Intelligent artificiel-L'ambition de l'IA derrière le Air mince d'Apple information fournie par Reuters 10/09/2025 à 20:58
((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto)) par Krystal Hu
(Artificial Intelligencer est publié tous les mercredis. Vous pensez que votre ami ou collègue devrait nous connaître? Transmettez-lui cette lettre d'information. Ils peuvent également s'abonner ici Je me suis rendu à Stanford pour m'entretenir avec quelques-uns des plus grands spécialistes de l'IA et je suis tombé sur un secret de polichinelle sur le campus: ils parlent à peine de l'AGI. C'est vrai. L'acronyme le plus utilisé dans le domaine de la technologie est en grande partie une construction industrielle, et non académique. Pourquoi? L'AGI est un terme trop large et trop flou pour être utile à la science. La science veut des définitions que l'on peut tester. L'AGI a été popularisée par des personnes qui créent des entreprises, lèvent des fonds et vendent une vision globale. C'est ce qu'ont déclaré sans ambages Russell Wald, directeur exécutif du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, et Sanmi Koyejo, professeur adjoint d'informatique, lors de la table ronde que j'ai organisée à l'occasion de la conférence Imagination in Action. Et même dans l'industrie, personne n'est d'accord sur la signification réelle de l'AGI. L'ambiguïté n'est peut-être pas seulement sémantique, elle est aussi stratégique. Elle est au cœur de la renégociation de Microsoft avec OpenAI, où l'atteinte de l'AGI est un jalon qui vaut des milliards de dollars. Les laboratoires pionniers ne peuvent s'empêcher de flirter avec le "nous l'avons atteint" dans chaque version de modèle, mais les poteaux d'affichage ne cessent de bouger, la rhétorique passant de l'AGI à l'ASI (Superintelligence Artificielle). Cette question est importante car elle détermine la manière dont l'IA est commercialisée, réglementée et, en fin de compte, comprise par le public. Il s'agit de savoir ce que vous allez réellement sentir dans vos mains. Les géants de la technologie comme Apple AAPL.O s'efforcent toujours de rendre l'IA réellement utile sur l'appareil et de rendre le matériel encore plus fin. Nous examinerons tout ce que nous avons appris à l'intérieur de l'Apple Park, ainsi que le retour spectaculaire d'une ancienne entreprise technologique russe. Faites défiler la page.
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L'IA D'APPLE: UN AIR MINCE Le grand lancement automnal d'Apple a suscité des réactions partagées : les romantiques du matériel ont eu leur moment, les observateurs de l'IA, moins. D'après nos calculs, Apple n'a mentionné l'"Apple Intelligence" que 10 fois cette année, contre 46 fois l'année dernière. Le grand pari était qu'ils n'auraient pas besoin du halo de l'IA pour passer ce cycle de mise à jour. Le design industriel a fait l'objet de toutes les attentions. L'iPhone Air est un appareil flexible, d'une épaisseur de 5,6 millimètres, tout en finesse. Certes, les équipementiers Android se sont lancés dans la course à l'ultra-minceur depuis un certain temps, Samsung ayant pris de l'avance avec son S25 Edge, mais la démarche d'Apple est calibrée en fonction de l'échelle et des ventes. L'Air remplace en effet le Plus, qui représentait historiquement 5 % à 7 % des livraisons d'iPhone. Grâce à un prix plus attractif et à l'effet de nouveauté, les analystes s'attendent à ce que le prix de départ de 999 dollars stimule les mises à jour . Fabriquer un appareil aussi fin sans tuer la batterie est une mission déguisée de l'IA. Pourquoi? Parce que l'IA intégrée à l'appareil est notoirement gourmande en énergie. L'innovation matérielle de la puce A19 Pro d'Apple ouvre la voie à un appareil prêt pour l'ère des applications d'IA. Apple revendique une autonomie de "toute la journée", une promesse qui devra être testée dans le monde réel. Comme l'explique mon collègue Stephen Nellis, cette nouvelle puce contient une multitude de fonctionnalités conçues pour gérer l'IA, notamment une nouvelle unité de traitement graphique, ou GPU, et ce qu'Apple appelle un "accélérateur neuronal" attaché à chaque cœur de calcul du GPU. Avec les autres parties de la puce qui peuvent être exploitées pour l'IA, comme l'unité de traitement neuronal (NPU) dédiée à la puce, Apple conçoit un appareil où les tâches telles que la génération de texte ou d'images peuvent être acheminées de la manière la plus efficace en termes de consommation d'énergie. Zoom arrière: Air est un test de matériel d'IA et un précurseur de formats plus amusants, notamment un téléphone pliable. Les marques chinoises ont créé des attentes en matière de dalles minces et de téléphones compacts pliables, et Apple est à la traîne dans ce domaine. Si l'Air offre une autonomie crédible et un appareil photo satisfaisant, il pourrait être un facteur de différenciation sur des marchés hyperconcurrentiels comme la Chine. Sur le plan logiciel, Apple Intelligence est encore un travail en cours. Il faut s'attendre à ce qu'Apple multiplie les partenariats dans les régions clés - comme OpenAI en Occident et les pourparlers avec Alibaba en Chine - tout en développant ses propres capacités. La question en suspens: les acheteurs ont-ils besoin de la magie de l'IA native d'iOS pour passer à la vitesse supérieure, ou un design plus cool, une meilleure batterie et ce qui se trouve dans l'App Store suffisent-ils? L'histoire suggère que cette dernière solution est plus fiable qu'un Siri plus intelligent. Mais Wall Street n'est pas encore convaincue que le matériel seul suffira dans le monde de l'IA d'aujourd'hui - l'action a perdu près de 4 % depuis l'événement.
