Microsoft lance Project Solara, un OS Android conçu pour les agents plutôt que les applications

Anthropic en négociations pour utiliser les puces IA de Microsoft

Anthropic serait en discussions avec Microsoft pour louer des serveurs équipés de puces d'intelligence artificielle conçues en interne par le géant de Redmond. Selon deux personnes ayant eu des échanges directs avec des dirigeants impliqués dans les négociations, la startup fondatrice de Claude cherche à augmenter sa capacité de calcul pour répondre à une demande croissante pour ses modèles d'IA. Aucun accord n'a encore été officialisé, mais les tractations sont en cours. Pour Microsoft, convaincre Anthropic d'adopter ses propres puces constituerait une victoire symbolique et commerciale majeure. L'effort de design de puces maison de l'entreprise a accusé des retards en 2024, compliquant sa stratégie d'indépendance vis-à-vis des fournisseurs externes. Séduire un acteur aussi visible qu'Anthropic permettrait à Microsoft de valider publiquement ses capacités matérielles et de diversifier les revenus issus de son infrastructure cloud Azure. La démarche s'inscrit dans une tendance de fond : les grands fournisseurs de cloud cherchent à réduire leur dépendance aux puces Nvidia, qui dominent aujourd'hui presque l'intégralité du marché des accélérateurs IA et dont la disponibilité reste contrainte. Google dispose déjà de ses TPU, Amazon de ses puces Trainium et Inferentia. Microsoft, en retard sur ce front, tente de combler l'écart. Anthropic, de son côté, bénéficie déjà d'investissements massifs d'Amazon et de Google, ce qui rend un partenariat avec Microsoft d'autant plus significatif sur le plan stratégique.

NVIDIA et Microsoft s'associent pour un environnement unifié de déploiement d'agents IA, des appareils Windows au cloud

NVIDIA et Microsoft ont dévoilé lors de Microsoft Build un partenariat élargi pour déployer une pile technologique unifiée dédiée à l'IA agentique, couvrant les PC Windows, le cloud Azure et les environnements locaux. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, est intervenu en direct depuis Taipei aux côtés de Satya Nadella pour présenter les nouvelles initiatives. Au programme : les PC RTX Spark et les stations DGX Station for Windows, l'accélération GPU de Microsoft Fabric, les modèles ouverts NVIDIA sur Microsoft Foundry, et le runtime sécurisé NVIDIA OpenShell intégré à GitHub Copilot. RTX Spark cible les laptops et petits ordinateurs de bureau avec 1 pétaflop de performance IA, jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée et une autonomie toute la journée, avec des systèmes attendus cet automne chez Microsoft Surface, ASUS, Dell, HP, Lenovo et MSI. La DGX Station for Windows, propulsée par le superchip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra, offre jusqu'à 748 Go de mémoire cohérente et 20 pétaflops en FP4, capable de faire tourner des modèles jusqu'à 1 billion de paramètres, avec des livraisons prévues au quatrième trimestre 2026 chez ASUS, Dell, GIGABYTE, HP, MSI et Supermicro. Ce partenariat marque un tournant dans la course à l'IA agentique d'entreprise en proposant, pour la première fois, une chaîne complète allant du matériel personnel à l'infrastructure cloud. Pour les développeurs et les entreprises, cela signifie pouvoir construire, affiner et déployer des agents IA directement sur Windows sans dépendre exclusivement du cloud. Les modèles Claude d'Anthropic tournent désormais nativement sur les systèmes Blackwell Ultra dans Azure, avec une disponibilité annoncée dans les prochaines semaines. Sur Microsoft Foundry, le nouveau NVIDIA Nemotron 3 Ultra, conçu pour le raisonnement de longue durée dans des tâches de codage, de recherche et de workflows d'entreprise, est disponible dès ce mois-ci, accompagné de Nemotron 3.5 ASR pour la reconnaissance vocale et Nemotron 3.5 Content Safety pour la modération de contenu. Ce rapprochement intervient alors que l'ensemble de l'industrie cherche à concrétiser la promesse des agents IA autonomes capables d'exécuter des tâches complexes sur la durée. NVIDIA, dont les GPU sont devenus incontournables dans les data centers, étend son influence jusqu'au bureau et au PC personnel, concurrençant indirectement Apple Silicon et AMD sur le terrain de l'inférence locale. Le runtime OpenShell, sécurisé nativement, répond aux exigences de gouvernance des grandes entreprises qui hésitent encore à confier des tâches autonomes à des agents. L'intégration des bibliothèques CUDA-X comme cuDF, cuOpt et NeMo directement accessibles aux agents ouvre la voie à des workflows scientifiques plus complexes, notamment avec le modèle Cosmos 3 pour la simulation du monde physique et les modèles météo Earth-2 disponibles via Microsoft Planetary Computer Pro.

