Auteur/autrice : lethuphuong

📌 Le 23 octobre 2025, Alibaba Cloud a annoncé avoir développé le système Aegaeon, qui permet une utilisation optimale du GPU dans les tâches d’inférence IA concurrentes, aidant à réduire le nombre de GPU nécessaires jusqu’à 82 % tout en maintenant des performances élevées. Alibaba Cloud montre les progrès rapides de la Chine dans l’optimisation de l’infrastructure GPU pour l’IA générative, atteignant un niveau de performance de 7 modèles/GPU. Cette technologie réduit non seulement le coût d’inférence de milliards de requêtes IA, mais pourrait également remodeler le marché mondial du cloud IA, où la capacité d’optimisation du GPU devient l’arme…

📌 Le Quatrième Plénum de la Chine marque un tournant stratégique : priorité à l’IA, à la technologie spatiale et à l’économie démographique, tout en renforçant la lutte anti-corruption et la stabilité macroéconomique. Avec 4 500 entreprises d’IA, l’orientation pour les cinq prochaines années montre l’ambition de la Chine de devenir une puissance de l’IA et de la technologie spatiale, tout en maintenant le dialogue USA-Chine pour éviter les risques d’exposition économique mondiale.

📌 La plateforme Consensus utilise GPT-5 et Responses API pour réduire la recherche de semaines à minutes. En utilisant GPT-5 et Responses API, Consensus redéfinit le processus de recherche scientifique, transformant l’IA en un assistant de recherche capable de lire, comprendre et vérifier les preuves comme un être humain. Avec des vitesses de traitement des centaines de fois plus rapides tout en assurant la fiabilité académique, cette plateforme ouvre une ère de « recherche instantanée », où la science progresse plus rapidement grâce à la capacité de l’IA à synthétiser la connaissance à vitesse supra.

📌 Ne vous laissez pas tromper : Contrairement à l’image d’une technologie « laissez-faire », le gouvernement américain contrôle en réalité étroitement le fondement essentiel de l’écosystème de l’IA. La politique d’IA des États-Unis est une intervention délibérée : souple au niveau de l’application pour stimuler l’innovation, mais maintenant un contrôle absolu au niveau de l’infrastructure – puces, données et modèles fondamentaux. C’est une nouvelle stratégie de soft power, où la technologie devient un outil politique dans la compétition mondiale pour l’hégémonie de l’IA.

📌 Le conglomérat de défense d’État chinois Norinco a lancé le véhicule de combat autonome P60, atteignant une vitesse de 50 km/h, opéré par le modèle d’IA DeepSeek. L’Armée Populaire de Libération (APL) continue de chercher à accéder aux puces Nvidia (A100, H100) malgré l’interdiction d’exportation américaine depuis septembre 2022. De nombreux brevets de 2025 signalent encore l’utilisation de ces puces, mais l’APL renforce également sa transition vers les puces Huawei Ascend pour atteindre la « souveraineté algorithmique », et étudie des robots-chiens de combat opérant en essaims, pour le déminage et la reconnaissance. DeepSeek peut simuler 10 000 scénarios…

📌 Le rapport d’OpenAI révèle une ampleur alarmante : plus d’un million de personnes par semaine expriment des intentions suicidaires en utilisant ChatGPT, parallèlement à 560 000 cas potentiels de troubles mentaux. Bien que GPT-5 ait atteint 91 % des normes de sécurité, la pression publique et les enquêtes légales obligent OpenAI à prouver que l’IA générative peut soutenir, plutôt qu’aggraver, la crise mondiale de la santé mentale.

📌 Singapour se positionne comme un « pont pragmatique » à l’ère de la fragmentation de la réglementation de l’IA – ni extrême comme l’Europe, ni sous contrôle centralisé comme la Chine. Guidé par la philosophie « l’IA pour le bien public – pour Singapour et pour le monde », le pays donne la priorité aux normes techniques, à la responsabilité sociale et à la compétitivité internationale, devenant un modèle de référence pour les petites économies qui souhaitent développer une IA durable et responsable.

📌 L’article “Le Playbook Gen AI pour les Organisations” dans la Harvard Business Review (numéro novembre–décembre 2025) affirme : les entreprises ne peuvent pas attendre “l’IA parfaite” – elles ont besoin d’une stratégie d’adoption immédiate de l’IA générative, en se concentrant sur la différenciation stratégique plutôt que sur la vitesse de déploiement. Les entreprises devraient revoir leur structure organisationnelle et repenser les processus pour s’adapter à une “organisation native de l’IA” (AI-native organization). Le personnel passera de “l’exploitation d’outils” à la “collabora-tion avec l’IA”. L’avantage à long terme proviendra d’une utilisation unique de l’IA, de données propriétaires et d’une culture…

📌 Une nouvelle tendance se propage parmi les start-ups d’IA : l’auto-collecte de données propriétaires, au lieu de parcourir Internet ou d’engager de la main-d’œuvre bon marché pour l’étiquetage des données comme auparavant. « C’est la qualité des données, et non la quantité, qui détermine la performance. » Ceci est un avantage concurrentiel que les concurrents ont du mal à reproduire. Cette tendance marque une révolution dans la qualité des données – où les modèles les plus efficaces sont construits à partir de données réelles, de personnes réelles et d’actions réelles.

📌 Le boom de l’IA remodèle le secteur financier américain : JPMorgan et Goldman choisissent tous deux de réduire les embauches malgré des bénéfices trimestriels atteignant respectivement 14,4 et 4,1 milliards de dollars. L’accent est mis sur l’application de l’IA pour augmenter l’efficacité, réduire les coûts de personnel et réorganiser fondamentalement le modèle opérationnel, marquant un tournant dans la transformation de l’IA dans le secteur bancaire.