Choses à Savoir TECH

Face à la flambée des prix de la mémoire, Apple cherche de nouvelles marges de manœuvre. Selon le Financial Times, le groupe a commencé à tester les puces DRAM du fabricant chinois ChangXin Memory Technologies, plus connu sous le nom de CXMT. La DRAM est une mémoire vive utilisée dans les smartphones, les ordinateurs et de nombreux appareils électroniques. Apple ne se contente donc plus de discuter avec le fournisseur chinois : l’entreprise aurait engagé une véritable phase de qualification technique. Ces essais doivent déterminer si les composants de CXMT répondent à ses exigences de performance, de fiabilité et de production à grande échelle.Cette évaluation ne signifie pas qu’un contrat a déjà été signé. Elle permet néanmoins à Apple de préparer une solution de remplacement. En cas de pénurie ou de nouvelle hausse des prix, le groupe pourrait mobiliser plus rapidement ce fournisseur, sans devoir reprendre l’ensemble des tests depuis le début. CXMT occupe désormais une place importante sur le marché mondial. L’année dernière, l’entreprise représentait environ 11 % des capacités de production de wafers DRAM, ces grandes plaques de silicium sur lesquelles sont fabriquées les puces. Elle se classait derrière Samsung, SK Hynix et Micron. Sa part pourrait atteindre 15 % d’ici 2028 grâce à de nouvelles usines à Hefei, Shanghai et Pékin.Pour Apple, diversifier ses sources devient d’autant plus stratégique que les prix contractuels de la DRAM standard auraient progressé de 55 à 60 % au début de 2026. Les serveurs dédiés à l’intelligence artificielle absorbent une part croissante des capacités autrefois réservées à l’électronique grand public. Mais le dossier est aussi géopolitique. CXMT figure sur une liste du Pentagone recensant des entreprises soupçonnées de liens avec l’armée chinoise. Cette inscription n’interdit pas aux groupes américains d’acheter ses puces, contrairement au régime plus contraignant appliqué à YMTC, autre fabricant chinois placé sur l’Entity List du département du Commerce.Apple chercherait donc à éviter que CXMT subisse le même sort. Tim Cook aurait défendu auprès de l’administration américaine l’idée d’utiliser ces mémoires uniquement dans les appareils vendus en Chine. Cela permettrait de réserver davantage de composants Samsung, SK Hynix et Micron aux autres marchés. La stratégie rappelle une tentative menée en 2022 avec YMTC, finalement abandonnée sous la pression politique. Cette fois encore, aucun accord n’est garanti.

Amazon veut faire d’Alexa un assistant beaucoup plus autonome. Le groupe travaille sur une version avancée de son assistant vocal, capable d’exécuter plusieurs actions à la suite à partir d’une seule demande. Mais le projet, encore interne, pourrait être revu à la baisse avant même son lancement, en raison de désaccords sur son coût.Selon des documents consultés par Business Insider, cette initiative porte le nom de code Moonraker. Elle s’appuie sur Alexa Plus, la version enrichie de l’assistant d’Amazon, déjà dotée de fonctions d’intelligence artificielle générative. Alexa Plus peut aujourd’hui réaliser certaines opérations concrètes, comme commander un VTC via Uber ou acheter des billets sur Ticketmaster. Moonraker irait plus loin. L’idée serait de permettre à Alexa de comprendre des demandes composées, puis d’enchaîner plusieurs étapes sans que l’utilisateur ait besoin de tout formuler séparément. Par exemple, une phrase comme « commande-moi une voiture et envoie un message à mon ami » serait traitée comme une seule instruction globale. L’assistant identifierait les actions à accomplir, les organiserait, puis les exécuterait l’une après l’autre.Aujourd’hui, Alexa fonctionne encore surtout par requêtes séparées. On peut lui demander l’heure, puis lui demander de programmer une alarme, mais ces deux actions doivent être lancées distinctement. Moonraker vise donc à franchir une étape : passer d’un assistant qui répond à des commandes ponctuelles à un outil capable de gérer une petite séquence de tâches. Le principal obstacle serait financier. Le développement et le déploiement de ces nouvelles fonctions représenteraient environ 100 millions de dollars. Ce montant alimente des discussions internes chez Amazon sur l’ampleur réelle à donner au projet.Mais l’enjeu stratégique est important. OpenAI, Anthropic ou Google développent eux aussi des systèmes dits « agentiques ». Ce terme désigne des intelligences artificielles capables de raisonner, de planifier et d’enchaîner des actions pour atteindre un objectif, au lieu de se limiter à une réponse unique. Si Amazon va au bout de Moonraker, Alexa pourrait se rapprocher d’un véritable assistant personnel numérique : moins passif, plus autonome, et capable de prendre en charge plusieurs tâches du quotidien à partir d’une seule demande.