GRAPHIQUE DE LA SEMAINE Peu de rendements en arrière ressemblent à celui de Nebius. Autrefois liée à Yandex, le "Google de la Russie", la société a été exclue après l'invasion de l'Ukraine en 2022. Le Nasdaq a interrompu les transactions et l'UE a sanctionné le directeur général Arkady Volozh. Après s'être séparée de ses activités russes et s'être réimplantée aux Pays-Bas, Nebius a refait surface en tant que spécialiste de l'infrastructure de l'IA avec un accès précoce aux rares GPU de Nvidia et environ 2,5 milliards de dollars provenant de la cession. La récompense est arrivée cette semaine: un accord de 17,4 milliards de dollars sur cinq ans avec Microsoft - potentiellement 19,4 milliards de dollars - surpassant même les accords CoreWeave de Microsoft, ce qui a fait grimper l'action en flèche . Les hyperscalers achètent de la flexibilité au cas où la pénurie de capacité actuelle se transformerait en surabondance, ce qui pourrait mettre à mal les fournisseurs indépendants tels que Nebius et CoreWeave. Pour l'instant, l'augmentation des dépenses d'investissement des géants de l'informatique dématérialisée laisse entrevoir une longue piste. L'accord avec Microsoft offre à Nebius le terrain idéal pour gagner de nouveaux clients: un bilan solide comme un roc et une validation de premier ordre.
RECHERCHE SUR L'IA À LIRE
Par Kenrick Cai, correspondant technique Les entreprises spécialisées dans l'IA ne cessent de nous répéter que le problème des hallucinations s'atténue. De nouvelles recherches suggèrent que ce problème n'est pas près de disparaître et qu'il peut même se manifester sous une forme plus grave: la tromperie. Des chercheurs d'OpenAI et de Georgia Tech ont publié la semaine dernière un article qui attribue la responsabilité des hallucinations aux tests mêmes que les laboratoires utilisent pour évaluer leurs modèles. Pensez aux critères de référence comme à des tests standardisés. Les modèles d'IA se comportent comme des étudiants qui passent un test à choix multiples. Ils sont récompensés lorsqu'ils ont de la chance et pénalisés lorsqu'ils laissent une réponse en blanc. L'IA apprend qu'il vaut mieux deviner même en cas d'incertitude. C'est l'hallucination en quelques mots. La même semaine, des chercheurs de Carnegie Mellon se sont penchés sur la désinformation dans un article intitulé "Can LLMs Lie?" (Les LLM peuvent-ils mentir?) Leur réponse a été un oui retentissant. Ce qui est encore plus troublant, c'est la manière dont ils le font. Les chercheurs ont identifié un mécanisme par lequel les LLM "volent des calculs" pour répéter des mensonges potentiels avant de trouver le meilleur mensonge à prononcer. Non seulement un LLM peut se conformer à des instructions explicites de mensonge, mais il peut aussi le faire de son propre chef pour l'aider à accomplir sa tâche, ont constaté les chercheurs. Prenons l'exemple d'un agent commercial IA qui trompe ou omet des informations sur un client potentiel afin de maximiser ses ventes. La bonne nouvelle? Les deux groupes de chercheurs ont proposé des techniques pour atténuer ces inexactitudes de l'IA, qu'elles soient intentionnelles ou non, notamment en révisant les incitations à la récompense des points de référence et en orientant les invites d'un système d'IA vers l'honnêteté. Les chercheurs de la CMU ont en outre identifié des sections spécifiques du réseau neuronal d'un LLM, suggérant que nous pourrions procéder à une sorte de lobotomie numérique pour les désactiver. Il n'en reste pas moins que ce problème non résolu risque d'être exploité par des acteurs malveillants. Et comme OpenAI l'a reconnu dans un billet de blog associé à son article, "la précision n'atteindra jamais 100 %."