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Google Cloud soutient l’ambition de superintelligence d’Ineffable Intelligence
BusinessLe Big Data2h· 2 min de lecture

Google Cloud soutient l’ambition de superintelligence d’Ineffable Intelligence

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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.

Impact France/UE

La levée record d'1,1 milliard de dollars par Ineffable Intelligence, startup londonienne fondée par le chercheur britannique à l'origine d'AlphaGo, s'impose comme un signal fort pour l'écosystème européen de l'IA, confirmant sa capacité à générer des laboratoires de recherche de niveau mondial capables de rivaliser avec les géants américains.

💬 L'analyse de Mathieu

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.

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Reinforcement learning vs LLM, INEFFABLE INTELLIGENCE lève 937 millions d’euros

La startup Ineffable Intelligence vient de boucler un tour de financement Seed de 937 millions d'euros, une levée de fonds qui propulse immédiatement l'entreprise au rang des opérations les plus importantes jamais réalisées à ce stade de développement en Europe. La valorisation atteinte dépasse plusieurs licornes établies, faisant de ce tour un événement sans précédent dans l'histoire du capital-risque continental. La société se positionne sur l'intelligence artificielle fondée sur le reinforcement learning, une approche distincte des grands modèles de langage (LLM) qui dominent actuellement le marché. Ce choix technologique n'est pas anodin : le reinforcement learning permet d'entraîner des systèmes capables d'apprendre par l'expérience et l'optimisation d'objectifs, plutôt que par la simple prédiction de tokens comme le font les LLM. Pour les investisseurs, parier sur cette voie alternative signifie anticiper les limites des architectures actuelles de type GPT et miser sur une nouvelle génération d'agents autonomes plus robustes. L'ampleur de la mise témoigne d'une conviction forte que cette direction peut concurrencer frontalement les géants américains de l'IA. Ce tour s'inscrit dans un mouvement plus large de structuration de l'écosystème IA européen, dont AMI Labs constitue un autre exemple récent de montées en puissance accélérées. Les investisseurs institutionnels semblent disposés à rompre avec les conventions habituelles du capital-risque, où les Seed rounds se comptent en dizaines de millions. Ineffable Intelligence devra désormais démontrer que des fondamentaux techniques solides justifient une telle valorisation dès l'amorçage, dans un secteur où la course aux ressources de calcul et aux talents reste impitoyable.

UEUne startup européenne boucle le plus grand tour Seed jamais réalisé sur le continent (937 M€), positionnant l'écosystème IA européen comme concurrent potentiel des géants américains dès le stade de l'amorçage.

💬 937 millions en Seed, c'est pas un tour de table, c'est une déclaration de guerre aux labos américains. Le pari sur le RL plutôt que les LLM est intéressant, parce que tout le monde commence à voir le plafond des architectures GPT, même si personne ne le dit trop fort. Reste que justifier cette valorisation avant d'avoir une ligne de prod, ça va être le vrai test.

