Actualités IA — page 316

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6301Ben's Bites 

Le Nano Banana de ChatGPT

OpenAI a frappé fort cette semaine avec le lancement de ChatGPT Images 2.0, une refonte majeure de son module de génération d'images qui remet le service en compétition directe avec les outils de Google et Midjourney. La nouveauté la plus remarquée : une précision inédite sur le texte intégré aux images, au point que les utilisateurs peinent à trouver des fautes dans des générations contenant des centaines de mots. Le modèle est disponible dans l'application Codex en tant que compétence dédiée, avec une intégration aux modèles de raisonnement pour enchaîner appels d'outils et génération d'images, créer un QR code à partir d'un lien, récupérer un logo depuis le web, puis l'intégrer dans une composition. Les cas d'usage prolifèrent déjà : captures d'écrans d'interfaces réalistes, magazines illustrés multi-pages, recommandations de style personnalisées et codes QR créatifs. La capacité à générer des interfaces utilisateur crédibles ouvre une piste intéressante pour combler le déficit de goût graphique souvent reproché aux modèles de code. Des tests comparatifs menés sur la conversion d'une maquette en application fonctionnelle, une vitrine publicitaire conçue par Ben's Bites, révèlent une hiérarchie nuancée : Claude Design devance Magicpath AI, qui devance les modèles bruts comme Gemini 3.1 Pro ou Opus 4.6 sur la compréhension du concept et l'utilisabilité. En revanche, Gemini remporte la fidélité pixel par pixel, tandis qu'Opus 4.7 bat GPT-5.4 sur la correspondance visuelle avec la maquette de référence. GPT-5.4 produit un code plus fonctionnel et maintient une cohérence visuelle sur les pages non montrées, comme le panneau d'administration. Un point aveugle subsiste pour tous : les assets, images d'illustration, icônes, textures, qui font souvent la différence entre une maquette et une interface banale ne survivent pas à la conversion depuis une capture d'écran. Ces annonces s'inscrivent dans une semaine d'actualité dense pour l'industrie de l'IA. OpenAI a déployé les Workspace Agents, des agents propulsés par Codex accessibles aux utilisateurs Business, Enterprise et Education, configurables avec une personnalité, des tâches précises et des accès à des outils externes comme Linear ou Slack, appelés à terme à remplacer les GPTs personnalisés. De son côté, Google a ouvert l'API Deep Research avec deux configurations basées sur Gemini 3.1 Pro, revendiquant les meilleures performances en recherche web, avec support MCP et génération de graphiques. Enfin, un accord stratégique se dessine entre Cursor et SpaceX : SpaceX mettra ses GPU à disposition pour entraîner les modèles de code de Cursor, avec une option d'acquisition à 60 milliards de dollars d'ici fin 2025, ou un accord de partenariat à 10 milliards si l'acquisition n'a pas lieu, un signal que la course aux modèles de code spécialisés entre dans une nouvelle phase industrielle.

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6302Next INpact 

☕️ SpaceX aurait courtisé Mistral avant son deal avec Cursor

SpaceX négocie l'acquisition de Cursor pour 60 milliards de dollars, avec une clause de rupture fixée à 10 milliards si l'accord venait à échouer. Mais avant de se focaliser sur ce deal, xAI, la filiale IA d'Elon Musk désormais fusionnée avec SpaceX, avait envisagé une tout autre stratégie : un partenariat à trois impliquant à la fois Cursor et la startup française Mistral AI. Selon Business Insider, ces discussions auraient eu lieu au plus haut niveau de l'entreprise, Elon Musk lui-même ayant porté l'idée d'une collaboration tripartite pour rivaliser directement avec Anthropic et OpenAI sur le terrain des outils de codage assisté par IA. En parallèle, Microsoft aurait également examiné un rachat potentiel de Cursor avant de décider de ne pas formuler d'offre, selon des sources de CNBC. L'enjeu est considérable : le marché des assistants de code IA est en pleine explosion et SpaceX accuse un retard significatif. Michael Nicolls, président de xAI et dirigeant de SpaceX, le reconnaissait lui-même dans un mémo interne début avril, estimant que son entreprise était « clairement en retard » face à la concurrence. En face, les chiffres parlent d'eux-mêmes : GitHub Copilot de Microsoft revendique 4,7 millions d'utilisateurs payants, soit une hausse de 75 % sur un an selon le CEO Satya Nadella, tandis que Codex d'OpenAI vient d'atteindre 4 millions d'utilisateurs actifs, gagnant un million en deux semaines seulement. Cursor, avec son positionnement d'éditeur de code natif IA, représente pour SpaceX une voie d'entrée rapide dans ce segment sans avoir à construire de zéro. L'intérêt porté à Mistral s'explique en partie par les liens déjà tissés entre les deux organisations : Devendra Chaplot, membre fondateur de Mistral AI et cocréateur de ses premiers modèles de langage, a rejoint xAI où il supervise aujourd'hui l'entraînement des LLM. Ce rapprochement illustre la guerre des talents et des actifs technologiques qui structure désormais l'industrie IA, où les grandes entreprises cherchent à consolider rapidement des capacités en matière de modèles et d'interfaces développeurs. L'acquisition de Cursor permettrait à SpaceX de s'implanter directement dans les workflows des ingénieurs logiciels, un segment stratégique que Codex d'OpenAI ambitionne également de dominer dans le cadre de sa future « superapp ». La bataille pour capter les développeurs professionnels, nouveau terrain de jeu des géants de l'IA, ne fait que commencer.

Business⚡Actu

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6303Le Big Data 

Gemini Enterprise : Google lance sa plateforme unifiée pour orchestrer des agents IA

