Catégorie : Cloud

Le secteur bancaire passe du « pilote » au compte de résultat : l'IA et l'open source prennent du poids en 2026

Le secteur bancaire passe du « pilote » au compte de résultat : l’IA et l’open source prennent du poids en 2026

Dans le secteur financier, la conversation autour de l’Intelligence Artificielle (IA) évolue, passant des « preuves de concept » à une évaluation axée sur l’efficacité opérationnelle, les revenus et la gestion des risques. Telle est la lecture principale du sixième rapport annuel “State of AI in Financial Services” de NVIDIA, basé sur une enquête menée auprès de plus de 800 professionnels du secteur à l’échelle mondiale. Le message est clair : banques, compagnies d’assurance, gestionnaires et fintech déploient de plus en plus de cas d’usage qu’ils connaissent déjà (fraude, gestion des risques, service client, back-office) tout en ouvrant la voie à une nouvelle vague : IA générative et agents intelligents capables d’accomplir des tâches de manière plus autonome. Chiffres clés

NVIDIA Rubin : six puces, un « superordinateur » et la course à la réduction du coût du jeton à l’ère de l’IA de raisonnement

Qui est derrière Rubin : la chaîne d’approvisionnement qui alimente la prochaine plateforme d’IA de NVIDIA

Dans les jours qui ont suivi le CES 2026, alors que NVIDIA présentait Rubin comme sa prochaine grande ambition dans le domaine des “usines d’Intelligence Artificielle”, une liste circulait parmi les investisseurs et analystes, évoquant d’éventuels “fournisseurs officiels” de la plateforme. Partagée sur les réseaux et dans des communautés de marché, cette liste classait par catégories — photonique, mémoire, silice de puissance, systèmes électriques, emballage, substrats, intégration et OEMs — des entreprises qui, théoriquement, correspondaient à la complexité d’un système rack-scale comme Vera Rubin NVL72. Le contexte est essentiel : Rubin ne se vend pas comme une simple GPU isolée, mais comme une architecture complète composée de six puces et d’un écosystème de réseau, de refroidissement et de logiciels visant

NVIDIA prépare son offensive sur les portables Windows on Arm avec le N1X : une feuille de route filtrée vise 2026

Lenovo laisse des indices sur des PC portables avec NVIDIA N1/N1X : le « gaming » sous Windows 11 sur ARM pourrait changer de phase

Un léger oubli dans les listes internes associées à l’écosystème Lenovo a ravivé une rumeur que le secteur attendait depuis des mois : des ordinateurs portables Windows 11 sur ARM équipés de silicium NVIDIA. Et il ne s’agit pas simplement d’un modèle « ultraléger pour le bureau », mais d’une version clairement orientée vers la performance : un Lenovo Legion 7 identifié sous le code « 15N1X11 », qui pourrait devenir l’un des premiers vrais modèles « gaming » avec Windows sur ARM si le saut de GPU, que l’on considère comme acquis dans cette plateforme, est confirmé. Les informations, traitées par plusieurs médias comme une fuite provenant de listes de produits prématurées, mentionnent deux gammes : N1 et N1X.

Washington vise un « 50/50 » avec Taïwan dans les semi-conducteurs, mais il manque la pièce maîtresse : une chaîne d'approvisionnement propre et mature

La performance domine : le 2 nm de Samsung face à de nouveaux doute tandis qu’Intel accélère avec le 18A

Le débat sur la prochaine génération de fabrication de semi-conducteurs s’intensifie pour une raison précise : le rendement de fabrication (yield). Dans le domaine des wafers, il ne suffit pas d’annoncer un nœud « plus petit » ; ce qui détermine la viabilité — et la rentabilité — d’un processus, c’est le pourcentage de composants qui sortent conformes par wafer. Et, dans cette métrique, les chiffres circulant sur le marché révèlent un scénario plus complexe que ce que suggèrent les gros titres. Ces derniers jours, une analyse attribuée à la firme d’investissement KeyBanc a relancé la comparaison entre les grands acteurs du secteur. Selon cette lecture, Samsung serait toujours en dessous de 40 % de yield sur son processus 2

Impulses, puces et watts : la nouvelle course pour contrôler l'économie de l'Intelligence Artificielle

Impulses, puces et watts : la nouvelle course pour contrôler l’économie de l’Intelligence Artificielle

En seulement quelques semaines, trois actualités apparemment sans lien ont esquissé une même image : l’économie de l’Intelligence Artificielle ne se limite plus au logiciel, aux modèles et aux « prompts ». Elle s’appuie principalement sur la capacité industrielle. Avec l’électricité, les minerais critiques et un accès réel aux GPU, qui fonctionnent aujourd’hui comme une monnaie de pouvoir technologique. La première indication provient de la Chine et revêt un aspect de thriller logistique : des entreprises technologiques envisageraient de recourir au marché noir pour obtenir des NVIDIA H200 après que des unités soient retenues à la frontière, dans un contexte d’incertitude réglementaire et politique. La deuxième alerte vient directement d’OpenAI. Dans une note signée par sa directrice financière, Sarah Friar,

TikTok « s'americanise » à l'intérieur : création de TikTok USDS Joint Venture pour protéger les données, le code et l'algorithme dans le cloud Oracle

TikTok « s’americanise » à l’intérieur : création de TikTok USDS Joint Venture pour protéger les données, le code et l’algorithme dans le cloud Oracle

TikTok a mis en place une nouvelle structure opérationnelle pour les États-Unis avec un objectif clair : détacher la continuité du service du contexte politique en déplaçant le “cœur” technologique et sécuritaire dans un périmètre contrôlé sur le sol américain. La société a annoncé la création de TikTok USDS Joint Venture LLC, une entité majoritairement détenue par des investisseurs américains, conçue pour répondre aux exigences réglementaires et fonctionner sous des garanties spécifiques concernant les données, l’algorithme, la modération et la sécurité du logiciel. La philosophie de TikTok est que, par ce mouvement, la plateforme peut continuer à opérer dans le pays sans que la chaîne de confiance repose sur des promesses génériques : le nouveau “véhicule” s’engage à garder en

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Dans le secteur financier, la conversation autour de l’Intelligence Artificielle (IA) évolue, passant des « preuves de concept » à une évaluation axée sur l’efficacité opérationnelle, les revenus et la gestion des risques. Telle est la lecture principale du sixième rapport annuel “State of AI in Financial Services” de NVIDIA, basé sur une enquête menée auprès de plus de 800 professionnels du secteur à l’échelle mondiale. Le message est clair : banques, compagnies d’assurance, gestionnaires et fintech déploient de plus en plus de cas d’usage qu’ils connaissent déjà (fraude, gestion des risques, service client, back-office) tout en ouvrant la voie à une nouvelle vague : IA générative et agents intelligents capables d’accomplir des tâches de manière plus autonome. Chiffres clés

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Le débat sur la prochaine génération de fabrication de semi-conducteurs s’intensifie pour une raison précise : le rendement de fabrication (yield). Dans le domaine des wafers, il ne suffit pas d’annoncer un nœud « plus petit » ; ce qui détermine la viabilité — et la rentabilité — d’un processus, c’est le pourcentage de composants qui sortent conformes par wafer. Et, dans cette métrique, les chiffres circulant sur le marché révèlent un scénario plus complexe que ce que suggèrent les gros titres. Ces derniers jours, une analyse attribuée à la firme d’investissement KeyBanc a relancé la comparaison entre les grands acteurs du secteur. Selon cette lecture, Samsung serait toujours en dessous de 40 % de yield sur son processus 2

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