↩ Accueil

Vue lecture

Highguard en difficulté : pic à 95 000 joueurs mais évaluations « Mostly Negative » sur Steam

Départ canon, réception glaciale. La joie a été de courte durée : le premier raid shooter PvP de Wildlight Entertainment a culminé à plus de 95 000 joueurs, avant de se heurter presque aussitôt à une note « Mostly Negative » sur Steam.

Highguard, entre afflux massif et rejet express

Lancé par surprise sur Steam, Xbox et PlayStation, Highguard capitalisait sur le pedigree de ses vétérans. Moins de deux heures après la mise en ligne, SteamDB recensait déjà plus de 95 000 joueurs simultanés.

Scène de tir à la première personne dans un jeu vidéo futuriste

La dynamique s’est toutefois brisée côté avis: sur 10 716 évaluations, 78,2 % sont négatives, soit 8 383 critiques défavorables pour seulement 2 333 positives. La page Steam affiche « Mostly Negative » et le studio n’a, à ce stade, fait aucun commentaire sur les performances ou le ressenti des joueurs.

Le contraste rappelle le cas Splitgate: Arena Reloaded, désormais au ralenti malgré un lancement récent et un héritage apprécié. Le parallèle nourrit l’inquiétude autour de la rétention et du positionnement de Highguard.

Critiques récurrentes et dissonance de design

Les retours pointent un manque de cap clair, un design de cartes et d’interactions jugé faible, une boucle de gameplay discordante et des performances en deçà. Plusieurs joueurs décrivent un 3v3 sur une grande carte, alourdi par du minage et du loot jugés laborieux, loin de la promesse d’un gunplay nerveux.

Graphique des avis utilisateurs Highguard sur Steam, majorité négative

Sur r/PS5, des témoignages évoquent une image « floue » et la lassitude face à l’avalanche de MOBAs et de shooters. La critique principale reste la tentation du grand écart: vouloir plaire à tous au détriment d’une expérience focalisée.

Wildlight face au dilemme de l’itération rapide

Si le free-to-play favorise l’ajustement post-lancement, l’écart entre promesse et exécution complique la rétention. Sans feuille de route visible ni message fort à court terme, le pic initial risque de ne pas se transformer en base active durable.

Source : TechPowerUp

  •  

RDNA 3.5 iGPU chez AMD jusqu’en 2029, RDNA 5 réservé aux modèles premium

Un iGPU qui refuse de vieillir, et une montée en gamme réservée aux élites. La feuille de route officieuse d’AMD dessine un paysage où la majorité des laptops resterait figée sur la même génération graphique.

RDNA 3.5 maintenu jusqu’en 2029

Une diapositive partagée sur Weibo par Golden Pig Upgrade, réputé pour ses fuites fiables, indique qu’AMD conserverait l’iGPU RDNA 3.5 jusqu’en 2029. Ce n’est pas une roadmap officielle, mais le signal est fort: l’iGPU des Ryzen AI 300 et 400 resterait la norme pour des années.

amd rdna 3 5 processeur graphique

Concrètement, la grande majorité des portables bureautiques et machines milieu de gamme verrait peu ou pas d’évolution graphique, malgré le rythme annuel des raffinements chez la concurrence. Le progrès se déplacerait côté CPU, avec Zen 6 présenté comme l’attraction majeure des laptops mainstream.

RDNA 5 pour le haut de gamme « Halo »

Les véritables nouveautés architecturales basculeraient sur des SKU premium. Les variantes « Medusa Halo » dotées de tuiles GPU séparées adopteraient RDNA 5, tandis que les puces « Medusa Point » standard resteraient en RDNA 3.5. L’unique levier possible pour doper l’iGPU courant serait d’augmenter le nombre de CU via un die plus grand ou un process plus dense, hypothèse jugée peu probable si RDNA 5 est gardé pour le segment Halo.

Un cap déjà perceptible avec RDNA 4

Le lancement des dGPU RDNA 4 a donné le ton : présence limitée au desktop, pas de variantes mobiles ni d’intégration APU, et une stratégie cantonnée au milieu de gamme sans concurrent haut de gamme. Prolonger RDNA 3.5 sur près d’un demi‑décennie accroîtrait l’écart technologique si les rivaux itèrent plus vite.

Si ce scénario se confirme, AMD prendrait un pari industriel clair : réserver l’innovation graphique aux produits phares à forte marge, tout en capitalisant sur l’endurance de RDNA 3.5 pour le volume. À court terme, les utilisateurs de laptops mainstream devraient attendre Zen 6 pour un saut notable, tandis que le jeu en iGPU restera stable, sauf rare hausse de CU.

Source : TechPowerUp

  •  

ChatGPT Health et Claude face aux données Apple Watch : l’IA confond VO2 max et biomarqueur

Le chroniqueur tech du Washington Post, Geoffrey A. Fowler, a mis à l’épreuve ChatGPT Health avec dix ans de données issues de son Apple Watch, soit 29 millions de pas et 6 millions de mesures de fréquence cardiaque. Le système l’a catégorisé « F » en santé cardiaque, déclenchant une alerte qui s’est révélée infondée après avis médical.

Un modèle qui confond estimation et biomarqueur

Le cœur du faux diagnostic tient à l’interprétation de la VO2 max. ChatGPT Health l’a traitée comme une valeur clinique absolue alors qu’Apple la présente explicitement comme une estimation utile au suivi de tendance, pas au triage médical. Sur cette base bancale, l’outil a émis un jugement négatif qui ne résiste pas à un examen clinique standard.

ChatGPT Health face aux données Apple Watch : l’IA confond VO2 max et biomarqueur

L’IA a aussi pris pour un signal physiologique une rupture de série provoquée par un changement de génération d’Apple Watch. Le passage à un nouveau capteur a modifié la ligne de base de la fréquence cardiaque au repos, mais l’algorithme l’a assimilé à une dégradation de l’état de santé, ignorant l’effet matériel d’un hardware révisé.

ChatGPT Health face aux données Apple Watch : l’IA confond VO2 max et biomarqueur

Variabilité des réponses et trous de contexte

Au-delà de la lecture erronée des données, la sortie de ChatGPT Health s’est montrée instable. À question identique, Fowler a reçu des évaluations oscillant de « F » à « B ». Le système a en outre « oublié » à plusieurs reprises des informations de base comme l’âge ou le sexe, et a ignoré des résultats sanguins récents pourtant fournis dans le fil de discussion.

ChatGPT Health face aux données Apple Watch : l’IA confond VO2 max et biomarqueur

Pris ensemble, ces comportements traduisent un modèle qui ne gère ni la qualité hétérogène des capteurs grand public ni la persistance contextuelle indispensable à l’analyse santé. Ils posent la question de l’aptitude d’un assistant généraliste à exploiter des métriques portées par des montres connectées, où chaque révision de capteur et chaque changement de portabilité peut altérer la série.

ChatGPT Health face aux données Apple Watch : l’IA confond VO2 max et biomarqueur

Au-delà du cas individuel, l’épisode illustre un écueil structurel: sans calibrage par appareil, sans gestion des ruptures liées au passage à un nouveau capteur et sans hiérarchie explicite entre estimation grand public et biomarqueur clinique, un moteur conversationnel générera des alertes contradictoires et anxiogènes. Tant que ces briques ne sont pas standardisées — détection de drift matériel, métadonnées de capteur, protocole d’incertitude — la valeur ajoutée restera limitée au conseil hygiène plutôt qu’au triage.

Source : ITHome

  •  

Mixtral vs DeepSeek-V3 : même architecture MoE ou rupture réelle ?

« DeepSeek-V3 est construit sur notre architecture. » La phrase d’Arthur Mensch, CEO et cofondateur de Mistral, a déclenché un tir de barrage. Dans un entretien récent sur la dynamique de l’open source en Chine, le dirigeant a décrit Mixtral comme le premier « sparse Mixture-of-Experts » maison publié début 2024 et affirmé que DeepSeek-V3 et ses itérations s’appuyaient sur la même architecture, rendue reproductible par Mistral.

La chronologie et la technique compliquent toutefois ce récit. Les deux papiers fondateurs sont apparus à trois jours d’intervalle sur arXiv (Mixtral: 2401.04088 ; DeepSeek: 2401.06066), tous deux axés sur les SMoE avec activation clairsemée pour réduire le coût de calcul et améliorer les performances.

Mixtral vs DeepSeek-V3 : même architecture MoE ou rupture réelle ?

Mais les objectifs divergent : Mixtral procède d’une approche d’ingénierie visant à montrer qu’un socle solide + un MoE éprouvé peut dépasser des denses plus grands, quand DeepSeek revendique une refonte de l’architecture pour traiter deux angles morts du MoE classique, la surcharge de compétence des experts et les redondances d’apprentissage.

