Hugging Face lance swift-huggingface, un client Swift complet pour accéder à ses API et modèles. La bibliothèque offre une intégration native pour les développeurs iOS/macOS et supporte l'inférence, les embeddings et les tâches de vision.
OpenAI acquiert Neptune pour améliorer la visibilité sur le comportement des modèles et renforcer les outils de suivi des expériences et de monitoring de l'entraînement.
Hugging Face lance Transformers v5 avec des définitions de modèles simplifiées. La nouvelle version améliore la compatibilité, réduit la complexité du code et renforce l'intégration avec l'écosystème IA. Focus sur l'accessibilité et la maintenabilité des modèles.
AlphaFold a révélé la structure d'une protéine clé impliquée dans les maladies cardiaques. Cette découverte ouvre des perspectives pour le développement de nouveaux traitements.
OpenAI et Intuit signent un partenariat multi-année de plus de 100 millions de dollars pour intégrer les applications Intuit dans ChatGPT et déployer les modèles frontier d'OpenAI dans les outils financiers personnalisés d'Intuit.
Google DeepMind lance WeatherNext 2, un modèle IA de prévision météorologique offrant des prédictions globales plus précises, efficaces et à plus haute résolution que la génération précédente.
Google DeepMind présente SIMA 2, un agent IA basé sur Gemini capable de penser, comprendre et agir dans des environnements interactifs 3D. L'agent combine raisonnement et apprentissage pour interagir avec l'utilisateur dans des mondes virtuels.
OpenAI publie deux modèles open-weight de raisonnement : gpt-oss-safeguard-120b et gpt-oss-safeguard-20b, post-entraînés pour labéliser du contenu selon une politique donnée. Le rapport technique détaille leurs capacités et évaluations de sécurité par rapport aux modèles gpt-oss de base.
IBM et Hugging Face lancent Granite 4.0 Nano, un modèle ultra-léger optimisé pour l'inférence sur appareil. Le modèle réduit drastiquement la taille tout en maintenant les capacités de raisonnement et de génération de code.
Hugging Face annonce la version 1.0 de huggingface_hub après 5 ans de développement. La bibliothèque Python est devenue l'infrastructure centrale pour partager et accéder aux modèles, datasets et espaces open-source. Cette release marque la stabilité de l'API et consolide le rôle de Hugging Face comme plateforme collaborative majeure du ML open-source.
Hugging Face introduit le streaming de datasets, réduisant la consommation mémoire de 100x. Les données sont chargées à la demande sans téléchargement préalable, accélérant l'entraînement et l'expérimentation sur de grands corpus.
Google DeepMind présente T5Gemma, une nouvelle collection de modèles Gemma encoder-decoder. Ces LLMs combinent l'architecture T5 avec la base Gemma pour des tâches de traduction, résumé et génération de texte.
Google DeepMind lance MedGemma, une collection de modèles multimodaux open-source spécialisés dans l'IA santé. Ces modèles constituent l'offre la plus performante de DeepMind pour le développement d'applications médicales.
Gemini 2.5 Flash-Lite sort de preview et devient disponible en production. Ce modèle léger offre haute qualité à faible coût, avec fenêtre contextuelle d'1 million de tokens et multimodalité.
Gemini avec Deep Think atteint le niveau médaille d'or à l'Olympiade Internationale de Mathématiques. Le modèle résout les six problèmes exceptionnels de la compétition annuelle prestigieuse depuis 1959.
Google DeepMind présente Genie 3, un modèle de monde capable de générer des environnements dynamiques navigables en temps réel à 24 fps en 720p, avec cohérence maintenue plusieurs minutes.
Google DeepMind lance Gemini Robotics 1.5, un modèle d'IA pour robots capable de percevoir, planifier, raisonner, utiliser des outils et agir. Le système vise à résoudre des tâches complexes multi-étapes dans le monde physique.
Google DeepMind présente CodeMender, un agent IA capable de détecter et corriger automatiquement les vulnérabilités critiques dans le code logiciel. L'outil utilise des techniques avancées d'IA pour identifier les failles de sécurité et proposer des patches.
Google DeepMind déploie Deep Think dans l'app Gemini pour les abonnés Google AI Ultra. Des mathématiciens sélectionnés accèdent à la version complète de Gemini 2.5 Deep Think, le modèle entré en compétition aux IMO.
Google DeepMind lance Gemma 3 270M, un modèle compact de 270 millions de paramètres conçu pour l'IA hyper-efficace. Cet ajout élargit la gamme Gemma 3 avec une option légère optimisée pour les déploiements à ressources limitées.
Google DeepMind présente VaultGemma, un modèle de langage entraîné à partir de zéro avec confidentialité différentielle. Il s'agit du modèle le plus performant jamais créé avec cette contrainte de sécurité.
