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Plaidoyer pour une IA qui tient compte du contexte

Les agents d'IA en entreprise peuvent formuler des recommandations, automatiser des tâches et accélérer la prise de décision, mais ils restent aveugles à la manière dont une organisation fonctionne réellement. Selon Devavrat Shah, chief scientist de l'IA d'entreprise chez Celonis et professeur au MIT depuis plus de vingt ans, c'est ce manque de contexte opérationnel qui freine le passage de l'expérimentation à l'usage quotidien. Invité du podcast Business Lab de MIT Technology Review, produit en partenariat avec Celonis, il défend ce qu'il appelle la « décision intelligence ». Les agents peuvent prendre en charge des tâches isolées au sein de processus décisionnels plus larges, à condition de comprendre le rôle de chacune et les conditions métier qui l'entourent.

☕️ DeepSeek est en passe de finaliser une levée de fonds de 15 milliards de dollars

DeepSeek serait sur le point de boucler une levée de fonds d'environ 100 milliards de yuans, soit 15 milliards de dollars ou 13,35 milliards d'euros, selon deux rapports distincts de Reuters et de Bloomberg. L'opération n'a pas été confirmée officiellement par la société chinoise. Deux investisseurs de premier plan y participeraient : CATL, spécialiste des batteries lithium-ion dont l'activité profite de l'essor des véhicules électriques, et Tencent, éditeur de l'application WeChat et partenaire financier d'Ubisoft. Selon les deux agences, qui citent des sources proches du dossier, DeepSeek visait au départ un tour de table de 50 milliards de yuans, soit 6,7 milliards d'euros.

Robotique : ENACT lève près de 27 millions d’euros pour développer le sens du toucher

La startup zurichoise ENACT a annoncé une levée de fonds en préamorçage d'un montant proche de 27 millions d'euros. Elle développe des robots dotés d'un véritable sens du toucher, capables de mieux percevoir les forces exercées lors d'un contact et d'ajuster leurs mouvements en conséquence lorsqu'ils saisissent ou manipulent des objets. Sa démarche consiste à concevoir ensemble trois éléments habituellement traités séparément : la mécanique des robots, les données collectées et les modèles d'intelligence artificielle qui pilotent la manipulation. L'enjeu est considérable pour la robotique. Les robots actuels, même ceux dotés d'une vision très performante, restent maladroits dès qu'il faut manipuler des objets fragiles, déformables ou mal positionnés, car ils ressentent peu ce qui se passe au point de contact.

💬 Bon, 27 millions d'euros en préamorçage, ça veut dire que les investisseurs ont compris que la vision ne suffit plus. Un robot qui voit tout mais ne sent rien reste un manchot avec de bons yeux. Selon moi, le vrai pari d'ENACT n'est pas le capteur, c'est de concevoir ensemble la mécanique, les données et le modèle, là où le reste du secteur les assemble après coup. Sur le papier, ça tient. Reste à voir si ça survit à une palette de cartons mal posés en entrepôt, et pas seulement à une démo bien réglée.

NVIDIA transforme le commerce de détail en Europe, de la recherche en ligne aux opérations en magasin

Shopify, Zooplus, Photoroom, Omi, L'Oréal et Mirakl figurent parmi les acteurs européens du commerce qui s'appuient sur les modèles ouverts et l'accélération matérielle de NVIDIA, de la découverte de produits à la R&D. Shopify post-entraîne ainsi le modèle Nemotron 3.5 Lightning, avec les bibliothèques Megatron Bridge et NeMo RL, pour le sous-agent GraphQL de Sidekick, son assistant destiné aux marchands. Ce sous-agent récupère les données de boutique pour plusieurs fonctions, dont Sidekick Pulse, qui analyse un magasin et recommande des améliorations. Sur le benchmark interne de Shopify, le modèle dépasse en précision un modèle de pointe, tout en réduisant les coûts de service de 90 % et en répondant 7 fois plus vite.