Deux voies pour le SMoE

Les deux utilisent un routage Top-K façon GShard. Mixtral conserve une granularité standard : chaque expert est un bloc FFN complet, tous considérés à parité, sélectionnés dynamiquement par le routeur. La distribution des connaissances y reste relativement plate, mêlant généraliste et spécifique au sein des mêmes experts.

Mixtral vs DeepSeek-V3 : même architecture MoE ou rupture réelle ?

DeepSeek introduit une segmentation fine des experts, découpant de « gros » experts en unités plus petites à paramètres constants, pour des combinaisons plus flexibles et un apprentissage plus ciblé. S’y ajoutent des « experts partagés », toujours activés et exclus du routage, qui encapsulent les compétences générales, pendant que les experts soumis au Top-K se spécialisent. Résultat : un découplage explicite des connaissances générales et spécifiques, absent du design Mixtral.

Autre point qui alimente la controverse : la publication « Mixtral of Experts » ne détaille ni données, ni hyperparamètres, ni tokens d’entraînement, ni ablations. À l’inverse, la communauté a relevé fin 2025 que Mistral 3 Large reprenait le schéma architectural popularisé par DeepSeek-V3, renversant de fait l’argument d’antériorité suggéré par Arthur Mensch.

Open source, influence et récit d’antériorité

Sur le fond, l’affirmation d’un « même type d’architecture » tient pour le cadre SMoE/Top-K. Sur les choix structurants, elle s’effrite. L’impact industriel penche aujourd’hui du côté de DeepSeek, dont les contributions sur le MoE clairsemé et la MLA ont marqué l’écosystème, quand Mistral a surtout installé Mixtral comme référence opérationnelle et catalyseur de l’adoption. Au-delà du bruit, le différentiel d’influence technique s’est déplacé, et la bataille d’image autour de l’antériorité reflète la tension entre itération d’ingénierie et réagencement algorithmique.

Mixtral vs DeepSeek-V3 : même architecture MoE ou rupture réelle ?

Dans un marché où la performance/coût sur GPU devient l’axe cardinal, la granularité des experts, le rôle d’experts partagés et la discipline de routage ne sont pas des détails : ils conditionnent l’efficacité d’entraînement, la stabilité et l’utilisation mémoire. La prochaine salve se jouera moins dans les déclarations que dans les courbes de perplexité, la qualité des ablations et les gains visibles en production, alors que DeepSeek prépare déjà une nouvelle fenêtre de tir.

Source : ITHome

  •  

Sotchi limoge Roberto Moreno : l’IA ChatGPT au cœur du fiasco sportif

Selon The Sun, Roberto Moreno, ex-sélectionneur intérimaire de l’Espagne, a été remercié par le FK Sotchi après une série noire et une gestion jugée déconnectée, marquée par un recours obsessionnel à ChatGPT pour des décisions sportives et logistiques. Arrivé l’été dernier, l’Espagnol de 48 ans a quitté le club en septembre après sept matches et un seul point, avec en prime une relégation du club de l’élite russe vers la deuxième division.

Des plannings dictés par l’IA, incompréhensibles pour le vestiaire

Andrey Orlov, ex-directeur sportif de Sotchi, décrit un staff sidéré. Pour un déplacement à Khabarovsk, Moreno aurait calé l’intégralité du voyage sur un plan généré par ChatGPT, imposant un réveil à 5 h, un entraînement à 7 h deux jours avant le match et jusqu’à 28 heures sans sommeil pour l’effectif. « J’ai tout paramétré dans ChatGPT », lui aurait-il expliqué, malgré les protestations et l’incompréhension des joueurs.

Le technicien aurait également marginalisé les séances sur coups de pied arrêtés et persisté dans une approche très axée sur la possession, sans efficacité dans la zone de vérité. En fin de cycle, Orlov évoque un vestiaire fracturé, des cadres russes exaspérés, des étrangers dubitatifs et un manque d’empathie ressenti envers adjoints et joueurs.

Recrutement: ChatGPT en arbitre final

Sur le marché des attaquants, l’été dernier, le club aurait soumis à ChatGPT des données Wyscout de plusieurs profils, dont Georgi Meleshin, Ivan Sergeïevitch Pisarsski et Ilya Shchuranachev. L’outil aurait recommandé Shchuranachev, finalement recruté, mais resté muet en dix rencontres. « En outil d’appoint, pourquoi pas. En boussole principale, non », tranche Orlov, pointant une dépendance qui a parasité les choix sportifs.

Moreno avait assuré l’intérim de la Roja sur trois matches avant de succéder officiellement à Luis Enrique en juin 2019, lorsque ce dernier s’était retiré pour raisons familiales. À Sotchi, sa méthode s’est heurtée au terrain, au rythme des voyages en Russie et à une réalité statistique impitoyable.

L’épisode illustre les limites d’une externalisation de la décision sportive vers des modèles conversationnels, surtout lorsqu’ils pilotent la charge de travail, la gestion du sommeil et l’évaluation des profils à partir de jeux de données partiels. Dans un environnement de haute performance, l’IA a sa place comme couche d’aide — pas comme substitut au jugement tactique, à la préparation physique et à la lecture humaine du groupe.

Source : ITHome

  •  

State of Play 2026 en février: rumeurs sur Wolverine, RDR2 next-gen et Horizon MMO

Un rendez-vous PlayStation début février 2026 se précise, et l’agenda des sorties de Sony pourrait s’y réorganiser. Les spéculations s’emballent déjà autour des gros dossiers first-party et de quelques revenants.

State of Play 2026 : fenêtre et premier signal

Le leaker bien connu NateTheHate2 évoque sur X un State of Play en première moitié de février 2026, avec une date ciblée au 12 février 2026. Aucune liste de titres n’accompagne son indication, mais la perspective suffit à déclencher le jeu des pronostics.

Autre bruit récurrent : un Horizon MMO, déjà entrevu via des fuites précédentes, que certains imaginent faire surface lors de ce format. Sans confirmation côté Sony, le timing coïnciderait avec une montée en charge de la communication sur l’alignement 2026.

Les candidats évidents du line-up 2026

Sony a déjà officialisé plusieurs sorties attendues en 2026: Marvel’s Wolverine, Dune: Awakening, Onimusha: Way of the Sword et Saros, ce dernier étant déjà disponible en précommande. Des segments de gameplay ou des vitrines dédiées sont probables si l’événement est maintenu à cette période.

À surveiller aussi: Marvel Tōkon: Fighting Souls, jeu de combat 4v4 dont une nouvelle démonstration s’insérerait bien dans un State of Play. Côté tiers, une autre rumeur circule: Rockstar travaillerait sur une version next‑gen de Red Dead Redemption 2. Si elle existe, une apparition en février donnerait un signal fort au parc PS5 en 2026.

Ce que pourrait signifier un State of Play en février

Caler un State of Play mi‑février sécuriserait un tempo marketing avant l’intersaison des salons et donnerait de l’air aux précommandes à moyen terme, notamment pour Wolverine et Dune: Awakening. Si Rockstar confirme RDR2 next‑gen, Sony capterait un pic d’attention sur PS5, utile pour étirer le cycle et densifier la fenêtre 2026.

Source : TechPowerUp

  •  

LORT en accès anticipé dépasse 100 000 ventes et démarre avec une promo -34%

Week-end sous stéroïdes pour un petit studio: plus de 100 000 copies écoulées en trois jours, et une remise agressive pour entretenir la traction.

LORT explose son lancement sur Steam

Disponible en accès anticipé, LORT signe un départ spectaculaire avec 100 000 unités vendues « en un peu plus de 3 jours » selon le studio Big Distraction. Le jeu est proposé avec une remise de 34% jusqu’au 3 février, à moins de 10 € TTC, ce qui a clairement aidé l’élan initial.

LORT en accès anticipé dépasse 100 000 ventes et démarre avec une promo -34%

Le studio remercie les joueurs ayant wish-listé, testé la démo et relayé le projet, et promet de continuer à bâtir le jeu avec la communauté. Un trailer de lancement accompagne la sortie.

Big Distraction revendique des playtests de « centaines d’heures », mais reconnaît l’inévitable lot de bugs au lancement. L’équipe suit de près Steam Discussions, les avis et Discord pour prioriser les correctifs « ASAP ».

LORT en accès anticipé dépasse 100 000 ventes et démarre avec une promo -34%

Accès anticipé: prix, mises à jour et engagement

Le ticket d’entrée sous 10 USD, combiné à une remise limitée dans le temps, installe une fenêtre d’adoption favorable. Le studio promet « du LORT plus neuf, meilleur, plus bizarre » via des updates à venir, avec un ton volontairement décalé qui nourrit l’identité du jeu.

LORT en accès anticipé dépasse 100 000 ventes et démarre avec une promo -34%

Entre « Legendary loot drops », « one-hit brick kills » et les « squawks » de Lawrence Fishbird, la proposition assume une fantaisie arcade assumée qui peut soutenir le bouche-à-oreille. En accès anticipé, la cadence de patches et la lisibilité de la roadmap seront déterminantes pour transformer l’élan des 100 000 premiers acheteurs en socle durable.