Google a présenté le 22 avril 2026, lors de Google Cloud Next 2026, Gemini Enterprise : une plateforme unifiée conçue pour orchestrer des flottes d'agents IA à l'échelle de l'entreprise. La nouveauté fusionne l'application Gemini Enterprise pour les utilisateurs finaux et la nouvelle Gemini Enterprise Agent Platform pour les développeurs, absorbant au passage Vertex AI qui disparaît en tant que plateforme indépendante. Plus de 200 modèles sont accessibles via Model Garden, dont les dernières générations Gemini mais aussi des modèles tiers d'Anthropic et autres. La marketplace intégrée permet de connecter des agents issus de partenaires comme Oracle, ServiceNow, Adobe, Salesforce ou Workday. Du côté technique, la plateforme introduit Agent Studio pour le développement low-code, un SDK basé sur des graphes pour les systèmes multi-agents, et Agent Runtime pour des agents capables de fonctionner en continu pendant des heures, voire des jours. Des outils d'optimisation complètent l'ensemble : Agent Simulation, Evaluation et Observability. Pour les directions informatiques, la gouvernance est au coeur du dispositif. Chaque agent se voit attribuer une identité cryptographique via Agent Identity, tandis qu'un registre central valide les outils et agents autorisés, et qu'Agent Gateway applique les politiques de sécurité à l'échelle de l'organisation. La couche de protection intègre Model Armor pour contrer les injections malveillantes et les fuites de données, appuyée par Security Command Center pour la détection des vulnérabilités. Du côté des équipes métier, Agent Designer permet de créer et déployer des agents sans écrire de code, depuis une interface unique avec boîte de réception centralisée, espaces projets à mémoire partagée et outil collaboratif Canvas pour produire des documents exportables vers Microsoft Office. Un agent Data Insights natif analyse données structurées et non structurées pour générer visualisations et rapports, tandis que Deep Research synthétise sources web et données internes. Ce lancement s'inscrit dans une course intense entre les grands acteurs du cloud pour capter les budgets IA des entreprises. Microsoft, avec Copilot Studio et Azure AI Foundry, Amazon avec Bedrock Agents, et Salesforce avec Agentforce occupent le même terrain. Google répond en cassant la fragmentation de son offre précédente : Vertex AI, Duet AI, Gemini for Workspace coexistaient sans cohérence claire pour les acheteurs. En absorbant tout dans une plateforme unique, Google vise à simplifier les cycles de vente et à verrouiller les grandes entreprises dans son écosystème. La compatibilité revendiquée avec Microsoft 365 et Google Workspace trahit la volonté de ne pas imposer une migration brutale, mais de s'intégrer aux environnements existants. L'enjeu des prochains mois sera la disponibilité réelle de ces fonctionnalités et leur tenue à l'échelle, deux points sur lesquels les annonces de Cloud Next ont historically précédé des déploiements progressifs.

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6304AI News 

Une startup d'un milliard de dollars avec une vision différente de l'IA

Yann LeCun, ancien directeur scientifique de l'intelligence artificielle chez Meta, a fondé AMI Labs (Advanced Machine Intelligence Labs) après avoir quitté son poste fin 2025. La startup vient de lever un milliard de dollars de financement, une somme remarquable pour une équipe de seulement 12 personnes. LeCun prévoit de ne pas commercialiser de produit avant au moins cinq ans, positionnant AMI Labs comme une organisation de recherche pure. Son approche repose sur des architectures d'IA modulaires composées de plusieurs blocs spécialisés : un modèle du monde propre au domaine d'application, un acteur chargé de proposer des actions via l'apprentissage par renforcement, un module critique qui évalue ces options selon des règles fixes, un système de perception adapté au type de données traité (vidéo, texte, audio), une mémoire à court terme, et un configurateur orchestrant l'ensemble. Chaque instance serait entraînée uniquement sur des données pertinentes à son environnement, contrairement aux grands modèles de langage nourris de l'intégralité du web. Cette approche remet fondamentalement en question le paradigme dominant des LLMs comme GPT ou Claude. Là où ces modèles généralistes mobilisent des centaines de milliards de paramètres et nécessitent une infrastructure colossale pour fonctionner, les modules spécialisés d'AMI Labs pourraient se contenter de quelques centaines de millions de paramètres, voire tourner directement sur un appareil local. Le coût d'entraînement et d'inférence serait alors une fraction de celui des modèles actuels, rendant l'IA viable pour des acteurs qui ne disposent pas des ressources d'Anthropic, OpenAI, Google ou Meta. Pour les entreprises, cela ouvrirait la voie à des systèmes IA déployables en interne, sans dépendance aux grandes plateformes cloud. Le contexte donne tout son poids à cette prise de position. Les LLMs ont absorbé des ressources exponentiellement croissantes à chaque génération, et les techniques d'amélioration récentes, comme le prompting récursif des modèles de raisonnement, alourdissent encore la facture. Seuls de très grands groupes peuvent aujourd'hui se permettre de les exploiter à perte. LeCun, l'un des pères fondateurs du deep learning et lauréat du prix Turing 2018, défend depuis plusieurs années l'idée que les LLMs constituent une impasse pour atteindre une intelligence artificielle véritablement générale. Des précédents existent : les systèmes d'apprentissage automatique capables de maîtriser des jeux vidéo ou de plateau illustrent déjà la puissance des approches ciblées. Si AMI Labs parvient à ses fins, l'industrie pourrait connaître un rééquilibrage majeur, fragmentant un marché aujourd'hui dominé par une poignée d'acteurs disposant de budgets quasi illimités.

Recherche❧Opinion

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6305AI News 

NVIDIA et Google réduisent les coûts d'inférence en IA

Lors de la conférence Google Cloud Next, Google et NVIDIA ont dévoilé une nouvelle génération d'infrastructure destinée à réduire drastiquement le coût de l'inférence IA à grande échelle. Les deux entreprises ont présenté les instances A5X bare-metal, reposant sur les systèmes rack NVIDIA Vera Rubin NVL72. Cette architecture promet une réduction jusqu'à dix fois du coût d'inférence par token par rapport aux générations précédentes, tout en multipliant par dix le débit de tokens par mégawatt. Pour atteindre ces performances, les instances A5X combinent les SuperNICs NVIDIA ConnectX-9 avec la technologie réseau Google Virgo, permettant de connecter jusqu'à 80 000 GPU NVIDIA Rubin au sein d'un même site, et jusqu'à 960 000 GPU dans un déploiement multi-sites. Mark Lohmeyer, VP et directeur général de l'infrastructure IA chez Google Cloud, a résumé l'enjeu : "La prochaine décennie de l'IA sera façonnée par la capacité des entreprises à faire tourner leurs charges de travail les plus exigeantes sur une infrastructure vraiment intégrée et optimisée pour l'IA." Ces annonces ont un impact direct sur les secteurs fortement réglementés, comme la finance et la santé, qui butent régulièrement sur des contraintes de souveraineté des données. Google et NVIDIA y répondent avec plusieurs initiatives concrètes : les modèles Gemini fonctionnant sur GPU NVIDIA Blackwell et Blackwell Ultra sont désormais disponibles en préversion sur Google Distributed Cloud, ce qui permet aux organisations de garder les modèles frontier entièrement dans leur environnement contrôlé, au plus près de leurs données sensibles. La sécurité est assurée par NVIDIA Confidential Computing, un protocole de chiffrement matériel qui protège les données d'entraînement et les prompts y compris vis-à-vis des opérateurs cloud eux-mêmes. Pour les environnements cloud public multi-tenant, des VM Confidential G4 équipées de GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell sont également introduites en préversion, marquant la première offre de confidential computing cloud pour des GPU Blackwell. Cette collaboration s'inscrit dans une course plus large à l'optimisation de l'inférence, alors que les coûts opérationnels de l'IA générative restent un frein majeur à son adoption industrielle. Au-delà du matériel, le partenariat couvre aussi la couche logicielle : NVIDIA Nemotron 3 Super est désormais disponible sur la Gemini Enterprise Agent Platform, permettant aux développeurs de construire des systèmes agentiques complexes capables de raisonner, planifier et agir en chaîne. L'ensemble de la plateforme NVIDIA sur Google Cloud est optimisé pour les familles de modèles Gemini et Gemma. Avec des clusters dépassant le million de GPU et une ambition affichée de simplifier le déploiement d'IA souveraine, Google et NVIDIA repositionnent l'infrastructure cloud non plus comme un simple fournisseur de puissance de calcul, mais comme un levier stratégique pour les entreprises qui veulent industrialiser l'IA sans sacrifier performance, coût ou conformité réglementaire.

