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ChatGPT se souvient, Google booste ses modèles, Meta sort Llama 4
🎬 Les vidéos à ne pas rater !
Cette semaine, je vous propose deux vidéos : l’une où je teste Firebase Studio, l’outil de Google pour développer des applications mobiles et web sans coder, et l’autre sur Mindstudio, une plateforme pour créer facilement des agents IA. Hâte d’avoir vos retours !
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📰 Les news qu’il ne fallait pas manquer
Image credits : ChatGPT
OpenAI vient de déployer une mise à jour majeure de la mémoire de ChatGPT. L’IA peut désormais se souvenir automatiquement des préférences, besoins et habitudes de l’utilisateur à travers toutes les conversations, sans requête spécifique. Cela permet des réponses plus personnalisées et pertinentes. Les utilisateurs peuvent modifier ou effacer ce que ChatGPT sait via une simple demande dans le chat. Ce changement évite de répéter des informations d’un échange à l’autre. Pour les discussions privées, il est possible de désactiver la mémoire dans les paramètres ou d’activer le mode temporaire. Une avancée majeure vers une IA plus intuitive et humaine.
Image Credits : blog.Google
Lors de son événement Google Cloud Next 2025, Google a dévoilé de nombreuses innovations en intelligence artificielle. Parmi les annonces clés : la fusion de Project IDX avec Firebase Studio pour créer une plateforme de développement d’applications pilotée par IA, un nouveau processeur ultra-performant baptisé Ironwood, ainsi que des mises à jour majeures des modèles Veo 2 (vidéo), Lyria (texte en musique) et Imagen 3 (images). Google a également lancé Gemini 2.5 Flash, une version plus rapide et économique de son modèle IA. Ces avancées confirment l’ambition de Google de dominer l’écosystème IA sur tous les fronts.
Image credits : Meta
Meta vient d’annoncer sa nouvelle gamme de modèles Llama 4, dotés de capacités multimodales et d’un contexte étendu. Les modèles Scout (109B) et Maverick (400B) surpassent des concurrents comme GPT-4o, Gemini 2.0 Flash et Mistral 3 tout en étant plus économiques. