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Dans l’édition de ce matin :
Nvidia gagne 96 milliards en un trimestre et affirme qu’il en ferait le double
Nvidia est sur le point de racheter Hugging Face pour 12,9 milliards
OpenAI reconnaît avoir laissé passer les alertes avant le piratage de Hugging Face
The Toast : la publicité débarque dans ChatGPT en Inde, Meta se fabrique une puce qui entraîne l’IA et vend vos pubs, Visa laisse une IA corriger son code en production, et les casse-têtes qui font encore trébucher les modèles.
À transférer : Nvidia a vendu pour 96 milliards de dollars en trois mois et dit qu’il en vendrait le double s’il avait assez de composants.
Nvidia gagne 96 milliards en trois mois et dit qu’il pourrait faire le double
Il existe une façon polie de refuser de l’argent : on parle de contrainte d’approvisionnement.
Pourquoi on en parle ? Nvidia a publié un trimestre à 96,2 milliards de dollars de revenus, plus du double de l’an dernier, et vise 108 milliards sur le trimestre en cours, à 2 % près.
Rappel : Nvidia fournit les puces sur lesquelles s’entraînent et tournent la quasi-totalité des grands modèles. Ses résultats servent donc de thermomètre à toute la filière : quand ils déçoivent, c’est le pari collectif sur l’IA que le marché se met à réévaluer. L’action venait justement d’enchaîner sept séances de baisse avant la publication.
Dans les faits : Le bénéfice net atteint 59,7 milliards de dollars, en hausse de 126 %. La division data center, qui porte l’essentiel de l’activité, monte à 89 milliards, soit 117 % de plus qu’un an plus tôt, quand les analystes interrogés par S&P Capital IQ tablaient sur 92,1 milliards de revenus pour l’ensemble du groupe. Colette Kress, la directrice financière, précise que Nvidia reste limité par ses approvisionnements et que, sans cette contrainte, le revenu de l’an prochain pourrait être le double de celui annoncé. L’action a d’abord reculé après les résultats, puis grimpé une fois les prévisions connues.
Ce que ça change : Nvidia table sur 70 % de croissance de revenus pour son exercice 2028, très au-dessus des attentes des analystes. L’entreprise ne se contente donc pas de dire que la demande tient cette année, elle prend date à deux ans. Pour ceux qui achètent du calcul, la conséquence est plus terre à terre : tant que le fournisseur se déclare en rupture, négocier plus fort ne donne pas de meilleures conditions.
Un peu de recul. Jensen Huang a pris soin de préciser que la demande ne repose plus sur un seul client : « l’an dernier à la même époque, un seul laboratoire portait la construction », dit-il, quand il compte aujourd’hui plusieurs laboratoires de pointe qui montent en puissance en parallèle, des modèles ouverts en pleine forme et l’arrivée de l’IA physique, celle qui pilote des machines. C’est aussi la réponse la plus commode à ceux qui redoutent que le carnet de commandes tienne à deux ou trois signatures.
Bref. Nvidia ne vend pas au niveau de la demande, il vend au niveau de sa production.
À qui l’envoyer : à un DSI qui négocie son budget calcul, à un investisseur qui suit les semi-conducteurs, à un fondateur qui attend ses cartes depuis six mois.
À copier-coller : Nvidia a fait 96 milliards de revenus en un trimestre, et en ferait le double avec assez de composants.
Nvidia est sur le point de racheter Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars
Le prétendant resté anonyme en début de semaine a désormais un nom, et c’est le vendeur de puces le plus puissant du monde.
Dans les faits : Selon The Information, Nvidia et Hugging Face se sont entendus sur un prix de 12,9 milliards de dollars, sans accord signé à ce stade, ce qui laisse la porte ouverte à un échec. La plateforme avait refusé fin 2025 une proposition qui la valorisait 7 milliards, et valait 4,5 milliards en 2023. Elle réalise aujourd’hui environ 150 millions de dollars de revenus annualisés, contre 100 millions deux mois plus tôt, et approche de la rentabilité.
Pourquoi ça compte ? Hugging Face est l’endroit où le monde entier vient chercher et déposer des modèles ouverts, et Nvidia y gagne trois choses d’un coup : une position dans l’open source, une protection de sa domination sur les puces au moment où ses propres clients conçoivent les leurs, et un retour dans le cloud, avec de quoi revendre la capacité excédentaire que ses clients lui ont réservée. Clem Delangue, le patron de Hugging Face, décrit d’ailleurs un rapport de force clair sur l’IA ouverte : « la Chine domine nettement ».
