L'Intelligent de l'IA-Le fossé entre DC et les puces chinoises information fournie par Reuters 30/07/2025 à 20:26
((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
Les deux méga fusions-acquisitions de cette année ont eu lieu dans un secteur de la technologie: la cybersécurité, l'IA étant au cœur des préoccupations des deux acquéreurs.
Ce matin, Palo Alto Networks a fait les gros titres avec une transaction en espèces et en actions de 25 milliards de dollars pour acquérir le leader de la sécurité des identités CyberArk - la plus grande transaction de l'entreprise à ce jour - alors qu'elle s'efforce d'offrir une suite complète de produits de cybersécurité dans un contexte de demande croissante liée à l'IA.
Le directeur général de Palo Alto, Nikesh Arora, a attribué cette méga-opération à l'essor de l'IA et à l'explosion des identités des machines, ce qui, selon lui, montre clairement que l'avenir de la sécurité doit reposer sur la vision selon laquelle "chaque identité nécessite le bon niveau de contrôle des privilèges"
Il s'agit de la deuxième transaction la plus importante jamais réalisée par une entreprise technologique israélienne, quelques mois seulement après l'achat par Google, pour 32 milliards de dollars , de la société de sécurité en nuage Wiz.
Les menaces liées à l'IA sont devenues le thème central de la sécurité, m'a dit Ami Luttwak, directeur technique de Wiz. Qu'il s'agisse d'usurpations d'identité, d'hameçonnage automatisé ou de sites web créés à la va-vite par de vibrants codeurs , les entreprises doivent faire face à un volume croissant de logiciels dérivés de l'IA lancés à une vitesse sans précédent, ce qui signifie que les outils de sécurité doivent évoluer tout aussi rapidement. Les outils de sécurité doivent donc évoluer tout aussi rapidement. Cela favorise le passage d'approches manuelles, basées sur les services, à la détection en temps réel et à la protection automatisée.
Les entreprises cherchant à rationaliser leurs fournisseurs après que de nombreuses brèches ont révélé les limites d'une sécurité disparate, ne soyez pas surpris si une nouvelle consolidation se profile à l'horizon.
Dans la lettre d'information de cette semaine, nous nous pencherons sur les points de vue divergents de Washington sur la manière dont les États-Unis exportent leur technologie d'IA, nous examinerons de plus près de nouvelles données sur l'origine des connaissances de ChatGPT et nous explorerons la dernière architecture de modèle d'IA qui fait sensation parmi les chercheurs.
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LE FOSSÉ DES PUCES CHINOISES AU CONGRÈS
Les législateurs américains ne parviennent pas à se mettre d'accord sur la meilleure façon d'utiliser la puissante technologie d'IA du pays pour façonner l'ordre mondial. Le débat à Washington - marqué par deux visions très différentes de la réglementation américaine en matière d'IA et des contrôles à l'exportation - est centré sur les précieuses puces de Nvidia
NVDA.O , alors que l'Amérique navigue dans sa relation bilatérale la plus importante du siècle: avec la Chine.
Pour l'instant, le camp favorable à une approche plus ouverte semble avoir le dessus. Dans un revirement politique spectaculaire, l'administration Trump a levé une interdiction antérieure et a autorisé Nvidia à reprendre les ventes de ses GPU H20 à la Chine. La logique, comme l'a expliqué Kevin Hassett, conseiller économique national de la Maison Blanche, est de maintenir l'avance technologique de l'Amérique: si la Chine n'achète pas de puces aux États-Unis, c'est qu'elle innove et fabrique ses propres puces.
C'est également le point de vue défendu par le directeur général de Nvidia, Jensen Huang. Son entreprise - la plus valorisée au monde - tire encore un pourcentage à un chiffre de son chiffre d'affaires de la Chine (, alors que ce chiffre était bien plus élevé auparavant). Sa vision, qui fait des puces, des logiciels et de l'infrastructure en nuage fabriqués aux États-Unis l'épine dorsale du développement mondial de l'IA, a gagné des alliés clés, notamment David Sacks, investisseur devenu tsar de l'IA et de la cryptographie à la Maison-Blanche. Cette coalition a finalement contribué à faire reculer l'interdiction de la vente de puces.
Ce moment me rappelle la couverture de la technologie en Chine dans les années 2010, lorsque les entreprises américaines avaient encore un pied dans l'énorme marché du pays et que les leaders de la technologie faisaient régulièrement pression sur Washington pour que ces portes restent ouvertes. Aujourd'hui, à l'exception d'Apple, la plupart des directeur général d'entreprises technologiques américaines ont pratiquement disparu du marché local chinois et plaident rarement en faveur de son accès.
