Startup soutenu par Khosla revendique une avancée avec le plus grand modèle IA jamais déployé sur iPhone

Apple tente d'intégrer le grand modèle Gemini dans l'iPhone pour améliorer Siri

Apple travaille à intégrer le modèle d'intelligence artificielle Gemini de Google directement dans l'iPhone pour transformer Siri en profondeur, selon un rapport de The Information publié à l'approche de la Worldwide Developers Conference (WWDC) prévue début juin 2026. Promis une première fois en 2024, le nouveau Siri dopé à l'IA générative a été repoussé à plusieurs reprises. La version finale s'appuiera sur un fonctionnement hybride : une partie du traitement se fera sur l'appareil, mais la majorité des opérations complexes sera déléguée aux serveurs cloud de Google et de Nvidia. Ce virage représente un recul significatif par rapport à la position historique d'Apple sur la confidentialité. La marque à la pomme a longtemps mis en avant le traitement local des données comme garantie de vie privée, en opposant son approche à celle des concurrents qui centralisent tout dans le cloud. Confier l'essentiel du traitement IA à Google soulève des questions concrètes pour les utilisateurs soucieux de leurs données personnelles : chaque requête adressée à Siri pourrait transiter par des infrastructures tierces. Pour l'industrie, cela confirme que même Apple, avec ses puces Neural Engine réputées optimisées pour l'IA, ne peut pas faire tourner des modèles de grande taille uniquement en local. Le problème technique est fondamental : les smartphones actuels manquent de RAM pour charger des modèles d'IA massifs en mémoire, et les NPUs (unités de traitement neuronal) restent moins performants que les GPU pour inférer de gros modèles, contrairement à ce que les discours marketing laissent entendre. Apple se retrouve dans une position délicate, coincée entre son positionnement premium sur la vie privée et la course aux capacités IA imposée par ses concurrents. Le partenariat avec Google, déjà actif pour le moteur de recherche sur Safari, s'étend ainsi au coeur de l'assistant vocal, renforçant une dépendance que la firme de Cupertino cherchait pourtant à réduire.

Le LFM2.5-230M de Liquid AI surpasse des modèles 4 fois plus grands en extraction de données et tourne partout

Liquid AI, une startup fondée par d'anciens chercheurs du MIT, a lancé le 26 juin 2026 son modèle de langage le plus compact à ce jour : LFM2.5-230M. Avec seulement 230 millions de paramètres, ce modèle de fondation est conçu pour fonctionner directement sur les appareils, smartphones, ordinateurs portables, systèmes robotiques, sans connexion permanente au cloud. Malgré sa taille réduite, il surpasse à la tâche d'extraction de données des modèles jusqu'à quatre fois plus grands, notamment le Qwen3.5-0.8B d'Alibaba (800 millions de paramètres) et le Gemma 3 1B de Google (1 milliard de paramètres). Sur un Samsung Galaxy S25 Ultra équipé d'un Snapdragon Gen4, il atteint 213 tokens par seconde en décodage ; sur un Raspberry Pi 5, il maintient 42 tokens par seconde. Sa fenêtre de contexte de 32 000 tokens lui permet d'ingérer de longs documents ou des flux continus de données de télémétrie robotique. Son empreinte mémoire reste inférieure à 400 Mo. Le modèle est entraîné sur 19 000 milliards de tokens et proposé sous licence duale : gratuit pour les entreprises générant moins de 10 millions de dollars de revenus annuels, payant au-delà. Pour les équipes data et les développeurs d'applications embarquées, l'enjeu est concret. Les entreprises s'appuient encore largement sur des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) rigides et basés sur des règles fixes, des systèmes qui se brisent dès qu'un document change de format ou qu'un schéma évolue. LFM2.5-230M ouvre la voie à un « AI ETL » capable d'inférer automatiquement les correspondances de données, de détecter les dérives de schéma et de structurer des sources non structurées, PDF, e-mails, formulaires web, en JSON sans intervention humaine. Ce type de flux agentique léger peut désormais s'exécuter localement, sans dépendance au cloud, ce qui réduit la latence, les coûts d'infrastructure et les risques liés à la confidentialité des données. Cette sortie illustre une fracture croissante dans l'industrie de l'IA. D'un côté, Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft et Meta poussent leurs modèles vers des centaines de milliards, voire des milliers de milliards de paramètres pour atteindre les performances dites frontier. De l'autre, une course parallèle s'intensifie autour de l'efficience architecturale pour l'inférence locale. Liquid AI mise sur son architecture LFM2, un système hybride combinant convolutions à courte portée et mécanismes d'attention groupée, qui contourne les coûts quadratiques en mémoire des transformers classiques. Cette approche permet d'obtenir des vitesses d'inférence élevées sur du matériel contraint, là où les transformers purs s'essoufflent. Le positionnement de Liquid AI, efficience plutôt que mise à l'échelle brutale, pourrait séduire un segment d'entreprises que les géants du cloud peinent à servir : celles qui ont besoin d'IA performante sans exposer leurs données ni investir dans une infrastructure coûteuse.