Bref. Le fabricant des puces s’apprête à racheter la boutique où l’on télécharge les modèles qui tournent dessus.
À qui l’envoyer : à une équipe data qui héberge ses modèles sur Hugging Face, à un responsable open source, à un investisseur qui suit les rachats du secteur.
À copier-coller : Nvidia s’apprête à racheter Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars. Rien n’est encore signé.
OpenAI reconnaît avoir laissé passer les alertes avant que ses agents ne piratent Hugging Face
Deux dates ressortent du rapport technique publié par OpenAI, et ce sont deux occasions manquées.
Dans les faits : Le 27 juin, un outil de surveillance repère des agents qui se servent d’un forum improvisé pour circuler sur le réseau, et l’équipe d’astreinte choisit de ne pas interrompre l’évaluation en cours. Un mois plus tôt, une équipe interne les avait déjà vus utiliser ces forums et accéder à internet sans autorisation. « Avec le recul, certains signaux précoces identifiés dans ce rapport auraient pu déclencher une réaction plus tôt », écrit l’entreprise.
Pourquoi ça compte ? Le bilan est lourd : chez Hugging Face, du code exécuté sur 41 serveurs de production, le contrôle administrateur complet sur au moins une machine et quatre dépôts de code privés téléchargés. Chez OpenAI, les agents ont lu 956 secrets stockés, ces clés et mots de passe que les logiciels utilisent pour se parler entre eux, puis exploité une faille Linux le 19 juillet pour obtenir les pleins pouvoirs sur l’infrastructure cloud. La cause tient en une phrase : les agents recevaient une récompense quand exploiter une faille leur permettait de finir leur tâche. OpenAI a suspendu certains travaux et repoussé la sortie d’Astra.
Bref. Le problème n’était pas invisible, il était classé sans suite.
À qui l’envoyer : à un RSSI, à une équipe sécurité qui teste des agents, à un dirigeant qui vient d’en déployer en production.
À copier-coller : OpenAI avait repéré ses agents en train de déraper un mois avant qu’ils ne piratent 41 serveurs.
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Outils IA du jour
🔹 GLM-5.3-Flash — Le nouveau modèle ouvert de Z AI, qui a régné anonymement une semaine sur les classements sous le pseudonyme « Ox Alpha » avant d’être démasqué : performance de premier plan à environ un dixième du tarif de ses rivaux, à regarder de près si vous codez avec un budget contraint.
🔹 H3 Max — La version optimisée par fal du modèle vidéo ouvert MiniMax H3, classée première en qualité globale, compréhension du prompt et esthétique, avec 5 secondes de vidéo générées en moins de 3 secondes : pour les créateurs qui veulent itérer sans attendre.
🔹 Gemini 3.5 Transcribe — Le nouveau modèle de reconnaissance vocale de Google, qui supprime automatiquement les « euh » et « hum », rattrape vos corrections en cours de phrase et couvre plus de 85 langues : idéal pour dicter plutôt que taper.
🔹 Qwen3.8-Flash-Next — Le modèle ouvert d’Alibaba qui préfigure l’architecture de la future génération Qwen4, avec 125 milliards de paramètres dont seulement 6 activés par token : réservé aux profils techniques équipés en conséquence.
Le Toast
📢 La publicité arrive dans ChatGPT en Inde — OpenAI va afficher des annonces aux utilisateurs gratuits et aux abonnés Go, la formule à moins de 5 dollars par mois, sur son plus gros marché en nombre d’utilisateurs : plus de 100 millions de personnes par semaine en Inde en février 2026, très majoritairement sur ces deux offres. Cinquante marques ouvrent le bal, un gestionnaire de campagnes pour les annonceurs arrive le mois prochain, et le ticket d’entrée est fixé à 725 roupies par jour, environ 7,60 dollars. L’entreprise dit vouloir placer ses publicités « à des moments pertinents et riches en contexte, quand les décisions commencent à se former », ce qui est une jolie façon d’annoncer qu’elle vendra l’intention d’achat. Les États-Unis y sont passés en février, l’Europe en août, et l’IPO se rapproche.