Infrastructure⚡Actu

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6306SCMP Tech 

Pourquoi Mythos d'Anthropic a galvanisé l'industrie chinoise de la cybersécurité

Le modèle d'intelligence artificielle Claude Mythos Preview, développé par la start-up américaine Anthropic, a suscité une vive réaction dans les milieux de la cybersécurité et de la finance en Chine. Ce système se distingue par sa capacité à identifier et exploiter de manière autonome des vulnérabilités dans des systèmes informatiques d'entreprise et financiers, à un niveau qui surpasse les outils conventionnels actuellement déployés dans ces secteurs. Le modèle n'a pas été rendu public, ce qui n'a pas empêché son existence d'alimenter de nombreuses discussions dans l'industrie chinoise. L'impact est double : côté défensif, les équipes de sécurité voient dans ce type de modèle un accélérateur pour la détection de failles avant qu'elles ne soient exploitées malicieusement ; côté offensif, la perspective d'un outil IA capable de mener des attaques autonomes modifie profondément le calcul des risques pour les institutions financières et les infrastructures critiques. Pour les professionnels de la cybersécurité en Chine, l'émergence de telles capacités chez un acteur américain constitue à la fois un signal d'alerte et une source d'inspiration pour leurs propres développements. Ce regain d'intérêt s'inscrit dans la compétition technologique sino-américaine autour de l'IA, où chaque avancée d'un camp alimente la course de l'autre. Anthropic, fondée en 2021 par d'anciens chercheurs d'OpenAI, s'est imposée comme l'un des acteurs les plus sérieux du secteur, avec des modèles Claude reconnus pour leurs performances en raisonnement complexe. Le fait que Mythos ne soit pas encore accessible au grand public n'a fait qu'amplifier la curiosité et les spéculations autour de ses capacités réelles.

Sécurité❧Opinion

Aussi surIEEE Spectrum AI

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6307The Verge 

Microsoft lance le "vibe working" dans Word, Excel et PowerPoint

Microsoft déploie cette semaine un nouveau mode appelé Agent Mode dans ses applications Office, Word, Excel et PowerPoint. Baptisé en interne "vibe working", ce mode représente une version nettement plus avancée de Copilot, l'assistant IA que Microsoft commercialise auprès des entreprises depuis 2023. Sumit Chauhan, vice-président de l'Office Product Group, reconnaît publiquement les limites de la première version : "Quand nous avons lancé Copilot, les modèles fondationnels n'étaient pas assez puissants pour lui permettre d'agir directement dans les applications." Ce basculement vers un agent actif change fondamentalement la nature du produit. Jusqu'ici, Copilot dans Office se contentait de répondre à des questions ou de générer du contenu dans un volet latéral, sans pouvoir modifier directement un document, une feuille de calcul ou une présentation. Agent Mode franchit cette barrière : l'assistant peut désormais prendre des actions concrètes sur le "canvas", c'est-à-dire manipuler le contenu des fichiers de façon autonome, sur instruction de l'utilisateur. Pour les entreprises qui paient l'abonnement Copilot 365 (environ 30 dollars par utilisateur par mois), cela justifie enfin une partie de la promesse initiale. Cette annonce s'inscrit dans une course industrielle intense. Google a lancé des fonctionnalités similaires dans Workspace, et les grands éditeurs de productivité misent tous sur les "agents" comme prochaine étape après les assistants génératifs. Microsoft, qui a investi plusieurs milliards dans OpenAI, dispose d'un accès privilégié aux dernières versions de GPT-4o et o-series, ce qui lui permet aujourd'hui de tenir des promesses que les modèles de 2023 ne pouvaient pas encore tenir.

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6308Interesting Engineering 

Vidéo : SamuRoid, le robot humanoïde chinois compact aux interactions plus intelligentes

