L’actualité de l’IA qui compte, expliquée pour les pros des affaires et des TI.
Selon Siècle Digital, Microsoft a présenté plusieurs nouveautés pour OneDrive lors d’un événement consacré au stockage, dont de nouvelles fonctions Copilot dans OneDrive et SharePoint. Certaines sont déjà offertes et d’autres seront déployées au cours des prochains mois. Parmi les exemples cités : Copilot peut analyser plusieurs feuilles de calcul à la fois.
Le stockage de documents est l’endroit où se trouve une grande partie des données d’une entreprise; les fonctions d’IA qui s’y ajoutent influent donc sur la façon dont le personnel les trouve et les analyse. Nous n’avons pas pu lire l’article complet; les détails sur les licences, les dates de disponibilité et la gestion des autorisations ne sont donc pas couverts ici.
Pete Steinberger, créateur de l’assistant OpenClaw et maintenant chez OpenAI, a confié au chef de la direction de Cloudflare, lors de Cloudflare Connect 2026, avoir dépensé 10 millions de dollars en jetons le mois dernier, selon InfoWorld, qui cite The Register. Il a précisé que tout cet usage n’était pas utile.
Google a lancé Agent Compute Engine, un service qui suspend les agents IA inactifs et les restaure à la demande en conservant leur état d’exécution, rapporte InfoWorld. L’entreprise affirme que les agents s’exécutent dans des microVM isolées au niveau matériel, qui démarrent plus vite que les machines virtuelles classiques et isolent mieux que les conteneurs.
Une chronique de CIO soutient que les modèles à poids ouverts de Meta, de Google et d’autres remettent en question la dépendance à quelques fournisseurs fermés, et que les dirigeants devraient cesser de débattre pour passer aux essais. Elle cite des données de Vercel selon lesquelles ces modèles représentaient 36 % du volume de jetons de son AI Gateway en juillet 2026, contre 11 % en avril.
Une chronique de CIO soutient que lorsque des charges de travail d’IA sont sous-performantes, ajouter des GPU peut ne rien changer si le réseau ne peut pas déplacer les données rapidement et de façon constante. Elle souligne que les charges distribuées, surtout l’entraînement, obligent les GPU à échanger sans cesse de grands volumes de données.