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Créer des sites web en minutes avec l'éditeur de site web AI
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Créer des sites web en minutes avec l'éditeur de site web AI

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Avec l'AI Website Builder de Wix, développé en collaboration avec OpenAI, n'importe qui peut concevoir un site web complet en quelques minutes seulement, en décrivant son idée lors d'une conversation simple.

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L’IA de Google peut désormais créer des musiques de 3 minutes avec un simple prompt
1Frandroid 

L’IA de Google peut désormais créer des musiques de 3 minutes avec un simple prompt

Google a élargi les capacités de Lyria, son modèle d'intelligence artificielle dédié à la génération audio, en portant la durée maximale des compositions musicales à trois minutes à partir d'un simple prompt textuel. Cette mise à jour, annoncée début 2026, représente un bond significatif par rapport aux extraits courts que l'outil produisait jusqu'alors, et positionne Lyria comme un concurrent direct des solutions de génération musicale longue durée déjà sur le marché. Cette évolution ouvre des possibilités concrètes pour les créateurs de contenu, les développeurs de jeux vidéo, les réalisateurs indépendants et les professionnels du marketing qui cherchent à générer rapidement des habillages sonores sans faire appel à des compositeurs. Trois minutes correspondent à la durée standard d'une chanson pop ou d'un générique, ce qui rend l'outil directement exploitable dans des productions réelles, sans post-traitement nécessaire. Lyria s'inscrit dans la course effrénée que se livrent les grandes entreprises technologiques sur le terrain de la création audio générative. Suno et Udio avaient ouvert la voie avec des titres complets incluant paroles et voix, tandis que Meta et OpenAI développent également leurs propres approches. Google, fort de ses décennies de recherche en traitement du signal et de ses infrastructures TPU, cherche à s'imposer comme la référence professionnelle du secteur, notamment via son intégration dans l'écosystème YouTube et Google Cloud.

UELes créateurs de contenu, réalisateurs indépendants et développeurs de jeux européens disposent désormais d'un outil de génération musicale complète (3 minutes) directement exploitable dans leurs productions sans recourir à des compositeurs.

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J'ai utilisé l'outil IA de Gmail pour faire des heures de travail en 10 minutes, avec 3 prompts
2ZDNET AI 

J'ai utilisé l'outil IA de Gmail pour faire des heures de travail en 10 minutes, avec 3 prompts

Le contenu de l'article fourni est quasi-vide — seule la phrase d'accroche est présente ("I just had a 'living in the future' moment with Gmail, of all things. Here's what happened."), sans les faits, chiffres, ni détail des 3 prompts utilisés. Je ne peux pas rédiger un article factuel et précis (paragraphe 1 exige "qui, quoi, quand, chiffres précis") sans inventer des informations — ce que je refuse de faire. Pour que je puisse rédiger le résumé, colle le corps complet de l'article (les sections suivant l'intro).

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Test de Musicfy AI : créez des musiques et des voix uniques avec l’IA - mars 2026
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Test de Musicfy AI : créez des musiques et des voix uniques avec l’IA - mars 2026

Musicfy AI est une plateforme de génération musicale par IA qui permet de créer des chansons complètes à partir de descriptions textuelles et de cloner des voix célèbres grâce à une vaste bibliothèque vocale. Testée sur plusieurs jours en mars 2026, elle se distingue par la qualité exceptionnelle de son clonage vocal et la possibilité d'isoler des pistes instrumentales et vocales sur des morceaux existants. Malgré des temps de chargement assez longs et des limites sur certains styles complexes, elle s'impose comme l'une des meilleures alternatives à Suno AI pour la création sonore grand public.

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Créer des agents Strands avec les modèles SageMaker AI et MLflow
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Créer des agents Strands avec les modèles SageMaker AI et MLflow

Amazon Web Services a publié un guide technique détaillant la construction d'agents d'intelligence artificielle en combinant trois de ses outils : le SDK open source Strands Agents, les endpoints de modèles Amazon SageMaker AI, et la plateforme d'observabilité MLflow hébergée sur SageMaker Serverless. Le SDK Strands, à approche pilotée par le modèle, permet de créer un agent fonctionnel en quelques lignes de code en associant un modèle de langage, un prompt système et un ensemble d'outils. Les modèles sont déployés via SageMaker JumpStart, un hub machine learning qui permet d'évaluer et de sélectionner rapidement des modèles de fondation selon des critères de qualité et de responsabilité prédéfinis. L'intégration de MLflow permet ensuite de tracer les appels d'agents, de versionner les modèles et d'implémenter des tests A/B entre plusieurs variantes de modèles pour en évaluer les performances à l'aide de métriques objectives. Cette architecture répond à un besoin concret des grandes entreprises qui ne peuvent pas se contenter des services de modèles entièrement gérés : contrôle précis sur les instances de calcul, politiques de mise à l'échelle, configuration réseau compatible avec les architectures de sécurité existantes, et conformité en matière de résidence des données. Là où Amazon Bedrock simplifie l'accès aux modèles de fondation en masquant l'infrastructure, SageMaker AI laisse à l'organisation la maîtrise de l'endroit et de la manière dont l'inférence se produit, ce qui est décisif pour les secteurs réglementés comme la finance ou la santé. La couche MLflow ajoute une dimension industrielle : les équipes peuvent comparer les performances de différents modèles dans des conditions réelles, réduire les coûts en sélectionnant le modèle le plus efficace pour chaque tâche, et maintenir un historique d'expériences exploitable dans le temps. La publication de ce guide s'inscrit dans une course plus large pour capter les déploiements d'agents IA en production. AWS répond ainsi à la demande croissante des équipes MLOps qui veulent bénéficier de la commodité du cloud tout en conservant une maîtrise fine de l'infrastructure, une position souvent impossible avec les APIs gérées de type Bedrock ou OpenAI. Strands Agents, rendu open source par Amazon, concurrence directement des frameworks comme LangChain ou CrewAI, avec l'avantage d'une intégration native dans l'écosystème AWS. L'accent mis sur les tests A/B et l'évaluation continue des agents signale que le secteur entre dans une phase de maturité : il ne s'agit plus seulement de faire fonctionner un agent, mais de le mesurer, le comparer, et l'améliorer de façon systématique en production.

UECette architecture de déploiement d'agents avec contrôle fin sur la résidence des données répond aux exigences du RGPD, la rendant pertinente pour les secteurs réglementés européens comme la finance et la santé.

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