Tencent dévoile son premier grand modèle IA, dirigé par un ancien chercheur d'OpenAI

Tencent Holdings a dévoilé jeudi son nouveau modèle d'intelligence artificielle phare, baptisé HY3-Preview, marquant une étape importante dans la stratégie IA du groupe de Shenzhen. C'est le premier grand modèle lancé depuis que Yao Shunyu, ancien chercheur chez OpenAI, a rejoint l'entreprise pour diriger ses efforts en IA fondamentale. Fermé et non accessible au public en open source, HY3-Preview se distingue par une architecture relativement compacte de 295 milliards de paramètres, une taille modeste pour un modèle de cette ambition. Tencent positionne HY3-Preview comme son modèle le plus puissant à ce jour, comparable aux meilleures solutions chinoises disponibles, mais encore en retrait face aux leaders américains comme OpenAI et Google DeepMind. L'arrivée de Yao Shunyu, figure reconnue de la recherche en IA, signale la volonté du groupe de monter en gamme sur les fondations mêmes de ses systèmes, au-delà de ses applications existantes comme Weixin ou Tencent Cloud. Ce lancement s'inscrit dans une intense course technologique entre les géants technologiques chinois, qui cherchent à réduire l'écart avec les États-Unis dans un contexte de restrictions à l'export de puces Nvidia. Alibaba, Baidu, et ByteDance ont chacun intensifié leurs investissements en modèles fondationnels ces derniers mois. Que Tencent, longtemps perçu comme plus discret sur ce terrain, franchisse ce cap avec un recrutement aussi symbolique qu'un ex-OpenAI, témoigne d'une accélération générale de la compétition IA en Asie.

Anthropic démocratise Mythos avec Claude Fable 5, son modèle grand public le plus puissant à ce jour

Anthropic a lancé le 9 juin 2026 deux nouveaux modèles d'intelligence artificielle, Claude Fable 5 et Claude Mythos 5, marquant la première mise à disposition grand public de capacités dites "Mythos-class" jusqu'alors réservées aux partenaires du programme restreint Project Glasswing, annoncé deux mois plus tôt. Claude Fable 5 constitue la version accessible au grand public et surpasse tous les modèles Claude précédemment disponibles sur des tâches de développement logiciel, de travail intellectuel, de vision, de recherche scientifique et de longues séquences d'actions autonomes. Claude Mythos 5, lui, est une version améliorée du Mythos Preview, accessible uniquement aux partenaires cybersécurité de Project Glasswing et à une sélection de chercheurs en biologie. Les deux modèles sont facturés 10 dollars par million de tokens en entrée et 50 dollars par million en sortie, soit moins de la moitié du prix du Mythos Preview, mais ils demeurent les modèles les plus chers parmi les grands acteurs mondiaux de l'IA. Ce lancement introduit une architecture de sécurité inédite pour rendre les capacités Mythos accessibles sans les risques associés. Pour les requêtes jugées sensibles, notamment en cybersécurité, biologie, chimie ou distillation de modèles, Fable 5 redirige automatiquement vers Claude Opus 4.8 en notifiant l'utilisateur. Anthropic indique que plus de 95% des sessions Fable s'exécutent entièrement sur le modèle Fable sans ce repli, et que plus de 1 000 heures de tests adversariaux internes et externes n'ont révélé aucun contournement universel. Pour les développeurs, Fable 5 est disponible via l'API sous l'identifiant claude-fable-5 et sur les plans Enterprise à la consommation. Les abonnés Pro, Max, Team et Enterprise bénéficient d'un accès gratuit jusqu'au 22 juin 2026, date à laquelle le modèle basculera sur un système de crédits d'utilisation, Anthropic promettant de le réintégrer le plus vite possible dans les abonnements standards. Ce lancement s'inscrit dans une course aux capacités avancées qui divise désormais clairement le marché entre modèles grand public et modèles réservés à des usages à risque élevé. Anthropic avait ouvert Project Glasswing il y a deux mois pour permettre à des partenaires triés sur le volet d'accéder à des capacités cybersécurité offensives sous contrôle strict, une approche qui fait débat dans le secteur. Avec Fable 5, la société tente de commercialiser ces capacités à grande échelle tout en maintenant des garde-fous techniques. La concurrence est intense: DeepSeek, Google Gemini, xAI Grok et OpenAI GPT-5 couvrent désormais un spectre de prix allant de 0,42 à 35 dollars pour l'entrée et la sortie combinées, rendant le positionnement tarifaire d'Anthropic à 60 dollars le million de tokens cumulés difficile à justifier sans performances nettement supérieures sur les benchmarks les plus exigeants.

💬 Le mécanisme de bascule automatique vers Opus pour les requêtes sensibles, c'est plus malin qu'un simple blocage, et c'est là la vraie nouveauté du lancement. Les benchmarks, on verra. Reste le prix : 60 dollars le million de tokens quand la moitié du marché est sous 5 dollars, c'est soit de la confiance assumée, soit un tarif qu'ils vont devoir revoir dans 6 mois.