SamuRoid, un robot humanoïde compact développé par la société chinoise XiaoR Geek Technology basée à Shenzhen, vient d'être présenté comme une nouvelle plateforme d'IA embarquée accessible aux chercheurs et développeurs. Mesurant 390 mm de hauteur pour 2,3 kg, il embarque 22 servomoteurs haute-couple de la série XRS couvrant l'intégralité du corps, une caméra 1080p grand angle sur une nacelle 2 axes, un microphone USB intégré, ainsi qu'une connectivité Wi-Fi 5 double bande et Bluetooth 5.0. Son cerveau est un Raspberry Pi 4 Model B disponible en 4 ou 8 Go de RAM. La batterie 12V 3000 mAh lui offre environ une heure d'autonomie. La version Professional Edition est proposée à environ 1 565 dollars, tandis que des éditions Developer et Flagship plus complètes sont actuellement en rupture de stock. Ce qui distingue SamuRoid de ses prédécesseurs, c'est son niveau d'intégration logicielle et ses capacités multimodales. Le robot fonctionne sous ROS (Robot Operating System), avec un code source ouvert compatible C++ et Python, et intègre OpenCV pour la reconnaissance faciale, le suivi de couleurs et la détection de QR codes. Surtout, il se connecte à des grands modèles de langage comme DeepSeek et Doubao, ce qui lui permet de comprendre des instructions en langage naturel plutôt que des commandes rigides. Si un utilisateur dit qu'il est fatigué et veut s'amuser, le système interprète l'intention et déclenche une action appropriée, comme une chorégraphie, tout en fournissant un retour vocal. Ce saut qualitatif positionne SamuRoid comme un outil de recherche crédible pour explorer l'interaction homme-machine de nouvelle génération, à un prix bien en dessous des plateformes industrielles. L'essor de robots humanoïdes compacts et ouverts reflète une tendance de fond dans l'industrie robotique mondiale : rendre l'IA incarnée accessible hors des grands laboratoires. Jusqu'ici, ce segment était dominé par des plateformes coûteuses ou des jouets aux capacités limitées. XiaoR Geek tente de combler cet écart en proposant une architecture ouverte compatible avec les workflows ROS standard, adoptés par la grande majorité des chercheurs en robotique. La Chine multiplie ces initiatives, portée par un écosystème de fabrication performant et des modèles de langage locaux comme DeepSeek qui rivalisent désormais avec les offres occidentales. SamuRoid arrive dans un contexte où plusieurs acteurs, d'Agility Robotics à Figure AI en passant par Boston Dynamics, cherchent à démocratiser l'humanoïde. La question ouverte reste celle de la durée d'autonomie, une heure restant un frein réel pour des usages continus, et de la robustesse en dehors des environnements contrôlés.

Robotique⚡Actu

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6309Le Big Data 

Tencent et Alibaba négocient une entrée dans DeepSeek à plus de 20 milliards

Tencent et Alibaba sont actuellement en négociation pour prendre une participation au capital de DeepSeek, la startup chinoise d'intelligence artificielle contrôlée par le fonds High-Flyer Capital Management. Selon des informations publiées par The Information, les discussions ont débuté à la mi-avril 2026, initialement autour d'une levée d'au moins 300 millions de dollars pour une valorisation d'environ 10 milliards de dollars. L'intérêt soutenu des investisseurs a rapidement fait grimper les ambitions : la valorisation envisagée dépasse désormais les 20 milliards de dollars. Les actions Alibaba cotées aux États-Unis ont légèrement progressé avant l'ouverture des marchés à l'annonce de ces discussions, signal que les investisseurs perçoivent positivement ce type de rapprochement. Ni le montant final ni la valorisation ne sont toutefois encore arrêtés. Pour Tencent et Alibaba, un investissement dans DeepSeek représente bien plus qu'un pari financier. Les deux groupes cherchent à consolider leur position dans l'IA générative, une technologie qui a déjà transformé leurs activités respectives, du cloud aux services grand public. Tencent, historiquement ancré dans les plateformes sociales et le gaming, entend enrichir ses écosystèmes grâce aux modèles d'IA avancés. Alibaba, de son côté, s'appuie sur l'IA pour soutenir sa division cloud et ses outils B2B. Une prise de participation dans DeepSeek leur permettrait d'accéder à des technologies de pointe dans les modèles de raisonnement et les agents autonomes, deux segments particulièrement gourmands en ressources de calcul et en capitaux. Développer des modèles de nouvelle génération exige en effet des investissements massifs en infrastructure, en données et en puissance de calcul, ce qui explique l'ampleur des montants recherchés. DeepSeek s'est imposé comme un acteur incontournable depuis son lancement en janvier 2025, provoquant à l'époque une véritable onde de choc sur les marchés technologiques mondiaux et obligeant ses concurrents chinois à accélérer leurs propres mises à jour. La startup se distingue par ses avancées dans les modèles de raisonnement et les systèmes autonomes, au coeur de la course à l'IA qui oppose la Chine aux États-Unis. Mais l'opération n'est pas sans risques : DeepSeek n'aurait pas partagé certains de ses modèles avec des fabricants de puces américains et aurait entraîné l'un de ses systèmes les plus avancés sur des technologies Nvidia en dépit des restrictions à l'export imposées par Washington. Ces éléments pourraient susciter des réticences chez certains partenaires internationaux, dans un contexte de tensions technologiques croissantes entre Pékin et Washington. L'entrée de deux géants comme Tencent et Alibaba au capital de DeepSeek marquerait une nouvelle phase dans la consolidation de l'écosystème IA chinois, et renforcerait la capacité du pays à rivaliser avec les leaders mondiaux du secteur.

Business❧Opinion

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6310The Decoder 

OpenAI affirme que ChatGPT for Clinicians surpasse les médecins sur les tâches cliniques, même avec temps illimité et accès au web

OpenAI lance ChatGPT for Clinicians, une version gratuite de son chatbot spécialement destinée aux professionnels de santé. Selon un nouveau benchmark publié par la société, le modèle GPT-5.4 surpasse les médecins humains sur des tâches cliniques, y compris dans des conditions où ces derniers disposent d'un temps illimité et d'un accès libre à Internet. L'annonce constitue l'une des affirmations les plus audacieuses jamais formulées par une entreprise d'IA sur les capacités médicales de ses modèles. Ce résultat est notable précisément parce que la comparaison ne se fait pas à armes inégales : les médecins testés pouvaient consulter n'importe quelle source en ligne et prendre tout le temps nécessaire pour répondre. Si le modèle confirme ces performances en conditions réelles, les implications sont concrètes pour le diagnostic, la rédaction de comptes-rendus ou l'analyse de cas complexes. Pour les professionnels de santé, l'outil pourrait agir comme un assistant de haut niveau, disponible en permanence et sans coût d'accès, ce qui représente un changement significatif dans le quotidien des cliniciens. L'initiative s'inscrit dans une compétition intense entre les grands laboratoires d'IA pour s'imposer dans le secteur médical, considéré comme l'un des plus stratégiques. Google, Microsoft et des startups spécialisées comme Nabla ou Suki investissent massivement dans l'assistance aux cliniciens. En proposant un accès gratuit, OpenAI cherche à accélérer l'adoption et à s'établir comme référence dans un domaine où la confiance, la validation clinique et les enjeux réglementaires restent des obstacles majeurs à franchir.