Si Big Distraction maintient le tempo de corrections et capitalise sur la promo jusqu’au 3 février, LORT peut s’installer dans la durée sur Steam grâce à une base engagée, à condition de sécuriser la stabilité et d’enrichir le contenu sans diluer son ton singulier.

Source : TechPowerUp

  •  

Tides of Tomorrow décale sa sortie au 22 avril 2026 sur PC, PS5 et Xbox

Un changement de cap contrôlé, et un clin d’œil assumé au renommage avorté. Le prochain jeu narratif de DigixArt prend rendez-vous un peu plus tard, mais fixe une date claire.

Tides of Tomorrow: nouvelle date et périmètre de lancement

DigixArt, le studio derrière Road 96, et l’éditeur THQ Nordic confirment la sortie de Tides of Tomorrow le 22 avril 2026 sur PC, PlayStation 5 et Xbox Series X|S. Le jeu conserve son titre initial malgré une parenthèse taquine autour de « Tides of the Day After Tomorrow ».

Personnage assis près d'un hublot dans une chambre colorée avec vue sur l'océan

Le lancement se fera en numérique et en édition physique dans les principaux territoires. En attendant, une démo jouable est disponible sur Steam, accompagnée d’une série de présentations de personnages.

Deux vidéos mettent l’univers en place, dont une rencontre avec Nahe, qui introduit une narration façonnée par vos décisions et celles des Tidewalkers passés. Le ton reste celui d’un récit interactif axé conséquences et héritage des choix.

Ville futuriste colorée avec ballons flottants et constructions improvisées

Démo et premiers repères pour les joueurs

La démo Steam offre un aperçu du rythme narratif et des embranchements. Les vidéos hébergées via YouTube-nocookie permettent de jauger la direction artistique et la mise en scène sans divulgâcher l’intrigue.

Personne s'adressant à une foule dans un amphithéâtre industriel éclairé

DigixArt et THQ Nordic misent sur une montée en température progressive jusqu’au 22 avril 2026, avec une communication focalisée sur le casting et les mécaniques de choix. Le maintien d’une version physique confirme l’ambition d’une présence retail au-delà du PC.

Pour un studio reconnu pour la souplesse de sa narration, ce léger décalage laisse le temps de verrouiller rythme, lisibilité des embranchements et polish. S’il tient ses promesses, Tides of Tomorrow a la place pour s’installer dans le segment des aventures narratives premium sur current-gen.

Source : TechPowerUp

  •  

Crisol: Theater of Idols sort le 10 février, l’horreur au sang comme munition

Le sang fait office de munitions, et chaque tir vous rapproche du game over. Blumhouse mise sur une tension à l’ancienne, où la survie redevient une gestion froide des ressources.

Crisol: Theater of Idols fixe sa date et son prix

Sortie le 10 février 2026 au prix de 17,99 € . Développé par Vermila Studios et publié par Blumhouse Games, le titre arrive sur Steam, PlayStation et Xbox, avec une démo jouable disponible sur Steam.

Crisol: Theater of Idols sort le 10 février, l’horreur au sang comme munition

Le studio ancre son action-horreur à la première personne sur l’île maudite de Tormentosa, dans une Hispania qui déforme l’Espagne. Le protagoniste, Gabriel, sacrifie sa santé pour alimenter ses armes, un équilibre salué par les previews pour remettre le « survival » au cœur du survival horror.

Bestiaire et décors s’inspirent de statues religieuses réelles trouvées en Espagne, twistées en fanatismes et monstruosités. L’objectif reste clair: explorer, dévoiler les secrets de l’île, et survivre à des affrontements où chaque goutte compte.

Crisol: Theater of Idols sort le 10 février, l’horreur au sang comme munition

Crisol: Theater of Idols sur PC et consoles

Blumhouse pousse son label jeux avec une proposition tarifaire agressive (17,99 $) et un positionnement frontal sur l’horreur « ressource-centrée ». Les previews globales pointent la mécanique « sang = arme et lifeline » comme pivot du gameplay.

Le trailer est disponible, d’autres vidéos doivent suivre avant lancement. Wishlist ouverte sur Steam, PlayStation et Xbox; la démo Steam permet déjà de jauger la discipline imposée par le système de saignée.

Crisol: Theater of Idols sort le 10 février, l’horreur au sang comme munition

Cadre, influences et promesse ludique

Le contraste entre iconographie sacrée et violence du trade-off vital rappelle une approche plus européenne de l’horreur, loin du power fantasy. Si l’équilibrage tient sur la durée, le ticket d’entrée contenu et l’angle esthétique pourraient en faire un outsider crédible du calendrier.

Source : TechPowerUp

  •  

Microsoft Maia 200: accélérateur IA 3 nm, FP4/FP8, 216 GB HBM3e et réseau Ethernet scale-up

Trois fois plus rapide que Trainium v3 en FP4, au-dessus de TPU v7 en FP8: la nouvelle puce IA de Microsoft vise l’inférence à grande échelle et la facture cloud.

Microsoft Maia 200: cap sur l’inférence rentable

Gravée en 3 nm chez TSMC, Maia 200 aligne plus de 140 milliards de transistors, des Tensor Cores natifs FP8/FP4 et un sous-système mémoire repensé: 216 GB de HBM3e à 7 TB/s et 272 MB de SRAM on‑chip. Le SoC cible 750 W de TDP avec plus de 10 petaFLOPS en FP4 et plus de 5 petaFLOPS en FP8.

Microsoft annonce 30% de performance par dollar en mieux vs sa génération actuelle et revendique « le plus performant » des siliciums propriétaires de hyperscaler. L’accélérateur nourrit les plus gros modèles d’aujourd’hui et anticipe des tailles supérieures.

Tableau comparatif Azure Maia 200, AWS Trainium3, Google TPU v7.

La mémoire s’articule autour de types de données étroits, d’un DMA spécialisé, d’une SRAM intégrée et d’un NoC dédié au débit, pour maximiser le throughput de tokens. Côté comparaison, Microsoft évoque un ratio 3× la perf FP4 d’Amazon Trainium de 3e génération et une perf FP8 au‑dessus de la 7e génération de TPU de Google.

Intégration Azure et écosystème logiciel

Maia 200 s’intègre à Azure et arrive avec un SDK en préversion: intégration PyTorch, compilateur Triton, librairie de kernels optimisés et un langage bas niveau pour un contrôle fin. Objectif: portage facile entre accélérateurs hétérogènes, sans sacrifier les optimisations ciblées.

Vue interne d'un serveur haute densité avec systèmes de refroidissement.

Les déploiements démarrent en région US Central (près de Des Moines, Iowa), puis US West 3 (Phoenix, Arizona), d’autres régions suivront. Les workloads ciblés incluent les modèles GPT‑5.2 d’OpenAI pour Foundry et Microsoft 365 Copilot, ainsi que les pipelines de données synthétiques et le RL du groupe Superintelligence.

Réseau scale‑up sur Ethernet et efficacité datacenter

Le système introduit un réseau scale‑up à deux niveaux basé sur Ethernet standard: couche de transport maison, NIC intégrée, bande passante bidirectionnelle dédiée de 2,8 TB/s par accélérateur. Les opérations collectives sont annoncées prévisibles jusqu’à 6 144 accélérateurs.

Dans chaque tray, quatre Maia sont reliés en direct sans switch pour garder le trafic à haut débit local. Le protocole de transport Maia s’étend intra‑rack et inter‑rack avec peu de sauts, simplifiant le dev et réduisant la capacité perdue. L’approche vise un meilleur TCO et une consommation contenue à l’échelle du cloud.

Deux armoires serveur remplies, câblage et composants visibles.

Cycle de validation et mise en production

Microsoft a simulé tôt les charges LLM pour co‑optimiser silicium, réseau et logiciel, avec un passage au rack deux fois plus rapide que sur des programmes comparables. Les modèles tournaient quelques jours après l’arrivée des premiers packages, aidés par une intégration native au plan de contrôle Azure, une télémétrie complète et un refroidissement liquide à boucle fermée de seconde génération.

Si Microsoft tient ses promesses de perf/$ et d’échelle sur Ethernet, Maia 200 pourrait bousculer la prime aux fabrics propriétaires dans l’inférence dense, tout en renforçant l’avantage coût/latence d’Azure sur les services Copilot et les pipelines de données synthétiques. Reste à voir l’élasticité réelle à 6 144 accélérateurs sur des charges mixtes et la cadence de déploiement par région.

Source : TechPowerUp

  •  

Blizzard Showcase 2026: une série de présentations développeurs pour ouvrir le prochain chapitre

Cap sur 2026 avec une salve de showcases maison qui promet des annonces et des teasing sur tous les univers Blizzard. L’éditeur fête 35 ans et prépare déjà le terrain pour BlizzCon 2026.

