Author: Alijah Raechel Nuestro

Aujourd’hui, d’après des estimations qui circulent dans le monde des semi-conducteurs et des centres de données, SpaceX pourrait avoir besoin de plus de 2 millions de GPU Rubin de Nvidia pour atteindre ses ambitions à long terme. Il s’agirait de la génération attendue après Blackwell. À ce niveau-là, SpaceX entrerait tout de suite dans une autre catégorie.

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Le chiffre a de quoi donner le vertige. Et même dans un secteur habitué aux annonces spectaculaires, le contraste reste saisissant : les plus grands clusters actuels se comptent encore en dizaines de milliers, parfois en centaines de milliers d’accélérateurs. Pas en millions. Imaginer SpaceX absorber plus de 2 millions de GPU Rubin de Nvidia, c’est donc parler d’une infrastructure qui dépasserait largement les références actuelles de l’industrie.

Pour SpaceX, la question ne se résumerait pas à acheter des puces. Une ambition pareille supposerait aussi de construire, ou de louer, des centres de données gigantesques, de déployer un refroidissement à l’échelle industrielle et de garantir une alimentation électrique hors norme. Le défi serait informatique, bien sûr, mais aussi logistique.

À ce stade, rien ne laisse penser qu’un tel volume sera commandé dans l’immédiat. Mais si cet objectif venait à se concrétiser, SpaceX devrait franchir plusieurs obstacles majeurs.

Le premier, c’est l’approvisionnement : même pour Nvidia, livrer des volumes de cette taille demanderait du temps, alors que la demande mondiale en accélérateurs haut de gamme reste extrêmement tendue. Le deuxième, c’est l’énergie, avec une consommation qui pourrait se rapprocher de celle de grandes infrastructures industrielles, et des investissements massifs à prévoir dans les réseaux, le stockage d’énergie et le refroidissement.

Il faut aussi ajouter le coût total de possession, qui comprend les serveurs, les interconnexions réseau, les baies, la maintenance, la sécurité et les bâtiments. Au bout du compte, la facture se compterait vraisemblablement en dizaines, voire en centaines de milliards. Mieux vaut donc rester prudent à ce stade. Nous suivrons cela de près.

Même si ce scénario reste prospectif, il en dit beaucoup sur la trajectoire des grands groupes technologiques proches d’Elon Musk. SpaceX, déjà au centre d’activités très gourmandes en calcul, comme les opérations spatiales, les télécommunications et les simulations complexes, semble regarder bien au-delà des capacités disponibles aujourd’hui. Pour Nvidia, le simple fait qu’un besoin supérieur à 2 millions de GPU Rubin soit évoqué, selon des estimations qui circulent dans le monde des semi-conducteurs et des centres de données, montre à quel point la bataille des infrastructures change d’échelle. La nouvelle frontière ne se jouera pas seulement dans l’espace. Elle se jouera aussi dans les centres de données.

Ajouter de l’IA à un service est devenu assez simple. Créer un modèle de pointe, en revanche, reste l’affaire d’un cercle très réduit. Entre les API, les assistants glissés dans les logiciels et les plateformes sans code, presque n’importe quelle entreprise peut désormais greffer une couche d’automatisation ou de génération à ce qu’elle propose. Cette impression d’ouverture cache pourtant une réalité bien moins large : l’usage s’est banalisé, oui, mais la conception des modèles les plus avancés reste hors de portée pour la plupart des organisations, qu’on parle de PME, d’hôpitaux, d’industriels ou d’acteurs publics.

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La création de modèles reste réservée à une élite

Le principal verrou, c’est le coût.

En 2017, d’après des estimations sectorielles reprises dans l’article, entraîner un modèle de type Transformer revenait à environ 670 dollars.

Quelques années ont suffi pour changer complètement d’échelle. Toujours selon des estimations sectorielles citées dans l’article, GPT-4 d’OpenAI aurait demandé entre 78 et 100 millions de dollars, tandis que Gemini Ultra de Google aurait approché les 191 millions.

Et encore, ce chiffre ne dit pas tout.

Pour mettre au point un modèle capable de tenir la comparaison, il faut aussi des volumes massifs de données, des clusters de calcul rares, et des spécialistes capables d’ajuster l’architecture, de piloter l’entraînement, puis de gérer le déploiement.