Google DeepMind lance Gemini 2.5 Computer Use, un modèle spécialisé basé sur Gemini 2.5 Pro capable de piloter des agents interagissant avec les interfaces utilisateur. Disponible en preview via API.
Google DeepMind lance un modèle Gemma de 27 milliards de paramètres spécialisé dans l'analyse de cellules uniques. Ce modèle a contribué à identifier une nouvelle voie thérapeutique potentielle contre le cancer.
Sentence Transformers, la bibliothèque open-source pour générer des embeddings textuels, rejoint officiellement Hugging Face. L'équipe de développement intègre la plateforme pour accélérer l'innovation en représentations sémantiques et améliorer l'accessibilité des modèles d'embeddings.
Google Cloud C4 offre une réduction de 70% du coût total de possession (TCO) pour les modèles GPT open-source, en partenariat avec Intel et Hugging Face. L'optimisation combine l'infrastructure C4 de Google Cloud avec les processeurs Intel pour réduire significativement les coûts d'inférence et de déploiement.
Nvidia publie Nemotron-Personas-India, un dataset synthétique pour entraîner des modèles IA souverains en Inde. Le dataset contient des personas et données générées pour refléter le contexte culturel et linguistique indien, permettant aux organisations locales de développer des modèles adaptés sans dépendre d'infrastructures externes.
OpenAI et Broadcom annoncent un partenariat pluriannuel pour déployer 10 gigawatts d'accélérateurs IA conçus par OpenAI d'ici 2029. Les deux entreprises co-développeront des systèmes et solutions Ethernet de nouvelle génération pour une infrastructure IA scalable et économe en énergie.
Hugging Face lance BigCodeArena, une plateforme d'évaluation des modèles de génération de code basée sur l'exécution réelle du code. Elle mesure la performance end-to-end plutôt que par comparaison textuelle, permettant un jugement objectif de la qualité des générations.
OpenAI lance les Apps, une nouvelle catégorie d'applications conversationnelles intégrées directement dans ChatGPT. Un SDK public en preview permet aux développeurs de commencer la construction dès maintenant.
AMD et OpenAI annoncent un partenariat pluriannuel pour déployer 6 gigawatts de GPU Instinct, avec 1 GW dès 2026, afin d'alimenter l'infrastructure IA de nouvelle génération d'OpenAI et accélérer l'innovation IA mondiale.
Hugging Face présente dots.ocr, un modèle OCR state-of-the-art optimisé pour Core ML. Le modèle fonctionne sur appareil iOS/macOS avec haute précision et faible latence, sans dépendre de serveurs externes.
Hugging Face présente RTEB, un nouveau standard d'évaluation pour les systèmes de retrieval. RTEB fournit des benchmarks standardisés et reproductibles pour mesurer la performance des modèles d'embedding et des pipelines RAG.
OpenAI lance Sora 2, son nouveau modèle de génération vidéo avec meilleure précision physique, réalisme et contrôlabilité. Intègre dialogue synchronisé et effets sonores. Disponible dans la nouvelle app Sora.
OpenAI lance GDPval, une nouvelle évaluation mesurant la performance des modèles sur des tâches économiquement utiles dans 44 métiers. Le benchmark teste les capacités réelles sur des cas d'usage professionnels concrets plutôt que sur des benchmarks académiques classiques.
OpenAI, Oracle et SoftBank annoncent cinq nouveaux sites de datacenters Stargate pour accélérer un investissement de 500 Md$ et 10 gigawatts d'infrastructure IA aux États-Unis, créant des dizaines de milliers d'emplois.
OpenAI et NVIDIA annoncent un partenariat stratégique pour déployer 10 gigawatts de datacenters IA alimentés par les systèmes NVIDIA, première phase en 2026.
Figure AI lève plus d'1 milliard de dollars en série C, portant sa valorisation de 2,6 à 39 milliards. La start-up accélère le déploiement de ses robots humanoïdes.
Google lance EmbeddingGemma, un modèle d'embedding efficace basé sur Gemma. Le modèle offre des performances compétitives avec une empreinte mémoire réduite, optimisé pour les tâches de recherche vectorielle et RAG.
NVIDIA publie un dataset de 6 millions d'exemples multilingues pour l'entraînement au raisonnement. Le dataset couvre plusieurs langues et vise à améliorer les capacités de raisonnement des modèles de langage.
FilBench est un benchmark pour évaluer la compréhension et la génération du Filipino par les LLMs. Le dataset couvre tâches de classification, QA et génération en Filipino et anglais. Résultats montrent des lacunes significatives chez les modèles majeurs.