Ferrovial a choisi Alcobendas pour franchir une étape importante dans l’infrastructure numérique. La société développera un campus de centres de données dans la zone de Valdelacasa, à Madrid, avec un investissement prévu de 1.000 millions d’euros et une capacité supérieure à 100 MW une fois le projet complètement déployé. L’initiative
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Plus de 15 milliards de puces fabriquées sur le sol américain, un contrat qui court jusqu’en 2031, une valeur dépassant les 30 milliards de dollars. Apple vient de signer avec Broadcom l’accord le plus important de son programme de fabrication américain, porté sur les composants de radiofréquence et la connectivité
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3,1 milliards d’abonnements 5G dans le monde au premier trimestre 2026, et déjà la moitié du trafic mobile mondial qui passe par cette technologie. Le dernier rapport sur la mobilité d’Ericsson, publié en juin 2026, ne se limite pas à ce chiffre. Il décrit un mobile qui change de nature
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ENS, NIS2, DORA, AI Act, RGPD, eIDAS, Data Act, ISO 27001, NIST, CIS. Pour beaucoup d’équipes techniques, la cartographie réglementaire ressemble désormais à une liste sans fin d’acronymes, toujours en retard à la table lors d’un appel d’offres, d’un audit, d’une demande d’un client financier ou d’un incident de sécurité.
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Un CIO qui veut charger un plan de migration cloud interne dans un outil d’IA se heurte presque toujours au même mur : la confidentialité. IDC a bâti toute la promesse d’IDC Quanta autour de ce point précis plutôt que sur la seule vitesse de réponse, et c’est ce pari
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Ces dernières années, le débat sur l’intelligence artificielle s’est concentré presque entièrement sur les GPU. C’est logique : entraînement, inférence, modèles multimodaux, Mixture of Experts et grands contextes dépendent d’accélérateurs toujours plus puissants. NVIDIA propose pourtant une idée qui mérite qu’on s’y arrête : à l’ère des agents IA, le
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Databricks a publié l’un des benchmarks les plus intéressants du moment pour les agents de programmation, pas parce qu’il utilise une batterie d’exercices publics, mais parce qu’il s’appuie sur son propre code. La société a évalué modèles et harnesses d’agents sur des tâches réelles extraites de pull requests internes, sur
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