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IBM et Google Cloud veulent accélérer l’adoption de l’IA dans les entreprises
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IBM et Google Cloud ont annoncé le 4 juin 2026 une expansion significative de leur partenariat stratégique, avec le lancement d'une Google Cloud Practice dédiée au sein d'IBM Consulting. Cette nouvelle entité regroupe des milliers de consultants IBM certifiés Google Cloud ainsi que des équipes d'ingénierie spécialisées, avec pour mission d'accompagner les grandes organisations dans le déploiement d'agents IA à l'échelle industrielle. Concrètement, les deux groupes combinent la plateforme Gemini Enterprise Agent de Google Cloud avec l'expertise sectorielle d'IBM Consulting pour couvrir huit domaines prioritaires : banque, assurance, administrations publiques, télécommunications, énergie, commerce de détail, cybersécurité et sciences de la vie. Les consultants IBM pourront désormais concevoir, déployer et gérer directement des agents IA sur l'infrastructure Google Cloud, en s'appuyant sur des composants préconfigurés et des méthodologies éprouvées. L'enjeu est de résoudre l'un des blocages les plus coûteux de l'industrie : la difficulté à transformer les projets pilotes en déploiements opérationnels rentables. De nombreuses entreprises ont expérimenté l'IA sans parvenir à en extraire une valeur concrète à grande échelle, faute d'intégration avec les systèmes critiques existants et de garanties suffisantes en matière de gouvernance et de conformité réglementaire. En proposant un cadre commun avec des agents sectoriels préconstruits, IBM et Google entendent réduire drastiquement le délai entre la conception et la mise en production, tout en permettant aux organisations d'automatiser des processus métiers complexes sans multiplier les développements sur mesure. Pour les secteurs fortement réglementés comme la finance ou la santé, la promesse est d'intégrer l'IA aux flux de travail existants tout en respectant les contraintes légales et sécuritaires. Cette initiative s'inscrit dans une tendance de fond qui voit les grands acteurs du cloud et du conseil former des alliances de plus en plus intégrées pour capter le marché de l'IA d'entreprise, estimé à plusieurs milliards de dollars. IBM, qui a repositionné une large partie de sa stratégie autour du conseil en transformation numérique depuis la cession de son activité infrastructure à Kyndryl en 2021, cherche à capitaliser sur sa présence dans les grandes entreprises pour distribuer les technologies de ses partenaires cloud. Google Cloud, de son côté, intensifie la mise en marché de Gemini via des alliances avec des intégrateurs disposant d'une relation de confiance établie avec les directions générales et les DSI. La prochaine étape attendue sera la mise sur le marché effective de ces agents sectoriels et les premiers retours de déploiements en production, qui conditionneront la crédibilité commerciale de cette alliance face à des concurrents comme Microsoft et Accenture ou AWS et Deloitte.

UELes secteurs prioritaires visés, banque, assurance et administrations publiques, sont au cœur de l'économie française et européenne, et ce cadre commun d'agents IA devra se conformer à l'AI Act et au RGPD, ce qui en fait un cas d'usage directement pertinent pour les DSI européens.

💬 Le vrai problème des pilotes IA qui restent des pilotes, IBM et Google s'y attaquent enfin avec du concret. Des milliers de consultants certifiés, des agents préconstruits par secteur, un cadre commun qui évite de tout recoder à chaque client, c'est le genre d'approche qui peut débloquer des grands comptes paralysés depuis deux ans sur les mêmes questions de conformité. Reste à voir ce que ça donne en prod, parce que Microsoft et Accenture ne regardent pas ça les bras croisés.

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Andrej Karpathy, co-fondateur d'OpenAI et figure centrale de la recherche en deep learning, a rejoint Anthropic pour prendre la tête d'une nouvelle équipe dédiée à accélérer la recherche sur le pré-entraînement, sous la direction de Nick Joseph. L'objectif affiché est d'utiliser Claude pour aider à pré-entraîner les futurs modèles Claude, une approche récursive qui illustre jusqu'où l'industrie pousse désormais l'automatisation de la recherche en IA. Cette annonce a éclipsé le Google I/O du mardi, où Mountain View a présenté une nouvelle famille de modèles orientée "n'importe quelle entrée, n'importe quelle sortie", dont Gemini Omni Flash, capable de générer et d'éditer des vidéos. Google a également sorti Gemini 3.5 Flash, plus performant sur le papier que la version 3.1 Pro, mais dont la date de coupure des connaissances est fixée à janvier 2025, ce qui le prive de contexte sur des tendances récentes comme le "vibe coding". Gemini Spark, leur réponse aux agents de codage autonomes, reste annoncé comme "coming soon" sans démonstration concrète. L'arrivée de Karpathy chez Anthropic intervient dans un contexte de montée en puissance financière spectaculaire de la société. Selon les documents déposés par SpaceX dans le cadre de son IPO, Anthropic s'engagerait à payer 1,25 milliard de dollars par mois en calcul informatique. La startup projette par ailleurs 10,9 milliards de dollars de revenus pour le trimestre de juin et anticipe son premier profit opérationnel, ce qui pourrait porter sa valorisation au-delà de celle d'OpenAI. Ce dernier serait lui-même en préparation d'une introduction en bourse imminente, selon plusieurs sources non confirmées. Sur le front technique, OpenAI a annoncé qu'un de ses modèles aurait résolu un problème mathématique célèbre, dont la preuve a été vérifiée par des mathématiciens externes, et a déployé un vérificateur public pour les images générées via ChatGPT, l'API et Codex, reposant sur les métadonnées C2PA et SynthID de Google. Ces événements marquent une nouvelle phase dans la consolidation du secteur. La course à la puissance de calcul, symbolisée par le contrat colossal entre Anthropic et SpaceX, redéfinit les rapports de force entre laboratoires. Pendant ce temps, les grandes plateformes cherchent à intégrer l'IA dans tous les workflows: Figma a présenté un agent de design capable de travailler directement dans le canevas aux côtés des équipes, générant plusieurs directions en parallèle et exploitant les systèmes de design existants. L'enjeu désormais n'est plus seulement qui dispose du meilleur modèle, mais qui contrôle l'infrastructure de calcul, les canaux de distribution et les pipelines de développement qui structureront l'ère des agents autonomes.