Anthropic poursuit son exploration de Claude, son chatbot fondé sur un modèle de langage. Ces systèmes restent opaques : leurs mécanismes internes demeurent difficiles à interpréter. Grâce à de nouveaux outils, les chercheurs ont étudié les hallucinations, les mensonges sur les intentions du modèle, ou encore le fait que Claude s’attribue une probabilité de 15 à 20 % d’être conscient.Leur nouvelle étude s’inspire d’une théorie du cerveau humain formulée par le neuroscientifique Bernard Baars : celle de l’espace de travail global. Selon cette approche, la majorité de notre activité mentale reste inconsciente, mais certaines informations accèdent à un espace commun où elles deviennent disponibles pour plusieurs processus cognitifs. En utilisant une méthode fondée sur la matrice jacobienne, un outil mathématique mesurant l’évolution des activations internes, l’équipe d’Anthropic a identifié dans Claude un ensemble de schémas neuronaux particuliers. Les chercheurs l’ont nommé « J-space », ou espace jacobien.Ce mécanisme ne correspond pas à la chaîne de pensée, c’est-à-dire au raisonnement formulé explicitement par un chatbot. Le J-space reste silencieux. Il rassemble des activations associées à des mots ou aux étapes d’une tâche. Pour calculer « quatre plus dix-sept, multiplié par deux, puis plus sept », Claude y fait apparaître 21, 42 et 49. Si on lui demande d’accomplir une tâche en pensant au Golden Gate, des notions comme « pont » ou « Californie » s’y retrouvent.Cet espace n’a pas été programmé : il aurait émergé pendant l’entraînement. En observant son contenu, les chercheurs peuvent repérer lorsque Claude comprend qu’il est testé, fabrique des informations ou poursuit un objectif caché appris durant sa formation. Quand le J-space est désactivé, Claude continue de parler normalement, conserve sa grammaire et répond aux questions simples. Mais il échoue sur les tâches complexes.Cette découverte pourrait aider à détecter des problèmes d’alignement, lorsque le comportement d’une IA s’écarte des objectifs attendus. Elle relance aussi le débat sur la conscience artificielle. La présence d’un mécanisme rappelant l’espace de travail global humain ne prouve pas que Claude soit conscient. Mais, selon les chercheurs et les experts consultés, elle ne permet pas d’écarter cette hypothèse.

Améliorer une photo floue sans installer de logiciel ni créer de compte : c’est la promesse de Vidmud, un outil en ligne reposant sur l’intelligence artificielle. Accessible gratuitement depuis un navigateur, son améliorateur permet de traiter jusqu’à six images simultanément, soit une par une, soit par lots.L’usage peut se révéler utile dans de nombreuses situations. Pendant un mariage, par exemple, une mise au point ratée ou un mouvement trop rapide suffit à rendre les visages moins nets. Il faut alors déposer les clichés sur la page dédiée de Vidmud, puis sélectionner l’option « Améliorer maintenant ». L’intelligence artificielle analyse l’image d’origine et tente de la reconstruire pixel par pixel pour accentuer les détails et réduire le flou. Le résultat peut ensuite être utilisé pour publier la photo sur les réseaux sociaux, l’envoyer à des proches ou simplement la conserver dans de meilleures conditions. L’intérêt est d’éviter le recours à un logiciel professionnel, souvent plus coûteux et plus complexe à maîtriser. Une version pour ordinateur est toutefois également proposée par Vidmud AI Studio sous Windows 10 et Windows 11.L’outil ne se limite pas aux photographies personnelles. Un commerçant en ligne peut, par exemple, améliorer l’image d’un bijou ou d’un produit afin de mieux le présenter. L’IA ajuste automatiquement différents paramètres, comme la balance des blancs, les couleurs, la luminosité ou la netteté, avec l’objectif d’obtenir un rendu plus homogène. Vidmud peut aussi servir à restaurer d’anciennes photos de famille, même lorsque leur résolution est faible. Le service annonce une amélioration pouvant atteindre une définition 8K. Il propose également de réduire le bruit numérique, ces petits grains visibles notamment sur les images prises de nuit.Plusieurs outils sont accessibles gratuitement et sans inscription : l’améliorateur d’image, l’éditeur photo avec suppression d’éléments, le créateur de photos d’identité ou encore l’éditeur vidéo. Les fonctions essentielles d’intelligence artificielle sont incluses. Vidmud propose par ailleurs une offre plus complète comprenant 1 500 crédits génératifs par an, davantage d’effets et de modèles, un éditeur vidéo plus puissant et une assistance technique disponible en permanence. Cette souscription bénéficie d’une garantie satisfait ou remboursé de trente jours.