Blizzard Showcase 2026 : séries de présentations et calendrier à suivre

Blizzard ouvre l’année avec des spotlights menés par les développeurs, diffusés en direct et à la demande. Le studio renvoie vers un guide dédié pour « marquer les calendriers » et suivre chaque présentation au fil des prochaines semaines.

Logo Blizzard 35 sur fond de figurines et accessoires de jeu.

Objectif assumé : montrer ce qui arrive pour chaque monde maison. World of Warcraft, Diablo, Hearthstone et Overwatch sont cités, avec la promesse d’annonces, d’aperçus et de « teases » coordonnés, plutôt que des mises à jour isolées.

Un fil rouge avant BlizzCon 2026

Cette séquence sert de rampe vers BlizzCon 2026, explicitement « à l’horizon ». Blizzard ancre l’opération dans ses 35 ans de communauté et de craft, avec une mise en avant des équipes créatives et des joueurs qui « donnent vie » aux licences.

Affiche date et heure des événements pour World of Warcraft, Overwatch, Hearthstone, et Diablo.

400 artefacts et un musée interne pour « The Next Chapter »

Au cœur du dispositif, « Blizzard: The Next Chapter » expose environ 400 artefacts physiques retraçant moments, sorties et souvenirs depuis les débuts jusqu’à aujourd’hui, et au-delà. Une vidéo dédiée accompagne l’annonce.

Le message est clair : le prochain chapitre s’écrit en continuité avec ces mondes, et les prochaines semaines donneront le ton de ce qui vient pour chaque jeu.

Bannières dorées

Ce séquencement en showcases développeurs, avant un retour en force sur scène, suggère une stratégie de communication plus cadencée, au long cours, pour réengager les communautés de WoW, Diablo, Hearthstone et Overwatch sans attendre le rendez-vous annuel.

Logo Blizzard 35 sur un bureau encombré d'équipements rétro.

Source : TechPowerUp

  •  

Highguard surprend avec un lancement immédiat et un mode raid PvP inédit

Un shooter où l’on capture une épée magique avant d’assaillir la base adverse à dos d’ours, ça change le tempo. Highguard vient de sortir et pose ses règles dès le premier jour.

Highguard pose sa boucle de jeu: raid PvP en 3v3

Nouveau « PvP raid shooter » signé Wildlight Entertainment, Highguard oppose deux équipes de trois joueurs qui fortifient leur base, partent en monture collecter des ressources, puis lancent des raids pour détruire la forteresse ennemie. Mélange de MOBA, survival shooter et reverse Capture the Flag, chaque manche s’articule autour du Shieldbreaker, une épée qui déclenche l’assaut une fois insérée dans l’un des points de la barrière magique adverse.

Cavalier sur cheval galopant à travers une cité médiévale avec dirigeables et montagnes

Le déroulé est cadencé: 1 minute initiale de fortification, exploration en monde ouvert pour looter et convertir des cristaux en améliorations, formation de tempêtes sur des zones prédéfinies où apparaît le Shieldbreaker. L’équipe qui ramène l’épée à la base ennemie ouvre une brèche via une tour de siège servant aussi de point de respawn. Objectif: percer des murs destructibles, armer une charge sur l’un des trois emplacements et tenir jusqu’à l’explosion. Deux cibles infligent de lourds dégâts au total de vie, la cible centrale détruit la base d’un coup.

Si aucune base ne tombe, le match réinitialise la phase et relance un Shieldbreaker plus tard, avec un équipement globalement meilleur disponible en map et en boutiques. Respawns et minutage sont stricts, pour des parties de 10 à 30 minutes, souvent à renversements tardifs.

Montures, arsenal et Wardens: l’ADN Respawn, version Wildlight

Né chez des vétérans d’Apex Legends, Titanfall et Call of Duty, le gunplay est net, la mobilité fluide (course, glissade, mantling) et la nouveauté tient aux montures invocables presque partout: chevaux, ours, panthères, griffons, différences cosmétiques mais impact macro clair pour couvrir de grandes distances et intercepter un porteur du Shieldbreaker.

Trois personnages en tenue de combat, armés, avec un ours, dans un environnement naturel

10 armes au lancement, deux emplacements, plus un outil de raid parmi trois (lance-roquettes, masse explosive, pistolet à tyrolienne) pour l’utilité et la démolition. Les personnages jouables, les Wardens, sont au nombre de huit au lancement, un par équipe, avec passif, tactique à cooldown et ultime à charge. Exemples cités: Atticus qui lance des lances électriques façon bobines Tesla, Una qui invoque des esprits étourdissants et un ultime arbre-guardian, Kai qui érige un mur de glace capital pour le contrôle des choke points.

Les bases elles-mêmes sont un choix d’équipe: six variantes votées puis injectées dans n’importe quelle carte. Hellmouth, suspendue au-dessus d’une fosse de lave avec ponts étroits, se combine parfaitement avec le mur de Kai. L’ensemble Wardens/bases/armes/outils ouvre un vrai terrain de méta et de synergies/counters dès le jour 1.

Vue à la première personne d'un joueur tirant dans une bataille dans un décor de ruines

Roadmap live service: chapitres de deux mois, contenu mensuel

Wildlight cadence Highguard en chapitres bimestriels, chacun scindé en deux. Concrètement, un ajout de contenu chaque mois: nouveaux Wardens, bases, cartes, armes, outils de raid et plus. Le premier update, attendu dans quelques semaines, introduira le classé et des modes alternatifs rotatifs, dont une course montée inspirée Mario Kart. Tout le contenu gameplay est gratuit, la monétisation est strictement cosmétique.

Personnages utilisant une arme géante à énergie près d'un bâtiment ancien
Cavaliers sur animaux chargeant dans une forêt avec des structures anciennes en arrière-plan
Personnage héroïque en cape brandissant une épée électrique avec un ciel orageux
Guerrier masqué avec créature en bois luminescent se tenant sur un champ
Vue à la première personne d'un combat avec un bouclier de glace et des armes à énergie
Chasse à cheval avec fusil à lunette dans une vallée verdoyante et des formations rocheuses

Le studio revendique une préparation spécifique à l’exploitation live, tirée de l’expérience Apex Legends où la phase post-lancement avait connu une latence de contenu. Ici, l’année 1 est déjà bien engagée en production, avec des Wardens non révélés en réserve.

Highguard est disponible gratuitement dès aujourd’hui sur PC/Steam, Xbox Series X|S et PlayStation 5.

Dans un marché saturé, l’originalité du mode raid PvP 3v3, combinée à un rythme de jeu en phases et un pipeline live déjà calé, donne à Wildlight une fenêtre pour s’installer au-delà des catégories établies battle royale/extraction. Le suivi mensuel sera l’arbitre de la rétention et du potentiel esportif, mais la base mécanique est suffisamment distincte pour créer sa niche.

Source : TechPowerUp

  •  

NVIDIA CoreWeave : 2 milliards de dollars et 5 GW d’usines d’IA d’ici 2030

Course contre la montre dans l’IA : CoreWeave vise plus de 5 GW de « factories » d’ici 2030. Conséquence immédiate, NVIDIA met 2 milliards de dollars sur la table pour verrouiller l’alignement technologique et l’accès aux capacités.

NVIDIA CoreWeave: cap sur 5 GW d’usines d’IA

NVIDIA et CoreWeave consolident leur partenariat pour accélérer le déploiement de plus de 5 gigawatts d’« AI factories » d’ici 2030. En parallèle, NVIDIA investit 2 milliards de dollars (environ 1,84 Md€) dans CoreWeave via des actions ordinaires de classe A au prix de 87,20 dollars par action.

NVIDIA CoreWeave: 2 milliards de dollars et 5 GW d’usines d’IA d’ici 2030

Objectif affiché: répondre à une demande exponentielle en calcul, du pré-training au post-training. Jensen Huang parle du « plus grand chantier d’infrastructure de l’histoire » et s’appuie sur l’exécution de CoreWeave pour industrialiser les usines d’IA basées sur la plateforme accélérée de NVIDIA.

Le plan comprend l’alignement infrastructure, software et plateforme: CoreWeave développera et opérera ces usines avec la pile NVIDIA, tandis que NVIDIA apportera sa puissance financière pour accélérer l’acquisition de foncier, d’énergie et de shells.

NVIDIA CoreWeave: 2 milliards de dollars et 5 GW d’usines d’IA d’ici 2030

Feuille de route technique et logicielle

Les deux acteurs testeront et valideront le software natif IA de CoreWeave et ses architectures de référence, dont SUNK et CoreWeave Mission Control, avec pour ambition de les intégrer dans les architectures de référence NVIDIA pour les partenaires cloud et les clients enterprise.

