LM Studio rachète Locally AI, l’application française pour installer un LLM local sur son iPhone

Google lance une application pour utiliser son IA en local sur iPhone et Android

Google a lancé AI Edge Gallery, une nouvelle application disponible sur iPhone et Android permettant de faire tourner des modèles d'intelligence artificielle directement sur l'appareil, sans connexion réseau. L'application s'appuie sur les modèles Gemma 4, la dernière génération de modèles open source légers de Google, conçus pour fonctionner sur des terminaux mobiles aux ressources limitées. Elle propose plusieurs expériences interactives exploitant ces capacités d'inférence locale. Cette initiative marque une étape concrète dans la course à l'IA embarquée sur smartphone. Faire tourner un modèle de langage en local élimine la latence réseau, préserve la confidentialité des données et permet une utilisation hors connexion, trois avantages majeurs pour les utilisateurs mobiles. Pour Google, c'est aussi un moyen de tester l'adoption de Gemma 4 auprès du grand public et de démontrer que ses modèles open source sont compétitifs sur des appareils du quotidien, face à des concurrents comme Apple Intelligence ou les solutions embarquées de Meta. Google s'inscrit ici dans une tendance de fond : après avoir imposé Gemini comme assistant par défaut sur Android, l'entreprise cherche à étendre sa présence sur iOS tout en investissant dans l'IA on-device. Gemma 4, présenté récemment, est précisément optimisé pour ce type de déploiement. AI Edge Gallery fonctionne pour l'instant comme un terrain d'expérimentation ouvert, ce qui laisse supposer qu'une intégration plus profonde dans les produits Google grand public pourrait suivre selon les retours des utilisateurs.

DATADOG rachète ADAPTIVE ML pour renforcer son laboratoire d’IA

Datadog, l'éditeur américain de plateformes de monitoring et d'observabilité fondé par Olivier Pomel et Alexis Lê-Quôc, a annoncé le rachat d'Adaptive ML, une start-up spécialisée dans le Reinforcement Learning Operations (RLOps). Cette discipline émergente consiste à optimiser en continu des modèles d'intelligence artificielle une fois déployés en production, en s'appuyant sur l'apprentissage par renforcement pour ajuster leur comportement à partir des retours d'usage réels. Avec cette opération, Datadog ne se contente plus d'observer les systèmes de ses clients : l'entreprise internalise une compétence technique de pointe, jusque-là réservée à quelques laboratoires spécialisés, pour l'intégrer directement à son offre. Cette acquisition traduit un pari sur l'avenir du logiciel d'entreprise. Les équipes techniques qui déploient des modèles d'IA générative ou des agents autonomes ont besoin d'outils capables non seulement de surveiller leurs performances, mais aussi de les améliorer automatiquement au fil du temps. En rachetant Adaptive ML, Datadog se positionne pour proposer cette couche d'optimisation continue à ses clients, avec un avantage concret : la capacité à transformer des données d'usage en amélioration mesurable des modèles, sans recourir à un prestataire tiers. Cette opération s'inscrit dans une tendance de fond où les plateformes d'observabilité et d'infrastructure cloud se transforment progressivement en véritables laboratoires d'intelligence artificielle. Face à des concurrents comme New Relic ou Dynatrace, qui investissent eux aussi massivement dans l'IA appliquée à leurs produits, Datadog cherche à sécuriser une avance technologique durable plutôt que de dépendre de partenariats externes pour ses futures fonctionnalités d'IA.

💬 Datadog qui rachète Adaptive ML, ça confirme un mouvement de fond : les boîtes d'observabilité arrêtent de juste regarder tourner les modèles, elles veulent les piloter. C'est malin, parce que le RLOps c'était réservé à une poignée de labos, et là Datadog se paye direct la compétence plutôt que de la construire pendant trois ans. Reste à voir si l'intégration tient la route, une acquisition de talents ça vaut rien si le produit derrière ne suit pas.

Asana rachète Stack AI pour renforcer ses agents IA no-code

Asana a annoncé l'acquisition de Stack AI, une startup spécialisée dans la création d'agents IA no-code et l'orchestration de workflows entre systèmes d'entreprise. L'opération, dont le montant n'a pas été divulgué, vise à doter la plateforme de gestion de projets d'une couche d'automatisation opérationnelle capable de connecter des environnements aussi divers que Salesforce, Oracle, AWS ou DocuSign. Stack AI s'est bâti une réputation solide dans les secteurs réglementés, santé, services financiers, services professionnels, précisément grâce à ses engagements en matière de gouvernance, de sécurité et de fiabilité des flux automatisés. L'intégration prévue associera les capacités d'exécution de Stack AI au "Work Graph" d'Asana, la couche de données organisationnelles qui structure projets, responsabilités et historiques de collaboration au sein des équipes. Cette acquisition répond à un problème concret que rencontre l'industrie : la plupart des solutions IA actuelles restent cantonnées à des usages individuels, résumer un document, répondre à une question, assister un employé dans une tâche isolée. Elles peinent à orchestrer des processus complets qui traversent plusieurs équipes et plusieurs logiciels. Avec Stack AI, Asana vise à passer du copilote personnel à l'automatisation opérationnelle à grande échelle. Les entreprises pourront concevoir des workflows qui traitent des demandes IT, des processus de conformité, du support client ou des opérations financières sans recourir à du développement logiciel complexe. L'enjeu devient ainsi opérationnel plutôt que conversationnel, ce qui représente un changement de paradigme significatif pour l'ensemble du marché des plateformes de collaboration. Asana se positionne depuis plusieurs mois sur la notion de "human-agent teams", des environnements où des agents IA travaillent collectivement avec des humains, avec validations, transferts de tâches, approbations et mémoire partagée, plutôt que d'opérer comme des outils parallèles déconnectés des opérations réelles. Le PDG Dan Rogers a formulé clairement l'ambition : selon lui, la valeur durable ne résidera pas dans les modèles IA eux-mêmes, mais dans la capacité des plateformes à coordonner outils, données, gouvernance et exécution métier dans un flux cohérent. Cette vision distingue Asana des acteurs focalisés sur les assistants conversationnels généralistes, et la place en concurrence directe avec des plateformes comme ServiceNow ou Microsoft 365 Copilot, qui cherchent eux aussi à devenir le système nerveux central de l'entreprise automatisée. L'intégration de Stack AI dans les produits AI Studio et AI Teammates d'Asana devrait être précisée dans les prochains mois.

