Choses à Savoir TECH

L’intelligence artificielle générative est souvent accusée de piller les artistes, d’aspirer leurs œuvres pour recracher des copies sans âme. Le débat est vif, parfois frontal. Pourtant, certains créateurs tentent une autre voie : non pas subir l’IA, mais l’utiliser comme un outil, presque comme un instrument supplémentaire. C’est le pari de la startup britannique Moth, qui vient de collaborer avec l’artiste électro ILĀ. Ensemble, ils ont signé un titre inédit, Recurse, un morceau conçu à la croisée de l’intelligence artificielle générative… et de l’informatique quantique. La piste est déjà en ligne sur YouTube, Spotify et les principales plateformes de streaming. Même le clip joue la carte technologique, avec un effet visuel baptisé « flou quantique », développé par Moth.

Derrière cette expérimentation, un logiciel maison : Archaeo. Cette plateforme fonctionne sur un ordinateur quantique fourni par l’entreprise IQM. Particularité notable : le système ne s’appuie pas sur d’immenses bases de données piochées sur Internet. Pas de scraping massif d’œuvres d’inconnus. L’entraînement s’est limité exclusivement aux créations d’ILĀ. L’idée n’est donc pas de produire de la musique ex nihilo, comme le font certaines IA génératives classiques. Ici, la machine joue plutôt le rôle d’assistant. Elle recombine, réorganise, suggère. « J’ai composé un morceau comme je le fais d’habitude, puis ces séquences ont servi à entraîner le système », explique l’artiste. L’IA ne remplace pas la main humaine, elle prolonge le geste.

Pour Moth, Recurse marque même un tournant, un « moment décisif » pour la créativité de demain. Une manière de montrer que l’IA peut devenir un partenaire plutôt qu’un prédateur. Et l’expérience ne s’arrête pas là. À côté du titre principal, formaté comme un morceau classique d’un peu plus de cinq minutes, le duo propose Recurse [Infinite Mix]. Cette version, générée en temps réel, ne s’arrête jamais. Une boucle infinie, qui se transforme en permanence.
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Blue Origin avance ses pions, discrètement mais sûrement. Dans un simple communiqué, l’entreprise spatiale a dévoilé un projet d’ampleur : TeraWave, une constellation de 5 408 satellites reliés entre eux par des liaisons optiques. Leur terrain de jeu ? L’orbite terrestre basse, mais aussi l’orbite moyenne. Une architecture hybride pensée pour maximiser les débits.

L’objectif est clair : proposer des connexions très haut débit entre les grands pôles mondiaux et des utilisateurs dispersés, notamment dans les zones rurales, reculées ou mal desservies. Là où tirer de la fibre coûte trop cher, s’avère techniquement complexe, voire tout simplement impossible. Blue Origin promet ainsi des connexions multigigabits, capables de rivaliser avec les réseaux terrestres. Sur le papier, l’annonce peut surprendre. Le ciel est déjà encombré : SpaceX déploie Starlink à grande échelle, Amazon prépare sa propre constellation Kuiper. Pourtant, Blue Origin ne vise pas prioritairement le grand public. TeraWave cible surtout les entreprises, un marché bien plus rentable, dopé par l’explosion des besoins en données, notamment pour les centres de calcul et l’intelligence artificielle.

La société avance des chiffres ambitieux. Les satellites en orbite basse pourraient offrir jusqu’à 144 gigabits par seconde. Ceux placés plus haut, en orbite moyenne, utiliseront des liaisons laser pour atteindre… 6 térabits par seconde. Des performances taillées pour les infrastructures critiques. Le déploiement doit débuter fin 2027. Mais ce chantier s’ajoute à une liste déjà impressionnante. Blue Origin travaille simultanément sur des modules lunaires, une future station spatiale, une capsule habitée, le véhicule logistique Blue Ring, sans oublier un orbiteur martien. Et côté lanceurs, New Shepard et New Glenn tournent déjà à plein régime. Derrière l’ambition, une question se pose : l’entreprise pourra-t-elle suivre le rythme ? Mettre en orbite plus de 5 000 satellites exige une cadence de lancements soutenue, alors même que New Glenn a déjà un calendrier chargé, notamment avec les missions du projet Kuiper d’Amazon.
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On a tous déjà vu ça avec les intelligences artificielles : plus le texte est long, plus le modèle perd le fil. Au bout de quelques milliers de mots, la mémoire sature, le contexte se brouille, et les réponses deviennent approximatives. Pour les chercheurs du MIT, c’est un vrai plafond de verre. Leur solution tient en trois lettres : RLM, pour Recursive Language Model. L’idée est simple mais maligne. Plutôt que de charger un document entier dans la mémoire du modèle — ce qui l’étouffe — le texte reste stocké à l’extérieur. Le système ne transmet au modèle que les fragments utiles, au fur et à mesure. Un peu comme si l’IA feuilletait un énorme classeur au lieu d’essayer de tout mémoriser d’un coup.