Publier une photo de vacances peut révéler bien davantage qu’on ne l’imagine. Les chercheurs de McAfee Labs ont soumis plus de 21 000 clichés de voyage à deux modèles d’intelligence artificielle capables d’analyser des images. Aucun fichier ne contenait de coordonnées GPS ni de métadonnées EXIF, ces informations techniques souvent enregistrées automatiquement par un appareil photo. Pourtant, les résultats sont impressionnants.L’expérience a porté sur 21 236 images issues de banques publiques, auxquelles se sont ajoutées 102 photos inédites fournies par des volontaires de l’entreprise. Deux modèles gratuits, exécutés directement sur ordinateur, ont été testés : Gemma3 27B, développé par Google DeepMind, et Qwen3 VL 30B, conçu par l’équipe Qwen d’Alibaba. Leur mission était simple : retrouver la ville et le pays à partir du seul contenu visuel. Qwen3 VL a identifié correctement le lieu dans 91 % des cas, contre 87 % pour Gemma3. Même lorsque la ville exacte échappait au modèle, le pays était presque toujours reconnu. Pour y parvenir, les IA examinent l’architecture, les panneaux, la végétation ou encore la nature du paysage, puis rapprochent ces indices des millions d’images utilisées durant leur entraînement.Pour McAfee, cette capacité peut devenir une arme au service de cyberattaques ciblées. Un escroc peut récupérer une photo publiée sur un réseau social, déterminer le lieu du séjour, puis envoyer un faux message bancaire ou une fausse confirmation de réservation contenant cette information. L’arnaque paraît alors beaucoup plus crédible. Une enquête réalisée par McAfee en mars 2026 auprès de 1 000 adultes américains montre qu’un voyageur sur trois a déjà été confronté à une cybermenace liée à un déplacement. Parmi les victimes, 41 % ont perdu de l’argent. En parallèle, 63 % utilisent un Wi-Fi public pendant leur séjour et environ un sur cinq partage sa position en temps réel. Une telle publication peut aussi signaler à des cambrioleurs que le domicile est vide. Cette technologie n’est pas entièrement nouvelle. Le service GeoSpy savait déjà proposer plusieurs lieux probables avec leurs coordonnées. Après des détournements à des fins de filature, son éditeur Graylark Technologies a fermé l’accès gratuit et réservé l’outil aux forces de l’ordre et aux administrations.

Amazon vient de franchir une étape importante dans sa course à l’Internet par satellite. Le jeudi 2 juillet, une fusée Atlas V de United Launch Alliance a décollé de Cap Canaveral, en Floride, avec 29 nouveaux satellites Amazon Leo à son bord. La constellation compte désormais plus de 390 appareils opérationnels, sur les 7 700 prévus à terme. Ce nombre reste encore modeste face à l’objectif final, mais il permet déjà d’assurer une couverture continue sur les premières zones géographiques visées. Les satellites doivent toutefois rejoindre progressivement leur altitude définitive avant de pouvoir entrer pleinement en service. Amazon estime disposer désormais d’un nombre suffisant d’appareils en orbite pour lancer une première offre commerciale avant la fin de l’année. Les prochains tirs serviront principalement à étendre la couverture et à augmenter les capacités du réseau.Le programme a pourtant connu plusieurs contretemps. En mai, la fusée New Glenn de Blue Origin, appelée à effectuer une partie importante des lancements, a explosé sur son pas de tir pendant un essai statique, détruisant également la tour de lancement. Le Vulcan de United Launch Alliance, autre lanceur stratégique pour Amazon Leo, reste quant à lui immobilisé depuis février à la suite d’un problème lié à la séparation de son moteur à propergol solide. Ces deux incidents sont d’autant plus sensibles que New Glenn et Vulcan utilisent le même moteur BE-4, fabriqué par Blue Origin. Aucun lien entre les pannes n’a cependant été établi à ce stade.Dans ce contexte, Atlas V et Ariane 6 ont joué un rôle essentiel. Atlas V a placé 224 satellites Leo en orbite au total. Le vol du 2 juillet était toutefois son dernier pour Amazon, avant le passage progressif vers les autres lanceurs prévus. La future offre viendra directement concurrencer Starlink. SpaceX conserve une avance immense, avec plus de dix millions d’abonnés dans le monde. Mais Amazon peut s’appuyer sur sa logistique mondiale pour distribuer rapidement les terminaux, ainsi que sur Amazon Web Services et Prime pour proposer des offres groupées. SpaceX semble déjà prendre cette arrivée au sérieux. Starlink, autrefois positionné comme un service haut de gamme, multiplie désormais les baisses de prix afin de conquérir le plus de clients possible avant le lancement commercial d’Amazon Leo.

