Avec l'arrivée de Gemini Intelligence cet été, Google s'apprête à transformer Android en un système d'exploitation IA. Pour la première fois, des actions autrement réservées aux humains deviennent totalement automatisables. La technologie, qui devrait faire ses débuts dans une prochaine version d'Android 17, pourrait révolutionner l'usage d'un smartphone.
Le 3 mai 2026, GameStop a créé la surprise en annonçant une OPA non sollicitée sur eBay, valorisée à 55,5 milliards de dollars. Une proposition refusée par eBay le 12 mai 2026, qui a jugé l'offre « ni crédible, ni attractive ».
Quatorze mois après son départ d'OpenAI, Mira Murati dévoile le premier vrai modèle de Thinking Machines. Il ne s'agit pas d'un concurrent frontal de GPT, mais une IA conçue pour écouter, voir et répondre simultanément.
Le 6 mai 2026, Anthropic a annoncé un partenariat stratégique avec SpaceX afin d’accéder aux capacités du supercalculateur Colossus 1. Derrière cet accord inédit se cache un enjeu central : mettre fin aux contraintes GPU qui limitaient jusqu’ici la croissance fulgurante de Claude -- et surtout de Claude Code.
Créée pour rivaliser avec un OpenAI devenu « maléfique » selon Elon Musk, la structure xAI avait été rachetée par SpaceX en février 2026 dans un deal à 250 milliards de dollars. Alors qu'Elon Musk se rapproche désormais d'Anthropic (Claude), à qui il va louer ses serveurs, le milliardaire annonce le démantèlement de xAI : l'entreprise n'a plus de raison d'être en tant que structure autonome.
L'une des dernières versions de Chrome installe en silence un fichier de 4 Go sur les ordinateurs compatibles : les poids du modèle Gemini Nano. Aucune notification, pas de bouton pour refuser, et la suppression manuelle ne tient pas.
Selon les dernières rumeurs, OpenAI rêverait de concurrencer l'iPhone avec son propre smartphone haut de gamme pensé pour l'utilisation d'une IA générative en local. Mais OpenAI risque de se heurter au même problème que Facebook, Amazon, Microsoft, BlackBerry ou Huawei avant lui : le duopole Apple/Google est difficile à battre.
Un immense DLC pourrait bientôt doubler la taille de la carte de Pokémon Pokopia. Selon une fuite relayée le 30 avril 2026, le jeu de construction prévoirait d'ajouter cinq nouvelles zones directement inspirées de la région de Kanto.
Un immense DLC pourrait bientôt doubler la taille de la carte de Pokémon Pokopia. Selon une fuite relayée le 30 avril 2026, le jeu de construction prévoirait d'ajouter cinq nouvelles zones directement inspirées de la région de Kanto.
Dans plusieurs pays, Canal+ remplace le décodeur par une clé HDMI qui se connecte directement au dos du téléviseur. Une approche minimaliste qui vise à proposer ses services sur de plus en plus d’appareils.
On parle beaucoup de l’IA médicale comme si elle annonçait une médecine froide, automatisée et déshumanisée, où la présence de l’homme finirait par devenir secondaire. Certains prédisent déjà des consultations pilotées par algorithmes, des diagnostics produits uniquement par des machines, des prescriptions automatisées, et conseillent même aux jeunes de ne plus faire d’études de médecine. Comme si le métier allait disparaître avant qu’ils aient le temps de l’exercer. Cette vision est compréhensible en observant la rapidité des avancées offertes par la révolution proposée par l’IA, mais, à ce jour, elle reste largement du domaine de la science-fiction. Il faut partir du réel.
Et le réel, aujourd’hui, c’est aussi celui des erreurs médicales, des diagnostics retardés, des signaux faibles qui passent sous les radars, des patients atypiques que l’on ne voit pas assez vite. Aux urgences, on estime qu’environ 5 % des passages donnent lieu à au moins une erreur diagnostique. Dans certains dossiers hospitaliers de patients décédés ou transférés en réanimation, une étude publiée dans JAMA Internal Medicine retrouvait ces erreurs dans près d’un quart des cas analysés. Et la France n’est évidemment pas épargnée. Dans un rapport publié le 28 avril 2026 sur la qualité des soins dans les établissements de santé, la Cour des comptes rappelle que 13 millions de patients sont accueillis chaque année dans près de 3 000 établissements, et que les erreurs médicales comme les infections nosocomiales touchent chaque année plusieurs milliers de patients, avec des complications graves et des décès inattendus.
