Standard Intelligence surfe sur l'engouement Neolab avec un modèle Computer Use

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.

Avec 3,8 millions d’euros, LEADBAY veut réinventer la sales intelligence avec ses modèles d’inférence

La startup française LEADBAY a levé 3,8 millions d'euros pour développer une nouvelle approche de la sales intelligence fondée sur des modèles d'inférence propriétaires. L'entreprise entend repenser en profondeur la manière dont les équipes commerciales identifient leurs prospects et évaluent leur potentiel d'achat, en s'appuyant sur une logique algorithmique différente de celle qui domine actuellement le marché. Le problème que LEADBAY cherche à résoudre est structurel : les outils de prospection existants reposent quasi-exclusivement sur des signaux numériques facilement accessibles, comme les profils LinkedIn, les offres d'emploi publiées, le trafic web, la stack technologique des entreprises ou leur activité sur les réseaux sociaux. Cette approche, si elle fonctionne pour les entreprises très présentes en ligne, exclut de facto une large portion de l'économie réelle, notamment les PME, les entreprises industrielles ou les acteurs peu visibles sur le web. Les modèles d'inférence de LEADBAY promettent de combler cet angle mort en déduisant la propension d'achat à partir de signaux moins conventionnels. Ce financement intervient dans un contexte de forte compétition sur le marché de la sales intelligence, dominé par des acteurs comme Cognism, Apollo ou ZoomInfo. La France compte plusieurs startups qui tentent de se différencier sur ce segment en misant sur l'IA et la qualité des données locales. Avec cette levée, LEADBAY devrait accélérer le développement de ses modèles et étoffer ses équipes pour conquérir des clients en France et potentiellement à l'international.

Amazon prépare un nouveau smartphone et mise tout sur l’intelligence artificielle

Plus d'une décennie après le fiasco du Fire Phone, Amazon s'apprête à relancer un pari audacieux sur le marché des smartphones. Selon des informations de Reuters, le géant du commerce en ligne développerait en ce moment un nouveau terminal mobile, dont le nom de code interne serait « Transformer ». Une ambition retrouvée, mais une stratégie radicalement repensée. La différence fondamentale avec le Fire Phone de 2014, abandonné après moins d'un an et des pertes estimées à plusieurs centaines de millions de dollars, réside dans le positionnement : cette fois, l'intelligence artificielle serait au cœur du produit, et non une fonctionnalité gadget comme la 3D dynamique de l'époque. Amazon disposerait aujourd'hui d'atouts bien plus solides : son assistant Alexa, ses modèles Nova développés en interne, et une infrastructure cloud massive via AWS. Les détails techniques restent peu nombreux à ce stade, mais le nom de code « Transformer », référence directe à l'architecture des grands modèles de langage, laisse présager un appareil pensé autour des capacités d'IA générative. Amazon chercherait ainsi à créer un point d'entrée matériel vers son écosystème d'IA, à l'image de ce que Google tente avec ses Pixel ou Apple avec ses puces Neural Engine. Si le projet aboutit, ce smartphone représenterait un cheval de Troie idéal pour Amazon face à des concurrents comme Google, Apple et Samsung, qui intègrent tous massivement l'IA dans leurs appareils. La question centrale reste la même qu'en 2014 : les consommateurs sont-ils prêts à adopter un terminal Amazon, ou l'échec du Fire Phone a-t-il durablement entaché la crédibilité du groupe dans ce segment ?

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.