Catégorie : Cloud

Le Pentagone accélère l'« IA en production » : Claude, ChatGPT, Gemini et Grok rivalisent pour le cœur (et le contrôle) de la défense des États-Unis

Le Pentagone accélère l’« IA en production » : Claude, ChatGPT, Gemini et Grok rivalisent pour le cœur (et le contrôle) de la défense des États-Unis

L’intelligence artificielle générative ne constitue plus un simple projet expérimental au sein du Département de la Défense des États-Unis : elle devient une infrastructure essentielle. En seulement quelques mois, l’administration militaire est passée d’expérimentations limitées à une stratégie à plusieurs fournisseurs, où divers modèles commerciaux coexistent (ou rivalisent) pour intégrer les réseaux non classifiés et, surtout, s’immiscent dans le domaine le plus sensible : les systèmes classifiés. Ce saut s’accompagne d’une tension sous-jacente qui dépasse la simple technologie. Le Pentagone insiste pour que les entreprises adoptent un principe large : la disponibilité du modèle pour “tous les usages légaux”. La industrie répond en traçant des lignes rouges très différentes concernant la surveillance, l’utilisation des données et l’autonomie létale. Le différend

Scrapling mise sur un scraping « auto-réparable » en Python : parseur adaptatif, spiders et une API unifiée

Scrapling mise sur un scraping « auto-réparable » en Python : parseur adaptatif, spiders et une API unifiée

Dans l’écosystème Python, le web scraping oscille depuis des années entre deux extrêmes : d’un côté, des scripts rapides qui fonctionnent « aujourd’hui » et, de l’autre, des systèmes de crawling robustes qui se transforment en projets de maintenance continue. Au cœur de ce dilemme apparaît Scrapling, un framework conçu par Karim Shoair (D4Vinci) qui cherche à résoudre le problème auquel sont confrontés particulièrement les équipes techniques et data engineers : non pas simplement comment construire un scraper, mais comment le maintenir opérationnel face aux changements du web. La philosophie de Scrapling est simple : les redesigns de sites web cassent les sélecteurs, les modifications dans le DOM désalignent les chemins d’accès aux données, et le vrai coût du scraping

DeepSeek exclut Nvidia et AMD de l'« accès anticipé » à V4 et accélère le virage de la Chine vers ses propres puces

DeepSeek exclut Nvidia et AMD de l’« accès anticipé » à V4 et accélère le virage de la Chine vers ses propres puces

DeepSeek, le laboratoire chinois d’intelligence artificielle qui a bouleversé l’industrie avec ses modèles à faible coût, a rompu avec l’une des pratiques les plus enracinées du secteur : il n’a pas fourni à Nvidia ni à AMD un accès préalable à son prochain modèle phare, V4, dédié à l’optimisation des performances. Selon des sources citées par Reuters, au lieu de partager des versions préliminaires avec les grands fabricants américains — une pratique courante avant des lancements importants — DeepSeek aurait accordé une avance de plusieurs semaines à des fournisseurs nationaux, dont Huawei, pour peaufiner leur logiciel et optimiser le rendement sur leurs processeurs. Ce mouvement intervient dans un contexte de montée des tensions liées à la chaîne d’approvisionnement en semi-conducteurs

NVIDIA clôture un FY2026 historique : 215,938 milliards de dollars et le « tournant » de l'IA agissante

NVIDIA clôture un FY2026 historique : 215,938 milliards de dollars et le « tournant » de l’IA agissante

NVIDIA a de nouveau présenté des chiffres vertigineux. La société a annoncé des résultats historiques pour son quatrième trimestre de l’exercice fiscal 2026 (clôturé le 25 janvier 2026) ainsi que pour l’ensemble de l’année, avec un message qui dépasse le simple aspect financier : l’entreprise estime que le marché a entamé un nouveau cycle, celui de l’IA agissante, où l’inférence devient le moteur principal et où le coût par token devient une métrique stratégique. Au cours de ce trimestre, NVIDIA a enregistré 68,127 milliards de dollars de revenus, soit une croissance de 20 % par rapport au trimestre précédent et de 73 % par rapport à l’année précédente. Sur l’ensemble de l’exercice FY2026, le chiffre d’affaires s’élève à 215,938 milliards

HP releva Enrique Lores et nomme Bruce Broussard PDG intérimaire sous pression du marché