La non-qualité a aussi un coût considérable : plus de 11 milliards d’euros sont consacrés à la réparation des préjudices évitables, 22 milliards pour les soins inutiles ou à faible valeur, et entre 2,2 et 5,2 milliards pour les infections nosocomiales. Le système purement humain sauve énormément de vies, bien sûr. Mais il se trompe aussi, il sous-déclare, il mesure imparfaitement, et il produit parfois des actes inutiles ou insuffisamment pertinents. C’est à partir de ce constat, et non d’un fantasme technologique, qu’il faut discuter de l’IA.
Une étude publiée dans Science vient précisément illustrer la place qu’elle pourrait prendre dans l’aide au diagnostic et dans la pertinence des actes. Les auteurs ont comparé un modèle d’IA avec des médecins sur plusieurs aspects du raisonnement clinique : élaboration du diagnostic différentiel, choix des examens complémentaires, approche probabiliste, stratégie de prise en charge et rédaction de l’argumentaire médical. Le modèle utilisé était o1-preview d’OpenAI, lancé en septembre 2024. Conçu pour « prendre davantage de temps » avant de répondre, il vise à améliorer les performances sur des tâches cognitives complexes.
Ce point est important : il ne s’agit déjà plus du modèle le plus récent. Depuis, OpenAI en a lancé d’autres encore plus performants. Autrement dit, l’étude évalue une génération déjà dépassée (le temps nécessaire à l’analyse des données et de la revue par les pairs), ce qui rend ses résultats encore plus intéressants, mais impose aussi de les réactualiser avec les nouveaux opus.
Le résultat interpelle, et s’avère un peu dérangeant. Car, dans l’ensemble des expériences, l’IA fait mieux que les médecins. Le plus intéressant n’est pas seulement qu’un modèle réussisse des cas cliniques académiques, construits pour tester le raisonnement. Ce type de benchmark a ses limites. On sait qu’une vignette bien écrite, propre, structurée, ressemble parfois plus à un examen qu’à la vraie vie. Ce qui frappe ici, c’est que les auteurs ont aussi testé le modèle sur 76 vrais cas d’urgences, issus du dossier médical d’un grand centre universitaire, à trois moments différents : le tri initial, l’évaluation par le médecin urgentiste, puis l’admission dans un service ou en réanimation. Autrement dit, des données imparfaites, incomplètes, évolutives, comme dans la vraie médecine. Au tri initial, moment où il y a le moins d’informations et parfois le plus d’enjeux, l’IA identifie le bon diagnostic ou un diagnostic très proche dans 67,1 % des cas, contre 55,3 % et 50 % pour les deux médecins référents. Lors de l’évaluation aux urgences, elle atteint 72,4 %, contre 61,8 % et 52,6 %. À l’admission, elle monte à 81,6 %, contre 78,9 % et 69,7 %. L’écart est donc maximal là où la médecine est la plus difficile : quand il faut raisonner vite, avec peu de données, et ne pas rater l’infarctus atypique, le sepsis débutant, l’embolie pulmonaire discrète ou l’accident vasculaire trompeur.
L’étude ne s’arrête d’ailleurs pas au diagnostic. Les auteurs ont aussi évalué la capacité du modèle à proposer le prochain examen pertinent dans des cas clinicopathologiques académiques. Sur 136 d’entre eux, o1-preview a sélectionné l’examen jugé exactement approprié avec une acuité de 87,5 % ; dans 11 % supplémentaires, le choix a été considéré comme utile ; seuls 1,5 % ne l’ont pas été. C’est évidemment encore très éloigné d’une démonstration médico-économique en vie réelle, mais cela ouvre une piste importante : une IA bien intégrée pourrait non seulement mieux diagnostiquer, mais aussi aider à prescrire les examens complémentaires les plus adaptés, en évitant à la fois les oublis dangereux et les actes réflexes peu pertinents.
Il faut bien mesurer ce que cela signifie. Il ne s’agit pas de voir l’IA devenir médecin. Pas davantage de l’envisager en capacité de remplacer la clinique, le toucher, le regard, l’écoute, l’intuition ou la responsabilité. Rien ne peut à ce jour évincer l’œil du maquignon. Mais il faut ouvrir la voie au fait qu’une partie du raisonnement médical, celle qui consiste à organiser des hypothèses, à hiérarchiser des risques, à ne pas se laisser enfermer trop vite dans une première impression, soit désormais accessible à des modèles généralistes avec une performance parfois supérieure à celle de médecins expérimentés.
