Un laboratoire d'IA Lenovo à Hetao renforce la coopération tech Hong Kong-Shenzhen

Course à l’IA : le laboratoire de Jeff Bezos proche d’un méga deal à 38 milliards

Project Prometheus, la start-up d'IA cofondée par Jeff Bezos, s'apprête à finaliser une levée de fonds de près de 10 milliards de dollars qui porterait sa valorisation à 38 milliards, selon le Financial Times. Cette opération intervient moins d'un an après un premier tour de table de 6,2 milliards, confirmant une trajectoire de financement exceptionnellement rapide. La société, fondée il y a moins de 12 mois, compte entre 50 et 200 employés recrutés en grande partie chez OpenAI, xAI et Google DeepMind. Elle est dirigée par Jeff Bezos aux côtés de Vik Bajaj, ancien responsable de Google X et professeur associé à Stanford. Ses bureaux sont établis à San Francisco, au coeur de l'écosystème mondial de l'IA. Par ailleurs, selon le New York Times, Bezos aurait engagé des discussions préliminaires avec des investisseurs du Moyen-Orient et d'Asie du Sud-Est pour lever jusqu'à 100 milliards de dollars supplémentaires, dans le but de créer un fonds dédié aux entreprises exploitant les technologies de Prometheus. Ce qui distingue Prometheus de la plupart de ses concurrents, c'est son positionnement sur l'IA physique : des systèmes capables d'interagir directement avec des environnements industriels réels, dans des secteurs comme la fabrication, l'ingénierie aérospatiale ou la production de semi-conducteurs. Là où l'IA générative peine encore à démontrer un retour sur investissement immédiat pour les industriels, Prometheus parie sur une IA qui agit dans le monde tangible plutôt que de se limiter au traitement de données. Pour les entreprises manufacturières et les grandes industries, ce type de technologie représente un levier de transformation directe, potentiellement plus concret que les modèles conversationnels grand public. C'est précisément ce créneau qui justifie l'intérêt massif des investisseurs, malgré l'absence totale de revenus à ce stade. La montée en puissance de Project Prometheus s'inscrit dans une phase nouvelle de la course mondiale à l'IA, où les batailles ne se jouent plus uniquement sur les performances des modèles de langage, mais sur leur intégration dans l'économie réelle. Jeff Bezos, avec une fortune estimée à plus de 200 milliards de dollars et un réseau d'investisseurs mondial, dispose d'une capacité d'action hors norme pour imposer Prometheus dans ce segment. La stratégie rappelle les logiques d'intégration verticale bien connues dans la tech : contrôler à la fois la technologie fondamentale et l'écosystème d'entreprises qui l'exploitent. Bloomberg précise que le tour de table actuel reste ouvert et que ses modalités pourraient encore évoluer, signe que la compétition pour entrer au capital de la start-up reste vive. Dans un secteur où OpenAI, Anthropic et Google se disputent la couche logicielle, Prometheus tente de s'imposer sur la couche industrielle, un pari ambitieux mais cohérent avec la vision long terme de son fondateur.

💬 38 milliards pour une boîte sans un euro de revenu et moins d'un an d'existence, sur le papier ça crie bulle. Mais l'angle IA physique (fabrication, aérospatiale, semi-conducteurs) c'est vraiment pas le même jeu que la guerre des chatbots, et là Bezos arrive avec la patience et le réseau qu'il faut pour jouer long. C'est le genre de pari qui paraît absurde en 2026 et évident en 2030.

AWS et NVIDIA renforcent leur collaboration stratégique pour accélérer le passage de l'IA du pilote à la production

AWS et NVIDIA ont annoncé lors du GTC 2026 un partenariat élargi incluant le déploiement de plus d'un million de GPU NVIDIA (architectures Blackwell et Rubin) dans les régions cloud AWS dès 2026. AWS devient le premier grand fournisseur cloud à supporter les GPU RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition sur Amazon EC2, couvrant des usages variés comme l'IA conversationnelle, l'analytique et le rendu vidéo. La collaboration inclut également une accélération de l'inférence LLM via NVIDIA NIXL sur AWS EFA, des performances Apache Spark 3x plus rapides avec Amazon EMR, et un support étendu des modèles NVIDIA Nemotron sur Amazon Bedrock.

