🤖IActualités du 16 Février

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🚀 Nouveau chapitre dans la guerre des modèles IA

On a longtemps comparé les modèles IA sur la qualité de leurs réponses. Aujourd’hui, le vrai sujet est ailleurs. Ce qui compte, c’est leur capacité à travailler longtemps, sur des tâches complexes, sans perdre le fil.
C’est exactement le problème que veut résoudre Anthropic avec son nouveau modèle haut de gamme, Claude Opus 4.6.

Le problème des agents qui “fatiguent” : quand un agent IA travaille sur un gros dépôt de code, un document de 200 pages ou un workflow en 15 étapes, il finit souvent par décrocher : le contexte devient flou, la mémoire sature, le raisonnement se dégrade, et donc un humain doit reprendre la main.

Opus 4.6 a été conçu précisément pour éviter ça. La grande nouveauté, c’est l’échelle. Le modèle dispose d’une fenêtre de contexte de 1 million de tokens (en bêta). En clair : on peut garder en mémoire un dépôt complet ou une longue session sans devoir couper régulièrement. Il peut aussi générer jusqu’à 128 000 tokens en sortie, donc produire un gros artefact en une seule fois, sans fragmentation.

Anthropic ajoute deux éléments intéressants :
- Adaptive thinking : le modèle décide quand il doit mobiliser plus de raisonnement.
- Effort levels : on choisit soi-même le niveau d’effort (et donc le compromis coût / vitesse / profondeur).

Enfin, un système de compression du contexte résume intelligemment les échanges précédents pour prolonger l’exécution. On ne parle plus seulement d’un chatbot. On parle d’un agent capable de tenir dans la durée. Les résultats suivent.

Le positionnement est clair : Claude vise les workflows longs et structurés.

De son côté, OpenAI élargit le terrain de jeu également avec le lancement de GPT-5.3-Codex. Les premières versions de Codex écrivaient et relisaient du code. GPT-5.3-Codex va plus loin : il exécute des tâches complètes sur un environnement réel.

Il agit dans : le terminal, l’éditeur, le navigateur, les applications de bureau. Et surtout, on peut intervenir en cours d’exécution, pas besoin de repartir de zéro si la demande évolue.

La compétition entre les modèles ne porte plus uniquement sur la qualité d’une réponse. Elle porte sur : la gestion du contexte, l’autonomie, la durée d’exécution, le coût par tâche complète. Claude mise sur la mémoire et la planification. OpenAI mise sur l’intégration et l’exécution.

On entre dans une phase plus mature : des agents qui travaillent vraiment, pas seulement des modèles qui répondent.

🧠 L’IA, énorme investissement et nervosité des marchés

Les grandes entreprises technologiques prévoient des dépenses record pour l’IA en 2026 — estimées entre 600 et 700 milliards de dollars au total pour des géants comme Alphabet, Microsoft, Amazon et Meta.

Ces annonces massives impactent la confiance des investisseurs. Même lorsque les résultats sont solides en termes de revenus ou de bénéfices, des dépenses IA très élevées peuvent faire baisser les cours boursiers parce que les marchés doutent de la rapidité avec laquelle ces investissements seront rentables.

Regardons l’exemple d’Alphabet. Sur le papier, tout va bien : 34,5 milliards de dollars de bénéfices trimestriels (+30 %), 113,8 milliards de CA, le cloud atteint 70 milliards en rythme annuel, YouTube génère 60 milliards. Sundar Pichai met en avant la montée en puissance de Gemini, qui traite désormais plus de 10 milliards de tokens par minute. Mais le marché a retenu autre chose. Alphabet prévoit d’investir entre 175 et 185 milliards de dollars en 2026, principalement dans l’infrastructure IA. C’est bien plus que prévu. Résultat : l’action a chuté d’environ 5 % avant de se stabiliser.

Ce phénomène n’est pas isolé à Alphabet : Microsoft a vu ses actions baisser après des annonces de dépenses IA importantes, malgré des résultats financiers corrects. Amazon a chuté quand sa stratégie de capex massif (dont une grande part pour l’IA) a suscité des doutes sur la rentabilité à long terme. Nvidia, un baromètre de l’écosystème IA, a connu des mouvements de marché volatils liés aux inquiétudes sur la valorisation et la dépendance aux partenaires IA.

Ce mouvement d’inquiétude tient à plusieurs dynamiques :
- Dépenses énormes et retours incertains : les investisseurs ne veulent plus payer uniquement pour des promesses. Ils veulent voir des profits tangibles.
- Rotation sectorielle : certains capitaux quittent les valeurs tech les plus spéculatives pour des secteurs jugés moins exposés aux incertitudes IA.
- Sentiment de bulle potentielle : plusieurs analyses comparent les valorisations et comportements à des épisodes spéculatifs historiques, créant une prudence accrue. Bulle ou pas bulle, c’est la grande question que tout le monde se pose et à laquelle personne ne sait vraiment répondre…

On voit ainsi une réévaluation généralisée des risques et des profits liés à l’IA — et les investisseurs réajustent leurs portefeuilles en conséquence.

👀 C’est tout, pour le moment !

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A bientôt!
Alex