Mastercard a présenté Agent Pay for Machines, une initiative conçue pour faire entrer les paiements autonomes dans un nouveau paradigme où les agents d’intelligence artificielle, les systèmes connectés et les machines pourront acheter, payer et liquider des opérations sans intervention humaine constante. La société la positionne comme une extension de
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Google DeepMind a lancé DiffusionGemma, un modèle expérimental ouvert qui remet en cause l’un des fondements des grands modèles de langage : la génération séquentielle de texte. Contrairement à la majorité des LLM actuels, qui produisent chaque réponse token par token, DiffusionGemma traite des blocs entiers et peut affiner jusqu’à
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La trajectoire de l’intelligence artificielle est généralement racontée sous l’angle du hardware. Plus de GPU, plus de mémoire HBM, plus de centres de données, davantage de mégawatts et des racks spécialisés. C’est logique : entraîner et déployer des modèles de grande taille nécessite une infrastructure conséquente. Mais EAGLE 3.1 remet
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L’intelligence artificielle générative a concentré un investissement monumental, stimulé la demande pour les centres de données et placé NVIDIA, TSMC ainsi que les grands hyperé scalaires au centre des discussions technologiques. Toutefois, une question demeure : où se situe réellement la valeur ? Benedict Evans, analyste technologique de renom et
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F5 a annoncé de nouvelles capacités de protection pour les applications web et les API afin de faire face à une évolution préoccupante pour les équipes de sécurité : l’intelligence artificielle de frontière réduit le délai entre la détection d’une vulnérabilité et son exploitation active. La société enrichit ainsi sa
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Les fraudes numériques ne sont plus de simples incidents isolés, mais sont devenues une industrie criminelle organisée, multicanale et de plus en plus difficile à détecter. C’est ce que révèle le Rapport mondial sur l’intelligence des arnaques 2026 de Bitdefender, une analyse sur 12 mois de l’évolution des escroqueries en
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La course pour approvisionner l’infrastructure de l’intelligence artificielle ne se joue plus uniquement sur les GPU, les accélérateurs et les usines de puces avancées. Elle se déplace également vers la mémoire, un composant moins visible pour le grand public mais essentiel pour l’entraînement des modèles, l’alimentation des centres de données
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