Choses à Savoir TECH

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.
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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.

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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.
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Apple prépare-t-elle son arrivée sur le marché des bagues connectées ? La question revient avec insistance depuis quelques jours. Selon un message publié sur X par le leaker Kosutami, la firme de Cupertino travaillerait sur un nouvel appareil portable dédié à la santé, connu en interne sous le nom d’iRing. Pour l’instant, aucun détail technique n’a filtré. On ne connaît ni son design, ni ses capteurs, ni son calendrier éventuel. Mais la rumeur confirme une tendance : Apple semble vouloir explorer des formats plus discrets que la montre connectée.

Depuis des années, l’Apple Watch domine le marché des montres connectées. Elle permet déjà de suivre l’activité physique, le rythme cardiaque, le sommeil ou certains indicateurs de santé. Mais le secteur a beaucoup évolué. Des produits plus légers et moins visibles se sont imposés, comme l’Oura Ring, la Samsung Galaxy Ring, ou encore les bracelets WHOOP et Fitbit Air. Leur promesse est simple : mesurer en continu certaines données corporelles sans porter un écran au poignet.

Une bague connectée fonctionne généralement grâce à de petits capteurs capables de suivre des paramètres comme la fréquence cardiaque, la température corporelle, la qualité du sommeil ou la variabilité du rythme cardiaque. Cette dernière mesure permet d’évaluer les variations entre deux battements et peut donner des indications sur la récupération ou le niveau de stress. D’après Kosutami, l’iRing viserait précisément à concurrencer l’Oura Ring et la Galaxy Ring. Cette information reste toutefois à prendre avec prudence. Le leaker n’a fourni aucun élément supplémentaire sur les fonctions prévues ou le niveau d’avancement du projet.

La rumeur intervient aussi dans un moment de réorganisation interne chez Apple. Eddy Cue aurait récemment pris la tête de cette division, avec l’ambition de renforcer la présence du groupe dans la santé connectée. Une bague pourrait donc s’inscrire dans cette stratégie. Mais rien ne garantit encore un lancement commercial. Chez Apple, de nombreux prototypes sont testés sans jamais arriver en magasin. L’entreprise n’a fait aucun commentaire officiel, et aucune autre source n’a confirmé ces informations. L’iRing reste donc, pour l’instant, une piste sérieuse peut-être, mais encore très loin d’un produit annoncé.
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Bruxelles a choisi son champion pour le Frontier AI Grand Challenge. Le lauréat s’appelle EUROPA, un consortium piloté par Domyn, start-up italienne encore connue il y a peu sous le nom d’iGenius. Sa mission est claire : créer un modèle d’intelligence artificielle de frontière, open source, entraîné en Europe, sur des supercalculateurs européens, avec plus de 400 milliards de paramètres et une couverture des 24 langues officielles de l’Union.

L’enjeu dépasse largement la performance technique. Un modèle de frontière désigne une IA parmi les plus avancées de sa génération, capable de rivaliser avec les grands systèmes américains ou chinois. Quant aux paramètres, ils représentent les milliards de réglages internes qui permettent au modèle d’apprendre et de produire ses réponses. Plus leur nombre est élevé, plus le système peut être puissant, à condition de disposer des données et de la puissance de calcul nécessaires.

Le choix de Domyn peut surprendre. Mistral, en France, incarne depuis plusieurs années l’idée d’une IA souveraine européenne. L’entreprise a signé avec le ministère des Armées, la Caisse des Dépôts, l’Office européen des brevets et plusieurs institutions sensibles. Pourtant, c’est Domyn qui a remporté le défi lancé en février 2026. La start-up milanaise a un argument solide : elle s’est spécialisée dans les modèles déployés directement chez les clients, sans passer par des clouds tiers. Pour Bruxelles, cette logique est centrale. Elle garantit que les données et les usages restent sous contrôle européen. Domyn s’appuie aussi sur le Fraunhofer-Gesellschaft, grand réseau allemand de recherche appliquée, et sur un cluster Blackwell de 5 760 puces, en plus des ressources EuroHPC.

C’est là que se joue le vrai prix : jusqu’à 2,5 % de la capacité de calcul du réseau européen EuroHPC pendant un an. Pour l’Europe, souvent riche en chercheurs mais limitée en infrastructures, cet accès est stratégique. EUROPA répond à une inquiétude très concrète : ne plus dépendre de modèles hébergés ailleurs, soumis à des décisions étrangères. Tribunaux, hôpitaux, ministères ou administrations ne peuvent pas bâtir leur autonomie numérique sur des outils dont l’accès peut être restreint. Domyn promet un modèle open source dans un an. Mais le pari reste immense. Entraîner un modèle de 400 milliards de paramètres, multilingue, européen et réellement ouvert, demandera plus que de l’ambition : il faudra aussi de la transparence sur les données, les poids du modèle et la licence choisie.
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