HONOR intègre le modèle DeepSeek-V4 dans son assistant YOYO

Tesla Chine intègre le modèle d'IA Doubao dans son système embarqué

Tesla China a finalisé le dépôt réglementaire de son système vocal embarqué le 20 avril 2026, ouvrant la voie à l'intégration du modèle d'intelligence artificielle Doubao de ByteDance dans ses véhicules vendus en Chine. Selon des informations relayées par AI Daily, la page officielle de Tesla China avait déjà révélé dans ses "Conditions d'utilisation de l'assistant vocal embarqué" que la Model Y L serait équipée à la fois du modèle Doubao et de DeepSeek, tous deux accessibles via Volcano Engine, la plateforme cloud de ByteDance. La répartition des rôles est précise : Doubao prend en charge les commandes vocales courantes, réglage de la navigation, contrôle de la lecture multimédia, ajustements climatiques et consultation du manuel propriétaire, tandis que DeepSeek alimente des fonctionnalités conversationnelles plus avancées, permettant des échanges de nature plus générale avec le véhicule. Cette intégration marque une étape concrète dans la localisation de l'expérience Tesla en Chine, marché qui représente une part critique de ses ventes mondiales. En adoptant deux modèles d'IA développés par des acteurs chinois majeurs, Tesla reconnaît implicitement que les LLM occidentaux ne suffisent pas à répondre aux attentes des consommateurs locaux, qu'il s'agisse de la langue, des usages culturels ou des exigences réglementaires. Pour les utilisateurs, cela se traduit par un assistant embarqué nettement plus capable et mieux adapté aux conditions de conduite chinoises. Cette décision s'inscrit dans un contexte de concurrence intense sur le marché automobile chinois, où des constructeurs locaux comme BYD, NIO ou Li Auto intègrent depuis plusieurs années des assistants IA avancés directement dans leurs plateformes. Tesla, longtemps en retard sur ce volet en Chine, avait déjà engagé des discussions avec Baidu pour la cartographie et les services connectés. Le choix de Doubao, modèle phare de ByteDance aux centaines de millions d'utilisateurs, et de DeepSeek, devenu en quelques mois une référence mondiale en matière d'efficience des LLM, reflète la volonté de Tesla de s'aligner rapidement sur les standards locaux pour ne pas perdre de terrain face à une industrie nationale en pleine accélération technologique.

Perplexity intègre Deep Research dans son agent informatique, en distribuant les sous-tâches sur plus de 20 modèles de pointe

Perplexity a intégré sa fonctionnalité Deep Research à son système d'orchestration multi-modèles baptisé Computer, une évolution majeure annoncée en juin 2026. Là où l'ancienne version exécutait une séquence fixe de recherches, la nouvelle décompose automatiquement chaque question complexe en sous-tâches, qu'elle distribue ensuite à plus de 20 modèles d'IA en parallèle. Le moteur de raisonnement central est Claude Opus 4.6, tandis que des sous-agents spécialisés, dont Gemini, prennent en charge des pans spécifiques de l'analyse. Le résultat n'est plus un simple résumé : Deep Research dans Computer produit des rapports complets avec citations vérifiées, des présentations et des tableurs interactifs, entièrement générés et modifiables au sein de l'environnement Computer. Une capacité distinctive, baptisée Search as Code, permet au modèle d'écrire lui-même le code qui pilote la recherche, exécutant des milliers d'appels de récupération en parallèle dans un environnement sandbox, avec filtrage, déduplication et reclassement des sources à la volée. Les gains de performance publiés par Perplexity illustrent l'ampleur du bond. Sur le benchmark BrowseComp d'OpenAI, qui teste la capacité à retrouver des informations difficiles à localiser par navigation web, le score passe de 40,7 % à 83,8 %, soit plus du doublement. Sur Humanity's Last Exam, un test d'expertise académique pluridisciplinaire conçu par le Center for AI Safety et Scale AI, le taux grimpe de 36,4 % à 50,5 %. Ces chiffres positionnent la nouvelle version comme l'une des solutions de recherche agentique les plus performantes du marché. Concrètement, un professionnel peut demander une comparaison des marges bénéficiaires des grands fabricants de puces IA sur cinq ans, une cartographie des différences entre le RGPD européen et les lois américaines sur la vie privée, ou une synthèse des essais cliniques sur l'impact cardiovasculaire des médicaments amaigrissants, et recevoir en retour un livrable structuré, prêt à l'emploi. Computer avait été lancé fin février 2026 comme plateforme cloud de coordination d'agents IA. L'intégration de Deep Research s'inscrit dans une course effrénée entre les acteurs de la recherche augmentée par l'IA, où Perplexity affronte directement Google, OpenAI et Anthropic sur le terrain de la recherche agentique complexe. La fonctionnalité est disponible pour les abonnés Perplexity Max, mais les développeurs peuvent y accéder de façon programmatique via l'Agent API en mode pay-as-you-go, avec un preset deep-research intégré au SDK officiel et une compatibilité avec le SDK OpenAI via l'endpoint POST /v1/responses. L'ouverture aux développeurs signal que Perplexity positionne cette infrastructure non comme un produit grand public isolé, mais comme une couche de recherche que d'autres applications pourront exploiter directement, ce qui pourrait redéfinir la manière dont les outils professionnels intègrent l'accès à l'information.