CoreWeave adoptera en avance plusieurs générations d’infrastructure NVIDIA: la plateforme Rubin, les CPU NVIDIA Vera et les systèmes de stockage NVIDIA BlueField. Côté inference, CoreWeave met en avant Blackwell comme architecture au coût au plus bas.

NVIDIA CoreWeave: 2 milliards de dollars et 5 GW d’usines d’IA d’ici 2030

Capacité, financement et exécution

Au-delà du silicium, l’accord porte sur la sécurisation du foncier et de la puissance électrique, points de tension clés pour des déploiements multi-gigawatts. CoreWeave capitalise sur son cloud spécialisé, son logiciel et son opérationnel orienté workloads IA intensifs.

L’enjeu pour l’écosystème est double: industrialiser la production d’IA à grande échelle et réduire le coût total d’exploitation des clusters. Si le calendrier 2030 est tenu, les 5 GW annoncés peseront sur l’accès aux GPU, aux CPU Vera et aux infrastructures réseau/stockage BlueField, avec un effet d’entraînement sur l’offre cloud GPU et les prix pour les studios IA comme pour les entreprises.

Source : TechPowerUp

  •  

NVIDIA Earth-2 : modèles météo-climat ouverts et accélérés pour la prévision IA

NVIDIA a dévoilé Earth-2, une série de modèles ouverts et accélérés dédiés à la météo et au climat, pensée pour couvrir toute la chaîne opérationnelle: assimilation des observations, prévisions globales à 15 jours et nowcasting kilométrique. Les modèles sont utilisables et déployables sur infrastructures propres, avec entraînement et affinage via le framework open source PhysicsNeMo.

Trois nouveaux modèles au cœur de la pile Earth-2

Earth-2 Medium Range s’appuie sur l’architecture Atlas pour une prévision globale jusqu’à 15 jours sur plus de 70 variables (température, pression, vent, humidité, etc.). Sur les benchmarks de référence, il surpasse les principaux modèles ouverts sur les variables les plus utilisées, tout en restant exploitable en production.

Carte satellite des prévisions météo des États-Unis avec échelle de couleurs

Earth-2 Nowcasting, basé sur StormScope, pousse la prévision de 0 à 6 heures à l’échelle kilométrique au niveau national. Le modèle simule directement la dynamique des systèmes convectifs, prédit images radar et satellite, et revendique des performances supérieures aux approches physiques traditionnelles pour les précipitations à court terme.

Earth-2 Global Data Assimilation, avec l’architecture HealDA, produit en quelques secondes sur GPU les conditions initiales globales à partir d’observations hétérogènes (satellites, radiosondages, stations). Couplé au modèle Medium Range, il constitue une chaîne de prévision entièrement IA, ouverte et optimisée pour l’exécution accélérée.

Intégration de la pile et écosystème

Les nouveautés complètent CorrDiff, génératif de descente d’échelle qui convertit des champs à résolution grossière en champs régionaux fins, avec un gain de vitesse annoncé de 500× par rapport aux méthodes classiques. FourCastNet3 reste positionné sur la prévision multi-variables (vent, température, humidité) avec une précision comparable aux meilleurs modèles de diffusion, tout en étant jusqu’à 60× plus rapide que les approches de référence.

Earth-2 agrège également des modèles ouverts de l’ECMWF, de Microsoft et de Google. L’ensemble se pilote via PhysicsNeMo, cadre Python open source pour le développement à grande échelle de modèles d’IA physique, facilitant entraînement, fine-tuning et déploiement.

La promesse est autant opérationnelle que scientifique: accélérer la production d’analyses initiales, améliorer la qualité des prévisions et standardiser un socle ouvert propice à la collaboration inter-instituts. Pour les centres météo nationaux et privés, la perspective d’une chaîne full-IA, portable et accélérée, peut réduire le coût d’entrée en prévision haute résolution et accélérer le transfert de la recherche vers l’opérationnel.

Source : ITHome

  •  

Ryzen 7 9850X3D : AMD préparerait un bundle CPU + DDR5 + ventirad pour la Chine

Ryzen 7 9850X3D en kit complet ? Une photo de boîte retail laisse penser qu’AMD prépare un bundle associant processeur, mémoire DDR5 et ventirad, destiné en priorité au marché chinois.

Ryzen 7 9850X3D : un pack multi‑marques repéré en Chine

D’après une image partagée par JustBuy sur Bilibili, la boîte arbore les logos AMD, Cooler Master et V-Color, signe d’un ensemble co‑marqué plutôt qu’un simple emballage CPU. La liste au dos mentionne un Ryzen 7 9850X3D, un kit V-Color DDR5 au timing CL36 en 32 Go (2 × 16 Go) et un ventirad Cooler Master Hyper 612 APEX PRO. La fréquence exacte de la mémoire n’est pas indiquée.

ryzen 7 9850x3d bundle

Pour situer les tarifs séparés, le Hyper 612 APEX a été vu autour de 79,99 dollars (environ 74 euros). Le kit V-Color Manta XFinity RGB DDR5‑6000 CL36 32 Go correspondant aux marquages et timings est apparu à 509,99 dollars sur Newegg, illustrant des prix DDR5 très variables selon les boutiques. AMD a déjà confirmé le Ryzen 7 9850X3D, référencé sur ses pages produits, avec un lancement annoncé au 29 janvier à 499 dollars (environ 460 euros).

Spécificités listées sur la boîte

  • Processeur : AMD Ryzen 7 9850X3D.
  • Mémoire : V-Color DDR5, 32 Go (2 × 16 Go), CL36, fréquence non spécifiée.
  • Refroidissement : Cooler Master Hyper 612 APEX PRO (aircooling).

Le concept existe déjà.

Le concept n’est pas inédit : aux États‑Unis, des enseignes comme Micro Center proposent régulièrement des combos CPU avec carte mère et mémoire à prix groupé. Reste l’inconnue de la disponibilité : selon JustBuy, ce kit « sera bientôt en vente », sans précision de lieu ni de tarif final. Il semblerait que ce pack vise d’abord la Chine, même si chaque composant est ou sera disponible mondialement.

Mais attention : il n’est pas exclu qu’il s’agisse simplement de kits presse, envoyés aux testeurs avant le lancement. Avec la tension actuelle sur la RAM, imposer un kit mémoire pourrait être délicat, au risque de brider le CPU. Sans compter l’ajout d’un ventirad qui ne conviendrait pas forcément à tous les usages ni à toutes les configurations.

Source : VideoCardz

  •  

Qwen3-Max-Thinking : le modèle reasoning d’Alibaba vise le niveau GPT-5

Alibaba a dévoilé ce soir Qwen3-Max-Thinking, nouveau modèle « reasoning » haut de gamme de la famille Qwen. La société annonce une architecture dépassant le millier de milliards de paramètres, un entraînement par renforcement élargi et des avancées nettes sur la factualité, le raisonnement complexe, l’alignement et l’utilisation native d’outils. Sur 19 benchmarks de référence, Alibaba revendique des performances du niveau de GPT-5.2-Thinking, Claude Opus 4.5 et Gemini 3 Pro.

Le modèle est disponible dans Qwen Chat avec une capacité de recours autonome au moteur de recherche, à la mémoire et à un interpréteur de code. L’API publique est ouverte sous l’identifiant « qwen3-max-2026-01-23 ».

Focus technique et perfs mesurées

Qwen3-Max-Thinking met l’accent sur deux briques. D’abord, une invocation d’outils auto-adaptative : le modèle choisit et orchestre seul la recherche, la mémoire et l’exécution de code, après un cycle de fine-tuning spécifique puis un entraînement supplémentaire guidé par retours hybrides (règles et feedback modèle). Alibaba indique une baisse sensible des hallucinations, un accès temps réel aux informations et des réponses mieux personnalisées.

Tableau comparatif des benchmarks pour différents modèles de reasoning, incluant Qwen3-Max-Thinking.

Ensuite, une stratégie de Test-Time Scaling itératif orientée « expérience cumulée ». Plutôt que d’augmenter simplement le nombre de trajectoires en parallèle, Qwen3-Max-Thinking limite ces chemins et réinvestit le budget de calcul dans des boucles de réflexion successives. Un mécanisme d’extraction d’« insights » issus des tours précédents évite les répétitions et concentre le raisonnement sur les zones d’incertitude, avec une meilleure utilisation de la fenêtre de contexte à consommation de tokens comparable.

Les gains annoncés, à méthodologie constante, sont chiffrés sur plusieurs suites: GPQA de 90,3 à 92,8, HLE de 34,1 à 36,5, LiveCodeBench v6 de 88,0 à 91,4, IMO-AnswerBench de 89,5 à 91,5, et HLE avec outils de 55,8 à 58,3. Alibaba met en avant des résultats en tête sur GPQA Diamond (sciences), IMO-AnswerBench (maths) et LiveCodeBench (code).

