda vient d'annoncer, au CES de Las Vegas, le développement d’un système d’exploitation baptisé « Asimo OS », conçu pour équiper sa future série de véhicules électriques. Ce logiciel s’appuie sur les technologies initialement développées pour Asimo, un robot humanoïde lancé en 2000 et connu pour ses capacités à interagir avec des humains, jouer au football ou encore reconnaître des visages et des voix. Honda avait mis fin au projet Asimo en 2018, indiquant vouloir rediriger les innovations vers d’autres domaines. Les voici.
Serve Robotics
2025, une année où l’on Serve chaud • La start-up Serve Robotics, une spin-off d’Uber cotée au Nasdaq, vient de réunir 80 millions de dollars supplémentaires. Ces fonds serviront à étendre sa flotte de robots-livreurs, qui devrait passer de 100 unités à Los Angeles aujourd’hui à 2 000 dans plusieurs villes américaines d’ici fin 2025, tout en visant l’équilibre financier à pleine capacité. En savoir plus…
Anthropic se valorise à 60 milliards de dollars
Le créateur de Claude est en discussions avancées pour lever jusqu'à 2 milliards de dollars lors d'un tour de table mené par Lightspeed Venture Partners, ce qui porterait sa valorisation à 60 milliards de dollars.
Anthropic, fondée par Dario et Danieal Amodei à leur départ d’OpenAI en 2021, est en discussions avancées pour lever jusqu’à 2 milliards de dollars, avec une valorisation potentielle de 60 milliards de dollars, selon le Wall Street Journal.
Lightspeed Venture Partners, déjà investisseur dans la société (ainsi que dans la française Mistral AI), mène ce tour de table, qui fera de la start-up la deuxième société mieux financée dans l’IA après OpenAI, mais devant xAI, avec au total 14 milliards de dollars levés.
En novembre 2024, Amazon a renforcé son soutien (lire Qant du 25 novembre 2024) en investissant 4 milliards de dollars supplémentaires, portant son total à 8 milliards de dollars. La société utilise désormais Amazon Web Services comme principal partenaire pour la formation de ses modèles.
Google, un autre investisseur clé, a pris une participation de 10 % en 2023 (lire Qant du 6 février 2023) et s’est engagé à investir 2 milliards de dollars, dans le cadre d’un contrat cloud stratégique avec Anthropic.
EN FILIGRANE : Le comparable le plus direct, OpenAI, a été valorisé, lors de son dernier tour de table, à 157 milliards de dollars, alors que le modèle Claude d’Anthropic est généralement considéré meilleur que GPT-4o. xAI, pour sa part, a réuni 6 milliards de dollars sur une valorisation de 40 milliards.
À SURVEILLER : Chi va piano va sano e va lontano. Le duo Elon Musk/Donald Trump, qui vient de mettre au pas Meta, a pris OpenAI pour cible depuis plusieurs mois. Anthropic, dont pourtant les modèles sont plus résistants à la désinformation et la manipulation, reste sous les radars. Pour l’instant.
AWS, ITI
Guerre des puces en fin de mandat • L'Information Technology Industry Council (ITI), un groupe industriel américain représentant des entreprises technologiques majeures, dont Amazon, Microsoft et Meta, a exhorté l'administration Biden à suspendre une règle imminente visant à limiter l'accès mondial aux puces d'IA. L'ITI a averti que cette restriction affaiblira la position des États-Unis en matière d'intelligence artificielle, en cédant des parts de marché à des concurrents étrangers, tout en demandant que toute régulation soit proposée de manière transparente pour évaluer ses implications économiques et géopolitiques. En savoir plus…
AWS mise sur Tbilissi • Amazon Web Services (AWS) prévoit d'investir 11 milliards de dollars (10,6 Md€) en Géorgie pour étendre ses infrastructures de cloud computing et de technologies d'intelligence artificielle. Cet investissement, destiné à renforcer les centres de données de l’État, créera au moins 550 emplois qualifiés et des milliers d’emplois indirects dans la construction et la chaîne d’approvisionnement des centres de données. En savoir plus…
CryptoMamba, le premier modèle SSM de prédiction
Les modèles d’états (SSM) pourraient succéder aux LLM. Des chercheurs californiens viennent de présenter un premier modèle appliqué aux séries temporelles. En le testant sur le cours du bitcoin.