Retviews de Lectra : l’assistant data des marques de mode

Lectra, éditeur technologique spécialisé dans l'industrie de la mode, vient de dévoiler une refonte majeure de sa plateforme d'analyse concurrentielle Retviews. La mise à jour intègre une intelligence artificielle entraînée spécifiquement sur les mécanismes du prêt-à-porter, capable de surveiller en continu des milliers de plateformes de vente pour cartographier les mouvements de la concurrence en temps réel. Concrètement, les équipes merchandising peuvent désormais personnaliser entièrement la classification des données selon leurs propres indicateurs internes, plutôt que de subir un flux brut standardisé. Lectra lance en parallèle un service premium baptisé Fashion Insight Reports, des analyses sectorielles clés en main destinées aux directions générales, portant sur des sujets stratégiques comme l'entrée sur un nouveau marché géographique ou le repositionnement d'une gamme. François Gonnot, responsable marketing chez Lectra, justifie cette offre par la volatilité croissante du secteur, qui rend les anciens modèles de pilotage insuffisants. L'impact le plus immédiat concerne la gestion des stocks, un problème structurel coûteux pour l'ensemble du secteur. En donnant aux marques des signaux très en amont sur ce qui fonctionne réellement en rayon et à quel prix, Retviews leur permet d'ajuster leurs volumes de production avant de s'engager, évitant ainsi la surproduction qui alimente les ventes promotionnelles et érode les marges. Caterina Ticchio, responsable du merchandising chez CP Company, témoigne que l'outil transforme la façon dont ses équipes conçoivent les collections : la décision n'est plus intuitive mais adossée à des données de marché actualisées. Pour les marques positionnées sur des segments premium, l'enjeu dépasse la rentabilité pure, il s'agit aussi de protéger une image de marque incompatible avec des fins de saison bradées. L'industrie de la mode traverse depuis plusieurs années une crise de surproduction et d'accélération des cycles, amplifiée par la montée en puissance de plateformes de fast-fashion comme Shein, qui inondent le marché avec des milliers de références nouvelles chaque semaine. Face à cette pression, les marques traditionnelles cherchent à gagner en agilité sans perdre leur identité. Lectra, qui cible historiquement les acteurs du luxe et du prêt-à-porter structuré, positionne Retviews comme une réponse à cette double contrainte : être aussi réactif que les pure players numériques tout en conservant la cohérence d'une collection pensée sur le long terme. La combinaison d'un outil SaaS en accès continu et d'un service d'analyse à valeur ajoutée portée par des experts humains illustre une tendance de fond dans les logiciels B2B : l'IA seule ne suffit pas, c'est l'interprétation contextualisée qui fait la différence pour les décideurs.

OpenAI intègre Codex dans l'application mobile ChatGPT

OpenAI étend les capacités de Codex, son outil d'aide au codage piloté par IA, à l'application mobile ChatGPT. Jusqu'ici réservé à l'application desktop, Codex permet d'écrire du code, de manipuler des fichiers et d'interagir avec des applications directement sur l'ordinateur de l'utilisateur. Cette disponibilité mobile s'accompagne d'une mise à jour majeure récemment déployée qui permet à Codex de piloter des applications sur macOS, franchissant une nouvelle étape vers ce qu'OpenAI ambitionne de construire : une "superapp" de bureau capable d'agir de manière autonome sur un système entier. Pour les développeurs et les professionnels techniques, cette extension représente un accès en mobilité à un agent capable d'exécuter des tâches complexes de programmation sans intervention manuelle constante. OpenAI cible clairement son segment entreprise avec cette évolution, cherchant à proposer un outil de productivité polyvalent qui dépasse le simple chatbot. La capacité à piloter des applications macOS depuis un agent IA constitue un atout concurrentiel significatif pour convaincre les équipes de développement et les directions informatiques. Cette accélération intervient directement en réponse à la montée en puissance de Claude Code, l'outil concurrent d'Anthropic qui a connu un succès notable ces derniers mois. Pour rester dans la course, OpenAI a procédé à une réorganisation stratégique : abandon de projets secondaires dont Sora, l'outil de génération vidéo, et recentrage des ressources sur des produits à fort potentiel commercial. La guerre des agents de codage oppose désormais Anthropic, OpenAI et Google, chacun cherchant à s'imposer comme l'assistant de référence pour les ingénieurs logiciels.

💬 Codex sur mobile, c'est bien, mais faut pas rêver (piloter des apps macOS depuis son téléphone, vraiment ?). Ce qui compte, c'est qu'OpenAI a lâché Sora pour concentrer ses ressources sur les agents, parce que Claude Code a mis la pression et que ça se lit dans leurs choix. La guerre des agents de codage est lancée pour de bon, et ça va être serré.