Graphique des performances sur divers tests, avec les scores de Qwen3-Max-Thinking et autres modèles.

Disponibilité et intégration

Qwen3-Max-Thinking est accessible via Qwen Chat (chat.qwen.ai), avec la sélection automatique d’outils activée, et via l’écosystème Alibaba Cloud Bailian. Le déploiement vise autant l’usage direct que l’intégration agentique, le modèle étant conçu pour raisonner tout en exécutant des appels outils de manière fluide.

Au-delà de la surenchère paramétrique, l’enjeu se déplace vers la chaîne de raisonnement et l’efficacité du calcul à l’inférence. La mise en avant d’un Test-Time Scaling mieux capitalisé et de capacités agent natives confirme la bascule des LLM généralistes vers des systèmes orientés tâches, où le pilotage d’outils et la discipline du raisonnement comptent autant que le score brut sur benchmarks.

Source : ITHome

  •  

Portage CUDA vers ROCm en 30 min avec IA : promesse ou mirage technique ?

Un développeur affirme avoir porté en 30 minutes un backend CUDA complet vers ROCm en s’appuyant exclusivement sur l’agent de programmation Claude Code. Publié le 22 janvier sur Reddit par « johnnytshi », le récit décrit une migration sans couche d’abstraction intermédiaire, avec une traduction directe des primitives CUDA vers leurs équivalents ROCm via un cadre d’agents capable d’inférer la logique bas niveau du code.

Selon l’auteur, l’interaction s’est faite en ligne de commande, sans mise en place d’un pipeline Hipify. Le seul obstacle notable aurait concerné le « data layout », point sensible dès qu’on touche à la hiérarchie mémoire et aux schémas d’accès. Pour le reste, l’IA aurait géré l’alignement des appels, la réécriture des kernels et l’adaptation des API, profitant du parallélisme conceptuel entre CUDA et ROCm.

La parenté entre les deux piles logicielles facilite les cas simples, mais les limites apparaissent dès qu’un codebase fortement couplé exploite des optimisations fines de cache, des patterns warp/onde spécifiques, ou des chemins critiques sensibles à la latence mémoire. L’auteur reconnaît que les optimisations « deep hardware » restent hors de portée de l’outil dans l’état, et que l’automatisation ne remplace ni la validation de performance ni le profiling ciblé.

La démonstration illustre une tendance: l’IA abaisse le coût d’entrée du portage CUDA→ROCm pour les projets modestes, au moins jusqu’à la compilation et aux tests fonctionnels. Pour des bibliothèques HPC, des runtimes d’entraînement ou des graphes complexes mêlant communications et kernels spécialisés, la barrière reste la stabilité des perfs et la maîtrise des topologies mémoire, deux sujets qui exigent encore des itérations manuelles, du profiling et une connaissance intime des GPU cibles.

À court terme, ce type d’assistance peut accélérer les explorations multi-vendeurs et la réduction de dette technique liée au verrou CUDA. À moyen terme, l’enjeu sera la capacité de ces agents à raisonner sur les modèles d’exécution, la coalescence des accès, l’occupation, et à proposer des transformations sûres au-delà de la simple correspondance d’API.

Source : reddit

  •  

GPT-5.2 visé : citations Grokipedia fragilisent l’usage pro et la traçabilité

OpenAI présente GPT-5.2 comme son modèle « le plus avancé pour le travail professionnel ». Une série de tests conduite par le Guardian met pourtant en cause sa fiabilité sur des sujets sensibles, pointant des réponses s’appuyant sur Grokipedia, l’encyclopédie en ligne de xAI déjà critiquée pour ses sources problématiques.

Le quotidien britannique a constaté que ChatGPT citait Grokipedia lorsqu’il répondait à des questions liées à l’Iran, notamment autour d’allégations sur des liens entre le gouvernement et MTN Iran, ainsi que sur des points touchant l’historien Richard Evans, expert lors du procès en diffamation impliquant le négationniste David Irving. En revanche, sur d’autres terrains inflammables comme un supposé biais médiatique en faveur de Donald Trump, l’outil n’aurait pas fait appel à Grokipedia.

Lancé en décembre, GPT-5.2 cible les usages pros, de la production de feuilles de calcul à la gestion de tâches complexes. Grokipedia, antérieure au modèle, a déjà suscité des critiques pour avoir agrégé des références issues de forums néonazis. Des travaux universitaires américains ont également relevé des citations « douteuses » et des sources « problématiques » dans cette encyclopédie générée par IA.

Interrogé, OpenAI explique que GPT-5.2 interroge « des sources et points de vue publiquement accessibles variés » tout en appliquant des filtres de sécurité destinés à réduire l’exposition à des contenus à risque. La formulation reste prudente et ne précise ni le poids accordé à chaque source ni les critères d’exclusion dynamiques.

Contexte et portée des tests

Le constat du Guardian ne vaut pas audit exhaustif du graphe de connaissances de GPT-5.2, mais souligne un angle mort : sur des sujets polarisés, les citations peuvent basculer vers un référentiel controversé sans signalisation claire. Le fait que Grokipedia ne soit pas invoquée de manière systématique renforce l’idée d’une pondération contextuelle, difficile à prédire.

Le différentiel de comportement selon le thème pose une question de gouvernance des sources, au-delà des garde-fous de sécurité. Dans un cadre professionnel, où traçabilité et conformité documentaire priment, l’absence d’explicitation des priorités de citation devient un point de friction.

Implications pour les usages pros

Pour des workflows qui exigent une chaîne de sources vérifiables, l’appel potentiel à une encyclopédie contestée affaiblit la valeur probante des sorties, même si celles-ci restent factuellement correctes. Les entreprises devront durcir les politiques d’attribution, imposer des listes blanches de référentiels et exiger la restitution des citations primaires plutôt que des méta-sources.

L’enjeu dépasse le filtrage des contenus à risque : il s’agit de hiérarchiser des corpus reconnus, de préférence à des agrégateurs dont la gouvernance éditoriale est mouvante. Sans granularité de contrôle côté modèle, le besoin se reporte sur l’orchestration applicative et l’audit humain des réponses sensibles.

À court terme, cette controverse rappelle que les modèles « généralistes » restent fragiles dès qu’ils mêlent assistance à la rédaction et autorité documentaire. Le marché ira vers des piles hybrides combinant LLM, moteurs de RAG verrouillés sur des sources certifiées et politiques d’archivage des citations, faute de quoi la promesse « pro » se heurte à des exigences de conformité que la seule modération automatisée ne couvre pas.

Source : ITHome

  •  

Atlas de Boston Dynamics vise l’usine: cadence stable, déploiement dès 2028

Au CES, les humanoïdes ont défilé. Puis Atlas est monté sur scène et la catégorie a changé d’échelle. Conçu par Boston Dynamics, désormais détenu à 80 % par Hyundai, ce robot de 1,5 m (2,3 m bras tendus) cible clairement l’industrie, loin du gadget dansant. Capable de se déplacer avec assurance, de manipuler des pièces fines et, au besoin, d’enchaîner des gestes complexes, Atlas s’inscrit comme le futur bras polyvalent des ateliers où l’automatisation classique cale encore.

Atlas de Boston Dynamics vise l'usine: cadence stable, déploiement dès 2028

Cadence industrielle, pas de « coup de mou »

Hyundai prévoit un démarrage en production au RMAC, son centre d’applications dédié, avec des déploiements dans plusieurs usines du groupe à partir de 2028 et un objectif de 30 000 unités à l’horizon 2030. Le message est limpide : la stabilité prime sur la vitesse. Là où un opérateur humain baisse de régime au fil de la journée, le robot maintient une cadence constante, sans supervision lourde.

Atlas de Boston Dynamics vise l'usine: cadence stable, déploiement dès 2028

Le démonstrateur sur le stand Hyundai à Las Vegas illustrait cette logique. Atlas transférait des composants d’auto entre bacs sans se déplacer, en pivotant le torse et les membres grâce à 56 degrés de liberté. Ses préhenseurs, assez précis pour saisir des objets fragiles, s’accompagnent d’une autonomie pensée pour le terrain : fonctionnement en extérieur, dock de changement de batterie que le robot rejoint seul, architecture modulaire avec bras, jambes et mains remplaçables en quelques minutes par du personnel formé.

Pourquoi un humanoïde, et pourquoi maintenant

Boston Dynamics assume l’option biped pour une raison prosaïque : l’essentiel du parc industriel occidental fonctionne dans des bâtiments de plus de 30 ans, conçus pour des humains. Automatiser sans refaire l’usine impose un gabarit et une cinématique compatibles avec l’existant. Atlas complète un portfolio déjà orienté métier, du chien Spot aux solutions de logistique type Stretch, mais vise le multi-tâches grâce aux progrès de l’IA, notamment sur les modèles de comportement développés avec DeepMind.