Eli Lilly signe un accord avec Insilico Medicine, une biotech cotée Hong-Kong

Eli Lilly a annoncé le 29 mars un accord majeur avec Insilico Medicine, biotech internationale cotée à Hong Kong et spécialisée dans l'IA générative appliquée à la découverte de médicaments. Le géant pharmaceutique américain obtient les droits mondiaux exclusifs sur des candidats médicaments oraux en phase préclinique, entièrement conçus par intelligence artificielle. Insilico Medicine recevra un paiement initial de 115 millions de dollars, auquel s'ajouteront des versements liés aux jalons de développement, aux autorisations réglementaires et à la commercialisation — portant la valeur totale potentielle de l'accord à environ 2,75 milliards de dollars, plus des redevances progressives sur les ventes futures. La plateforme au cœur du partenariat, Pharma.AI, combine biologie, chimie et analyse clinique pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et concevoir des molécules innovantes destinées à des pathologies encore mal prises en charge. Cet accord illustre une transformation profonde de l'industrie pharmaceutique : l'IA n'est plus un outil expérimental mais un moteur concret de R&D. Selon Alex Zhavoronkov, fondateur et PDG d'Insilico Medicine, son entreprise a déjà conçu au moins 28 médicaments à l'aide de l'IA, dont près de la moitié sont actuellement en phase clinique — un chiffre qui témoigne d'une maturité technologique réelle. Pour Eli Lilly, le gain est double : accélérer l'identification de candidats thérapeutiques prometteurs grâce aux capacités d'analyse d'Insilico, tout en explorant de nouveaux mécanismes d'action que les approches traditionnelles auraient du mal à détecter. Andrew Adams, vice-président chargé de la découverte de molécules chez Lilly, souligne que l'IA d'Insilico vient compléter l'expertise clinique du groupe, sans la remplacer. Ce partenariat s'inscrit dans une dynamique sectorielle plus large où les grands laboratoires pharmaceutiques investissent massivement dans l'IA pour réduire les délais et les coûts de développement, traditionnellement estimés à plus d'un milliard de dollars par médicament approuvé. Eli Lilly accélère précisément dans cette direction : le groupe a également conclu un accord avec Nvidia prévoyant un investissement d'un milliard de dollars sur cinq ans pour renforcer infrastructures, talents et puissance de calcul. D'autres acteurs comme Roche déploient des milliers de GPU Nvidia Blackwell — sur le cloud et sur site — pour accélérer recherche, diagnostics et production. À l'horizon se profile une industrie pharmaceutique où la conception de molécules assistée par IA deviendra la norme, avec des implications considérables sur les délais de mise sur le marché et, à terme, sur l'accès à des traitements pour des maladies aujourd'hui sans solution thérapeutique satisfaisante.

Transformation IA : DeepMind renforce ses partenariats pour industrialiser l’adoption de l’IA

Google DeepMind a annoncé le 22 avril 2026 un renforcement significatif de ses partenariats avec cinq des plus grands cabinets de conseil mondiaux : Accenture, Bain & Company, Boston Consulting Group, Deloitte et McKinsey & Company. L'objectif affiché est d'accélérer le déploiement de l'IA en production dans les grandes entreprises, alors que seulement 25 % des organisations ont aujourd'hui réussi à passer du pilote au déploiement industriel à grande échelle. La stratégie repose sur trois leviers : le développement de capacités d'IA adaptées aux spécificités sectorielles, un accès anticipé aux derniers modèles de la gamme Gemini, et un accompagnement au niveau des comités exécutifs et des conseils d'administration. En toile de fond, le potentiel économique estimé à 15 700 milliards de dollars de valeur générée par l'IA d'ici 2030 sert de justification à l'urgence d'industrialiser ces technologies. Ce rapprochement entre chercheurs et consultants répond à un problème concret que les entreprises rencontrent massivement : elles disposent déjà d'outils performants, mais peinent à les intégrer dans leurs processus opérationnels, à former leurs équipes et à démontrer un retour sur investissement mesurable. En combinant la recherche de pointe de DeepMind avec l'expertise sectorielle des cabinets partenaires, l'initiative vise à réduire le délai entre innovation et application terrain. Les secteurs ciblés en priorité sont la finance, l'industrie manufacturière, la distribution, les médias et le divertissement, tous des domaines où les gains de productivité et d'aide à la décision peuvent être immédiats et quantifiables. Le modèle prévoit que les consultants travaillent directement avec les équipes de DeepMind, ce qui permet également aux retours du terrain de nourrir l'amélioration des modèles eux-mêmes. Cette initiative s'inscrit dans une stratégie plus large portée par Google Cloud, qui cherche depuis plusieurs années à structurer un écosystème de partenaires capables de diffuser ses technologies IA dans les organisations à l'échelle mondiale. Les cabinets de conseil deviennent ainsi des relais indispensables, transformant des avancées de laboratoire en outils opérationnels ancrés dans les décisions stratégiques des entreprises. DeepMind insiste sur la dimension responsable du déploiement, une façon de se démarquer dans un contexte où les critiques sur les biais algorithmiques et les risques liés à l'automatisation se multiplient. La question qui reste ouverte est celle de la mesure effective de l'impact : l'annonce de partenariats prestigieux ne garantit pas que le fossé entre les 25 % d'organisations matures et les 75 % restantes se comblera rapidement, surtout dans des secteurs où la transformation culturelle est souvent plus lente que la technologie elle-même.