OVHcloud mise sur l’IA générative avec le rachat de Dragon LLM

OVHcloud a annoncé le 25 mars 2026 le rachat de Dragon LLM, entreprise française spécialisée en intelligence artificielle générative, anciennement connue sous le nom de Lingua Custodia. Il s'agit de la première acquisition d'OVHcloud dans le domaine de l'IA, après des années de prudence vis-à-vis des modèles de langage et des fermes de GPU. L'objectif affiché est la création d'un « AI Lab » interne dédié à l'entraînement et à l'affinage de grands modèles de langage souverains. Dragon LLM apporte une expertise rare : la société a notamment remporté le Large AI Grand Challenge de la Commission européenne, en entraînant un modèle de 3,6 milliards de paramètres sur les supercalculateurs Leonardo et Jupiter, et a affiné des LLM open weight comme Llama 3.1 et Qwen 3 jusqu'à 70 milliards de paramètres avec des données financières spécialisées. Parmi ses clients figurent BNP Paribas, Crédit Agricole et Natixis, qui utilisent sa plateforme Verto — un outil combinant traduction, vérification de documents complexes et assistance aux appels d'offres via un système RAG. Ce rachat marque un virage stratégique clair pour OVHcloud, qui sort de sa réserve pour s'imposer comme acteur de l'IA souveraine européenne. En intégrant Dragon LLM, le groupe peut désormais proposer des services d'IA générative capables de traiter des données sensibles, déployables aussi bien dans le cloud que sur les infrastructures privées des entreprises. C'est une réponse directe aux besoins des secteurs réglementés — finance, santé, juridique — qui exigent des garanties strictes sur la localisation et la confidentialité des données. Pour les clients existants de Dragon LLM, l'intégration au sein d'un acteur majeur du cloud européen réduit les risques inhérents à une startup indépendante et ouvre l'accès à une infrastructure plus robuste, même si des adaptations techniques pourraient être nécessaires à terme. Fondée en 2011 comme spécialiste de la traduction automatisée de documents financiers, Dragon LLM avait progressivement pivoté vers l'IA générative, développant ses propres modèles dans des domaines techniques pointus. Ce rachat s'inscrit dans une dynamique plus large d'acquisitions stratégiques pour OVHcloud, qui avait déjà absorbé Seald en février 2026, expert français du chiffrement de bout en bout. En Europe, les entreprises capables de concevoir et d'affiner des LLM performants restent rares — Mistral AI, Aleph Alpha et Silo AI font partie du même cercle restreint. OVHcloud, qui présentera ses résultats financiers le 9 avril, n'a pas encore précisé le devenir des services Dragon LLM ni les montants de l'opération, mais la direction est claire : bâtir une alternative européenne crédible face aux géants américains du cloud et de l'IA.

💬 Pendant qu'OpenAI, Anthropic et Google se partagent le marché de l'IA générative, OVHcloud vient de faire sa première acquisition dans le secteur : Dragon LLM, une pépite française discrète qui a entraîné des LLM sur les supercalculateurs européens Leonardo et Jupiter, et qui compte BNP Paribas, Crédit Agricole et Natixis parmi ses clients. Ce n'est pas un coup de com'. C'est un pari industriel clair : positionner OVHcloud comme le socle d'une IA souveraine européenne — celle que les banques, les hôpitaux et les cabinets juridiques peuvent utiliser sans envoyer leurs données outre-Atlantique. L'ironie ? Dragon LLM reste modeste face aux mastodontes américains. Mais c'est précisément là que réside l'opportunité : les secteurs réglementés n'ont pas besoin du modèle le plus puissant du monde. Ils ont besoin du modèle le plus sûr — hébergé en Europe, auditable, conforme au RGPD. Un tiers de la croissance américaine en 2025 vient de l'IA. L'Europe a pris du retard. Mais des décisions comme celle-ci suggèrent que la fenêtre n'est pas encore fermée. La question n'est plus "peut-on rattraper les Américains ?" — mais "sur quel terrain l'Europe peut-elle gagner ?"