🤖IActualités du mardi 16 septembre

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Course à l’infrastructure : OpenAI s’allie à Oracle dans un deal record

OpenAI vient de conclure un accord massif avec Oracle, évalué à 300 milliards de dollars. Ce partenariat illustre une tendance : les investissements dans l’infrastructure de calcul explosent, mais les revenus liés à l’IA peinent à suivre.

Pour Chirag Dekate, analyste chez Gartner, l’écart se creuse entre promesses et réalité. L’IA générative attire l’attention, mais sa valeur concrète reste limitée. « Les revenus ne compensent pas encore les dépenses colossales », avertit-il.

Pourquoi Oracle ? OpenAI utilise déjà les capacités de Microsoft, Google ou CoreWeave, mais ses besoins sont énormes. Oracle apporte une infrastructure GPU fiable et de grande échelle. Résultat : OpenAI peut accélérer sa recherche et le déploiement de ses modèles. Microsoft conserve l’accès exclusif aux modèles, sans supporter les risques liés aux matériels. Un partenariat que Dekate qualifie de « gagnant-gagnant-gagnant ».

Mais le vrai message de ce contrat, c’est la croissance des besoins en calcul. Les modèles « frontière » deviennent plus vastes, plus complexes, et exigent une puissance énorme, non seulement pour l’entraînement, mais aussi pour l’usage quotidien. Avec Oracle, Microsoft, Google, Broadcom ou SoftBank, OpenAI construit sans doute la plus grande capacité de supercalcul mondiale.

ASML investit 1,5 milliard dans Mistral AI

Le néerlandais ASML, leader mondial des machines de fabrication de puces, investit 1,5 milliard de dollars dans la startup française Mistral AI. Cette levée atteint près de 2 milliards, avec Nvidia et Lightspeed parmi les autres investisseurs.

ASML devient ainsi le principal actionnaire de Mistral. L’accord donne à la startup un accès privilégié au savoir-faire et aux technologies du géant des semi-conducteurs.

« Ensemble, nous allons accélérer le progrès technologique dans les semi-conducteurs et l’IA », affirme Arthur Mensch, PDG de Mistral.

Pour l’analyste Arun Chandrasekaran (Gartner), ce soutien permettra à Mistral d’entraîner des modèles plus grands, d’élargir ses infrastructures et de cibler des usages concrets, notamment dans l’industrie.

Cette alliance illustre une stratégie claire : l’Europe veut réduire sa dépendance envers les États-Unis et la Chine dans la course à l’IA. En s’appuyant sur ses champions industriels, elle cherche à bâtir une autonomie technologique durable.

Pourquoi les modèles d’IA continuent-ils à “halluciner” ?

OpenAI vient de publier un nouveau papier de recherche qui s’attaque à une faiblesse bien connue des grands modèles de langage : les hallucinations, ces réponses fausses mais présentées avec aplomb.

Les chercheurs montrent que si les erreurs liées à des motifs fréquents diminuent à mesure que les modèles grandissent, certaines informations précises et peu fréquentes — comme une date d’anniversaire — restent difficiles à traiter correctement. En cause : l’entraînement actuel, basé sur la prédiction du mot suivant, qui n’intègre pas de notion explicite de vrai ou faux. Résultat : mieux vaut deviner avec assurance que reconnaître son incertitude.

Pour corriger le tir, l’équipe propose de repenser les méthodes d’évaluation. L’idée : s’inspirer des examens scolaires qui pénalisent les mauvaises réponses ou accordent un crédit partiel quand on s’abstient. Appliqué aux modèles, ce principe inciterait l’IA à indiquer quand elle n’est pas sûre — plutôt que d’affirmer une erreur avec confiance.

C’est une étape importante pour rendre les systèmes d’IA non seulement plus performants, mais aussi plus dignes de confiance.

👀 C’est tout, pour le moment !

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