Catégorie : Cloud

Arcep promeut le partage des infrastructures réseau mobile

L’Autorité de régulation des communications électroniques et des postes (Arcep) a récemment entériné un nouveau contrat d’itinérance entre Free Mobile et Orange. Enregistré sous le nom de « Contrat d’itinérance sur réseaux en fin de vie d’Orange France », cet accord est étalé sur une période allant du 1er janvier 2026 au 31 décembre 2028. Il concerne la fourniture d’une prestation d’itinérance pour les réseaux 2G/3G d’Orange et s’accompagne d’une stratégie de transition vers les technologies 4G et 5G par Free Mobile. D’après le contrat, Free Mobile envisage de remplacer progressivement son réseau 3G par des technologies plus avancées, en exploitant ainsi les ondes fréquentielles libérées. Le contexte actuel démontre un délaissement des investissements dans les technologies vieillissantes au profit

Trois sur quatre projets d'IA agentique présentent un risque grave pour la sécurité

Trois sur quatre projets d’IA agentique présentent un risque grave pour la sécurité

Un informe récent de Palo Alto Networks, leader mondial en cybersécurité, met en garde contre le fait que 75% des projets d’intelligence artificielle agentique en cours de développement en Europe présentent un risque important pour la sécurité des organisations. Le problème ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans la manque de gouvernance, de contrôle et de supervision appropriés. Basé sur plus de 3 000 interviews avec des dirigeants de haut niveau (C-suite) d’entreprises européennes, l’étude montre que de nombreuses initiatives d’IA sont mises en œuvre sans stratégie claire, sans objectifs précis et sans critères de sécurité établis, ce qui témoigne d’une faible implication des conseils d’administration. Selon l’entreprise, si des mesures urgentes ne sont pas prises par la

Red Hat AI 3 apporte l'inférence distribuée en production : une plateforme ouverte pour les agents, Kubernetes et tout accélérateur

Red Hat AI 3 apporte l’inférence distribuée en production : une plateforme ouverte pour les agents, Kubernetes et tout accélérateur

Red Hat a annoncé Red Hat AI 3, une évolution majeure de sa plateforme d’entreprise en intelligence artificielle qui intègre Red Hat AI Inference Server, RHEL AI et OpenShift AI. L’objectif est de répondre au principal défi de 2025 : opérationnaliser l’inférence à grande échelle (la phase du “faire”) et passer du prototype à la production sans devoir reconstruire l’infrastructure. La proposition repose sur trois idées clés : inférence distribuée native en Kubernetes (llm-d), une plateforme unifiée (MaaS interne, AI Hub, Gen AI Studio) et les fondations pour une IA agentique intégrant des API et des standards ouverts. Ce mouvement intervient alors que le marché évolue du simple entraînement vers une inférence massive en temps réel et des agents autonomes.

NetApp présente AFX et AI Data Engine : sa plateforme de données “prête pour l'IA” avec montée en charge par nœuds et intégration native avec NVIDIA et Azure

NetApp présente AFX et AI Data Engine : sa plateforme de données “prête pour l’IA” avec montée en charge par nœuds et intégration native avec NVIDIA et Azure

NetApp a annoncé une gamme de produits renforçant sa plateforme de données d’entreprise pour l’intelligence artificielle, avec pour objectif de passer de projets pilotes à des applications actives en production. Cette nouveauté se déploie sur deux axes principaux : NetApp AFX, un système all-flash à architecture déchargée basé sur ONTAP, et NetApp AI Data Engine (AIDE), un service unifié qui connecte, gouverne et accélère les données pour l’IA via une unique plateforme de contrôle. Ces solutions visent à accélérer le RAG (Recherche, Analyse, Génération) et l’inférence dans des environnements hybrides et multicloud, accessibles en achat direct ou par abonnement Keystone STaaS. AFX : stockage all-flash déchargé pour des “usines d’IA” NetApp AFX dissocie performance et capacité pour permettre à chaque

La fin de la loi de Moore… ou le début du « silicium sans silicium » ? L'enjeu chinois pour des transistors en bismuth et en 3D monolithique

La fin de la loi de Moore… ou le début du « silicium sans silicium » ? L’enjeu chinois pour des transistors en bismuth et en 3D monolithique

Depuis près de 60 ans, la Loi de Moore demeure la boussole de l’industrie : tous les 18 à 24 mois, davantage de transistors par puce, offrant ainsi plus de puissance pour chaque euro dépensé et pour chaque watt consommé. Cependant, ce cycle vertueux rencontre aujourd’hui un mur physique. À l’échelle de quelques nanomètres, les effets quantiques, les courants de fuite et la densité thermique transforment la processus de miniaturisation du silicium en un jeu à rendements décroissants. Le résultat est évident : frequences plafonnant autour de 5 GHz, gains de performance de plus en plus modestes par nœud, et une escalade des coûts et complexités qui ne peut être soutenue que par quelques usines de pointe. Parallèlement, alors que

Le travail horaire d'un robot humanoïde : plafond de 14 $/h et économies à six chiffres, selon la feuille de calcul du Dr. Pero Micic

Le travail horaire d’un robot humanoïde : plafond de 14 $/h et économies à six chiffres, selon la feuille de calcul du Dr. Pero Micic

L’émergence des robots humanoïdes n’est plus une projection lointaine pour l’avenir, mais une réalité pratique qui concerne toute entreprise impliquée dans la fabrication, l’entreposage ou la prestation de services physiques. La question centrale est simple et directe : quel est le coût de l’heure de travail d’un humanoïde ? Le futurologue et consultant Dr. Pero Micic a publié une analyse des coûts — avec des hypothèses volontairement conservatrices — qui établit un plafond raisonnable à 14 $/heure durant la phase initiale de déploiement. Avec les effets d’échelle et d’apprentissage, il soutient que ce prix baisserait sous la barre des 10 $/h et pourrait même tomber en dessous de 5 $/h à moyen terme. Cette analyse, destinée à des décideurs non

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Red Hat AI 3 apporte l'inférence distribuée en production : une plateforme ouverte pour les agents, Kubernetes et tout accélérateur

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NetApp présente AFX et AI Data Engine : sa plateforme de données “prête pour l'IA” avec montée en charge par nœuds et intégration native avec NVIDIA et Azure

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Depuis près de 60 ans, la Loi de Moore demeure la boussole de l’industrie : tous les 18 à 24 mois, davantage de transistors par puce, offrant ainsi plus de puissance pour chaque euro dépensé et pour chaque watt consommé. Cependant, ce cycle vertueux rencontre aujourd’hui un mur physique. À l’échelle de quelques nanomètres, les effets quantiques, les courants de fuite et la densité thermique transforment la processus de miniaturisation du silicium en un jeu à rendements décroissants. Le résultat est évident : frequences plafonnant autour de 5 GHz, gains de performance de plus en plus modestes par nœud, et une escalade des coûts et complexités qui ne peut être soutenue que par quelques usines de pointe. Parallèlement, alors que

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