Ce n’est pas non plus un effort qu’on fait une fois pour passer à autre chose. Pour rester dans la course, il faut souvent relancer le cycle tous les 6 à 12 mois.

Même avec un bon produit et une idée solide, très peu d’acteurs peuvent suivre ce rythme.

les modèles ouverts améliorent l’accès, sans casser le verrou

Les modèles à poids ouverts et les projets open source ont quand même changé beaucoup de choses du côté des usages.

Ils permettent de télécharger une base existante, de l’adapter à un secteur précis, et de garder davantage la main qu’avec des interfaces fermées.

Mais le centre de gravité n’a pas vraiment bougé.

Le pré-entraînement initial, les choix d’architecture, la qualité des données de départ et le rythme des mises à jour restent entre les mains des organisations qui ont financé et bâti ces fondations.

Pour beaucoup d’entreprises, la liberté consiste surtout à ajuster un socle conçu ailleurs.

Une concentration industrielle et géographique qui s’accentue

Cette asymétrie se voit aussi très bien sur la carte mondiale de l’innovation.

En 2023, selon des données sectorielles citées dans l’article, les États-Unis ont produit 61 modèles marquants, contre 21 dans l’Union européenne et 15 en Chine.

La production se resserre donc, à la fois entre quelques entreprises et dans un nombre limité de régions.

L’infrastructure pousse dans le même sens.

Pour entraîner puis déployer ces modèles, il faut du cloud. Or ce marché, lui aussi, est dominé par un petit groupe d’acteurs.

Au premier trimestre 2026, d’après des données sectorielles citées dans l’article, AWS d’Amazon détenait environ 30 % du marché, Azure de Microsoft 20 %, et Google Cloud 13 %.

Quand l’accès aux puces, aux centres de données et aux capacités de montée en charge passe par aussi peu de portes, la promesse d’ouverture devient forcément relative.

Mieux vaut donc rester prudent.

Et l’argent suit la même pente.

Selon des données sectorielles citées dans l’article, près de la moitié du capital-risque mondial s’est dirigée vers le secteur de l’IA en 2025, en grande partie au profit des laboratoires déjà en tête.

Les acquisitions récentes, de Qualcomm-Modular à d-Matrix-Wallaroo.ai, racontent la même histoire : les talents, les outils et l’infrastructure remontent vers les grands groupes.

Le sujet ne s’arrête pas à l’industrie. Il a aussi une dimension sociale.

Quand l’innovation se concentre dans les pays du Nord, avec des équipes encore peu diverses, elle a plus de chances de produire des systèmes moins adaptés à certaines langues, à certaines régions ou à certaines populations.

L’enjeu dépasse donc l’économie. Il touche aussi à qui est représenté, et à la qualité réelle des usages.

Le Samsung Galaxy Z Fold 8 semble enfin s’attaquer à l’un des reproches qui collent à la gamme Fold depuis le début. D’après Samsung et plusieurs médias sud-coréens, le téléphone adopte un écran plus court et plus large, un choix qui change l’usage bien plus concrètement qu’un simple gain de puissance ou quelques millimètres en moins. Le vrai point intéressant, c’est ce nouveau ratio, pensé pour paraître plus naturel aussi bien fermé qu’ouvert, avec un écran externe vraiment plus pratique et un écran interne qui se rapproche davantage d’une petite tablette.

Samsung laisse donc de côté la silhouette très haute et très étroite des anciens Galaxy Z Fold. À la place, on se retrouve avec un format plus large, presque “passeport” une fois l’appareil replié. Le Samsung Galaxy Z Fold 8 standard embarquerait ainsi, toujours selon Samsung et des médias sud-coréens, un écran externe de 5,5 pouces et un écran principal de 7,6 pouces au format 4:3. Sur le papier, l’expérience se rapproche plus d’une petite tablette que de la plupart des pliants Android actuels.

Et au quotidien, ça change tout de suite quelque chose. L’écran externe devient plus agréable pour répondre à un message, regarder une carte, lancer une recherche rapide ou simplement faire défiler ses applis sans devoir ouvrir le téléphone à chaque fois. C’était justement l’une des critiques qui revenaient sans cesse sur les anciens Samsung Galaxy Z Fold.

Une fois l’appareil déplié, la dalle interne, plus carrée, paraît elle aussi mieux taillée pour la lecture, la vidéo, les jeux en mode paysage et, plus largement, tout ce qui touche à la consommation de contenus. Pas un simple gain de changement qui impressionne autant qu’un écran plus grand. Mais ça peut être un choix bien plus malin.

