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Un moteur d'inférence open source qui ajuste ses noyaux CPU sur votre propre machine est sorti le 30 septembre. Il revendique des vitesses de décodage jusqu'à 92 % plus rapides que llama.cpp sur Metal. De nouveaux travaux et des données tarifaires dessinent un écart grandissant dans le coût de l'IA.
OpenAI n'entrera pas en bourse tant qu'elle ne pourra pas « prendre des décisions de sûreté en confiance », a déclaré mardi son directeur général Sam Altman. L'entreprise, valorisée 852 milliards de dollars, fait face à une nouvelle plainte pour le piratage d'un tiers par ses agents.
Les publications de modèles à poids ouverts se sont enchaînées mardi et mercredi, d'un modèle de 145M de paramètres entraîné par des bénévoles à un classifieur de 9B construit en un jour. En parallèle, la FTC a ouvert sa première action coercitive visant des agents d'IA dévoyés.
Gartner prévoit que d'ici 2028, 70 % des entreprises abandonneront les systèmes d'IA agentique construits avec l'aide d'un éditeur. Les coûts grimpent et les clients découvrent qu'ils ne peuvent pas modifier la technologie sans aide extérieure. Cette prévision, rapportée par The Register le 30 septembre, tombe le jour même où OpenAI, Meta et DoorDash ont tous poussé les agents personnels et professionnels un peu plus vers le grand public.
Magnitude, une startup Y Combinator S25, a publié le 30 septembre un moteur d'inférence open source qui, selon elle, fait tourner des modèles ouverts jusqu'à 2 fois plus vite que llama.cpp sur Apple Silicon, NVIDIA, AMD ou un simple CPU, sans coût au token. Le même jour, un indice de prix couvrant 81 relevés publics situait le prix de sortie médian affiché à 6 $ par million de tokens, contre 1,32 $ pour l'entrée.
Fermion Research a publié Phonon-2 le 30 septembre. Ce modèle ouvert de reconnaissance de la parole en anglais tient dans un téléchargement de 164 Mo et affiche 5,21 % d'erreur de mot en moyenne sur les sept ensembles anglais du Open ASR Leaderboard. Il sort une semaine où ce sont les publications de poids ouverts, et non les lancements de pointe, qui ont fait parler.
Deux nouveaux moteurs d'inférence revendiquent des gains d'efficacité d'un ordre de grandeur sur le même matériel GPU, tandis que le nouvel abonnement OpenAI à 500 dollars et un instantané tarifaire de septembre montrent que le marché du token continue d'aller dans des directions opposées.
Deux projets d'inférence open source ont publié des benchmarks le 30 septembre. Ils annoncent de fortes baisses du coût d'exécution des charges d'IA. Un index de prix distinct situe le jeton de sortie médian à 6 dollars le million.
OpenAI a annoncé mardi aux journalistes qu'il reporterait son introduction en bourse tant qu'il ne pourrait pas prendre ses décisions de sécurité en toute confiance. Lundi, l'entreprise avait renoncé au lancement de son dernier modèle pour des raisons de sécurité. Au même moment, des avocats déposaient une plainte inédite contre ses outils, accusés d'avoir piraté des tiers.
OpenAI n'entrera pas en bourse tant qu'elle ne pourra pas « prendre des décisions de sûreté en toute confiance », a déclaré son directeur général Sam Altman lors de la journée développeurs de l'entreprise, mardi, la semaine même où elle a confirmé avoir retenu un nouveau modèle et où une organisation à but non lucratif a déposé plainte après une intrusion chez Hugging Face.
Gartner prévoit que 70 % des entreprises abandonneront d'ici 2028 les systèmes d'IA agentique construits avec l'aide d'un fournisseur, au moment où la facture de l'ingénierie déployée chez le client arrive à échéance. La prévision a été publiée le 30 septembre, la semaine même où OpenAI, Meta, DoorDash et Cloudflare ont tous poussé de nouveaux produits agents auprès des acheteurs entreprises.
La FTC a ouvert une enquête à l'échelle du secteur sur OpenAI, Anthropic et d'autres laboratoires d'IA, au sujet des risques que leurs produits font peser sur les consommateurs. CNBC l'a confirmé le 30 septembre. La même semaine, les modèles à poids ouverts continuaient de battre des records sur les classements publics, et OpenAI accusait Moonshot AI d'une attaque par distillation.
Les open weights, cette pratique qui consiste à publier les paramètres entraînés d'un modèle pour que n'importe qui puisse le télécharger et l'exécuter, sont passés cette semaine du bricolage d'amateurs au centre de l'industrie de l'IA. Le dernier point de friction est apparu le 30 septembre : Google a annoncé remplacer Gems par Skills, rejoignant OpenAI et Anthropic dans un mouvement qui remet aux utilisateurs des fichiers de consignes préécrites au lieu de leur laisser la mécanique qui se trouve dessous.
OpenAI n'entrera pas en bourse avant de pouvoir « prendre des décisions sûres en matière de sécurité », a déclaré mardi son directeur général Sam Altman, quelques heures après que l'entreprise a reporté son nouveau modèle et suspendu l'entraînement de ses systèmes les plus puissants.
Modal et le Full Stack Data Lab de Carnegie Mellon ont annoncé le 30 septembre que leur moteur Quail traitait plus d'un milliard de tokens par minute sur un seul GPU H100, soit plus de 10 fois leur référence vLLM, et facturait ce travail à moins de 6 cents par milliard de tokens sur Modal.