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6311AI News 

Le robot IA de Sony bat des joueurs pendant qu'un robot humanoïde remporte une course à Pékin

Un robot de tennis de table développé par Sony AI, baptisé Ace, a remporté des matchs contre des joueurs humains de haut niveau dans des conditions de compétition officielles, arbitrées selon les règles de la Fédération internationale de tennis de table. En avril 2025, Ace a gagné trois manches sur cinq face à des joueurs de niveau élite, avant d'enchaîner de nouvelles victoires contre des professionnels en décembre 2025 et début 2026. Le système repose sur neuf caméras synchronisées, trois systèmes de vision et huit articulations contrôlant la raquette, le tout capable de traiter le mouvement d'une balle à une vitesse que l'oeil humain ne peut résoudre. Contrairement aux robots de ping-pong existants depuis les années 1980, Ace n'a pas été entraîné par imitation de joueurs humains mais par auto-apprentissage en simulation, ce qui lui a permis de développer des stratégies propres, moins prévisibles pour ses adversaires. L'étude décrivant le système a été publiée dans la revue Nature. Cette performance marque une étape significative dans ce que l'industrie appelle la "physical AI", l'application de l'intelligence artificielle à des machines opérant dans des environnements réels et dynamiques. Le tennis de table représente un défi technique particulièrement difficile : la vitesse de la balle, la variabilité des effets et la contrainte de temps extrême exigent une perception et une coordination quasi instantanées. Peter Dürr, directeur de Sony AI Zurich et responsable du projet, souligne que contrairement aux jeux vidéo ou aux échecs, les sports physiques en temps réel restaient jusqu'ici hors de portée de l'IA. La joueuse professionnelle Mayuka Taira, battue par Ace, a noté que l'absence de signaux émotionnels du robot le rendait particulièrement difficile à lire : impossible de deviner ses points faibles ou ses préférences de jeu. L'équipe de Sony AI estime que les techniques de perception et de contrôle développées pour Ace pourront être transposées à la robotique industrielle et aux services. Dans un registre différent mais tout aussi révélateur de l'essor de la robotique physique, le premier semi-marathon de robots humanoïdes s'est tenu le même mois à Pékin, dans le district d'E-Town. L'événement a réuni plus d'une centaine de robots et quelque 12 000 coureurs humains sur des parcours séparés de 21 kilomètres. Le robot Lightning, développé par Honor, a franchi la ligne d'arrivée en 50 minutes et 26 secondes, établissant le meilleur temps de la compétition. Ces deux événements, le robot pongiste de Sony et le marathon pékinois, illustrent une même dynamique : après des années de progrès dans les environnements numériques contrôlés, l'IA s'attaque désormais au monde physique, avec des résultats qui commencent à rivaliser sérieusement avec les capacités humaines dans des disciplines concrètes et mesurables.

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6312Pandaily 

ByteDance lance Seed3D 2.0, un modèle de fondation 3D de nouvelle génération

ByteDance a officiellement lancé Seed3D 2.0, son nouveau modèle de fondation pour la génération 3D haute précision. Le rapport technique a été rendu public et l'API est désormais accessible via Volcano Engine, la plateforme cloud du groupe chinois. Selon ByteDance, Seed3D 2.0 atteint des performances de pointe dans deux domaines clés : la génération de géométrie 3D et le rendu de textures et matériaux. Pour valider ces résultats, l'entreprise a recruté 60 évaluateurs humains disposant d'une expérience en modélisation 3D, chargés d'effectuer des comparaisons en aveugle entre Seed3D 2.0 et six modèles concurrents. Le modèle a obtenu le taux de préférence le plus élevé en génération de géométrie, et dépasse 69 % de préférence dans les évaluations de contenus 3D texturés. Ces résultats illustrent un bond qualitatif significatif dans la génération automatique de contenus 3D. La reconstruction de structures complexes est nettement améliorée, et les matériaux PBR (Physically Based Rendering) produits par le modèle sont jugés plus réalistes et plus stables visuellement. Pour les secteurs du jeu vidéo, de la réalité virtuelle et de la production de contenus numériques, un tel outil pourrait considérablement accélérer les pipelines de création d'assets 3D, réduisant le temps et les coûts associés à la modélisation manuelle. ByteDance s'inscrit dans une course effrénée pour imposer ses modèles d'IA générative face aux géants américains. Le groupe, déjà connu pour TikTok et ses travaux sur les modèles de langage comme Doubao, étend désormais ses ambitions à la 3D générative, un marché encore peu consolidé. La disponibilité de l'API via Volcano Engine signale une volonté de monétiser rapidement cette technologie auprès des entreprises. Alors que des acteurs comme Stability AI, Meshy ou encore Luma AI cherchent à s'imposer dans ce créneau, l'entrée de ByteDance avec un modèle revendiquant l'état de l'art pourrait redistribuer les cartes dans un secteur en pleine ébullition.

Création⚡Actu

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Horizon dévoile trois produits majeurs : une puce, un OS et un système de conduite intelligente

Le 22 avril, Horizon Robotics a dévoilé trois produits majeurs qui complètent sa stratégie full-stack pour l'intelligence embarquée dans les véhicules : la puce Horizon Starry, le système d'exploitation KaKaClaw, et la version 1.6 de son système de conduite assistée HSD. La puce Starry, gravée en 5 nm selon des standards automobiles, est le premier composant chinois à intégrer cockpit et conduite autonome sur une architecture mémoire unifiée. Dans sa version 6P, elle délivre 650 TOPS de puissance de calcul et 273 Go/s de bande passante mémoire, permettant de faire tourner simultanément des modèles d'IA pour l'habitacle et pour la conduite. Sur le plan commercial, plus de dix constructeurs ont déjà signé des partenariats de production en série, dont Volkswagen, BYD et Chery, ainsi que des équipementiers de rang 1 comme Bosch et Denso. KaKaClaw, présenté comme le premier système d'exploitation agentique pour véhicule en Chine, introduit un modèle d'interaction par commandes en langage naturel, permettant de piloter simultanément les fonctions de conduite et de cockpit via des agents physiques, numériques et des modèles IA cloud-edge. HSD V1.6, quant à lui, est décrit comme la première solution de conduite assistée end-to-end en production de masse en Chine, marquant le passage des systèmes à base de règles vers des architectures entièrement pilotées par l'IA. L'impact concret est immédiat et chiffré. L'architecture unifiée de la puce Starry réduit l'encombrement physique de 50 % et fait baisser le coût par véhicule de 1 500 à 4 000 yuans, soit environ 210 à 560 dollars. Les cycles de développement tombent de 18 à 8 mois, et le délai d'intégration des systèmes cockpit-conduite diminue de 56 %. Côté usage réel, 77 % des acheteurs de véhicules proposant HSD en option payante ont choisi de l'activer, et le taux de kilométrage parcouru en conduite assistée approche le seuil symbolique de 50 %, signe d'une confiance utilisateur en forte progression. HSD V1.6 mise délibérément sur la fiabilité quotidienne plutôt que sur des démonstrations spectaculaires, ciblant les trajets domicile-travail avec une conduite plus fluide et plus sûre. Horizon Robotics s'inscrit dans une course mondiale à l'intelligence véhiculaire où les géants technologiques cherchent à reproduire, dans l'automobile, la domination exercée par les puces et systèmes d'exploitation dans le smartphone. Le fondateur Yu Kai parle d'un "saut stratégique majeur" : l'entreprise ne se positionne plus comme fournisseur de composants, mais comme infrastructure complète de l'ère agentique. Cette vision place Horizon en concurrence directe avec des acteurs comme Qualcomm, Nvidia et Mobileye sur le marché des puces auto, tout en rivalisant avec les OS embarqués de Tesla ou Huawei. Avec la Chine comme marché de validation à grande échelle, Horizon cherche désormais à faire du véhicule la prochaine grande plateforme de calcul, après le mobile.