Les premiers signaux du marché semblent aller dans cette direction. Fait assez surprenant, des informations venues de Corée du Sud indiquent que le Samsung Galaxy Z Fold 8 standard se vendrait nettement mieux en précommande que le Samsung Galaxy Z Fold 8 Ultra, resté plus proche d’un format plus classique. Et pourtant, Samsung avait déjà prévu des volumes plus importants pour le modèle standard.

Plusieurs testeurs décrivent aussi un appareil “étonnamment pratique” et même “rafraîchissant” en main. L’écran externe de 5,5 pouces est jugé beaucoup plus exploitable que ce que sa diagonale pourrait laisser croire. De son côté, l’écran interne, plus large, revient souvent dans les commentaires pour la lecture et le jeu en mode paysage. Samsung dit également avoir retravaillé la charnière , avec une meilleure gestion du pli au centre de l’écran. C’est un détail qui saute moins aux yeux, mais il dit pas mal de choses sur la maturité du produit.

Ce changement de cap arrive d’ailleurs au bon moment pour Google et pour l’ensemble de l’écosystème Android. Depuis plusieurs versions, Google pousse les développeurs à mieux adapter leurs applications aux grands écrans, aux formats hybrides et au multitâche. Google met aussi en avant Android 17 et Jetpack Compose comme de nouveaux outils capables de gérer différentes tailles d’écran, les états plié et déplié, ainsi que les fenêtres multiples.

En clair, Samsung sort peut-être enfin un appareil capable de tirer parti de cette ambition logicielle. Si le public répond présent, d’autres fabricants, et peut-être même Google avec de futurs Google Pixel Fold, pourraient reprendre cette idée d’un pliant plus large, plus proche d’une tablette.

Tout n’est pas réglé pour autant.

Les premiers retours signalent encore une saisie parfois un peu maladroite sur le grand écran en mode paysage, et toutes les applications tierces ne paraissent pas encore parfaitement optimisées pour une dalle 4:3. Mieux vaut donc garder un peu de recul.

Le vrai verdict tombera dans les prochaines semaines, une fois passé l’effet de nouveauté. Mais entre la fiche technique et les premiers essais, Samsung donne l’impression d’avoir corrigé l’un des plus gros défauts historiques de sa gamme Fold. Nous vous tiendrons informés.

Anthropic lance aujourd’hui Claude Security en bêta. Ce nouveau plugin de Claude Code s’intègre directement dans le terminal du développeur pour repérer des vulnérabilités avant qu’elles ne soient validées dans le dépôt. L’idée, d’après Anthropic, consiste à faire remonter les problèmes de sécurité le plus tôt possible dans le cycle de développement, sans forcer les équipes à sortir de leur environnement de travail, avec en prime des propositions de correctifs à relire puis à valider avant de les adopter.

Claude Security vient se greffer à Claude Code comme une couche de contrôle qui tourne en continu.

Anthropic parle d’un fonctionnement à plusieurs étages : d’abord une vérification rapide, fondée sur la reconnaissance de motifs pendant l’édition des fichiers ; ensuite une analyse plus poussée après chaque itération de génération ou de modification de code ; enfin une analyse par agents, plus complète, au moment du commit.

C’est cette dernière phase, l’analyse par agents au moment du commit, qu’Anthropic met le plus en avant.

D’après l’entreprise, plusieurs agents logiciels se partagent alors le travail : ils cartographient l’architecture de la base de code, modélisent les menaces, cherchent les vulnérabilités, relisent les résultats de façon indépendante, puis livrent un rapport final avec des suggestions de patchs.

Concrètement, la promesse est simple : mieux repérer les défauts qui ne se voient pas en lisant un seul fichier. On parle ici d’erreurs de logique, de permissions mal gérées ou d’enchaînements de fonctions risqués à l’échelle d’un projet entier.

Ce lancement arrive alors que la sécurité logicielle reste sous forte tension.

Anthropic avance quelques chiffres pour planter le décor : 48 185 nouvelles CVE auraient déjà été publiées en 2025, soit environ 131 par jour, tandis que le délai moyen de correction d’une faille serait monté à 252 jours.

Les éditeurs essaient donc de faire entrer les contrôles de sécurité toujours plus tôt dans les workflows de développement. Sur ce terrain, Anthropic rejoint des acteurs comme Snyk Code ou GitHub Copilot.

