Catégorie : Cloud

SUSE acquiert Losant pour moderniser l'IoT industriel avec une plateforme d'automatisation des processus ouverte et complète en edge

EQT envisage de vendre SUSE pour jusqu’à 6 milliards lors de la fièvre de l’IA

EQT envisagerait de céder SUSE dans le cadre d’une opération qui pourrait valoriser la société de logiciels open source à hauteur de 6 milliards de dollars, soit environ 5,5 milliards d’euros au taux de change actuel. Selon l’information révélée par Reuters, le processus en est encore à ses débuts et rien ne garantit qu’il aboutira à une transaction concrète. Selon ces sources, le fonds suédois a mandaté Arma Partners pour sonder l’intérêt de potentiels acquéreurs, notamment dans le secteur du private equity. Ni EQT ni SUSE n’ont confirmé publiquement cette opération au moment de la publication de l’information, et Reuters souligne que les discussions en sont encore à un stade préliminaire. Cette éventuelle vente intervient un peu plus de deux

Rapport sur les ransomwares 2025 : Résilience dans un paysage de menaces alimenté par l'IA

Akamai veut amener l’inférence de l’IA à la périphérie avec 4 400 emplacements

Akamai marque une étape importante dans sa stratégie d’Intelligence Artificielle en dévoilant AI Grid Intelligent Orchestration, une nouvelle couche d’orchestration pour l’inférence distribuée. Selon l’entreprise, cette innovation transforme son réseau en la première mise en œuvre à l’échelle mondiale du design de référence NVIDIA AI Grid. Elle s’appuie sur l’infrastructure de Akamai Inference Cloud et le déploiement de milliers de GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, permettant de rapprocher l’inférence des utilisateurs, plutôt que de la concentrer uniquement dans de vastes clusters centraux. Cette annonce revêt une importance car elle témoigne d’un changement profond du marché. Ces dernières années, la conversation autour de l’IA tournait principalement autour de grandes « usines d’IA » centralisées, optimisées pour l’entraînement et

NVIDIA ouvre une usine de données pour former des robots et des voitures autonomes

NVIDIA a présenté lors du GTC 2026 un nouveau plan de référence ouvert pour l’un des principaux goulots d’étranglement de l’intelligence artificielle physique : les données. La société a annoncé la Physical AI Data Factory Blueprint, une architecture conçue pour automatiser la génération, l’amplification, l’évaluation et la préparation des données nécessaires à l’entraînement de robots, d’agents de vision artificielle et de systèmes de conduite autonome à grande échelle. L’idée de fond est simple : sans données abondantes, variées et bien validées, il n’y a pas de robot fiable ni de véhicule autonome qui puisse véritablement mûrir. L’importance de cette annonce réside dans le fait que NVIDIA ne la présente pas comme un outil isolé, mais comme une chaîne de traitement

NVIDIA renforce son engagement dans l’infrastructure IA avec BlueField-4 STX, une architecture de stockage conçue pour les agents et les contextes longs

NVIDIA a profité du GTC 2026 pour présenter BlueField-4 STX, une nouvelle architecture de référence modulaire qui vise à résoudre l’un des goulets d’étranglement invisibles de l’IA moderne : le stockage et l’accès au contexte. Cette proposition s’adresse aux entreprises, aux fournisseurs cloud et aux opérateurs d’infrastructure IA qui ont besoin d’alimenter des systèmes capables de gérer de longs contextes, plusieurs outils et sessions persistantes, ce qui devient de plus en plus courant dans le phénomène appelé IA agentique. L’idée de fond est claire : ne plus se contenter d’ajouter plus de GPU. Selon NVIDIA, les centres de données traditionnels offrent de la capacité, mais pas la rapidité de réponse nécessaire pour que les agents IA accèdent aux données et

Intel renforce son pari sur l’IA avec des encapsulés géants pour HBM

Intel souhaite renforcer sa présence dans la course à l’intelligence artificielle par une voie différente de celle du simple nœud de fabrication : l’encapsulage avancé. Selon des informations publiées par le média sud-coréen ETNews, Foundry d’Intel prépare des modules de 120 × 120 mm destinés aux puces AI, un format conçu pour intégrer davantage de logique ainsi que, surtout, une mémoire HBM plus importante dans un même ensemble. Il est important de souligner que cette fuite s’inscrit dans la feuille de route que Intel a déjà commencée à dévoiler dans sa documentation officielle à destination des clients en IA et HPC. La stratégie est claire. Sur le marché actuel des accélérateurs, le goulot d’étranglement ne réside plus seulement dans la

DLSS 5 établit le nouvel objectif de NVIDIA : que l’IA ne se contente plus d’accélérer, mais qu’elle rende aussi.

NVIDIA a dévoilé lors du GTC 2026 une de ces technologies qui, sur le papier, cherchent à faire évoluer significativement la conversation autour du gaming sur PC. Nommée DLSS 5, elle sera disponible à l’automne et ne se limite plus à une simple optimisation de performance. Elle s’inscrit comme une couche de rendu neuronal en temps réel capable d’améliorer la fidélité visuelle de chaque scène en intégrant un éclairage et des matériaux plus réalistes. La société la qualifie même de sa plus grande avancée graphique depuis l’introduction du ray tracing en temps réel en 2018. Les ambitions de NVIDIA sont claires : faire de DLSS une technologie qui dépasse la reconstruction de résolution ou la génération de frames, pour devenir

NVIDIA renforce son engagement dans l’infrastructure IA avec BlueField-4 STX, une architecture de stockage conçue pour les agents et les contextes longs