Canonical présente son plan pour intégrer l'IA dans Ubuntu Linux

Anker présente son propre chip "Thus" pour déployer l'IA embarquée sur toute sa gamme

Anker a officiellement présenté son propre processeur baptisé "Thus", conçu en interne pour intégrer des capacités d'intelligence artificielle directement dans ses produits, sans recours au cloud. La société le décrit comme le premier chip audio IA du monde basé sur l'informatique en mémoire pour les réseaux de neurones. Le coup d'envoi aura lieu lors de l'événement "Anker Day" le 21 mai prochain, où seront dévoilés les premiers écouteurs équipés de cette puce, vraisemblablement les Soundcore Liberty 5 Pro Max à 229,99 dollars et les Liberty 5 Pro à 169,99 dollars, selon des informations relayées par The Verge le 22 avril. Ces deux modèles embarqueront huit microphones MEMS et deux capteurs de conduction osseuse pour isoler précisément la voix de l'utilisateur. L'enjeu technique est considérable. Les architectures classiques séparent stockage et calcul, ce qui impose des transferts de données constants lors de l'inférence, consommant énergie et espace. Thus effectue les calculs directement là où réside le modèle, supprimant ces allers-retours et réduisant drastiquement la consommation. Résultat : là où les écouteurs traditionnels ne peuvent faire tourner que des réseaux de quelques centaines de milliers de paramètres, faute de batterie et d'espace, Thus permet d'en exécuter comptant plusieurs millions. En pratique, cela se traduit par une réduction de bruit en appel nettement plus robuste dans les environnements très bruités, sans écraser la voix de l'interlocuteur, un compromis que les solutions actuelles peinent à tenir. Anker, surtout connu pour ses chargeurs et batteries, opère ici un virage stratégique majeur. En développant son propre silicium, la marque suit la trajectoire d'Apple avec ses puces M et A, ou de Google avec ses Tensor : maîtriser la chaîne complète du matériel au logiciel pour différencier ses produits. Le choix des écouteurs comme terrain d'expérimentation n'est pas anodin : c'est précisément là que les contraintes matérielles sont les plus sévères, ce qui en fait un banc d'essai idéal avant un déploiement plus large dans les accessoires mobiles et les objets connectés de la gamme Soundcore et au-delà. Si le chip tient ses promesses à la commercialisation, Anker pourrait bousculer un segment audio premium dominé par Sony et Bose, tout en ouvrant la voie à une IA embarquée dans l'ensemble de son écosystème de produits.

Apple relance son offensive pour une IA locale, sans passer par le cloud

Lors de sa conférence annuelle des développeurs (WWDC), prévue le mois prochain, Apple devrait mettre en avant une série de mises à jour d'intelligence artificielle très attendues pour l'iPhone, tout en insistant sur une capacité souvent sous-estimée : celle de faire tourner des modèles d'IA directement sur ses appareils, sans passer par le cloud. Selon des personnes proches des plans de l'entreprise, Apple entend démontrer comment ses 15 ans d'expérience dans la conception de puces personnalisées pour l'iPhone, l'Apple Watch et les Mac lui confèrent un avantage concret pour exécuter des modèles d'IA localement. Cette approche contraste avec la norme du secteur, où la plupart des traitements IA s'effectuent dans des datacenters remplis de puces coûteuses. Certaines requêtes resteront néanmoins traitées dans le cloud, notamment celles qui nécessitent une complexité élevée ou un accès à de vastes bases de données en ligne : dans le cadre d'un accord avec Google, une nouvelle version de Siri fera tourner certaines requêtes sur Google Cloud, via une version sous licence du modèle Gemini. Apple a par ailleurs récemment approuvé une technologie de confidentialité développée par Nvidia pour cet environnement, ce qui suggère que l'entreprise utilisera également des puces Nvidia pour une partie de ses besoins de calcul dans Google Cloud. L'enjeu de l'IA embarquée est considérable : exécuter des modèles localement réduit la latence, améliore la confidentialité des données et diminue la dépendance à des infrastructures cloud onéreuses. Avec des milliards d'appareils Apple en circulation, la capacité à distribuer des traitements IA à cette échelle représente un levier différenciant face à des concurrents comme Google, Microsoft ou OpenAI, dont les offres reposent quasi exclusivement sur des serveurs distants. Apple accuse un retard significatif sur ses rivaux dans la course à l'IA générative. La WWDC du mois prochain sera donc un moment clé pour démontrer que la maîtrise du matériel, via ses puces Apple Silicon, peut constituer une réponse crédible à ce retard. La coexistence d'une stratégie on-device et d'un recours au cloud via des partenaires comme Google et Nvidia illustre la complexité de la position d'Apple : rattraper rapidement les leaders du secteur tout en préservant les promesses de confidentialité qui sont au coeur de son identité de marque.

