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Google va envoyer quatre de ses puces d’intelligence artificielle dans l’espace le 1er octobre. Mais ce premier vol de Project Suncatcher ressemble beaucoup moins à un data center orbital qu’à un laboratoire destiné à découvrir pourquoi il est si difficile d’en construire un.

Le satellite expérimental, baptisé MVP, doit décoller à bord d’une Falcon 9 de SpaceX lors de la mission Transporter-18. Construit par Planet Labs, il a environ la taille d’un réfrigérateur et embarque quatre TPU, les accélérateurs que Google utilise également dans ses centres de données terrestres. L’ambition à long terme est beaucoup plus grande. Avec Suncatcher, Google étudie des constellations de satellites capables d’exécuter des calculs d’intelligence artificielle en orbite, alimentés par le Soleil et reliés entre eux par des communications laser. Selon l’entreprise, un satellite correctement placé peut recevoir jusqu’à huit fois plus d’énergie solaire qu’une installation comparable au sol.

Le prototype d’octobre reste pourtant minuscule à cette échelle. Ses panneaux fournissent environ un kilowatt et ses quatre TPU ne pourront faire tourner des modèles Gemini que pendant des séquences d’environ quinze minutes. La raison révèle l’un des principaux obstacles des data centers spatiaux : le refroidissement. Dans le vide, impossible d’évacuer la chaleur avec de l’air ou des tours de refroidissement. Elle doit être conduite jusqu’à des radiateurs puis rejetée sous forme de rayonnement. Après chaque période de calcul, le prototype devra donc laisser son système thermique récupérer. Google veut également mesurer l’effet des vibrations du lancement, des radiations et des variations extrêmes de température sur des puces proches de celles utilisées sur Terre.

Ce premier satellite ne testera donc pas encore un véritable centre de données spatial. Deux prototypes plus ambitieux restent prévus en 2027, notamment pour avancer vers des architectures capables de fonctionner en réseau.
Suncatcher illustre néanmoins jusqu’où pousse désormais la recherche de puissance pour l’IA. Sur Terre, l’industrie cherche davantage d’électricité et de terrains. Dans l’espace, elle trouverait beaucoup de Soleil, mais devrait reconstruire presque tout ce qui permet aujourd’hui à un data center de fonctionner.
Source : Stack Chronicle
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ChatGPT ne lit pas réellement votre phrase mot par mot. Avant de répondre, il la découpe en petites unités appelées « tokens », et cette mécanique détermine à la fois ce qu’une IA peut lire, combien elle coûte et jusqu’où elle peut suivre une conversation.

Un token peut correspondre à un mot entier, mais aussi à une partie de mot, quelques caractères ou un signe de ponctuation. Le découpage dépend du tokenizer, le logiciel utilisé par chaque famille de modèles. Une même phrase peut donc nécessiter un nombre différent de tokens selon l’IA et la langue employée. Chez OpenAI, l’ordre de grandeur souvent donné pour l’anglais est d’environ quatre caractères par token, soit trois quarts d’un mot. Une fois le texte découpé, le modèle manipule ces unités pour calculer, à partir du contexte, quel token a le plus de chances de suivre les précédents. Il en génère un, puis recommence jusqu’à constituer sa réponse. Un token n’est donc ni une pensée ni une idée : c’est une unité informatique permettant au modèle de représenter et de produire du contenu.

Ces unités servent également à mesurer sa capacité de travail. Une fenêtre de contexte de 200 000 tokens signifie qu’un modèle peut traiter une certaine quantité d’informations simultanément : votre demande, les instructions, l’historique de la discussion ou des documents. Ce n’est pas pour autant une mémoire permanente. Lorsque cette fenêtre se remplit, certaines informations doivent être condensées ou retirées. Les tokens sont aussi devenus l’unité économique de l’IA. Dans les API utilisées par les entreprises, les fournisseurs facturent généralement séparément les tokens envoyés au modèle et ceux qu’il génère. Certains distinguent aussi les données déjà mises en cache et les tokens utilisés par les modèles pour raisonner avant d’afficher leur réponse.

Et le principe dépasse désormais le texte : images, audio et vidéo peuvent eux aussi être convertis en unités comptabilisées par les modèles multimodaux.
Le token paraît donc minuscule, mais il constitue l’un des compteurs fondamentaux de l’intelligence artificielle : il mesure à la fois ce qu’elle reçoit, ce qu’elle peut garder sous les yeux et une partie du calcul nécessaire pour nous répondre.

Source : Clubic
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Silence on joue ! C’est l’émission hebdo de jeux vidéo de Libération. Avec Erwan Cario et ses chroniqueur·euse·s Patrick Hellio et Corentin Benoit-Gonin.

CRÉDITS
Silence on joue ! est un podcast de Libération animé par Erwan Cario. Cette bande annonce a été enregistrée le 1er octobre 2026 sur Discord. Réalisation : Erwan Cario. Générique : Marc Quatrociocchi.
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