Ce que la société met surtout en avant, c’est l’analyse transversale du projet.

Là où certains outils sont très bons pour repérer des schémas connus, Claude Security cherche à se démarquer sur des vulnérabilités plus complexes, celles qui impliquent plusieurs fichiers ou une logique applicative dispersée.

Les premiers retours cités par Anthropic vont plutôt dans le bon sens : certains testeurs disent que le plugin a mis la main sur des problèmes qui avaient échappé à leurs outils habituels.

Pour les équipes qui veulent faire baisser la dette de sécurité sans ralentir les livraisons, l’argument peut compter. Mieux vaut quand même garder un peu de recul.

Des chercheurs ont déjà signalé des vulnérabilités dans d’autres outils d’Anthropic, en particulier autour du sandboxing de Claude Code et de la gestion de certaines règles de sécurité.

Il y a là une forme d’ironie : un produit qui promet de renforcer la sûreté devra d’abord prouver qu’il tient lui-même la route sur ce point.

Pour l’instant, l’essentiel de la couverture porte surtout sur l’architecture du produit et sur sa promesse. Les validations indépendantes, menées à grande échelle par des chercheurs en sécurité ou par de grands mainteneurs open source, restent encore limitées.

Claude Security arrive donc avec une proposition convaincante sur le papier : détecter, relire et suggérer des correctifs tout au long du développement, jusqu’au moment sensible du commit.

Reste à voir, maintenant, si cette approche tiendra vraiment ses promesses sur des projets réels, complexes et fortement exposés.

Anthropic, la société à l’origine du modèle d’IA Claude, a obtenu le 20 juillet 2026 l’homologation définitive d’un accord de 1,5 milliard de dollars avec les auteurs qui l’accusaient d’avoir utilisé des livres piratés pour entraîner Claude, d’après les documents de la Cour fédérale du district nord de Californie. Validé à San Francisco par la juge fédérale Araceli Martínez-Olguín, ce règlement est présenté par les deux parties comme la plus forte indemnisation, ou le plus gros accord transactionnel, jamais obtenu aux États-Unis dans un dossier de droit d’auteur. Pour Anthropic, l’enjeu était aussi très concret: éviter un procès dont le risque financier pouvait devenir colossal.

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L’affaire, Bartz v. Anthropic, avait été lancée en 2024 sous la forme d’un recours collectif par les auteurs Andrea Bartz, Charles Graeber et Kirk Wallace Johnson, selon le dossier judiciaire. Elle portait sur environ un demi-million d’ouvrages.

Tout s’est joué autour d’une distinction juridique qui a pris beaucoup de poids dans ce type de contentieux. Dans une décision rendue en juin 2025, le juge William Alsup a estimé que l’entraînement d’un modèle à partir de livres achetés légalement relevait du fair use, selon cette même décision. En revanche, il a aussi jugé que le téléchargement de millions de livres depuis des bibliothèques pirates comme LibGen et Pirate Library Mirror ne bénéficiait pas de cette protection.

Et c’est là que l’exposition d’Anthropic devenait sérieuse. Si un jury avait retenu l’idée d’une infraction délibérée pour les ouvrages piratés, les dommages-intérêts prévus par la loi américaine pouvaient, en théorie, s’envoler jusqu’à des centaines de milliards de dollars, compte tenu du régime des dommages-intérêts légaux.

Anthropic a donc choisi, en septembre 2025, de mettre fin au litige plutôt que d’aller jusqu’au procès sur la question du piratage, toujours selon la procédure. Un détail frappe au passage: rapporté aux quelque 500 000 ouvrages visés dans le dossier, le montant représente environ 3 000 dollars par livre concerné. C’est très au-dessus de ce qu’on voit d’ordinaire dans les conflits de ce genre autour des données d’entraînement.

Lors de l’examen final, la juge Araceli Martínez-Olguín s’est arrêtée sur une question classique, mais décisive: est-ce que l’accord compense correctement les auteurs? Elle a aussi examiné de près les honoraires des avocats, la provision pour frais et les primes prévues pour les représentants du groupe. Au bout du compte, d’après l’ordonnance de validation finale, elle a retranché environ 86 millions de dollars à la demande d’honoraires présentée par les avocats des plaignants.