HP alerte : la mémoire RAM représente déjà 35 % du coût de fabrication d’un PC et serre les marges du secteur

La mémoire RAM est passée d’un composant relativement « prévisible » dans le coût des matériaux d’un ordinateur à un facteur de tension pour toute l’industrie du PC. HP a reconnu lors de son dernier appel aux résultats que le coût de la mémoire (dans un contexte de hausse accélérée de la DRAM et, parallèlement, de la NAND) a grimpé pour représenter environ 35 % du bill of materials (BOM) de ses appareils, contre entre 15 % et 18 % au trimestre précédent. Ce chiffre, à lui seul, constitue une alerte pour un marché où les marges se construisent sur des ajustements de centimes par unité et avec des chaînes d’approvisionnement optimisées au millimètre. Si une composante comme la RAM

Microsoft AI Tour Madrid : agents « en production » et souveraineté numérique pour travailler même sans cloud

Microsoft AI Tour Madrid : agents « en production » et souveraineté numérique pour travailler même sans cloud

Le Microsoft AI Tour Madrid, qui s’est tenu le 26 février 2026 au Kinépolis Ciudad de la Imagen, a servi de thermomètre pour deux préoccupations majeures qui dominent déjà les comités de direction et les équipes d’architecture en Espagne : comment faire évoluer les agents d’Intelligence Artificielle sans perdre le contrôle, et comment le faire dans un cadre réaliste de souveraineté numérique. Microsoft a présenté sur scène Satya Nadella et Charles Lamanna pour promouvoir une narration claire : l’IA cesse d’être une couche expérimentale pour devenir un modèle opérationnel, avec des implications directes sur les données, la sécurité, la résilience et la continuité des activités. Lors de la session plénière, Nadella a positionné l’adoption de l’IA par les entreprises comme

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L’intelligence artificielle générative ne constitue plus un simple projet expérimental au sein du Département de la Défense des États-Unis : elle devient une infrastructure essentielle. En seulement quelques mois, l’administration militaire est passée d’expérimentations limitées à une stratégie à plusieurs fournisseurs, où divers modèles commerciaux coexistent (ou rivalisent) pour intégrer les réseaux non classifiés et, surtout, s’immiscent dans le domaine le plus sensible : les systèmes classifiés. Ce saut s’accompagne d’une tension sous-jacente qui dépasse la simple technologie. Le Pentagone insiste pour que les entreprises adoptent un principe large : la disponibilité du modèle pour “tous les usages légaux”. La industrie répond en traçant des lignes rouges très différentes concernant la surveillance, l’utilisation des données et l’autonomie létale. Le différend

Scrapling mise sur un scraping « auto-réparable » en Python : parseur adaptatif, spiders et une API unifiée

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Dans l’écosystème Python, le web scraping oscille depuis des années entre deux extrêmes : d’un côté, des scripts rapides qui fonctionnent « aujourd’hui » et, de l’autre, des systèmes de crawling robustes qui se transforment en projets de maintenance continue. Au cœur de ce dilemme apparaît Scrapling, un framework conçu par Karim Shoair (D4Vinci) qui cherche à résoudre le problème auquel sont confrontés particulièrement les équipes techniques et data engineers : non pas simplement comment construire un scraper, mais comment le maintenir opérationnel face aux changements du web. La philosophie de Scrapling est simple : les redesigns de sites web cassent les sélecteurs, les modifications dans le DOM désalignent les chemins d’accès aux données, et le vrai coût du scraping

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NVIDIA clôture un FY2026 historique : 215,938 milliards de dollars et le « tournant » de l'IA agissante

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NVIDIA a de nouveau présenté des chiffres vertigineux. La société a annoncé des résultats historiques pour son quatrième trimestre de l’exercice fiscal 2026 (clôturé le 25 janvier 2026) ainsi que pour l’ensemble de l’année, avec un message qui dépasse le simple aspect financier : l’entreprise estime que le marché a entamé un nouveau cycle, celui de l’IA agissante, où l’inférence devient le moteur principal et où le coût par token devient une métrique stratégique. Au cours de ce trimestre, NVIDIA a enregistré 68,127 milliards de dollars de revenus, soit une croissance de 20 % par rapport au trimestre précédent et de 73 % par rapport à l’année précédente. Sur l’ensemble de l’exercice FY2026, le chiffre d’affaires s’élève à 215,938 milliards

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