La numérisation a ouvert les portes de milliers d’archives médiévales. Mais jusqu’ici, une difficulté persistait : photographier un manuscrit ne suffit pas à le rendre lisible par un ordinateur. Les chercheurs disposaient donc d’immenses collections d’images, sans avoir le temps de retranscrire chaque page. Une équipe de l’Inria vient de faire sauter ce verrou grâce à une intelligence artificielle spécialisée dans les écritures anciennes.Le projet s’appelle CoMMa, pour *Corpus of Multilingual Medieval Archives*. Piloté par Thibault Clérice, chercheur en humanités computationnelles au Centre Inria de Paris, il a permis de constituer un corpus de plus de trois milliards de mots. Les documents sont principalement rédigés en latin, du IXe au XVIe siècle, et en ancien français, du XIIe au XVIe siècle. Pour ce dernier, le volume de textes disponibles a été multiplié par quarante. Pourquoi ne pas simplement utiliser ChatGPT ou Mistral ? Parce que les manuscrits médiévaux échappent aux règles modernes. L’orthographe de l’ancien français n’est pas stabilisée : deux scribes peuvent écrire jusqu’à la moitié des mots différemment. En latin, au XIVe siècle, 35 à 40 % des termes sont abrégés. Dans certains traités médicaux, seule la moitié des lettres apparaît.Les grands modèles de langage risqueraient alors d’inventer les passages manquants. L’équipe a préféré une reconnaissance visuelle caractère par caractère, avec les outils libres Kraken et eScriptorium. L’algorithme peut confondre deux signes, mais il ne reconstitue pas arbitrairement un mot. Pour les historiens, cette erreur reste moins grave qu’une hallucination crédible mais fausse. Avant CoMMa, les chercheurs ont créé CATMuS, une base d’entraînement constituée depuis 2022. Philologues et spécialistes ont retranscrit manuellement 200 000 lignes provenant de 300 manuscrits, rédigés dans onze langues. Ils ont conservé toutes les abréviations, fautes et inversions de lettres afin de respecter fidèlement les documents.L’IA a ensuite travaillé sur les fonds de Gallica, d’Oxford, de Munich ou d’E-Codices. Sur 670 manuscrits, son taux d’erreur moyen atteint 9,7 %. Les textes cursifs tardifs restent plus difficiles, faute d’exemples suffisants. L’ensemble du corpus est désormais accessible librement. Pour les chercheurs comme pour les passionnés, ce sont des milliards de mots longtemps enfermés dans les bibliothèques qui deviennent enfin consultables.