À court terme, l’effort porte sur l’intelligence motrice – course, saut, danse ne sont pas qu’un show, ce sont des marges de manœuvre cinématiques pour absorber les aléas des postes. La brique « comportement » suit, avec l’ajout d’outillages et de gestes métier comme le soudage ou la construction légère. L’ambition reste pragmatique : résoudre les tâches que les robots fixes n’attrapent pas, sans restructurer la ligne.

Une course à plusieurs, des positions déjà prises

La concurrence s’aligne : Tesla pousse Optimus, Figure AI, Agility Robotics ou Apptronik avancent leur copie, et en Chine, Zoomlion déploie déjà des humanoïdes en usines. Boston Dynamics oppose une chaîne d’industrialisation existante, financée et outillée par Hyundai, avec support terrain, intégration, maintenance et logistique. Reste la question des coûts : pour beaucoup d’ateliers, l’humain demeure aujourd’hui plus économique.

Le discours social s’ajuste en conséquence. BD parie sur la montée de postes d’« opérateur robot » plutôt que sur une substitution brute à court terme. Et pour le domicile, la réponse est claire : pas avant une décennie. Le ticket d’entrée, les exigences de sécurité et l’imprévisibilité d’un intérieur rendent le marché grand public inopportun. Le calendrier interne place les déploiements industriels massifs entre 2028 et 2030, puis un éventuel virage vers le foyer cinq ans plus tard.

Atlas de Boston Dynamics vise l'usine: cadence stable, déploiement dès 2028

Si Hyundai tient la rampe industrielle et si l’IA comportementale tient ses promesses, Atlas pourrait signer la bascule de l’automatisation vers les « zones grises » de l’usine, celles que l’on a laissées humaines faute de ROI et de flexibilité. Le vrai enjeu n’est pas de remplacer un poste isolé, mais de rendre reconfigurable et résiliente une production brune sans CAPEX massif. C’est là que l’humanoïde, plus qu’un format, devient une interface universelle avec l’existant.

Source : ITHome

  •  

Benchmark APEX-Agents : les IA de bureau plafonnent à 24 % de précision

Selon une étude relayée par Digital Trends et menée par Mercor, les grands modèles d’IA peinent à exécuter des tâches de bureau réalistes : aucun ne dépasse 25 % de précision sur le nouveau benchmark APEX-Agents. Ce protocole ne teste ni poésie ni équations, mais des workflows concrets de juristes, consultants et banquiers, avec des séquences multi‑étapes faisant appel à plusieurs sources d’information.

Le meilleur score revient à Gemini 3 Flash (24,0 %), suivi de GPT‑5.2 (23,0 %). Derrière, Claude Opus 4.5 et Gemini 3 Pro affichent 18,4 %, GPT‑5 18,3 %, Grok 4 15,2 %, puis un net décrochage pour GPT‑OSS‑120B (4,7 %) et Kimi K2 Thinking (4,0 %). Ces résultats confirment la difficulté des modèles à tenir une chaîne d’actions fiable lorsqu’il faut enchaîner consultation d’agendas, historiques de messagerie, PDF et feuilles de calcul.

Benchmark APEX-Agents : les IA de bureau plafonnent à 24 % de précision

Contexte et limites du protocole

Mercor attribue l’échec récurrent à la gestion du contexte et au passage d’une source à l’autre, où les modèles confondent, mélangent ou abandonnent des étapes critiques. Dans un environnement de bureau, cette fragilité les cantonne au rôle d’« assistant stagiaire » peu fiable plutôt qu’à celui d’opérateur autonome. La méthodologie APEX-Agents se distingue en imposant une coordination d’outils et de supports hétérogènes, un point névralgique des usages réels que les benchmarks classiques éludent encore trop souvent.

Progrès rapides mais insuffisants

Mercor souligne néanmoins une progression marquée : des tests comparables plafonnaient à 5–10 % il y a un an, contre 24 % aujourd’hui pour le meilleur modèle. L’accélération est nette, sans pour autant valider une substitution proche des travailleurs du savoir tant que la gestion multi‑tâches et les bascules de contexte resteront instables. Pour les déploiements en production, la fiabilisation passera autant par l’orchestration outil‑par‑outil et la vérification systématique que par de nouveaux entraînements focalisés sur l’exécution et la mémoire de travail.

Source : ITHome

  •  

Intel Arc Pro B70 et B65 Battlemage: 32 Xe2, jusqu’à 32 Go GDDR6, lancement imminent

Intel muscle ses cartes pro avant même de parler gaming. Les Arc Pro B65 et B70 s’annoncent avec 32 Go de GDDR6, mais la variante grand public reste au frigo.

Intel Arc Pro B70/B65 Battlemage: cap sur le pro

C’est confirmé, Intel délaisse les joueurs et vise les pros avec BMG-G31. Les Arc Pro B70 et Arc Pro B65 arrivent en Q1 de cette année, avec une fenêtre probable en février ou mars. Les deux cartes s’appuient sur le die BMG-G31 destiné au haut de gamme, priorisé pour la visualisation professionnelle et les workloads IA locaux.

L’Arc Pro B70 aligne 32 cœurs Xe2 et 32 Go de GDDR6 sur bus 256-bit, soit 4 096 cœurs FP32 dans sa configuration complète. C’est le double du nombre de cœurs de l’Arc Pro B60, et le double de sa capacité mémoire sur la version mono-GPU.

Tableau des versions Intel Arc Pro B65 et B70 avec détails de lancement

L’Arc Pro B65 coupe le BMG-G31 à 20 cœurs Xe2 pour 2 560 FP32, une configuration identique à l’Arc Pro B60 côté compute, mais avec 32 Go de GDDR6 fournis d’emblée, soit +8 Go par rapport au B60. De quoi viser les stations de travail et le développement LLM local avec un ratio capacité/prix agressif face au duo AMD/NVIDIA.

Photo illustrée d'une puce intel ARC Pro

Gaming en pause: B770 repoussé

Les partenaires cartes ont reçu des dies BMG-G31 pour tests et designs custom, mais uniquement pour les SKU Pro. Aucun échantillon gaming n’a été expédié: le lancement de la grande Arc B770 est retardé, sans fenêtre proche annoncée.

Positionnement et implications

En concentrant ses volumes BMG-G31 sur le pro-viz, Intel Arc Pro s’ouvre un boulevard: beaucoup de VRAM (32 Go GDDR6) et une offre compute lisible pour les studios et l’IA locale. Le revers est clair pour les joueurs: sans B770 à court terme, le segment gaming haut de gamme reste figé, tandis que le marché pro pourrait voir Intel grignoter des parts par la mémoire et le TCO, en attendant des drivers et outils qui scellent la bascule.

Source : TechPowerUp

  •  

Intel Arc B390 : l’iGPU qui dépasse le Radeon 890M et frôle une RTX 4050 basse conso

Intel n’avance plus à petits pas sur les iGPU, il impose désormais le tempo. Avec l’Arc B390, la firme affiche un écart de performances qui ne se discute plus vraiment face au Radeon 890M d’AMD, et ce dans des enveloppes de puissance réalistes pour le mobile. Les mesures indépendantes convergent : à 25 W comme à des limites plus élevées, l’iGPU Xe3 d’Intel s’installe nettement en tête, au point de brouiller la frontière avec certaines solutions graphiques dédiées basse consommation.

Face à la Radeon 8060S des Ryezn AI MAX+, il n’y a en revanche pas de débat possible. Mais Intel l’assume pleinement et l’a même revendiqué sans détour : la firme n’a jamais cherché à concevoir un iGPU géant, et n’en a toujours pas l’intention. Sa stratégie reste centrée sur un équilibre strict entre performances graphiques, enveloppe énergétique et intégration globale, quitte à laisser le très haut de gamme iGPU à AMD.

Derrière les chiffres, c’est surtout la cohérence du comportement énergétique et la maturité de la plateforme Core Ultra qui interrogent la stratégie graphique d’AMD sur le segment grand public mobile, alors que Panther Lake ne fait que poser les premières pierres de la génération Xe3.

Arc B390: Intel creuse l’écart en iGPU

Sur un Core Ultra X9 388H avec LPDDR5X-9600, ComputerBase mesure en Full HD un Arc B390 nettement devant le Radeon 890M, à 25 W comme à des plafonds plus élevés. À 24/25 W, l’écart atteint +63% en moyenne pour Intel. Le site note aussi peu de différence entre secteur et batterie dans ses tests orientés jeu.

Graphique comparaison performance CPUs AMD Ryzen et Intel Core fond blanc

Notebookcheck place l’Arc B390 au niveau de certaines configurations basse conso de la GeForce RTX 4050 Laptop, selon les jeux et limites de puissance. Le B390 distance les Arc 140T/140V et reste devant le 890M, tandis que les iGPU Strix Halo d’AMD demeurent plus rapides mais à des budgets énergétiques bien supérieurs.