Il existe toutefois un risque très sérieux dans l’utilisation non réfléchie de l’IA : la perte de compétences humaines. Ce n’est pas une inquiétude de principe. Elle est documentée. Un essai randomisé récent montre que des médecins formés à l’usage de l’IA, exposés à des recommandations erronées de modèle de langage, voyaient leurs scores de raisonnement diagnostique diminuer d’environ 14 % par rapport à ceux recevant des suggestions sans erreur. Le point le plus troublant est que les médecins les plus expérimentés semblaient plus vulnérables à cet effet. Peut-être parce qu’une réponse d’IA bien rédigée, fluide, apparemment experte, active un biais d’autorité. L’expérience protège de beaucoup de choses, mais pas forcément d’un outil qui parle avec assurance et dans lequel on aurait une confiance aveugle.
C’est là que le débat devient intéressant. Refuser l’IA au nom de la préservation des compétences serait probablement une erreur. Mais l’utiliser sans cadre, sans méthode, sans apprentissage de ses pièges, en serait une autre. Si l’IA raisonne toujours avant nous, nous risquons de raisonner moins. Si elle propose trop vite une synthèse, un diagnostic, une conduite à tenir, elle peut réduire l’effort cognitif du médecin. On le sait déjà avec d’autres automatismes : le GPS modifie notre sens de l’orientation, les calculatrices changent notre rapport au calcul, les pilotes automatiques transforment les compétences de conduite. En médecine, cette déperdition serait plus grave, car le raisonnement clinique n’est pas seulement une compétence technique. C’est une responsabilité.
Mais cette crainte ne doit pas servir d’alibi à l’immobilisme. La bonne question n’est pas : IA ou médecin ? Elle n’est pas pertinente et monopolise trop de fantasmes et d’énergie. L’évolution la plus cohérente doit conduire à la constitution d’un binôme formé par un médecin accompagné par l’IA. Il sera presque toujours supérieur à un médecin ou une IA seule, à condition que la collaboration soit bien organisée. L’IA peut devenir un deuxième cerveau, non pas pour décider à la place du clinicien, mais pour augmenter sa vigilance. Elle peut rappeler les diagnostics à ne pas manquer, détecter des incohérences, signaler un retour précoce après une première consultation, repérer une constante qui dérive, une biologie qui ne colle pas, une prescription à risque, une association de symptômes rares mais graves. Elle peut surtout servir de contradicteur structuré : « as-tu pensé à cela ? », « quel diagnostic redoutable expliquerait aussi ce tableau ? », « As-tu pensé à demander cette analyse génétique qui pourrait déboucher sur la prescription de cette molécule à l’essai à Lyon dans une étude de phase 1 dans le cancer du pancréas ? » etc…
Dans cette perspective, l’IA ne serait pas systématiquement présente en consultation, ne devant pas devenir un tiers envahissant dans le colloque singulier. Dans certains cas, elle n’apportera rien, ou presque rien, sinon du bruit. Mais dans les situations complexes, atypiques, aiguës, à haut risque, ou lorsqu’une décision engage fortement le pronostic, elle peut devenir un filet de sécurité, un véritable compagnon expert. C’est probablement cette piste qu’il faut suivre. Non celle de l’usage systématique de l’IA, mais en la rendant disponible, traçable, évaluée, utilisée au bon moment. Une intelligence médicale augmentée, au cas par cas.
Il y a aussi un enjeu économique majeur. Nos systèmes de santé ne souffrent pas seulement d’un manque de moyens, mais aussi d’actes redondants ou demandés par réflexe, d’imageries peu pertinentes, de bilans répétés, mais aussi d’examens indispensables oubliés ou retardés. Une IA bien conçue pourrait aider à améliorer la pertinence des soins. Non en prescrivant plus, mais en prescrivant mieux. Elle pourrait hiérarchiser les examens complémentaires selon leur probabilité d’apporter une information utile, intégrer les résultats déjà disponibles, éviter les duplications, rappeler les recommandations, et alerter quand un test coûteux est peu contributif ou, inversement, quand un examen est nécessaire malgré une présentation trompeuse. Des travaux récents sur le diagnostic séquentiel montrent déjà que des systèmes IA peuvent intégrer la question du coût des examens dans le raisonnement diagnostique, avec des gains potentiels en termes de précision et de prix, selon les configurations testées.
