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Dans l’édition de ce matin :
Google veut que votre téléphone agisse avant vous
Cognition rediscute son prix trois mois après l’avoir fixé
La banque centrale indienne demande à l’IA de dire oui
The Toast : le pétrole dopé à l’IA, un chatbot maison au New York Post, Hinton et Andrew Ng qui se disputent l’ouverture, et 240 millions de GPU loués chez IBM.
À transférer : Le Pixel 11 propose de réserver votre restaurant avant que vous le lui demandiez — et l’usage intensif sera payant.
Google veut que votre téléphone agisse avant vous
Un ami vous écrit pour un dîner et votre téléphone est déjà prêt à réserver.
Pourquoi on en parle ? Google a présenté le 12 août sa gamme Pixel 11, et l’essentiel ne se joue pas dans le matériel : c’est Gemini Intelligence, son agent capable de manipuler les applications, qui passe à l’initiative.
Rappel : Gemini Intelligence est l’agent dit « computer-use » dévoilé avant Google I/O 2026, un modèle qui pilote les applications de votre téléphone à votre place, au lieu d’attendre une question. Engadget note d’ailleurs que, le prix de la mémoire ayant grimpé en flèche cette année, la nouveauté du Pixel tient surtout au logiciel.
Dans les faits : le téléphone fait apparaître des cartes à la volée dans les applications que vous utilisez, les détails de votre vol, retard compris, quand un ami évoque le voyage. Il propose d’enregistrer un événement dans l’agenda, un lieu dans Maps, un numéro d’adhérent dans Wallet. Une fonction en avant-première pousse des suggestions selon l’endroit où vous vous trouvez : devant un restaurant où vous attendez une table, l’écran de verrouillage vous glisse des informations sur la carte et sur les meilleures places. Google précise qu’un abonnement pourra être nécessaire « pour un usage plus intensif ».
Ce que ça change : pour proposer une réservation à partir d’un SMS, il faut lire le SMS. L’assistant cesse d’être un outil qu’on ouvre pour devenir une couche permanente entre vous et vos applications, ce qui déplace aussi le point de contact avec le client hors des applications elles-mêmes, vers le système d’exploitation. Les éditeurs d’applications mobiles regarderont ça de près.
Un peu de recul. Le laboratoire DeepMind livre au passage SL2T, un modèle qui traduit la langue des signes en texte, embarqué dans l’outil Live Transcribe du clavier Gboard : les personnes sourdes ou malentendantes peuvent signer devant la caméra pour chercher sur le web, écrire un message ou parler à Gemini. Il débute sur le Pixel 11 avant d’arriver sur d’autres appareils. Même famille de technologie, promesse beaucoup plus nette que la réservation de restaurant.
Bref. Google ne vend plus un assistant qu’on réveille, mais un téléphone qui prend les devants et qui, pour ça, doit vous lire par-dessus l’épaule.
À qui l’envoyer : responsables produit mobile, équipes marketing qui dépendent des apps, DSI, et tout proche qui hésite entre Android et iPhone à la rentrée.
À copier-coller : Le Pixel 11 propose de réserver votre table à partir d’un SMS. Pour ça, il doit lire le SMS.
Cognition rediscute son prix trois mois après l’avoir fixé
En mai, l’entreprise valait 26 milliards de dollars. En août, ses investisseurs parlent de 40.
Dans les faits : Cognition, éditeur de l’agent de code Devin, discute déjà d’un nouveau tour de table qui la valoriserait au moins 40 milliards de dollars, rapporte TechCrunch en citant Bloomberg, trois mois après avoir levé 1 milliard sur une valorisation de 26 milliards.
Pourquoi ça compte ? Le chiffre s’appuie sur un revenu annualisé qui approche le milliard de dollars, contre 492 millions annoncés en mai : le prix a monté de plus de 50 %, mais les recettes ont doublé. Son fondateur Scott Wu expliquait alors que l’usage de Devin par les entreprises progressait de 50 % par mois depuis six mois, et qu’il ne vendait pas l’agent comme un remplaçant : Devin récupère surtout les corvées que les développeurs détestent, moderniser du vieux logiciel ou déplacer une application d’une plateforme à une autre. Parmi les clients cités : Mercedes-Benz, la NASA et Goldman Sachs.
Bref. Rare valorisation d’IA où le chiffre d’affaires monte plus vite que le prix.
À qui l’envoyer : investisseurs, directeurs de l’ingénierie, DSI qui arbitrent un budget d’outils de développement.
À copier-coller : Cognition vise 40 milliards trois mois après en avoir valu 26. Son revenu annualisé a doublé entre-temps.
La banque centrale indienne demande à l’IA de dire oui
Un régulateur qui pousse les banques à prêter davantage grâce à des modèles, ce n’est pas l’ordre habituel des choses.