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Un robot humanoïde prend en charge la collecte de données et les tâches administratives sur un chantier britannique

La société de construction britannique Tilbury Douglas est devenue la première grande entreprise du secteur au Royaume-Uni à déployer un robot humanoïde sur un chantier réel. Baptisé Douglas, le robot de 30 kg est fabriqué par Unitree, l'un des leaders mondiaux du marché des robots humanoïdes. Il a déjà prouvé son utilité lors d'un essai de dix semaines sur site actif. Sa mission n'est pas de poser des briques ni de couler du béton, mais de prendre en charge les tâches administratives et de collecte de données qui mobilisent quotidiennement les équipes. Équipé de capteurs LiDAR et de caméras 360 degrés, Douglas parcourt le chantier de façon autonome, photographie les avancées de la construction depuis des coordonnées identiques chaque jour, effectue des scans laser pour générer des nuages de points en trois dimensions, et alimente directement les flux de travail liés à la sécurité. Résultat : environ 40 heures de travail administratif économisées chaque mois, soit une semaine complète rendue aux équipes terrain. Cet apport concret change la donne pour les chefs de chantier, qui passaient jusqu'ici une partie de leur journée à arpenter les structures en acier et les pièces inachevées pour documenter l'avancement des travaux. En confiant cette routine à la machine, Tilbury Douglas libère ses professionnels pour des tâches à plus forte valeur ajoutée : coordination technique, résolution de problèmes complexes, management des équipes. La précision du robot dépasse également celle d'un humain sur certains points : en capturant les données depuis exactement les mêmes positions chaque jour, il permet aux logiciels d'IA de détecter automatiquement les déviations et les défauts de construction que l'oeil humain pourrait rater. À 15 000 livres sterling, son coût reste relativement accessible pour une entreprise du secteur. Le timing de ce déploiement n'est pas anodin. Le secteur de la construction britannique traverse une pénurie de compétences structurelle, peinnant à recruter la prochaine génération d'ingénieurs et de chefs de projet. C'est dans ce contexte que Tilbury Douglas, via son directeur technique Mark Buckle, présente Douglas non pas comme un substitut aux travailleurs, mais comme un outil pour les renforcer en automatisant les tâches répétitives. Pour l'heure, le robot est maintenu à distance des bords de chantier pour éviter les chutes, et sera prochainement équipé de marquages haute visibilité et d'une balise d'avertissement pour évoluer en sécurité à proximité d'engins lourds dès les phases de fondation. Cette expérience illustre une tendance de fond : l'IA et la robotique bouleversent les métiers manuels tout autant que les fonctions de bureau, redessinant en profondeur l'organisation du travail dans les industries physiques.

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6315Pandaily 

AGIBOT et l'Institut de promotion du commerce et des investissements de Macao concluent un partenariat stratégique pour déployer l'IA incarnée à l'échelle mondiale

AGIBOT, entreprise chinoise spécialisée dans la robotique et l'intelligence artificielle incarnée, a signé un accord-cadre de partenariat stratégique avec l'Institut de promotion du commerce et des investissements de Macao (IPIM), lors d'une cérémonie tenue à Lisbonne, au Portugal. Cet accord prévoit la création d'une entité commerciale à Macao dédiée à la fabrication, à l'assemblage, à la R&D, ainsi qu'aux ventes et services après-vente de robots. La zone de coopération approfondie Guangdong-Macao à Hengqin servira de base de production, tandis que Macao constituera le centre commercial et de marque, selon un modèle hybride du type "R&D à Macao, production à Hengqin". Les deux parties envisagent également d'établir un centre de données conjoint avec des universités locales, orienté vers la collecte de données et le développement d'applications en intelligence artificielle incarnée. Les marchés cibles comprennent la Grande Baie, les pays lusophones et l'Asie du Sud-Est. Ce partenariat représente une étape significative dans la stratégie de mondialisation d'AGIBOT, qui s'appuie sur le positionnement unique de Macao comme plateforme de coopération commerciale entre la Chine et les pays de langue portugaise. Pour AGIBOT, l'accès à ce corridor diplomatique et économique ouvre des débouchés dans des marchés émergents difficiles à pénétrer directement depuis la Chine continentale, notamment le Brésil, le Portugal, l'Angola ou le Mozambique. L'IPIM apportera un accompagnement complet via son service "China-Portuguese Trade Navigator", incluant consultations sur les environnements d'investissement, cadres réglementaires, mise en relation avec des partenaires locaux, et soutien au développement des talents technologiques. Ce type de structure permettrait à AGIBOT de contourner certaines barrières réglementaires et géopolitiques en bénéficiant du statut particulier de Macao au sein du système juridique sino-portugais. La robotique incarnée, qui désigne des systèmes d'IA intégrés dans des robots physiques capables d'interagir avec leur environnement réel, est devenue l'un des fronts les plus compétitifs de l'industrie technologique mondiale. AGIBOT, fondée en 2023 et soutenue par des investisseurs de premier plan, s'est positionnée parmi les acteurs chinois les plus ambitieux de ce secteur, aux côtés d'Unitree Robotics et de Fourier Intelligence. La signature à Lisbonne n'est pas anodine : elle illustre une tendance plus large des entreprises chinoises de haute technologie à utiliser Macao comme tête de pont vers l'Europe et l'Afrique lusophone, profitant des avantages fiscaux et de la liberté de circulation des capitaux propres à ce territoire. AGIBOT a indiqué qu'elle avancerait sur ce projet en veillant à la conformité réglementaire, tout en s'impliquant activement dans la formation de talents locaux, ce qui pourrait faciliter son intégration dans les écosystèmes technologiques des marchés cibles.