Microsoft lance le Surface RTX Spark Dev Box pour faire tourner de grands modèles IA sans recourir au cloud

Microsoft a dévoilé lundi le Surface RTX Spark Dev Box lors de la conférence Build 2026, un ordinateur de bureau compact destiné aux développeurs de logiciels qui souhaitent faire tourner de grands modèles d'intelligence artificielle en local, sans passer par le cloud. La machine embarque le nouveau processeur RTX Spark d'Nvidia, basé sur l'architecture Blackwell, et dispose de 128 gigaoctets de mémoire unifiée partagée dynamiquement entre le CPU et le GPU. Cette configuration permet d'atteindre un pétaflop de puissance de calcul IA, ce qui autorise l'exécution de modèles dépassant 120 milliards de paramètres sans envoyer la moindre requête vers un serveur distant. Pavan Davuluri, vice-président exécutif de Windows et Devices chez Microsoft, a précisé que la mémoire joue un rôle critique : à 100 000 tokens de contexte, le cache clé-valeur d'un grand modèle peut à lui seul consommer entre 40 et 50 gigaoctets, ce qui explique le choix de ce pool mémoire de 128 Go. L'appareil sera commercialisé exclusivement sur Microsoft.com aux États-Unis d'ici la fin de l'année, sans prix annoncé à ce stade. L'enjeu est directement économique. Les entreprises de toutes tailles font face à des factures cloud GPU qui s'accumulent de façon imprévisible : chaque appel d'inférence, chaque cycle de fine-tuning, chaque workflow agentique qui itère sur un modèle frontier génère des coûts qui s'emballent pour un développeur testant son prototype des dizaines de fois par jour. Andrew Hill, vice-président de Surface, a résumé la promesse dans le billet d'annonce : le Dev Box "change l'équation" en permettant aux équipes de "réserver les appels aux modèles frontier aux vrais problèmes frontier, et de traiter le reste sur leur propre matériel." La proposition n'est pas que le cloud soit dépassé, mais qu'une large partie des tâches actuellement envoyées à des datacenters distants ne justifie pas des modèles de pointe et serait mieux servie par du matériel local à coût fixe et prévisible. Ce lancement marque un tournant stratégique notable pour Microsoft, dont Azure génère plusieurs dizaines de milliards de dollars de revenus annuels. En commercialisant explicitement un appareil qui réduit la dépendance au cloud de ses propres clients, l'entreprise reconnaît une tension structurelle qui monte dans l'industrie depuis l'explosion des coûts d'inférence. Le pari de Redmond est que les développeurs qui prototypent en local déploieront ensuite sur Azure lorsqu'ils auront besoin de passer à l'échelle, et que contrôler les deux extrémités de ce cycle de développement est plus rentable que de n'en posséder qu'une. L'architecture RTX Spark, qui fusionne CPU ARM et GPU Blackwell en un seul chip avec mémoire unifiée, remplace quatre composants distincts d'un PC classique et ouvre la voie à une nouvelle génération de postes de travail IA autonomes.

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.