L'avènement de l'ère de l'intelligence

Google Cloud soutient l’ambition de superintelligence d’Ineffable Intelligence

Ineffable Intelligence, startup londonienne fondée par David Silver, le chercheur britannique à l'origine d'AlphaGo, a annoncé lors du Google Cloud Summit London 2026 un partenariat stratégique avec Google Cloud pour soutenir le développement de son projet de superintelligence. Cette alliance intervient dans la foulée d'une levée de fonds de 1,1 milliard de dollars, la plus importante jamais réalisée par une startup européenne spécialisée dans l'IA. Concrètement, Ineffable Intelligence déploiera sur l'infrastructure Google Cloud l'un des plus grands clusters A5X au monde, équipé de GPU NVIDIA Vera Rubin NVL72, pour entraîner ce qu'elle appelle un « super-apprenant » : une intelligence artificielle capable d'acquérir des connaissances par l'expérience directe, en continu, plutôt qu'à partir de vastes ensembles de données précompilées. L'enjeu dépasse largement le simple choix d'un prestataire cloud. Les systèmes fondés sur l'apprentissage par renforcement continu imposent des contraintes d'infrastructure radicalement différentes des modèles génératifs classiques : ils génèrent, évaluent et exploitent en temps réel des flux d'expériences, ce qui exige non seulement une puissance de calcul considérable, mais aussi une interconnexion ultra-performante entre GPU, réseau à haut débit et stockage optimisé. Google Cloud se positionne précisément sur cette architecture intégrée, présentée comme un avantage décisif pour les laboratoires les plus exigeants. Pour l'industrie, ce partenariat marque une étape dans la compétition entre hyperscalers pour capter les projets d'IA les plus ambitieux, où l'infrastructure devient un levier de différenciation aussi important que les algorithmes eux-mêmes. David Silver, figure emblématique du domaine depuis sa contribution décisive à AlphaGo chez DeepMind, a quitté Google pour fonder Ineffable Intelligence avec l'ambition explicite de développer des systèmes capables de dépasser les capacités humaines dans des domaines comme les sciences, les mathématiques ou la technologie. L'approche par apprentissage par renforcement qu'il défend s'inscrit dans une tradition de recherche distincte des grandes entreprises qui misent sur la mise à l'échelle de modèles de langage entraînés sur du texte. Le choix de Google Cloud comme partenaire est une décision stratégique pour les deux parties : Ineffable Intelligence bénéficie d'une infrastructure de premier rang à grande échelle, tandis que Google utilise ce partenariat comme vitrine pour démontrer la maturité de son offre IA à une période où la concurrence entre Azure, AWS et Google Cloud pour attirer les laboratoires de recherche de pointe n'a jamais été aussi intense. La levée de 1,1 milliard confirme que le projet est pris très au sérieux par les investisseurs, même si l'horizon d'une superintelligence opérationnelle reste indéfini.

💬 David Silver quitte Google pour lever 1,1 milliard et retourner entraîner ses modèles sur... l'infra Google. Le serpent qui se mord la queue, mais version superintelligence. Ce qui m'intéresse vraiment là-dedans, c'est l'approche : de l'apprentissage par renforcement continu plutôt que du scaling de LLM sur texte, c'est une vraie bifurcation par rapport à ce que font OpenAI ou Anthropic. Reste à voir si ça donne quelque chose en dehors des jeux de plateau.

Une entreprise qui s'échelonne avec la valeur de l'intelligence

Modèle d'entreprise d'OpenAI qui s'adapte à l'intelligence croissante, incluant des abonnements, API, publicités, commerce et calcul, alimenté par l'adoption croissante de ChatGPT.

Standard Intelligence surfe sur l'engouement Neolab avec un modèle de contrôle d'ordinateur

Il y a deux mois, des passants du quartier South Park à San Francisco ont aperçu quelque chose d'inhabituel : un Toyota Rav4 circulant avec un ordinateur portable posé sur le tableau de bord. La machine faisait tourner un nouveau modèle d'intelligence artificielle développé par Standard Intelligence, une startup de deux ans basée dans la ville. Ce modèle, dit de "computer use", est capable d'opérer un ordinateur pour accomplir des tâches variées : tester un site bancaire, supprimer des spams, ou même, comme lors de cette démonstration, piloter un véhicule, une capacité que la plupart des agents comparables ne maîtrisent pas. La jeune pousse vient d'annoncer avoir levé 75 millions de dollars à une valorisation de 500 millions de dollars, un tour mené par Sequoia Capital et Spark Capital, révélé en exclusivité par The Information. Ce financement représente plus de seize fois la valorisation obtenue lors du tour de table initial fin 2024, signal fort de l'engouement des investisseurs pour cette catégorie d'agents capables d'interagir directement avec des interfaces logicielles. Contrairement aux assistants classiques qui se limitent à produire du texte, les modèles "computer use" agissent sur des environnements réels : ils cliquent, naviguent, remplissent des formulaires, voire contrôlent des systèmes physiques. Pour les entreprises, cela ouvre la voie à une automatisation bien plus profonde des processus métier, sans nécessiter d'intégrations techniques complexes. Standard Intelligence se distingue de ses concurrents, dont Anthropic a lancé une fonctionnalité similaire en 2024, par sa façon de repenser les données d'entraînement. Là où la plupart des modèles s'appuient massivement sur des données textuelles, la startup explore d'autres types de signaux pour améliorer la capacité d'un agent à comprendre et manipuler des interfaces visuelles. Dans un écosystème où OpenAI, Google et Anthropic dominent la conversation, ce positionnement sur les données et les cas d'usage incarnés comme la conduite automobile pourrait constituer un avantage différenciateur déterminant.

Comment les entreprises profitent de l’usage dissimulé de l’intelligence artificielle au travail

Dans la plupart des grandes entreprises, l'intelligence artificielle s'est d'abord installée par la petite porte : des salariés ont adopté en catimini des outils comme ChatGPT ou Copilot, souvent sans autorisation de leur hiérarchie. Ce phénomène, baptisé « shadow AI », s'est généralisé au point que certaines études estiment que plus de la moitié des employés utilisent des outils d'IA non approuvés dans leur travail quotidien, à l'insu de leur employeur. Plutôt que de sanctionner ces pratiques, un nombre croissant de directions choisissent désormais de les récupérer à leur avantage. En observant quels outils s'imposent spontanément, les entreprises identifient les cas d'usage les plus pertinents et les salariés les plus avancés — des données précieuses pour piloter leur propre stratégie d'adoption de l'IA. Ce retournement transforme une zone de risque (fuite de données, violation de licences) en un laboratoire d'innovation involontaire. Ce basculement révèle une tension structurelle dans la transformation numérique des organisations : les politiques officielles peinent à suivre le rythme d'adoption réel des technologies. Après des années de gouvernance restrictive sur le BYOD et les outils cloud non validés, les entreprises semblent tirer les leçons du passé en optant pour une intégration encadrée plutôt qu'une interdiction inapplicable. La question des données sensibles transmises à des modèles externes reste néanmoins un angle mort majeur.