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6316Pandaily 

Pudu Robotics lève près d'un milliard de yuans et ouvre son siège américain

Pudu Robotics, fabricant chinois de robots de service commerciaux, a finalisé en avril 2026 une levée de fonds de près d'un milliard de yuans, soit environ 140 millions de dollars, portant sa valorisation à plus de 10 milliards de yuans (1,4 milliard de dollars). Ce tour de table a été co-dirigé par Longgang Financial Holdings et Ya Capital, avec la participation de BAIC Capital, Lens Technology, Honghui Fund et plusieurs fonds soutenus par des institutions gouvernementales chinoises spécialisées dans les technologies de pointe. Simultanément, la société a officiellement inauguré son siège américain à Dallas, au Texas, marquant une nouvelle étape dans son déploiement structuré sur le marché des Amériques. Depuis son entrée aux États-Unis en 2018, Pudu y a déployé près de 15 000 robots et enregistré une croissance de son chiffre d'affaires de 285 % en glissement annuel. L'entreprise revendique plus de 120 000 unités expédiées dans le monde, une présence dans plus de 80 pays, et une part de marché mondiale de 23 % selon le cabinet Frost & Sullivan, ce qui la place en première position mondiale dans son secteur. Les fonds levés seront investis dans la recherche en IA incarnée, l'élargissement du catalogue produit, l'augmentation des capacités de fabrication et le renforcement des chaînes d'approvisionnement. L'écosystème de Pudu couvre déjà la livraison en restauration et hôtellerie avec la gamme BellaBot, le nettoyage commercial avec le PUDU CC1, et la logistique industrielle avec les robots de la série T. Cette diversification positionne la société bien au-delà du robot de restaurant qui l'a rendue célèbre, vers une plateforme d'IA embarquée à spectre large. Pour les secteurs de la santé, du commerce de détail et de la logistique, cela signifie un accès croissant à des solutions robotiques commercialement éprouvées, à grande échelle et à coût maîtrisé. Pudu Robotics s'inscrit dans une tendance de fond : la montée en puissance de l'IA incarnée attire des capitaux considérables vers les entreprises capables de démontrer une commercialisation réelle, et non de simples prototypes. Fondée il y a une décennie à Shenzhen, la société est devenue l'une des rares à combiner volumes industriels, rentabilité commerciale et ambitions technologiques de long terme. L'ouverture du siège de Dallas répond à une pression croissante sur les entreprises chinoises d'IA et de robotique pour localiser leurs opérations aux États-Unis dans un contexte de tensions géopolitiques et de restrictions commerciales. Le fondateur et PDG Zhang Tao a déclaré que cette levée traduit la confiance des marchés dans la stratégie globale de l'entreprise. À terme, Pudu vise à passer du statut de fournisseur de solutions sectorielles à celui de plateforme d'IA incarnée à pile complète, capable de rivaliser avec les grands acteurs mondiaux de la robotique de service.

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6317Le Big Data 

AWS et NEURA Robotics unissent leurs forces pour industrialiser l’IA physique

Amazon Web Services et NEURA Robotics ont annoncé le 21 avril 2026 un partenariat stratégique destiné à industrialiser ce que l'industrie appelle l'IA physique, soit des systèmes robotiques capables d'agir et d'apprendre dans des environnements réels. L'objectif affiché est le déploiement de millions de robots cognitifs d'ici 2030. Le partenariat repose sur trois piliers : l'hébergement du Neuraverse, l'environnement numérique centralisé de NEURA dédié à l'entraînement et au partage de données robotiques, sur l'infrastructure AWS ; la connexion des installations NEURA Gym à Amazon SageMaker pour standardiser la formation des modèles d'IA ; et l'intégration expérimentale des robots NEURA dans des centres logistiques d'Amazon, où la manutention, le tri et la collaboration homme-machine serviront de terrain de validation à grande échelle. L'enjeu central de cet accord est de résoudre un problème structurel qui bloque l'essor de la robotique intelligente : le manque chronique de données d'entraînement. Contrairement aux grands modèles de langage, nourris par des milliards de documents issus du web, les robots doivent apprendre à partir d'expériences physiques concrètes, difficiles à collecter et à reproduire. En couplant la plateforme cognitive de NEURA, qui permet aux machines de s'adapter en temps réel à leur environnement, avec la capacité de calcul distribuée et la couverture mondiale d'AWS, les deux acteurs cherchent à créer des boucles d'apprentissage continues entre simulation et réalité. Pour les industriels partenaires, cela signifie des cycles de développement raccourcis et des performances reproductibles quelle que soit l'implantation géographique de leurs flottes. Ce rapprochement s'inscrit dans une tendance de fond qui voit l'innovation robotique européenne s'appuyer sur les infrastructures cloud américaines pour franchir le cap du prototype à la production. NEURA Robotics, start-up allemande fondée en 2019 et déjà reconnue pour son approche intégrée de la robotique cognitive, dispose d'une expertise hardware et logicielle pointue mais manque de l'échelle nécessaire pour collecter et traiter des volumes de données comparables à ceux des géants technologiques. AWS, de son côté, cherche à positionner son cloud comme colonne vertébrale de la prochaine vague d'automatisation industrielle, un marché estimé à plusieurs centaines de milliards de dollars. Les entrepôts Amazon constituent un laboratoire idéal : si les robots NEURA y font leurs preuves, le modèle pourra être répliqué chez des milliers de clients industriels à travers le monde, accélérant la normalisation de l'IA physique bien au-delà de la logistique.