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Reste un point à garder en tête. Comme le dossier s’est terminé par un accord, et non par un verdict au fond, il ne crée pas de précédent contraignant sur les questions plus larges liées à l’entraînement des modèles.

Anthropic a d’ailleurs pris soin de rappeler que la décision du juge William Alsup sur les livres acquis légalement reste intacte, tandis que le règlement vise précisément les ouvrages provenant de sources piratées. Difficile de ne pas y voir un avertissement pour tout le secteur: l’origine des données compte, et s’alimenter dans des bibliothèques pirates peut coûter très cher. L’affaire arrive en plus au moment où d’autres procédures comparables visent OpenAI, Meta, Google et plusieurs autres groupes. Et beaucoup de questions restent entières, sur la transparence des corpus, la traçabilité des sources, ou encore la frontière entre usage licite et usage illicite d’œuvres protégées obtenues légalement.

Nokia et NVIDIA officialisent aujourd’hui une nouvelle plateforme commerciale de réseau d’accès radio pensée pour la 5G-Advanced et la 6G. Leur idée tient en quelques mots : faire passer davantage de fonctions radio dans le logiciel, puis s’appuyer sur des GPU pour gagner en souplesse, en capacité et en efficacité, sans forcer les opérateurs à renouveler en masse les équipements déjà installés.

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Nokia et NVIDIA parient sur un nouveau RAN logiciel pour la 5G-Advanced et la 6G

Sur le plan technique, le projet assemble le logiciel anyRAN de Nokia et la plateforme Aerial de NVIDIA. L’objectif est de faire tourner les fonctions radio sur une infrastructure plus flexible, capable de suivre les évolutions de la 5G-Advanced puis, plus tard, les prochaines générations de réseau.

Nokia assure que cette architecture a déjà permis de dépasser 20 % de gains en efficacité spectrale. Le groupe vise 50 % d’ici 2027, puis plus de 100 % en 2028.

Dit autrement, on parle potentiellement d’un doublement de capacité sur une même quantité de spectre. Pour des opérateurs qui ne récupèrent pas facilement de nouvelles fréquences alors que le trafic, lui, continue de grimper, l’argument pèse lourd.

Et le modèle commercial cherche aussi à rassurer. Nokia explique que la plateforme sera vendue sous forme d’abonnement logiciel, avec une promesse simple : limiter au maximum les remplacements matériels. Les premiers déploiements pilotes sont annoncés pour la fin 2026, avant une ouverture commerciale plus large en 2027.

Trois modes de déploiement pour éviter un grand ménage côté matériel

Nokia met sur la table trois options pour les opérateurs. Première possibilité, ajouter une carte d’extension basée sur GPU sur des sites AirScale déjà en service. Deuxième piste, passer par un nœud radio autonome dédié. Troisième option, déployer une version dans le cloud.

Ce choix modulaire compte beaucoup. Dans les télécoms, une innovation ne se juge pas seulement sur ce qu’elle promet en performances. Le coût d’intégration compte tout autant.

Si un surcroît de puissance de calcul permet d’échapper au remplacement de larges morceaux du réseau, le discours devient tout de suite plus crédible.

Un pari stratégique face à Ericsson et aux réserves du marché

L’accord avec NVIDIA va plus loin qu’un simple rapprochement technologique.

D’après des informations qui circulent dans le secteur, NVIDIA aurait investi autour de 1 milliard de dollars dans Nokia. Le signal est fort. Il dit à la fois le poids stratégique du projet et l’ambition du groupe américain, qui voit clairement dans le RAN un nouveau débouché pour ses GPU.

Nokia n’avance pas en solitaire. L’entreprise fait partie des membres fondateurs de l’AI-RAN Alliance. En face, Ericsson pousse une autre approche : un abonnement logiciel pour injecter davantage d’automatisation dans le RAN, mais en s’appuyant sur les puces de bande de base déjà présentes, plutôt que sur des GPU dédiés.

Au fond, le désaccord est assez net : faut-il miser sur une flexibilité logicielle maximale, ou préférer une montée en puissance plus graduelle, et moins chère à absorber ?

Nokia indique aussi que T-Mobile US participe déjà aux tests et aux évaluations sur le terrain. Le groupe cite également Elisa, SoftBank et Indosat, qui auraient pris part à des démonstrations.

Reste une vraie zone d’ombre : le retour sur investissement, surtout hors des zones urbaines les plus denses. C’est sans doute là que le dossier se jouera vraiment.