La puce quantique Majorana 2 de Microsoft illustre le rôle des agents IA dans la R&D

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.

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

Microsoft a présenté Project Solara lors de sa conférence Build 2026, un système d'exploitation basé sur Android conçu non pas pour faire tourner des applications, mais des agents autonomes. Contrairement aux OS mobiles traditionnels, Solara est pensé comme une plateforme "chip-to-cloud", c'est-à-dire intégrée depuis le matériel jusqu'au cloud, capable de s'adapter à une multitude de dispositifs spécialisés. Pour l'instant, le projet reste limité à quelques prototypes conceptuels et ne sera pas disponible sur les appareils grand public dans l'immédiat. L'ambition déclarée de Microsoft est que Solara génère des interfaces à la volée, en fonction des besoins de l'agent qui s'y exécute, plutôt que de s'appuyer sur des interfaces figées comme le font les applications classiques. L'enjeu est considérable pour l'industrie technologique : si les agents IA deviennent les unités fondamentales d'interaction avec les machines, le modèle de distribution logicielle hérité des smartphones sera remis en cause. Les développeurs d'applications, les stores numériques, et les fabricants de puces devront tous s'adapter à un paradigme où l'interface n'est plus construite à l'avance mais calculée en temps réel. Pour les utilisateurs, cela signifierait des appareils potentiellement plus polyvalents, capables de se transformer selon la tâche, mais aussi une dépendance accrue aux modèles de langage sous-jacents et aux infrastructures cloud de Microsoft. Microsoft reconnaît elle-même que son discours reste largement spéculatif et que les modèles suffisamment puissants pour alimenter cette vision n'existent pas encore. La démarche s'inscrit dans la continuité de son partenariat avec OpenAI, aujourd'hui en cours de restructuration, et dans une tentative de ne pas répéter ses erreurs passées dans la transition mobile, où l'entreprise avait pris du retard sur les applications, la sécurité et le support long terme. En positionnant Solara dès maintenant, Microsoft cherche à occuper le terrain avant que la prochaine rupture technologique ne se concrétise.

D&B a reconstruit sa base de 642 millions d'entreprises pour les agents IA

Dun & Bradstreet, entreprise vieille de 180 ans spécialisée dans les données commerciales, vient d'annoncer une refonte complète de son infrastructure de données pour la rendre compatible avec les agents d'intelligence artificielle. Son "Commercial Graph" couvre 642 millions d'entreprises, soit presque le double des 300 millions de dossiers qu'il contenait il y a cinq ans, avec 11 000 champs par enregistrement et 100 milliards de vérifications qualité effectuées chaque mois. Cette base de données, utilisée par près de 200 000 clients dans le monde, analystes crédit, gestionnaires de risques, commerciaux, était conçue pour des humains capables d'attendre quelques secondes et d'interpréter des résultats ambigus. Quand les clients de D&B ont commencé à intégrer des agents IA dans leurs workflows de crédit, d'achats et de chaîne d'approvisionnement, l'architecture existante s'est révélée incompatible. Gary Kotovets, directeur des données et de l'analytique chez D&B, a expliqué à VentureBeat que l'entreprise devait désormais considérer les agents comme une nouvelle catégorie de consommateurs à part entière. Le problème fondamental est que les agents IA ne peuvent pas fonctionner avec des systèmes fragmentés, des latences élevées ou des relations statiques entre entités. Là où un analyste humain naviguait à travers plusieurs bases de données hétérogènes via des requêtes SQL, un agent a besoin d'une réponse en moins d'une seconde, d'une résolution d'entité vérifiée, et de relations dynamiques : si un PDG quitte une entreprise pour une autre, le dossier de risque doit suivre en temps réel ; si une filiale change de propriétaire, la hiérarchie complète doit se mettre à jour automatiquement. D&B a donc migré ses bases vers le cloud, redessiné son schéma de données, construit une couche de "data fabric" unifiant les enregistrements à l'échelle mondiale tout en respectant les contraintes réglementaires régionales, puis exposé l'ensemble via des outils MCP (Model Context Protocol) qui permettent aux agents d'interroger des données structurées avec leur contexte. Un moteur de résolution d'entités valide chaque requête pour garantir qu'une demande portant sur une entreprise renvoie bien vers un enregistrement unique et vérifié. L'entreprise a également créé un nouveau modèle d'authentification spécifique aux agents, distincts des utilisateurs humains. Ce chantier illustre une réalité que Kotovets dit avoir entendue de la bouche de centaines de directeurs des données et directeurs informatiques au cours des six derniers mois : les ambitions en matière d'IA se heurtent systématiquement à des fondations de données non standardisées et inexploitables par des machines. D&B, pourtant l'une des entreprises les mieux dotées en données commerciales structurées au monde, a quand même dû tout reconstruire. La montée en puissance des agents autonomes dans les processus métier critiques, évaluation du risque fournisseur, scoring crédit, due diligence, crée une pression inédite sur les fournisseurs de données pour qu'ils passent d'une logique de consultation humaine à une logique d'alimentation machine en temps réel. D&B se positionne ainsi en infrastructure de référence pour les agents d'entreprise, à un moment où MCP s'impose progressivement comme standard d'interopérabilité entre agents et sources de données.