Dans les faits : devant la conférence FIBAC de Bombay, Sanjay Malhotra, gouverneur de la Reserve Bank of India, a déclaré que le régulateur voit l’IA « comme une capacité à exploiter de manière responsable, et pas seulement comme un risque à contenir » et il veut que les banques s’en servent pour accorder des crédits que des analystes humains refuseraient.
Pourquoi ça compte ? Les banques indiennes peinent à justifier un prêt à un primo-emprunteur, un travailleur de plateforme ou une petite entreprise sans comptabilité formelle. Malhotra estime que des modèles entraînés sur des données alternatives (flux de trésorerie, déclarations de TVA, factures d’électricité, traces numériques) peuvent élargir le périmètre « bancable » du pays à un coût marginal par prêt bien plus faible, et que des interfaces vocales dans les langues locales aideraient là où l’alphabétisation rurale reste sous les 80 %. En face, il liste les dangers : modèles qui n’expliquent pas leurs décisions, biais contre certaines régions, professions ou communautés, dépendance à une poignée de fournisseurs. Il exige un inventaire de tous les systèmes d’IA utilisés, y compris ceux cachés dans les produits de leurs prestataires.
Bref. Sa phrase à retenir : « “Le modèle a décidé” ne pourra jamais être une réponse acceptable à un client, à un auditeur ou à la Reserve Bank. »
À qui l’envoyer : banquiers, responsables risque et conformité, fintechs, juristes qui travaillent sur la décision automatisée.
À copier-coller : La banque centrale indienne veut que l’IA accorde des crédits refusés par les humains — sans que la banque puisse s’abriter derrière le modèle.
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Le Toast
🛢️ L’IA sert aussi à sortir plus de pétrole — On mesure d’habitude l’empreinte de l’IA à la consommation de ses centres de données. Une étude évaluée par les pairs, publiée dans une revue du groupe Nature, ajoute l’autre colonne du tableau : ce que l’IA permet de produire en pétrole et en gaz. Les auteurs estiment que ces gains dépasseraient les bénéfices climatiques que la technologie apporte aux renouvelables, avec des émissions supplémentaires équivalant à 1 à 5 % de celles du secteur énergétique mondial en 2024 — soit trois à treize fois l’estimation de l’AIE pour les centres de données actuels. Sur 64 scénarios modélisés, les émissions ne baissaient que si les gains de productivité fossile étaient nuls. L’American Petroleum Institute conteste l’idée que produire plus d’énergie et réduire les émissions soient contradictoires.
📰 Le New York Post se fabrique son propre chatbot — Le quotidien new-yorkais a lancé mardi Hamilton, du nom de son fondateur Alexander Hamilton, sur ses applications iOS et Android. Sous ce nom se cachent quatre outils : un moteur de recherche conversationnel, un briefing personnalisé, un moteur de recommandation et un explorateur de tribunes, tous alimentés par les archives du journal. La raison est simple : le trafic venu des moteurs de recherche et des réseaux sociaux s’effrite, et les éditeurs cherchent à retenir les lecteurs chez eux. La plomberie vient de Google Cloud et de ses modèles Gemini — première fois que Google Cloud fait tourner un chatbot pour un média nord-américain, précise le président de sa division pour la région. Contrat cloud classique, insiste le journal : pas de licence de contenu pour entraîner les modèles de Google.
🧠 Hinton, Li et Ng d’accord sur un seul point — À la conférence Ai4 de Las Vegas, trois figures de l’IA ont défendu l’ouverture, sans être d’accord sur ce que le mot recouvre. Geoffrey Hinton, prix Nobel, distingue le code ouvert des « poids ouverts », c’est-à-dire les paramètres d’un modèle entraîné : il était contre leur publication, parce qu’on peut récupérer à bas coût un modèle très cher à entraîner et le réentraîner pour des cyberattaques. Il ajoute que la bataille est perdue, les modèles à poids ouverts existent. Andrew Ng, cofondateur de Coursera, déplace la question sur le terrain commercial : si les modèles ouverts chinois s’imposent en Asie et en Afrique, ils façonneront la manière dont des milliards de personnes rencontrent les idées de démocratie et de liberté. Fei-Fei Li refuse le choix binaire et cite la physique nucléaire, où les articles se publient mais l’uranium se contrôle. Les trois s’accordent sur la nécessité d’une régulation.