Diagramme évaluation performances ordinateurs portables divers fond blanc

Échelle de puissance et comportement

Graphique performance FPS Cyberpunk 2077 fond noir contrasté

The Phawx montre une montée en performance régulière de 10 W à 35 W, avec des victoires sur l’iGPU du Ryzen AI 9 HX 370 à puissance équivalente, y compris sur les minima d’images. Au-delà de 20 W, la courbe se stabilise de manière prévisible. Hardware Canucks confirme des tendances similaires.

Benchmark FPS Steam Deck Cyberpunk 2077 fond noir
Benchmark performance jeu Cyberpunk 2077 avec divers appareils fond noir

Gamme, feuille de route et contexte AMD

Le tableau concerne le haut de gamme iGPU: Arc B390. En dessous, l’Arc B370 et des variantes Intel Graphics (4 ou 2 cœurs Xe3) chuteront nettement en jeu. Panther Lake inaugure Xe3, avec un Xe3P attendu l’an prochain aux côtés de Nova Lake, présenté comme l’implémentation complète.

Côté AMD, la feuille de route maintient le mainstream mobile sur RDNA 3.5, tandis que les mises à jour iGPU RDNA5 viseraient surtout le haut de gamme. En volume, la majorité resterait donc sur une base graphique plus ancienne, ce qui laisse de la marge à Intel sur ce segment.

Source : VideoCardz

  •  

Serveur AI Grace-Blackwell de Giga Computing en DLC : densité 2U sans refonte

Giga Computing, filiale de Gigabyte, lance le serveur AI XN24-VC0-LA61 en watercooling direct, bâti sur la plateforme Nvidia GB200 NVL4. Format 2U, double processeur, architecture hétérogène CPU + GPU, il vise les nœuds cœur d’infrastructures AI à haute densité sans imposer un déploiement rack complet.

Architecture Grace + Blackwell, refroidie en DLC

Vue interne du serveur AI Grace-Blackwell Giga Computing, montrant la carte NVIDIA GB200 NVL4

Le châssis intègre deux CPU Nvidia Grace (ARM) et quatre GPU Nvidia Blackwell, avec watercooling direct sur les composants critiques. Chaque Grace est associé à 480 Go de LPDDR5X ECC, tandis que les GPU montent jusqu’à 186 Go de HBM3E par carte. La conception modulaire permet d’augmenter la densité de calcul Blackwell sans refonte d’allée froide/chaude.

Côté réseau, le serveur s’aligne sur les fabrics Nvidia actuelles : Quantum-X800 en InfiniBand jusqu’à 800 Gb/s par port, ou Spectrum-X en Ethernet jusqu’à 400 Gb/s. L’objectif est clair : réduire la latence inter-nœuds tout en maintenant des débits soutenus pour l’entraînement distribué et l’inférence à grande échelle.

Arrière du serveur AI avec emplacements PCIe, ports OSFP et alimentation redondante

Stockage PCIe Gen5 et DPU en option

Jusqu’à 12 emplacements NVMe PCIe 5.0 sont disponibles pour le stockage local haute performance. Des DPU Nvidia BlueField peuvent être ajoutés pour le déchargement réseau/sécurité et l’isolement des flux, utile en multi-tenant ou pour la télémetry à large échelle. L’alimentation redondante certifiée 80 Plus Titanium sécurise la continuité en pleine charge.

Le positionnement est sans ambiguïté : offrir une brique compacte 2U capable de délivrer des perfs Blackwell en environnement data center existant, avec une enveloppe thermique maîtrisée grâce au DLC. Dans la course aux clusters AI hautement maillés, cet assemblage Grace + Blackwell + X800/Spectrum-X coche les cases d’échelle, d’efficacité énergétique et de débit est-ouest, tout en réduisant la dette d’intégration côté thermique.

Source : ITHome

  •  

Intel Core Ultra 300 : pas de rival Strix Halo prévu, Tom Petersen tacle l’efficacité iGPU d’AMD

Intel ne compte pas suivre AMD sur la voie des iGPU surdimensionnés. Face à Strix Halo, la réponse du fondeur est nette : ce n’est pas une direction qu’il juge pertinente.

Interrogé par Club386, Tom Petersen, fellow chez Intel et figure clé du pôle graphique, écarte explicitement l’idée d’un équivalent maison à Strix Halo. Selon lui, ce segment serait mieux servi par un GPU dédié compact que par un iGPU surdimensionné intégré au processeur.

Derrière cette déclaration se dessine une rupture stratégique assumée entre deux visions opposées du futur graphique en mobilité.

Pourquoi Intel refuse de suivre AMD

Intel ne remet pas en cause l’intérêt technique de Strix Halo. La plateforme Ryzen AI Max+ démontre qu’un iGPU peut atteindre des niveaux de performances jusque-là réservés à des GPU dédiés d’entrée de gamme. Mais pour Intel, le problème n’est pas technologique, il est structurel.

Un iGPU géant implique une surface de silicium importante, des coûts de production plus élevés et une pression thermique difficile à maîtriser dans des formats mobiles. À mesure que la taille du GPU intégré augmente, l’équilibre entre consommation, rendement et flexibilité se dégrade.

Tom Petersen l’exprime sans détour : dès lors que l’on sort du périmètre du graphique intégré classique, le GPU dédié redevient plus pertinent. Pour Intel, cette frontière ne doit pas être brouillée.

Les progrès récents des iGPU Intel changent la donne

Cette position serait difficile à défendre si les iGPU Intel restaient en retrait. Or, la génération Core Ultra récente marque un vrai tournant. Les graphiques intégrés Arc ont progressé de manière visible, offrant désormais une expérience correcte en jeu occasionnel et des performances solides pour les usages quotidiens.

Intel estime avoir atteint son objectif : proposer un iGPU suffisamment performant pour couvrir la majorité des usages, sans exploser les budgets énergétiques. Aller au-delà ne relèverait plus de l’iGPU, mais d’un autre produit.

Dans cette logique, Strix Halo apparaît moins comme un modèle à suivre que comme une exception volontairement extrême.

Strix Halo, une approche radicalement différente

Du côté d’AMD, la démarche est inverse. Strix Halo assume une approche brute : multiplier les unités de calcul, augmenter la surface GPU et viser des performances maximales, quitte à s’éloigner des standards habituels du graphique intégré.

Ce positionnement n’est pas pensé avant tout pour le gaming classique. AMD vise surtout les stations de travail mobiles, la création de contenu et certaines charges de calcul GPU, dans des machines où l’ajout d’un GPU dédié n’est pas toujours souhaitable.

Dans ce contexte, l’iGPU géant devient un compromis assumé plutôt qu’un non-sens technique.

Performance par watt, l’argument central d’Intel

Intel insiste sur un point clé : la performance par watt. Selon Tom Petersen, les solutions de type Strix Halo ne seraient pas compétitives sur ce terrain, un critère pourtant décisif en mobilité et dans les ultraportables premium.

Un GPU intégré de grande taille consomme davantage, chauffe plus et limite les marges d’optimisation thermique. À l’inverse, un GPU dédié compact peut être activé uniquement lorsque nécessaire, tout en laissant l’iGPU gérer les tâches légères.

Cette approche modulaire correspond davantage à la vision d’Intel, qui préfère multiplier les options plutôt que de tout concentrer dans un seul bloc de silicium.

Intel prépare la suite côté GPU dédiés

Refuser Strix Halo ne signifie pas abandonner le graphique. Intel continue d’investir lourdement dans ses GPU dédiés Arc, avec une attention particulière portée à l’efficacité énergétique et à l’intégration.

Les prochaines générations Battlemage doivent justement incarner cette stratégie : proposer des GPU dédiés plus compacts, capables de compléter efficacement un iGPU moderne, sans les compromis d’un iGPU géant intégré au CPU.

Pour Intel, l’avenir du graphique passe par une séparation claire des rôles, pas par leur fusion extrême.

Deux visions, un même objectif

AMD et Intel poursuivent finalement le même but : offrir plus de performances graphiques dans des machines toujours plus compactes. Mais leurs chemins divergent radicalement.

AMD pousse le concept d’iGPU jusqu’à ses limites. Intel préfère renforcer l’efficacité globale et s’appuyer sur des GPU dédiés lorsque la puissance devient critique.

Le marché décidera laquelle de ces visions s’imposera. Une chose est certaine : face à Strix Halo, Intel ne se justifie pas. Il tranche.

Si Intel refuse la surenchère « APU géant », le marché pourrait se scinder: d’un côté des laptops IA-first avec iGPU massifs à prix premium, de l’autre des plateformes plus équilibrées où un iGPU gaming « suffisant » s’adosse à des dGPU d’entrée de gamme. Le point dur restera l’efficacité: si AMD convertit les 2 560 SP du 8060S en gains réels par watt, l’équation tarif/performances pourrait rebattre les cartes en 2026.

Source : Club386 via VideoCardz

  •  
❌