L'impact sur Nvidia est déjà visible. Notre rapport exclusif révèle que Nvidia a passé une commande de 300 000 puces H20 auprès de TSMC (Taiwan) la semaine dernière - une décision motivée par une forte demande inattendue de la part de la Chine. Il n'en fallait pas plus pour que Nvidia se rende compte qu'il ne suffirait pas de compter sur son stock existant.
Pourtant, certains législateurs des deux bords et d'anciens responsables de la sécurité nationale s'opposent fermement à la décision de l'administration d'assouplir les restrictions sur les puces. Dans une lettre envoyée cette semaine, ils affirment que cette décision risque d'affaiblir l'efficacité des contrôles à l'exportation et d'encourager Pékin à chercher à obtenir davantage de concessions de la part de Washington. Certains craignent également que cette décision ne donne à Pékin un avantage décisif, en particulier dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la surveillance militaires.
Quoi qu'il en soit, la Chine n'attend pas. Les entreprises chinoises spécialisées dans l'IA ont formé de nouvelles alliances industrielles afin de favoriser un écosystème technologique autonome. Huawei vient de déployer son nouveau système informatique d'IA à Shanghai, qui, selon certains, pourrait rivaliser avec les puces les plus avancées de Nvidia - un signe clair que la Chine investit massivement dans l'autonomie et l'innovation pour combler les lacunes laissées par la politique américaine.
GRAPHIQUE DE LA SEMAINE
Beaucoup de gens apprennent aujourd'hui des choses grâce à ChatGPT, mais où ChatGPT apprend-il ses connaissances? La startup Profound a analysé 10 millions de citations sur ChatGPT entre août 2024 et juin 2025, et les résultats sont assez révélateurs. ChatGPT montre une nette préférence pour Wikipédia, qui représente près de la moitié (47,9 %) de ses 10 sources les plus citées (pas le total des citations sur l'ensemble du jeu de données). Il s'appuie également sur des médias tels que Forbes, Reuters et Business Insider pour fournir des informations plus récentes. OpenAI, la société à l'origine de ChatGPT, a activement conclu des accords avec des sociétés de médias pour explorer et citer leur contenu. En comparaison, l'ENQUÊTE de l'IA de Google s'appuie plus fortement sur l'écosystème de Google, avec près de 19 % de ses principales sources provenant de YouTube.
CE QUE LES CHERCHEURS EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE LISENT
Par Kenrick Cai, correspondant technique
Qu'est-ce qui suit le modèle Transformer, le "T" de ChatGPT? Un article de recherche a présenté ce mois-ci le "mélange de récursions" (MoR en abrégé), présenté comme une alternative potentielle aux modèles Transformer populaires, qui ont été développés par les chercheurs de Google en 2017 et ont ensuite constitué la base technique de la course actuelle à l'IA.
Google est l'un des contributeurs du document MoR, en collaboration avec l'institut canadien de recherche en IA Mila, l'Université de Montréal et le Korea Advanced Institute of Science and Technology.
MoR s'appuie sur la technologie des transformateurs de deux manières essentielles. En termes simples, les transformateurs traitent le texte par une série d'étapes, chaque étape s'appuyant sur la précédente avec un nouvel ensemble d'instructions pour affiner la compréhension du sens du texte par l'IA; MoR implique un plus petit nombre d'étapes, mais répétées plusieurs fois. Alors que les transformateurs standard traitent chaque mot avec la même profondeur, la MoR utilise une technique où les mots simples subissent moins de calculs et les mots complexes en subissent davantage.
Lors de démonstrations de recherche, les auteurs de l'article ont montré que le MoR peut améliorer considérablement l'efficacité des modèles d'intelligence artificielle. Cela signifie des résultats plus rapides avec moins de puissance de calcul nécessaire, ce qui pourrait être un atout majeur pour l'industrie, car les coûts de l'IA continuent de grimper en flèche. La semaine dernière, Alphabet, la société mère de Google, a revu à la hausse ses prévisions d'investissements pour 2025 , passant de 75 à 85 milliards de dollars, en invoquant la nécessité de construire davantage de centres de données et de serveurs.
Mais comme pour de nombreuses expériences de recherche, les auteurs avertissent que des tests supplémentaires sont nécessaires pour valider si leurs résultats peuvent être appliqués à grande échelle. L'article a testé des modèles d'IA comportant jusqu'à 1,7 milliard de paramètres; le GPT-4 d'OpenAI, en comparaison, aurait plus de 1 000 milliards de paramètres.