La formation médicale devra nécessairement évoluer et vite. Une règle simple pourrait être proposée : d’abord le raisonnement humain, ensuite la confrontation à l’IA. L’interne, le médecin, l’équipe formulent leurs hypothèses, les diagnostics graves à ne pas manquer, le plan d’examens. Puis l’IA vient challenger ce raisonnement, non le remplacer. C’est très différent d’un usage passif où l’on demande d’emblée à la machine ce qu’il faut penser. Dans le premier cas, elle stimule la compétence. Dans le second, elle risque de l’endormir. Et de déshumaniser la pratique médicale.
Il faudra aussi des essais prospectifs. Pas seulement des benchmarks. De vraies études en conditions de soins, mesurant ce qui compte vraiment : moins d’erreurs diagnostiques, moins de retards, moins d’examens inutiles, moins de coûts évitables, moins de complications, mais aussi le maintien des compétences des médecins, l’acceptabilité par les patients, la définition d’une responsabilité juridique claire et une traçabilité des décisions.
L’avenir raisonnable ne passe pas par le remplacement du médecin par l’IA. Encore moins par des praticiens refusant l’IA par orgueil ou par peur. Mais par une médecine apprenant à travailler en binôme avec cette nouvelle technologie, sans lui abandonner ce qui fait le cœur du métier : regarder, écouter, examiner, décider, expliquer, et répondre de ses choix.
L’article Et si votre médecin était (aussi) une IA ? est apparu en premier sur Les Électrons Libres.
Capcom, embourbé dans la polémique du DLSS 5 aux côtés de Nvidia, préfère aujourd'hui retenir le positif de cette affaire. Une bonne manière de retomber sur ses pieds.
Le procès entre Elon Musk et Sam Altman, qui pourrait bouleverser l'avenir d'OpenAI, va être diffusé en direct à partir de sa seconde semaine. Problème : le tribunal n'autorise qu'un flux audio. Il sera impossible de le regarder en vidéo.
Le 3 mai 2026, GameStop a créé la surprise en annonçant une OPA non sollicitée sur eBay, valorisée à 55,5 milliards de dollars. Une offensive audacieuse, portée par Ryan Cohen, qui ambitionne de transformer la plateforme en concurrent direct d’Amazon.
Prévue le 19 mai, la conférence Google I/O 2026 devrait être le lieu où Google dévoilera de très nombreuses nouveautés pour son assistant Gemini, dont un nouveau design pour l'application mobile. Certaines rumeurs évoquent le lancement d'un nouveau modèle omnimodal qui pourrait être Gemini 3.2 ou Gemini 3.5.
Entre des prix trop élevés et des disponibilités impossibles pour un développement industriel, la gamme de cartes Jetson voit ses modèles LPDDR4 totalement abandonnés par Nvidia.
Jetson Xavier NX
Comme la majorité des constructeurs de cartes de développement, la gamme de cartes de développement Jetson de Nvidia souffre de la situation de la mémoire vive et, en particulier, de la pauvreté de l’offre en mémoire DDR4/LPDDR4. De Raspberry Pi à Radxa en passant par Friendly Elec et la myriade d’autres constructeurs qui vivent autour de ces produits, grands comme petits, ce secteur va assez mal en ce moment et tous les tarifs augmentent en flèche.
Les cartes Nvidia Jetson équipées de mémoire LPDDR4 sont donc particulièrement touchées. Chez beaucoup de constructeurs, la disparition est passée sous silence, les boutiques ne sont simplement plus livrées. Nvidia informe surtout ses partenaires industriels des mouvements qu’il pratique. La marque communique donc sur « une accélération de la fin de vie de certains modules spécifiques ».
La liste est donc la suivante :
Les Nvidia Jetson TX2 NX en 4 et 8 Go
L’ensemble des Nvidia Jetson TX2i
Les Nvidia Jetson AGX Xavier de type industriel et les versions 32 Go
La Nvidia Jetson Xavier NX
Ce sont de « vieux » modules, mais qui sont encore largement implantés dans des produits industriels. Tous datent d’avant 2021 et vont suivre un calendrier précis de distribution EOL (End Of Life / fin de vie). Les dernières commandes se feront dans les mois qui viennent et jusqu’au 15 juillet prochain. Elles ne pourront plus être annulées ni retournées. Cela laisse un peu de temps pour les industriels pour faire des réserves avant de changer de modèle vers des solutions de type Nvidia Orin ou compatibles.