OpenAI entre à son tour dans la course aux puces d’intelligence artificielle conçues sur mesure. À la fin du mois de juin, l’entreprise a présenté « Jalapeño », son premier processeur maison, développé principalement pour les tâches d’inférence. L’inférence désigne la phase durant laquelle un modèle déjà entraîné produit une réponse, génère du texte ou exécute une instruction.La puce est fabriquée par Broadcom, mais sa conception a été menée par les ingénieurs d’OpenAI, avec l’appui de Broadcom et de Celestica. Selon les informations communiquées, neuf mois seulement se sont écoulés entre les premières étapes du projet et la version finale prête à entrer en fabrication. Un calendrier particulièrement court pour un composant aussi complexe. Jalapeño doit devenir le premier accélérateur d’une plateforme informatique pensée pour plusieurs générations de puces. Les trois partenaires veulent ainsi améliorer la rapidité, la fiabilité et l’accessibilité des services d’intelligence artificielle d’OpenAI.Broadcom et Celestica ne se limitent pas à la fabrication du processeur. Ils prennent également en charge l’industrialisation de l’ensemble de la plateforme : intégration des puces dans des racks de serveurs, mise en réseau des équipements et création de chaînes de production capables de monter progressivement en puissance. OpenAI présente Jalapeño comme une puce adaptable, conçue pour prendre en charge les principaux grands modèles de langage. Les premiers exemplaires produits par Broadcom exécutent déjà certaines charges de travail d’apprentissage automatique, notamment GPT-5.3-Codex-Spark. L’entreprise affirme que les performances observées correspondent aux objectifs fixés.Les caractéristiques techniques restent toutefois largement inconnues. OpenAI n’a pas précisé la puissance de calcul, la consommation électrique ou la finesse de gravure. Sur une photographie publiée par le groupe, on distingue néanmoins huit emplacements de mémoire HBM autour de la partie centrale du processeur. Cette mémoire à très haut débit est essentielle pour alimenter rapidement les accélérateurs en données. Le déploiement de Jalapeño est annoncé pour la fin de l’année 2026. OpenAI veut l’utiliser sur plusieurs générations de plateformes. Cette stratégie suit celle de Google, déjà doté de ses propres accélérateurs, tandis qu’Anthropic étudie également des solutions personnalisées. Pour les géants de l’IA, maîtriser les modèles ne suffit plus : il faut désormais contrôler aussi les puces qui les font fonctionner.

Apple reconnaît avoir utilisé des vidéos publiques pour entraîner ses modèles d’intelligence artificielle. Mais devant la justice américaine, le groupe conteste l’idée d’avoir enfreint le Digital Millennium Copyright Act, ou DMCA. Trois chaînes YouTube (h3h3Productions, MrShortGame Golf et Golfholics) ont porté plainte en avril, estimant que leurs contenus avaient été aspirés sans autorisation.La défense d’Apple repose sur une distinction juridique précise. Selon l’entreprise, ces vidéos étaient accessibles librement : aucun mot de passe, aucun paiement, aucun verrou technique n’empêchait de les regarder. Le DMCA interdit notamment de contourner une mesure de protection contrôlant l’accès à une œuvre. Or Apple considère que YouTube ne bloque pas l’accès aux vidéos publiques. La plateforme cherche plutôt à empêcher leur téléchargement automatique ou leur collecte massive. Autrement dit, Apple distingue le contrôle d’accès du contrôle d’usage. Regarder une vidéo publique constitue l’accès. Empêcher ensuite son téléchargement ou son extraction automatisée revient à encadrer la manière dont elle est utilisée. Pour la firme, ce second cas ne relève donc pas de la section du DMCA invoquée par les créateurs.Si le juge californien valide cette lecture lors de l’audience prévue le 6 août, la plainte fondée sur ce texte pourrait s’effondrer. Les créateurs conserveraient la possibilité d’agir sur le terrain du droit d’auteur classique, mais il faudrait alors engager une nouvelle bataille juridique, avec d’autres arguments et d’autres preuves. L’affaire dépasse largement Apple. Les mêmes chaînes ont aussi engagé des procédures comparables contre Meta, NVIDIA, ByteDance et Snap. Le conflit autour de l’entraînement des intelligences artificielles devient donc un front judiciaire structuré, opposant les producteurs de contenus aux entreprises qui collectent massivement les données publiques du Web.Une victoire d’Apple pourrait affaiblir l’un des rares outils utilisés aujourd’hui contre le scraping, c’est-à-dire l’extraction automatisée de contenus en ligne. Le débat se déplacerait alors vers le droit d’auteur traditionnel, les conditions d’utilisation des plateformes ou une nouvelle intervention du législateur. La question centrale reste donc entière : rendre une œuvre visible publiquement signifie-t-il accepter qu’elle serve gratuitement à un produit commercial ? L’argument d’Apple peut être juridiquement cohérent, mais il révèle surtout le décalage entre les lois actuelles et une industrie de l’IA qui entraîne ses modèles sur une immense partie d’Internet.