💬 L'argument confidentialité tient moins bien avec Siri qui sous-traite à Google Cloud, mais c'est à côté du sujet. Ce qui compte, c'est que quinze ans de puces custom donnent à Apple une base que Google ou Microsoft ne peuvent pas copier en six mois : faire tourner de l'IA sur des milliards d'appareils sans passer par un datacenter, c'est une infrastructure inversée que personne d'autre n'a. Reste à voir si les modèles sont à la hauteur.

Trump ignore les principales raisons de l'échec de son plan de construction de centres de données pour l'IA

Donald Trump se heurte à de sérieux obstacles dans son ambition de transformer les États-Unis en puissance dominante de l'intelligence artificielle. Après avoir signé plusieurs décrets exécutifs l'année dernière faisant de la construction rapide de centres de données IA une priorité nationale dans la course technologique face à la Chine, le président américain voit ses plans compromis par ses propres politiques commerciales. Selon Bloomberg, près de la moitié des centres de données américains prévus pour 2026 devraient être retardés ou annulés. Le paradoxe est frappant : les tarifs douaniers agressifs imposés par Trump sur les importations chinoises bloquent précisément les équipements indispensables à la construction de ces infrastructures. Les développeurs ne parviennent pas à s'approvisionner en transformateurs électriques, en appareillages de commutation et en batteries, des composants essentiels pour alimenter les centres de données. Sans cette infrastructure électrique, impossible de faire tourner les milliers de puces GPU que nécessitent les grands modèles d'IA. Cette situation illustre la tension fondamentale entre le protectionnisme commercial de l'administration Trump et ses ambitions technologiques. La chaîne d'approvisionnement mondiale en équipements électriques industriels reste largement dépendante de fabricants asiatiques, notamment chinois. Alors que Washington cherche à accélérer le déploiement de capacités de calcul pour rester compétitif face à Pékin dans la course à l'IA, ses propres barrières douanières fragilisent la réalisation de cet objectif. Les entreprises tech et les opérateurs de data centers se retrouvent pris en étau entre injonctions politiques contradictoires.

Blackstone et Google investissent dans un nouveau cloud TPU pour accélérer l’IA

Blackstone et Google ont annoncé le 19 mai 2026 la création d'une coentreprise américaine dédiée aux services de calcul accéléré basés sur les TPU (Tensor Processing Units) de Google. L'accord prévoit un investissement initial de 5 milliards de dollars apportés par Blackstone en fonds propres, avec pour objectif de déployer une première capacité de 500 mégawatts d'ici 2027. Google fournit ses puces TPU, ses logiciels et ses services, tandis que Blackstone apporte son expertise dans la construction et le financement d'infrastructures à grande échelle, le fonds gère plus de 1 300 milliards de dollars d'actifs et possède une présence majeure dans les centres de données. La nouvelle entité sera dirigée par Benjamin Treynor Sloss, ancien cadre de Google avec plus de vingt ans d'expérience dans la conception d'infrastructures critiques. La capacité prévue pourrait être significativement étendue au-delà de 500 MW pour accompagner la montée en puissance des usages IA. Ce partenariat marque un tournant dans la manière dont Google monétise ses TPU, jusqu'ici cantonnées à un usage interne ou distribuées exclusivement via Google Cloud. En créant une structure commerciale indépendante, Google ouvre un nouveau canal de distribution de sa puissance de calcul, plus flexible et accessible à des entreprises qui ne souhaitent pas s'engager exclusivement avec Google Cloud. Pour les acteurs de l'IA, laboratoires de recherche, institutions financières, grandes entreprises, cela représente une alternative crédible aux GPU Nvidia, qui dominent le marché mais restent confrontés à des problèmes de disponibilité et à des coûts élevés. Cette initiative répond aussi à un besoin structurel : les grandes organisations cherchent à sécuriser des capacités de calcul stables sur le long terme, capables de soutenir des modèles d'IA toujours plus gourmands en ressources. Les TPU de Google sont développées depuis plus d'une décennie et alimentent déjà les infrastructures de Gemini ainsi que celles de nombreux partenaires technologiques. Leur ouverture à un marché plus large s'inscrit dans une logique d'industrialisation rapide de l'infrastructure IA : après la course aux modèles génératifs, la bataille se déplace vers l'accès à la puissance de calcul elle-même. Nvidia règne pour l'instant sans partage sur ce segment, mais la pression concurrentielle s'intensifie, avec des acteurs comme AMD, Intel et désormais Google qui cherchent à capter une part croissante de ce marché estimé à plusieurs centaines de milliards de dollars. L'alliance entre l'un des plus grands gestionnaires d'actifs mondiaux et le détenteur d'une technologie de calcul propriétaire de premier plan illustre comment capital financier et puissance technologique convergent pour structurer l'infrastructure de l'IA de demain.

💬 5 milliards dans une JV dédiée aux TPU, ça dit clairement que la bataille pour l'infrastructure IA est lancée. Google avait ces puces depuis dix ans, les gardait pour son cloud, et il ouvre maintenant le robinet en partageant le risque avec Blackstone. Reste à voir si les TPU sont vraiment compétitifs en dehors des cas d'usage où Google a tout optimisé pour lui-même.