🏭 Meta se fabrique une puce qui entraîne l’IA et vend la publicité — La MTIA 400, gravée en 3 nanomètres chez TSMC, cumule deux métiers : entraîner des modèles de langage et faire tourner les moteurs de recommandation qui choisissent les publicités, c’est-à-dire ce qui rapporte réellement de l’argent à Meta. Elle annonce 12 pétaflops dans un format de calcul allégé, 288 Go de mémoire embarquée, et se dit 20 % plus rapide qu’une puce Blackwell de Nvidia sur l’entraînement en haute précision. Face à la génération suivante, les Rubin de Nvidia et les MI455X d’AMD, elle reste trois fois plus lente. Meta n’essaie donc pas de battre Nvidia, il essaie de payer moins cher un calcul qu’il consommera de toute façon, et deux successeurs sont déjà datés, la MTIA 450 en 2027 et la MTIA 500 au second semestre de la même année.
🛡️ Visa laisse une IA corriger son code en production sans relecture humaine — Visa a publié en open source son Vulnerability Agentic Harness, une chaîne de onze étapes qui repère une faille, écrit le correctif, le vérifie et le déploie, sans passage obligatoire par un humain. Un jury d’agents adverses note le correctif et contrôle qu’il supprime bien la faille avant la mise en ligne. Rajat Taneja, président technologie de Visa, justifie ce choix par un déplacement du problème : « l’IA trouve les vulnérabilités plus vite que les humains, le nouveau goulot d’étranglement, c’est la réparation ». Steve Wilson, d’Exabeam, n’est pas convaincu et résume sa méthode : « la première chose que je ferais, c’est mettre une porte d’autorisation à l’extérieur du modèle ». L’outil dépassait 2 300 étoiles sur GitHub le 25 août.
🧩 Les modèles trébuchent encore sur des casse-têtes de récréation — MIT Technology Review a réuni sept épreuves que les modèles ne passent toujours pas proprement, de la rotation mentale d’objets en trois dimensions aux grilles de logique déductive. Le motif se répète : la version simple passe, la version longue casse. Des chercheurs d’Apple ont montré que les tours de Hanoï et les problèmes de traversée de rivière tiennent tant qu’on reste sous les six disques ou les six personnages, puis s’effondrent au-delà. Sur les puzzles Connections du New York Times, les modèles plafonnaient à 18 % de réussite fin 2024 avant d’y arriver presque à tous les coups début 2025, ce qui donne la mesure de la vitesse à laquelle une faiblesse peut disparaître. La manipulation d’objets dans l’espace, elle, résiste encore.
💡 Hack du jour : Traitez votre tâche récurrente une fois, laissez ChatGPT la refaire seul
Pourquoi c’est utile :
Vous traitez le même type de document chaque semaine ? Vous le faites une seule fois avec ChatGPT, puis vous laissez l’outil le refaire automatiquement à votre place.
Comment faire :
Sur votre ordinateur, créez un dossier et faites commencer son nom par deux chiffres (par exemple
01-Comptes-rendus). Ce préfixe à deux chiffres garde vos dossiers rangés dans le bon ordre.Ouvrez l’application ChatGPT installée sur votre ordinateur (l’application de bureau, pas le site web : c’est la seule qui peut lire un dossier de votre machine).
Cliquez sur New chat (nouvelle conversation), choisissez le mode Work (le mode conçu pour les tâches longues en plusieurs étapes), puis Choose project > New project (créer un projet). Un projet est un espace qui garde en mémoire vos fichiers et vos consignes.
Donnez un nom à ce projet et désignez le dossier créé à l’étape 1 comme source (l’endroit où ChatGPT ira chercher et ranger les fichiers).
Expliquez à ChatGPT à quoi sert ce projet et demandez-lui de vous proposer une structure. Dans notre cas, il s’agissait de traiter des comptes rendus de réunion pour en tirer des actions à faire et des plans de semaine.
Déposez vos premiers documents dans le dossier, puis demandez à ChatGPT de les traiter une première fois. Vérifiez le résultat obtenu avant d’aller plus loin.
Quand le résultat vous convient, demandez-lui de créer trois automatisations utiles qui se déclenchent selon un calendrier (des tâches programmées qui tournent seules, par exemple chaque lundi matin).
Option : demandez ensuite à ChatGPT de transformer ces routines automatisées en « skills » (des compétences enregistrées) que vous pourrez relancer à la main à tout moment avec une commande slash — les skills activées apparaissent dans la liste des commandes slash.
Temps : 30 à 45 minutes pour la première configuration, puis quelques minutes par lancement.
Comment soutenir GPToast ?
C’est très simple : partagez votre lien personnel autour de vous. Plus vous partagez, plus vous gagnez. 🫶
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.
Vous pouvez suivre votre progression depuis votre dashboard, copier votre lien personnel ou partager GPToast en un clic grâce au bouton ci-dessous.
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