💬 Si D&B, avec 180 ans de données commerciales structurées, a quand même dû tout reconstruire pour les agents IA, ton stack de données a peu de chances de s'en tirer sans casse. C'est le vrai enseignement de cet article, pas les 642 millions d'entreprises ou les 11 000 champs par dossier. Les agents ne tolèrent pas l'ambiguïté, pas la latence, pas les silos, et ça va forcer une vague de refonte data que beaucoup n'ont pas encore budgétisée.

NVIDIA lance Ising : sa première famille de modèles d'IA quantique ouverts pour systèmes hybrides quantique-classique

NVIDIA a lancé Ising, la première famille de modèles d'IA quantique ouverts au monde, conçue pour aider chercheurs et entreprises à construire des processeurs quantiques capables de faire tourner des applications réelles. La famille comprend deux composants distincts : Ising Calibration, un modèle de langage visuel qui interprète en temps réel les mesures des processeurs quantiques et ajuste automatiquement le système pour le maintenir en fonctionnement optimal, réduisant les temps de calibration de plusieurs jours à quelques heures ; et Ising Decoding, disponible en deux variantes de réseau de neurones convolutif 3D optimisées respectivement pour la vitesse et la précision, qui effectuent le décodage d'erreurs quantiques en temps réel. Ising Decoding se montre jusqu'à 2,5 fois plus rapide et 3 fois plus précis que pyMatching, l'actuel standard open source du secteur. Dès le premier jour, des organisations comme IonQ, IQM Quantum Computers, Infleqtion, le Fermi National Accelerator Laboratory, Harvard, Sandia National Laboratories, l'Université de Chicago et une douzaine d'autres acteurs académiques et commerciaux ont déjà adopté ces outils. L'enjeu est considérable : le principal frein au déploiement concret de l'informatique quantique n'est pas la puissance brute des processeurs, mais leur extrême sensibilité aux perturbations extérieures. Les qubits, unités de calcul fondamentales, accumulent des erreurs à une vitesse qui rend tout calcul utile quasiment impossible sans une calibration rigoureuse et une correction d'erreurs en temps réel. Ces deux opérations étaient jusqu'ici manuelles, lentes et difficiles à mettre à l'échelle. En automatisant ces processus critiques par l'IA, NVIDIA s'attaque directement au goulot d'étranglement qui sépare les démonstrateurs de laboratoire des machines véritablement opérationnelles. Une réduction des temps de calibration de plusieurs jours à quelques heures représente un gain de productivité transformateur pour les équipes de recherche. Ising s'inscrit dans la stratégie plus large de NVIDIA pour positionner ses GPU au coeur de l'informatique hybride quantique-classique. Les modèles Ising complètent CUDA-Q, la plateforme logicielle de NVIDIA pour les workflows hybrides, et s'intègrent avec NVQLink, l'interconnexion matérielle GPU-QPU développée par l'entreprise pour permettre une communication à faible latence entre processeurs graphiques et unités quantiques. Cette approche suit la même philosophie que CUDA pour l'accélération GPU : coupler étroitement calcul classique et calcul accéléré. Alors que des acteurs comme IBM, Google et des startups spécialisées investissent massivement dans la course au quantique, NVIDIA parie sur une stratégie de plateforme transversale, agnostique aux technologies de qubits, qui lui permet de s'imposer comme couche d'infrastructure indispensable quelle que soit la technologie gagnante.

💬 La calibration des qubits qui passe de plusieurs jours à quelques heures, c'est le vrai goulot d'étranglement du quantique, et c'est la première fois qu'on voit une solution à la hauteur du problème. NVIDIA fait exactement ce qu'ils ont fait avec CUDA : s'imposer comme couche d'infra incontournable avant même de savoir quelle technologie va gagner. Harvard, Fermi Lab, IQM dès le premier jour, ça ne s'invente pas.