Anthropic annonce hier que Claude va intégrer des marqueurs permettant d’identifier, par machine, du contenu généré ou traité par Claude.

Cette démarche s’inscrit dans les engagements pris par Anthropic dans le cadre de l’article 50(2) de l’AI Act européen, consacré à la transparence des contenus …

Oui, vous avez bien lu. Pas un Raspberry Pi, pas un smartphone... un microcontrôleur à quelques euros.

Pour ceux qui ne connaissent pas, un ESP32 est un microcontrôleur très utilisé dans les objets connectés (domotique, capteurs, robots, électronique embarquée). Il coûte quelques euros et dispose de ressources extrêmement limitées : mémoire …

Je suis récemment tombé sur une ressource fascinante : une chronologie interactive qui retrace l’évolution des grands modèles de langage (LLMs), de Transformer (2017) jusqu’aux modèles les plus récents. Cette chronologie sur https://llm-timeline.com/ est une excellente façon de prendre du recul sur l’évolution de l’IA …

Depuis plusieurs années, Nvidia domine le marché des puces pour l’IA avec ses GPU captant plus de 80 % des parts de marché dans les data centers. Cette année 2026 marquerait un tournant, car le paysage évolue rapidement. L’inférence, le processus où un modèle (ChatGPT, Mistral) entraîné utilise de …

C'est suite à la lecture de cet article ByteDance prépare ses propres CPU Arm et RISC-V pour reprendre le contrôle du coût par token que me vient cette réflexion. L’ère de l’IA ne se résume plus à une course aux GPU. Et pour cause, avec l’essor des …

Après l’ère des abonnements illimités, les géants comme GitHub Copilot ou Claude ont récemment annoncé le basculement vers une tarification basée sur l’usage des tokens. Finie la consommation sans limite : chaque mot, chaque virgule, chaque espace compte désormais.

Pourquoi ce changement ?
Parce que le coût de l’intelligence …

Il y a un mois, je partageais cette vidéo expliquant les bases des LLM en 1 minute. Aujourd’hui, je passe à l’étape supérieure en découvrant "LLM from Scratch" : un workshop où je peux mettre les mains dans la machine. En une soirée et avec un peu de Python …

Au début, l’IA (celle qui a explosé avec ChatGPT) rimait avec cloud : puissance déportée, dépendance aux API, latence acceptée comme une certaine fatalité. Et puis, progressivement — presque silencieusement ? — le centre de gravité se rapproche de nos propres machines. Une évolution que je suis depuis un moment, et j’ai …