🖥️ Together AI loue 240 millions de dollars de GPU chez IBM — Together AI vend l’accès aux modèles à poids ouverts via une API ; pour cela, il lui faut des cartes graphiques, et il les loue plutôt que de les posséder. L’entreprise vient de signer un accès pluriannuel à un « grand cluster » de puces Nvidia B300 hébergées dans IBM Cloud, pour 240 millions de dollars, avec une mise en service prévue au premier trimestre 2027. Le B300 n’est pas le haut du catalogue Nvidia : ce sont des boîtiers de huit GPU, 14 à 15 kilowatts, qui tiennent dans un centre de données refroidi à l’air classique. C’est surtout le premier déploiement de B300 à grande échelle d’IBM pour de l’inférence. Détail parlant du marché : Together AI achète sa capacité à des fournisseurs qui, par ailleurs, lui font concurrence.
💡 Hack du jour : Construire un système de raccourcis Mac sur mesure avec ChatGPT
Pourquoi c’est utile :
Vous répétez chaque jour les mêmes dix gestes à la souris. Ici, ChatGPT Work identifie ceux qui méritent un raccourci clavier, puis les crée lui-même dans l’application Raccourcis de votre Mac. Rien à installer.
Comment faire :
Ce hack fonctionne uniquement sur Mac. Installez l’application ChatGPT pour ordinateur si ce n’est pas fait (chatgpt.com/download, version macOS), puis connectez-vous.
Dans l’application, ouvrez le menu en haut à gauche, sélectionnez ChatGPT, puis basculez sur Work via l’interrupteur en haut de la page (Work = le mode agent, capable d’agir sur votre ordinateur, contrairement au mode Chat qui se contente de répondre).
Envoyez la première consigne (bloc Prompt ci-dessous) : vous demandez 10 raccourcis clavier à créer dans Apple Raccourcis (l’application « Shortcuts », préinstallée sur tous les Mac, qui permet de déclencher une série d’actions avec une combinaison de touches). ChatGPT s’appuie sur ce qu’il sait déjà de vous et de votre façon de travailler.
Lisez la liste proposée et gardez uniquement ceux qui vous feront gagner le plus de temps. Envoyez ensuite la deuxième consigne : elle demande à ChatGPT de ne conserver que les raccourcis les plus fréquents et d’éviter les conflits avec macOS ou vos applications (un conflit = la combinaison de touches est déjà utilisée par le système ou un logiciel, votre nouveau raccourci ne fonctionnerait donc pas).
Activez maintenant Computer Use : dans l’application, ouvrez Plugins > Computer Use, cliquez sur « Install plugin » si l’app le propose, puis sur « Enable ». Activez les interrupteurs proposés. Computer Use est la fonction qui autorise ChatGPT à voir votre écran et à piloter votre souris et votre clavier.
Avant de continuer, fermez les fenêtres contenant des informations sensibles : ChatGPT va voir votre écran pendant l’opération.
Collez la liste validée à l’étape 4 dans la conversation, accompagnée de la troisième consigne : créer ces raccourcis dans Raccourcis, ne rien modifier en dehors de cette liste, et tester chacun d’eux.
Laissez ChatGPT travailler. macOS affichera des demandes d’autorisation (enregistrement de l’écran, contrôle de l’application) : acceptez-les, sinon l’agent ne peut rien faire. Vous verrez le pointeur bouger tout seul, c’est normal.
Quand c’est terminé, testez vous-même chaque raccourci en appuyant sur la combinaison de touches concernée. C’est la seule façon de vérifier qu’il fonctionne réellement dans votre environnement.
Demandez enfin à ChatGPT un récapitulatif d’une page listant chaque raccourci, l’endroit où il se trouve et ce qu’il reste à faire. Gardez-le sous la main : vous n’en retiendrez pas dix du premier coup.
Prompt :
Consigne 1 :
D’après ce que tu sais de moi et de ma façon de travailler, propose 10 raccourcis clavier qui me feraient gagner du temps et que nous pouvons créer dans Apple Raccourcis.
Consigne 2 :
Garde uniquement les raccourcis que j’utiliserais le plus souvent, et évite tout conflit avec macOS ou mes applications.
Consigne 3 (à coller avec votre liste validée) :
Crée ces raccourcis dans Apple Raccourcis. Ne modifie rien en dehors de cette liste. Teste chaque raccourci.
Liste : [collez ici]
Consigne 4 :
Donne-moi un récapitulatif d’une page de chaque raccourci, de l’endroit où il se trouve et de ce qu’il reste à faire.
Option : demandez à ChatGPT Work les 10 automatisations qui vous feraient gagner le plus de temps. Il peut les créer dans Automator (l’autre application d’automatisation préinstallée sur Mac, pour des tâches plus complexes) et les récupérer directement dans Raccourcis.
Temps : 30 à 45 minutes, tests compris.
Comment soutenir GPToast ?
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Au programme : un petit guide pratique pour libérer toute la puissance de Claude Opus 4.8 et ChatGPT 5.5, des cadeaux physiques et jusqu’à 2 mois d’abonnement offerts à vos IA préférées.
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