Au 15 juillet 2027, Nvidia cloturera les derniers achats de cartes Jetson intégrées dans des produits. A partir de cette date, il ne sera plus jamais possible de commander ces produits.
La majorité des cartes de développement suivent actuellement une voie encore plus brutale. Les prix des composants ont tellement explosé et la quantité de mémoire disponible en format LPDDR4/LPDDR4x a tellement diminué qu’il n’est plus rentable de les produire. Sur une carte de développement imaginée pour une commercialisation à 30$ HT avec 1 Go de mémoire vive, il n’est pas tenable d’acheter le module de mémoire seul à 15$ HT. La réception par ces industriels d’une faible quantité de mémoire par rapport à leurs besoins les oblige à faire des choix et leurs boutiques sont désormais vides.
NanoPi R3S
Je regardais ce matin les disponibilités de certaines cartes sur le marché. Une NanoPi R3S lancée en 2024 avec 1 Go de LPDDR4 était listée à 30$ HT. L’option 32 Go de eMMC était facturée 5$ HT. Aujourd’hui le produit a disparu des pages de son catalogue et on la trouve sur AliExpress en 1 Go sans eMMC à 41.59€ TTC. Les versions avec eMMC ont simplement disparu.
La faiblesse des ventes entraine évidemment une baisse des achats et un renchérissement des autres composants pour les marques. Au final, la situation devient totalement invivable. Le marché des cartes de développement tout entier est dans une crise majeure et je ne serais pas surpris qu’on voie disparaitre pas mal d’acteurs à moyen terme. Et cela malgré un marché en demande, mais des industriels comme des particuliers qui ont découvert ces produits dans une approche économique qui ne correspond plus à la situation actuelle. On est passé de produits ayant un gros attrait de par leur prix très abordable en amont à des solutions qui ne valent plus forcément l’investissement nécessaire en aval pour le développement et leur support logiciel.
Source : CNX Software
Nvidia Jeston : fin de vie anticipée pour certains modules sur fond de crise de la mémoire © MiniMachines.net. 2026
Black Lantern Collective et Momentum Games ont publié une nouvelle vidéo d’Athanasia, leur immersive sim à l’ambiance horrifique où l’on incarne Carmen Flores, chercheuse et exploratrice envoyée dans un complexe mystérieux en Amérique du Sud. Sur place, évidemment, tout part en cacahuète, car celui‑ci est envahi par des dinosaures. On avait testé la démo et on avait apprécié le mélange immersive sim et dinosaures, l’esthétique rétro façon PSX, et les inspirations évidentes empruntées à Deus Ex et System Shock 2. Autant dire qu’on surveille le projet d’un œil, même si l’autre reste méfiant.
La vidéo, présentée comme un cinematic trailer, oscille entre séquences d’exploration, dinosaures qui errent dans des couloirs sombres, environnements métalliques, mais aussi quelques passages de combat et d’infiltration. C’est l’occasion de mettre en avant une esthétique et une ambiance très réussies sous GZDoom, mais aussi de rappeler que le jeu semble toujours offrir de très bonnes sensations de tir. L’ensemble est soutenu par des approches furtives crédibles et un level design rempli de petits détails qui renforcent la cohérence de l’univers.
Si vous êtes passionnés par les immersive sim, la démo est toujours disponible sur sa page Steam. Athanasia est toujours « Coming Soon ». Pas de date de sortie, mais un très joli bouton Ajouter à votre liste de souhaits.
Les French Days battent leur plein et les jeux vidéo sont aussi de la partie. Pour vous éviter de fouiller tout le catalogue d'Amazon, nous avons fait le tri et regroupé ici les meilleures offres du moment sur nos véritables jeux coups de cœur actuellement en promotion.
En 2006, Miranda Priestly nous apprenait que notre pull bleu céruléen était le produit d’une décision prise dans une chambre feutrée par des gens qui « savaient ». 20 ans plus tard, les algorithmes ont remplacé les éditos. David Frankel revient avec une suite qui n'est pas une simple réjouissance nostalgique, mais le constat d'un monde qui a perdu son chic. Notre critique du Diable s'habille en Prada 2.
30 outils piégés, près de 10 000 téléchargements, et des agents IA qui travaillent en secret pour une économie de tokens crypto. Le 28 avril 2026, les chercheurs en cybersécurité de Manifold ont mis en lumière la campagne ClawSwarm, qui exploite le manque de supervision des déploiements d’agents autonomes.
Connexion