Robotique❧Opinion

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6318Le Big Data 

Vidéos IA multilingues : Comment conquérir le monde avec un éditeur tout-en-un ? - avril 2026

Synthesia, plateforme d'édition vidéo propulsée par l'intelligence artificielle, se positionne en 2026 comme l'un des outils de référence pour les entreprises cherchant à produire des contenus audiovisuels dans plus de 160 langues sans recourir à des studios de tournage ni à des équipes de traducteurs. La solution repose sur un pipeline intégré : l'utilisateur soumet un texte, la plateforme génère automatiquement une vidéo avec un avatar animé dont les lèvres sont synchronisées en temps réel avec la langue cible via une technologie dite de Lip-Sync. Le clonage vocal complète le dispositif en reproduisant les intonations et accents naturels propres à chaque langue, y compris les alphabets non latins comme le japonais ou l'arabe, gérés nativement par le moteur de traduction contextuelle. Selon l'éditeur, le coût de production serait divisé par dix par rapport aux méthodes traditionnelles. L'impact est tangible pour les équipes marketing et communication des entreprises à vocation internationale : là où il fallait mobiliser des studios, des comédiens de voix et des traducteurs pour chaque marché, un seul opérateur peut désormais décliner un même contenu dans des dizaines de variantes linguistiques en quelques minutes. Les sous-titres dynamiques, générés automatiquement et synchronisés avec le débit de parole, viennent renforcer l'accessibilité sur les réseaux sociaux où la vidéo se consomme souvent sans son. Pour les PME et les startups qui n'ont pas les budgets des grandes multinationales, ce type d'outil ouvre concrètement l'accès aux marchés asiatiques, africains ou latino-américains sans investissement logistique lourd. La montée en puissance de ces plateformes s'inscrit dans une dynamique plus large de démocratisation de la production vidéo par l'IA, accélérée depuis 2023 par les progrès des modèles de synthèse vocale et de génération d'avatars photoréalistes. Synthesia n'est pas seul sur ce segment : HeyGen, D-ID ou encore ElevenLabs pour la partie audio se disputent la même clientèle professionnelle. La concurrence pousse à l'amélioration rapide du réalisme, point historiquement faible de ces outils qui produisaient des rendus "robotiques" peu crédibles. La prochaine bataille se jouera sur la cohérence culturelle au-delà de la traduction, c'est-à-dire la capacité à adapter non seulement la langue mais aussi les références visuelles, le registre et les codes locaux, un défi que les moteurs actuels ne résolvent encore que partiellement.

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6319Next INpact 

L’IA générative ne créera pas le prochain GTA toute seule

Selon l'enquête annuelle présentée à la Game Developers Conference (GDC) 2025, 36 % des professionnels du jeu vidéo utilisent désormais des outils d'intelligence artificielle générative dans leur travail quotidien. Le sondage, réalisé auprès de 2 300 personnes, révèle que cet usage se concentre surtout dans les équipes de marketing, de support et de relations presse (58 %), tandis que 30 % des développeurs y recourent directement. Pourtant, deux figures majeures de l'industrie ont pris la parole pour recadrer les attentes. Peter Molyneux, le créateur britannique de Populous, Fable et Black & White, aujourd'hui âgé de 66 ans et en train de finaliser Masters of Albion qu'il présente comme son ultime projet, a déclaré à la BBC que "la qualité de l'IA n'est pas suffisante pour que nous puissions réellement l'utiliser dans les jeux pour le moment". Strauss Zelnick, PDG de Take-Two Interactive, éditeur de GTA, NBA 2K et BioShock, abonde dans le même sens : l'IA peut aider à produire des storyboards plus vite, explorer des alternatives narratives ou identifier des fils d'intrigue, mais l'idée qu'un simple clic suffise à générer un succès mondial est, selon ses mots, "risible". Ces prises de position ont un poids considérable dans un secteur où les discours sur l'IA oscillent souvent entre utopie et panique. Ce que disent Molyneux et Zelnick, c'est que l'IA reste un outil d'assistance, pas un substitut à la créativité humaine. Zelnick illustre la limite avec une analogie parlante : la musique générée par IA "ressemble à une chanson, mais je vous mets au défi de l'écouter plus d'une fois". Pour les joueurs, cela signifie que les grandes productions continueront d'être conçues par des équipes humaines. Pour les studios, cela valide une approche prudente où l'IA sert à prototyper plus vite ou à tester des chemins scénaristiques, comme Larian Studios, créateur de Baldur's Gate 3, l'avait déjà indiqué en décembre dernier. La même enquête GDC précise que 81 % des utilisateurs d'IA dans l'industrie s'en servent pour de la recherche et du brainstorming, tandis que seulement 19 % l'emploient pour générer des assets graphiques ou sonores. Ce débat émerge dans un contexte où les promesses technologiques se heurtent à la réalité du développement. Fin janvier 2025, Google avait pourtant agité les esprits en dévoilant le "Project Genie", un prototype capable de générer des mondes ouverts interactifs à partir d'une simple image ou d'une requête textuelle. La démonstration était impressionnante, mais les observateurs s'accordent à dire qu'on est très loin d'un jeu abouti. Pendant ce temps, des acteurs opportunistes tentent déjà de commercialiser des titres entièrement produits par IA, code et visuels inclus, tandis que la boutique de la console Playdate a choisi d'interdire purement et simplement les contenus générés par IA dans les jeux qu'elle distribue. L'industrie semble donc se stabiliser autour d'un consensus pragmatique : l'IA comme accélérateur de production, jamais comme remplaçant du talent.

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CuspAI, ou la promesse d’une science accélérée par l’intelligence artificielle

CuspAI, startup britannique fondée en 2024 par Chad Edwards, s'est imposée comme l'un des acteurs les plus prometteurs de l'IA appliquée à la découverte de matériaux. La société développe une plateforme d'intelligence artificielle capable de modéliser et prédire les propriétés de nouveaux matériaux en une fraction du temps qu'exigerait l'expérimentation classique en laboratoire. Après avoir levé plusieurs dizaines de millions de dollars auprès d'investisseurs spécialisés dans les deeptech, CuspAI entend accélérer des cycles de R&D qui s'étendent habituellement sur une décennie. L'enjeu est considérable : la découverte de nouveaux matériaux conditionne des secteurs entiers, des batteries pour véhicules électriques aux semi-conducteurs, en passant par les panneaux solaires et les matériaux de construction à faible empreinte carbone. En réduisant de plusieurs années le délai entre l'idée et le prototype validé, CuspAI pourrait déverrouiller des goulots d'étranglement qui freinent la transition énergétique et l'industrie manufacturière mondiale. Pour les laboratoires et les industriels, il s'agit d'un changement de paradigme comparable à ce que la simulation numérique a représenté dans les années 1980. Cette ambition s'inscrit dans une vague plus large d'IA scientifique, dite « AI for science », portée aussi bien par DeepMind avec AlphaFold que par des startups comme Insilico Medicine dans le médicament ou Orbital Materials dans les matériaux avancés. CuspAI se différencie par sa focalisation sur les matériaux solides et sa volonté de s'intégrer directement dans les flux de travail industriels, visant des partenariats avec de grands groupes chimiques et énergétiques plutôt qu'une approche purement académique.

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