Observatoire du Numérique

DigitalEcosystems

Un écosystème numérique réunit les acteurs qui développent, financent, diffusent ou utilisent les technologies. Les contenus associés présentent les relations entre entreprises, institutions publiques, hautes écoles, laboratoires, investisseurs, communautés et infrastructures d'un territoire.

Oeil de l'IA
UID#y26w39 22 Sep. 2026

Quand la machine apprend à douter

  1. ● Une équipe de l’EPFL a associé un modèle de langage à un second système qui évalue la fiabilité de chacune de ses réponses.
  2. ● L’incertitude n’est pas seulement signalée: elle sert à choisir l’expérience suivante, celle qui apportera le plus d’information.
  3. ● Testée en chimie sur vingt-trois tâches, la méthode réduit le nombre d’essais de plus de 40 %, sans perte sur le résultat final.
UID#y26w41 06 Oct. 2026

Intelligence artificielle: pourquoi Bâle s’inquiète de la course aux milliards

  1. Les cinq plus grands groupes du numérique vont consacrer plus de 1 000 milliards de dollars en deux ans à leurs centres de données.
  2. Selon la BRI, à Bâle, les dépenses dépassent les bénéfices, la dette progresse, parfois hors bilan, et ces groupes se financent entre eux.
  3. La BRI voit des signes croissants de vulnérabilité, sans parler de bulle. Un de ses économistes estime le surinvestissement à environ 50 %.
UID#y26w44 27 Oct. 2026

Google et l’IA sans cloud

  1. Google, géant du cloud, a publié EmbeddingGemma 2, un outil gratuit qui retrouve documents, photos, vidéos et enregistrements par leur sens.
  2. Il fonctionne sur un ordinateur ou un téléphone, sans Internet: les fichiers peuvent rester sur l’appareil. Google garde ses gros modèles dans le cloud.
  3. Pour une PME, une voie mixte s’ouvre: le cloud pour certains besoins, des outils locaux pour d’autres, sans envoyer ses données à l’extérieur.
UID#y26w45 03 Nov. 2026

CERN et Mistral: un modèle pour chercher l’inattendu

  1. Le CERN et l’entreprise française Mistral préparent Flare, un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur des milliards de collisions simulées.
  2. Un seul modèle au lieu de plusieurs outils: il devra reconstituer les collisions, reconnaître les particules, signaler l’inattendu et aider à concevoir les détecteurs.
  3. Le CERN apporte ses données, Mistral son savoir-faire. Mais il ne s’agit encore que d’une déclaration d’intention, sans budget ni calendrier.
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