Concrètement, le RLM reçoit d’abord une vue d’ensemble : nombre de sections, taille du document, structure générale. Ensuite, il génère du code pour aller chercher précisément les passages pertinents, les analyser un par un, puis assembler la réponse finale. Résultat : il garde le contexte global sans nécessiter de réentraînement. Les tests sont parlants. Sur des documents gigantesques, entre 6 et 11 millions de jetons, le RLM basé sur GPT-5 a extrait correctement 91 % des réponses attendues sur le benchmark BrowseComp-Plus. Le modèle standard, lui, n’a rien retrouvé. Sur des tâches de raisonnement complexe, il passe de presque zéro à 58 % de bonnes réponses. Et pour l’analyse de code, les performances doublent, de 24 % à 62 %.

Le système repose sur deux briques : un « modèle racine », chargé de planifier et d’orchestrer la recherche, et un « modèle travailleur », plus léger, qui traite chaque extrait. Alex Zhang, co-auteur au MIT CSAIL, compare ça à un programmeur qui ouvre un énorme fichier morceau par morceau pour éviter de faire planter son ordinateur. Compatible avec des techniques comme le RAG, le RLM peut s’intégrer sans changer l’interface habituelle. Et bonne nouvelle : le code est déjà disponible sur GitHub.

Github
Étude d'Alex Zhang
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Après les ultimatums, les menaces de bannissement et les délais arrachés in extremis à la Maison-Blanche, TikTok vient officiellement de céder ses activités américaines. L’annonce a été faite le 22 janvier par son patron, Shou Chew, dans un mémo interne. ByteDance a fini par plier face aux exigences de Washington. Mais derrière la signature, une question demeure : s’agit-il d’une vraie séparation… ou d’un simple tour de passe-passe juridique ?

La nouvelle entité s’appelle TikTok USDS Joint Venture LLC. Et la répartition du capital ressemble à un savant puzzle. Trois poids lourds raflent chacun 15 % : Oracle, le fonds californien Silver Lake et MGX, un fonds souverain émirati lancé en 2024. À eux trois, 45 %. ByteDance conserve 19,9 %, juste en dessous du seuil des 20 % qui aurait déclenché des restrictions légales. Le reste est partagé entre d’autres investisseurs, dont le family office de Michael Dell. Au total, les capitaux non chinois détiennent 80,1 % de la structure américaine. Oracle devient le gardien du temple. L’entreprise de Larry Ellison hébergera les données des utilisateurs américains sur ses serveurs sécurisés et supervisera le respect des règles de sécurité nationale. Silver Lake apporte son expertise financière, tandis que MGX, déjà présent chez xAI et OpenAI, s’impose comme un nouvel acteur stratégique. Le fonds a aussi participé au gigantesque programme d’infrastructures IA soutenu par Donald Trump, baptisé Stargate.

Mais le vrai nerf de la guerre, c’est l’algorithme de recommandation, le cœur battant de TikTok. Officiellement, il sera « réentraîné » uniquement avec des données américaines, sous contrôle d’Oracle. ByteDance, lui, conserve la main sur la publicité et le commerce en ligne, les activités les plus lucratives. Reste une énigme technique et politique : peut-on vraiment détacher un algorithme de son créateur ? ByteDance l’a conçu, le connaît par cœur et garde une part au capital. Sans compter que Pékin doit encore valider l’accord, la Chine contrôlant strictement l’exportation de ses technologies sensibles. Sur le papier, le conseil d’administration comptera sept membres, dont quatre Américains. Adam Presser prend la tête de l’entité.
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L’intelligence artificielle fait rêver. Mais elle coûte aussi, littéralement, une fortune. Depuis deux ans, les grands noms du secteur annoncent des levées de fonds records, des centres de données géants, des puces toujours plus puissantes. Une course à l’armement technologique. Et dans cette bataille, OpenAI semble brûler du cash plus vite que tout le monde.

Les dépenses de l’entreprise seraient estimées à près d’un milliard de dollars… par mois. Oui, par mois. Une cadence qui donne le vertige et qui alimente une question de plus en plus sérieuse dans les cercles financiers : combien de temps ce rythme peut-il tenir. On se souvient qu’en octobre dernier, Sam Altman avait promis des investissements colossaux : jusqu’à 1 400 milliards de dollars pour développer les infrastructures nécessaires à l’IA. Des montants dignes d’un budget d’État. Mais cette ambition démesurée inquiète.

Dans une tribune publiée dans le New York Times, l’expert financier Sebastian Mallaby, du Council on Foreign Relations, estime qu’OpenAI pourrait tout simplement se retrouver à court d’argent « au cours des 18 prochains mois ». Autrement dit : avoir du mal à passer le cap de 2027. Et son analyse ne vient pas d’un doute sur l’intelligence artificielle elle-même. Au contraire. Il rappelle que les grandes innovations technologiques prennent d’ordinaire des décennies à s’imposer. Or, l’IA progresse à une vitesse spectaculaire. Le problème, selon lui, ce n’est pas la technologie. C’est le modèle économique d’OpenAI.

Car contrairement à Google, Meta ou Microsoft, capables de financer leurs paris risqués grâce à d’autres activités très rentables, OpenAI ne dispose pas de cette bouée de sauvetage. Elle doit investir massivement… sans revenus comparables en face. Même en revoyant certaines promesses à la baisse ou en s’appuyant sur la valeur élevée de ses actions, l’équation reste brutale : il faut trouver des sommes astronomiques. Pour Mallaby, le scénario n’est pas impensable : une entreprise étranglée financièrement, puis absorbée par un géant mieux doté en liquidités, comme Microsoft ou Amazon.
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