Accélérer l'adoption de l'IA en Europe

Déploiement mondial de l'IA accessible : notre méthode de localisation

OpenAI présente sa stratégie pour localiser l'IA, démontrant comment les modèles frontaliers mondiaux partagés peuvent être adaptés aux langues locales, aux lois et aux cultures sans compromettre la sécurité.

Sakana AI et NVIDIA présentent TwELL : accélération de 20,5 % en inférence et 21,9 % en entraînement pour les LLMs

Des chercheurs de Sakana AI et NVIDIA ont publié en mai 2026 un article accepté à ICML 2026 (arXiv:2603.23198) présentant TwELL, un nouveau format de calcul creux accompagné de noyaux CUDA dédiés, permettant d'accélérer les grands modèles de langage de 20,5 % à l'inférence et de 21,9 % à l'entraînement. Le travail cible les couches feedforward des transformeurs, qui concentrent plus des deux tiers des paramètres d'un modèle et consomment plus de 80 % des opérations flottantes totales. Le constat de départ est frappant : pour n'importe quel token traité, plus de 99 % des neurones cachés dans ces couches produisent une valeur nulle après la fonction d'activation. Cette sparsité dite "d'activation" existe donc à grande échelle, mais n'avait jusqu'ici jamais pu être exploitée efficacement sur GPU. L'impact potentiel est considérable pour l'ensemble de l'industrie du calcul IA. Les GPU NVIDIA sont architecturés pour des multiplications matricielles denses via les Tensor Cores, qui exigent de larges blocs de données contiguës. Les formats creux classiques comme ELLPACK nécessitaient un passage kernel supplémentaire pour convertir les activations du format dense au format creux, une surcharge qui annulait tout gain. Les travaux précédents de sparsité dans les LLM, notamment TurboSparse, ProSparse et Q-Sparse, ne traitaient que les opérations GEMV à un seul token, un cas marginal en production. TwELL résout le problème réellement difficile : les opérations GEMM batchées avec des milliers de tokens simultanés, qui correspondent à la fois à l'inférence à haut débit et à l'entraînement. Un gain de 20 % sur ces régimes se traduit directement par des économies massives en coût de calcul et en consommation électrique pour quiconque opère des modèles à l'échelle. L'innovation technique centrale de TwELL réside dans un découpage des colonnes en tuiles horizontales correspondant exactement à la taille de tuile T_n du kernel de multiplication matricielle. Les valeurs non nulles sont compactées localement dans chaque tuile, et cette construction s'effectue dans l'épilogue du kernel de projection existant, sans kernel supplémentaire, sans lecture mémoire additionnelle ni synchronisation entre blocs. À l'inférence, un seul kernel fusionné lit les activations au format TwELL et effectue les projections montante et descendante conjointement, évitant d'écrire l'état caché intermédiaire en mémoire globale et réduisant ainsi drastiquement le trafic DRAM. Pour l'entraînement, un format hybride route dynamiquement chaque ligne vers une matrice ELL compacte ou vers un bloc dense de secours selon le taux de sparsité local. Ce travail ouvre la voie à des optimisations architecturales profondes sans modifier les poids ni les architectures existantes, une direction que d'autres laboratoires devraient rapidement explorer.

Pandémies : l’IA et la modélisation au cœur de la riposte

L'épidémiologiste Mircea Sofonea dirige à Montpellier le projet PReVix, regroupant douze unités de recherche dans cinq villes françaises. Ce projet vise à combiner intelligence artificielle et modélisation classique pour construire un cadre de réponse précoce aux futurs virus respiratoires émergents. Les cibles prioritaires incluent des pathogènes du type coronavirus ou grippe H1N1.

Mendo lève 12 millions d’euros pour accélérer le déploiement de l’IA en Europe

La startup parisienne Mendo a bouclé le 11 juin 2026 un tour de table de série A d'un montant de 12 millions d'euros, mené par les fonds Ventech et Educapital, avec la participation de Tomcat et OVNI. L'entreprise, qui compte aujourd'hui une cinquantaine de collaborateurs, prévoit de doubler ses effectifs pour atteindre une centaine de personnes, avec des recrutements concentrés dans les fonctions produit, ingénierie et développement commercial. Ce financement servira également à enrichir les capacités analytiques de sa plateforme et à accélérer son implantation sur les principaux marchés européens. Mendo se positionne comme une couche d'accompagnement entre les outils d'intelligence artificielle et les utilisateurs finaux au sein des organisations, avec pour mission de transformer les investissements IA en résultats mesurables plutôt qu'en simples expérimentations. L'enjeu que Mendo cherche à adresser est devenu l'un des principaux freins à la transformation numérique des entreprises : le fossé entre le déploiement d'une technologie et son adoption réelle par les équipes. Selon les données avancées par la startup, ses approches permettraient d'atteindre des taux d'adoption jusqu'à six fois supérieurs à ceux obtenus par des méthodes traditionnelles. Dans un contexte où les investissements mondiaux dans l'IA atteignent des niveaux records, une majorité d'entreprises restent bloquées au stade des projets pilotes, incapables de passer à l'échelle. La plateforme de Mendo aide les organisations à identifier les cas d'usage à fort impact, à adapter leurs processus internes et à mesurer concrètement les gains obtenus, ce qui répond à une demande croissante des directions générales qui veulent justifier leurs budgets IA devant leurs actionnaires. La levée intervient dans un marché en pleine recomposition, accélérée par l'émergence de l'IA agentique : ces systèmes capables d'orchestrer des tâches complexes et d'interagir simultanément avec plusieurs applications métiers commencent à contraindre les entreprises à repenser en profondeur leurs flux de travail, voire leur structure décisionnelle. Dans ce contexte, le segment de l'adoption et de la gestion du changement autour de l'IA devient un marché à part entière, distinct de celui des éditeurs de modèles ou d'outils. Mendo n'est pas seule sur ce créneau en Europe, mais son ancrage parisien et le profil de ses investisseurs la placent dans une bonne position pour capter les grands comptes européens soucieux de conformité et de souveraineté numérique. Les prochains mois diront si la startup parvient à s'imposer comme la référence continentale de l'adoption de l'IA en entreprise avant que des acteurs américains plus capitalisés ne s'emparent du sujet.

💬 Le vrai frein à l'IA en entreprise, c'est pas la technologie, c'est l'adoption. Mendo se glisse exactement là où il fallait quelqu'un, avec les bons investisseurs et un marché européen en demande. Le x6 sur les taux d'adoption, c'est une belle promesse, reste à voir si ça tient hors des cas pilotes.