11 articles affichés
· Financial Times (via Yahoo Finance and other outlets)
Anthropic obtient un contrat d'énergie de 3,4 milliards de dollars
Anthropic aurait sécurisé 3,4 milliards de dollars de commandes de générateurs électriques pour ses centres de données d'IA. Il s'agit de la plus importante transaction connue portant sur l'achat d'équipements de production d'électricité par un laboratoire d'IA. La jeune pousse a acheté fin septembre des engagements portant sur 1,7 gigawatt de générateurs industriels auprès de OnePWR Solutions.
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Skill · Claude Blog - Message Batches API
Traitez 10 000 tâches à moitié prix avec l'API Batch de Claude
Cessez de payer plein tarif pour des charges de travail d'IA non urgentes. L'API Batch de Claude traite jusqu'à 100 000 requêtes de manière asynchrone pour la moitié du coût standard, avec une exécution sous 24 heures. Idéal pour la classification de documents, l'enrichissement de données en masse et l'analyse à grande échelle avec un budget prévisible.
Skill · Perplexity Magazine - Academic Research Guide 2026
Obtenez des citations vérifiées en 3 minutes avec Perplexity Research
Cessez d'inventer des sources. Le mode Deep Research de Perplexity synthétise plus de 30 articles évalués par les pairs en rapports structurés, avec des citations numérotées intégrées sur lesquelles vous pouvez cliquer pour vérifier. Économisez des jours sur les revues de littérature : le mode Academic Focus fournit une recherche prête à citer en quelques minutes, pas en semaines.
· Business Insider
Thinking Machines Lab boucle un financement de 5 Md$ sur une valorisation de 40 Md$
Thinking Machines Lab, de Mira Murati, boucle un tour de 5 Md$ mené par Accel sur une valorisation pré-monétaire de 40 Md$, soit plus du triple de son ordre de grandeur d'environ 12 Md$ atteint lors du seed de 2 Md$ de l'année dernière. Nvidia serait séparément en discussions pour investir environ 2,5 Md$, le tour pouvant être bouclé cette semaine. L'entreprise a été fondée l'année dernière par l'ancienne directrice technique d'OpenAI, Mira Murati.
· The Hacker News
OpenAI lance le modèle GPT-6 Cyber et découvre 948 failles d'exploitation Linux
OpenAI a dévoilé GPT-6 Cyber, un nouveau modèle d'IA classé « Critique » pour ses capacités en cybersécurité. Un pipeline autonome utilisant ce modèle a découvert et créé des exploits fonctionnels pour 948 vulnérabilités du noyau Linux en une seule exécution coûtant 1,2 million de dollars, ainsi que 81 failles Firefox jusqu'alors inconnues, démontrant à la fois la puissance et les risques de la recherche de sécurité pilotée par l'IA.
· OpenAI
OpenAI découvre 948 vulnérabilités Linux grâce à un modèle d'IA cyber
OpenAI a annoncé le 4 novembre que son pipeline de sécurité autonome avait découvert et généré des correctifs pour 948 vulnérabilités d'élévation de privilèges locales dans le noyau Linux lors d'une seule campagne de tests menée à la mi-octobre. Cette avancée repose sur un prototype utilisant un modèle cyber non encore publié, qui a validé 1 724 vulnérabilités parmi 2 308 candidates et créé des exploits root fonctionnels pour chaque faille, le tout pour un coût de 1,2 million de dollars en crédits API. Les recherches ont également mis au jour au moins 10 techniques d'exploitation Linux inédites, jusque-là inconnues de la communauté de la sécurité.
Skill · Anthropic Claude Documentation
Interroger des données en direct avec Claude via MCP
Connectez Claude directement à vos bases de données d'entreprise et à vos outils internes grâce au Model Context Protocol (MCP), pour permettre une analyse de données en temps réel sans export manuel. Ce protocole standardisé élimine le flux de copier-coller et permet à Claude d'interroger PostgreSQL, MongoDB ou toute source de données compatible MCP en quelques secondes - transformant l'IA en véritable assistant opérationnel.
Skill · OpenAI ChatGPT Help Center
Mener des recherches avec les documents de l'entreprise dans Deep Research
Combinez l'agent Deep Research de ChatGPT avec vos documents internes - via SharePoint, OneDrive ou Dropbox - pour mener une analyse complète qui fusionne les informations du web public et les connaissances propriétaires de l'entreprise. Cette approche hybride accélère l'étude de marché, l'analyse concurrentielle et la due diligence en accédant à la fois à des sources externes et à des rapports internes au sein d'une même session de recherche.
· The Next Web
OpenAI lance ChatGPT Images 2.6 avec la création de GIF animés
OpenAI a déployé ChatGPT Images 2.6 le 4 novembre, ajoutant la génération native de GIF animés et des images de référence persistantes dans les clients ChatGPT et Codex sur le web, le bureau et le mobile. Images 2.6 génère des images 50 % plus vite qu'auparavant, et les développeurs disposent de deux nouveaux modèles d'API ; OpenAI indique que les utilisateurs créent désormais plus de 4 milliards d'images par semaine.
Skill · Claude Academy (Anthropic)
Créer des outils interactifs dans Claude sans coder
Les Artifacts de Claude permettent de créer des outils métier fonctionnels - calculateurs, tableaux de bord, outils de suivi - directement dans le chat, sans changer d'application. Générez un prototype interactif, modifiez-le en direct dans le panneau latéral et partagez-le par lien avec votre équipe. Votre artifact conserve son état entre les sessions et peut se connecter à Asana, Google Calendar ou Slack pour des données en temps réel.
Skill · Google Workspace Updates Blog
Analyser les données de projet dans vos documents avec Gemini Deep Research
Le Deep Research de Gemini dans Google Workspace puise désormais dans vos e-mails, fichiers Drive et Docs réels pour synthétiser des enseignements sur vos projets. Posez une question de recherche : Gemini exploite le contexte de votre organisation ainsi que le web public et génère un rapport complet en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures. Idéal pour l'analyse concurrentielle, les rétrospectives de projet et les briefings destinés aux parties prenantes.
· MIT CSAIL Blog
MIT : GPT-6 Astra lit et modifie des réseaux de neurones
Des chercheurs du MIT CSAIL rapportent que GPT-6 Astra a modifié 0,016 % des poids de Qwen3.5-0.8B et fait passer le score du modèle au benchmark MATH-500 de 7,9 % à 48,1 %. La programmation dans l'espace des poids est une méthode dans laquelle un LLM généraliste lit les poids bruts d'un réseau de neurones et les modifie ou les écrit directement à partir d'un objectif formulé en langage naturel, sans descente de gradient ni boucle d'entraînement. Rikiya Takehi, Jayden Teoh, Alex Zhang et Omar Khattab, du MIT CSAIL, ont introduit le terme dans un billet de blog du 2 novembre 2026.