UELa concentration du pouvoir de calcul et des talents IA entre quelques laboratoires américains accentue la dépendance technologique européenne et alimente les débats sur la souveraineté numérique dans le cadre de l'AI Act.

💬 Karpathy qui rejoint Anthropic pour bosser sur le pré-entraînement, c'est le recrutement de la décennie. Quand un type de ce calibre choisit où poser son cerveau, ça dit plus long que n'importe quel benchmark ou deck d'investisseur, surtout avec 1,25 milliard par mois en compute dans la balance. Google pouvait sortir ce qu'il voulait au I/O, la journée lui appartenait pas.

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Google présente ses outils de codage IA comme la solution la plus rentable
4The Information AI 

Google présente ses outils de codage IA comme la solution la plus rentable

Lors de sa conférence annuelle Google I/O, mardi à Mountain View en Californie, Google a présenté sa réponse à la domination croissante d'Anthropic dans le domaine du codage assisté par IA. Plutôt que de sortir une version "Pro" de son modèle phare Gemini pour affronter directement Mythos, le modèle très attendu d'Anthropic, Google a choisi une stratégie différente : mettre en avant Gemini 3.5 Flash, un modèle plus compact, couplé à son agent de codage baptisé Antigravity. Sur scène, le PDG Sundar Pichai a illustré l'argument commercial avec un chiffre frappant : les grandes entreprises clientes de Google Cloud traitent actuellement environ 1 000 milliards de tokens par jour, et si elles basculaient 80 % de leurs charges de travail depuis d'autres modèles frontier vers Gemini 3.5 Flash, elles économiseraient plus d'un milliard de dollars par an. Le positionnement tarifaire est au coeur de la stratégie de Google, dans un contexte où les prix des modèles d'Anthropic sont jugés élevés et où les contraintes de capacité de calcul pèsent sur les budgets des équipes techniques. En ciblant les développeurs soucieux de maîtriser leurs coûts, Google ne cherche pas à remporter la bataille du modèle le plus puissant, mais celle du rapport performance/prix. Antigravity, l'agent de codage présenté comme un outil de productivité quotidienne, incarnerait ce compromis : suffisamment capable pour les tâches courantes, nettement moins onéreux que les alternatives premium. Ce repositionnement intervient alors qu'Anthropic renforce sa présence dans l'écosystème des développeurs avec des modèles comme Claude et le futur Mythos, qui n'est pas encore disponible en accès large. Google, de son côté, avait récemment perdu du terrain en matière de perception dans la communauté des ingénieurs. La conférence I/O 2026 marque une tentative de reconquête pragmatique : plutôt que de rivaliser frontalement sur les benchmarks, Google mise sur l'économie d'échelle et l'intégration dans Google Cloud pour convaincre les entreprises de faire de Gemini 3.5 Flash leur choix par défaut. Un modèle "Pro" plus ambitieux a été évoqué pour plus tard dans l'année.

UELes équipes techniques européennes confrontées aux coûts élevés des modèles frontier pourraient réduire significativement leurs dépenses en adoptant Gemini 3.5 Flash pour leurs charges de travail de codage assisté par IA.

💬 La stratégie est limpide : pas besoin d'être le meilleur si on est le moins cher. Google mise sur Flash et un milliard d'économies projeté pour convaincre les CFO, le genre de chiffre qui atterrit bien plus vite en comité budgets que n'importe quel benchmark. Le risque, c'est de finir étiqueté discount.

BusinessActu
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