Les séries temporelles constituent un outil fondamental en finance, où elles guident des décisions cruciales en matière de trading, de gestion des risques et de planification stratégique, mais aussi dans bien d’autres domaines comme la vente au détail, l'électricité ou l'Internet des objets.
Les méthodes statistiques traditionnelles, comme les modèles Arima (AutoRegressive Integrated Moving Average) ou Garch (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) ont des difficultés à modéliser les non-linéarités et les changements de régime soudains. D’où la tentative de les remplacer, tout d’abord, par des réseaux neuronaux récurrents, comme LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Unit). Et, maintenant, par des LLM, voire des SSM.
En août 2023, la start-up new-yorkaise Nixtla a présenté TimeGPT, un modèle Transformer conçu spécifiquement pour l'analyse et la prédiction de séries temporelles. Et voici maintenant que des chercheurs de l’université de Californie du Sud présentent un modèle d’espace d’états (SSM).
Signe des temps, tous proposent de prédire le cours du bitcoin plutôt que l’évolution de la Bourse. Il n’est pas dit qu’ils aient plus de succès.
Ripple renforce le RLUSD avec Chainlink
Ripple intègre les services de Chainlink pour améliorer l’utilisation de son stablecoin RLUSD dans les applications DeFi, tout en capitalisant sur un contexte américain plus favorable aux cryptoactifs.
Ripple a intégré le service de Chainlink, le principal réseau “oracle” décentralisé, pour lui fournir des données fiables sur les fluctuations du dollar et faciliter ainsi l’utilisation de son stablecoin RLUSD dans des applications financières numériques comme les prêts, les échanges et les paiements.
Lancé le mois dernier (lire Qant du 18 décembre 2024 et du 17 octobre 2024), RLUSD est un stablecoin adossé au dollar américain, disponible sur les réseaux Ethereum et XRP Ledger, avec une capitalisation actuelle de 72 millions de dollars.
Chainlink apporte des informations vérifiées par consensus aux smart contracts des blockchains, en rémunérant les vérificateurs par son propre cryptojeton, Link. Il déclare avoir été adopté par 1 900 projets et facilité des transactions pour 9 000 milliards de dollars.
L’objectif de Ripple est de positionner RLUSD comme l’outil de référence pour les paiements internationaux crypto, en augmentant son adoption dans les systèmes financiers basés sur la blockchain et particulièrement, ici, de la finance décentralisée (DeFi).
À SURVEILLER : Le contexte politique. Ripple renforce désormais ses activités aux États-Unis après des années de tensions avec les régulateurs. Depuis l’élection de Donald Trump, Ripple constate une augmentation significative des contrats signés sur le marché américain. Elle bénéficie d’un climat plus ouvert, en attendant une régulation plus laxiste.
EN EXCLUSIVITÉ POUR LES ABONNES :
• CryptoMamba, qui analyse les prix et volumes pour prévoir les fluctuations des cryptos, représente la première application concrète d’un SSM, une architecture candidate à la succession des LLM.
• Honda redirige l'héritage technologique d'Asimo vers sa future gamme électrique série 0.
CryptoMamba : les modèles d’états s’attaquent aux prévisions
Des chercheurs de l’université de Californie du Sud présentent CryptoMamba, qui teste sur le cours du bitcoin ses capacités de prévision. Avec le LLM TimeGPT de la start-up Nixtla, ils s’attaquent à l’analyse des séries temporelles.
Les séries temporelles constituent un outil fondamental en finance, où elles guident les décisions en matière de trading, de gestion des risques et de planification stratégique, mais aussi dans bien d’autres domaines comme la vente au détail, l'électricité ou l'Internet des objets. Les méthodes statistiques traditionnelles, comme les modèles Arima (AutoRegressive Integrated Moving Average) ou Garch (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) ont des difficultés à modéliser les non-linéarités et les changements de régime soudains. D’où la tentative de les remplacer, tout d’abord, par des réseaux neuronaux récurrents, comme LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Unit). Et, maintenant, par des LLM, voire des SSM.
ChatGPT, combien va coûter le bitcoin ?
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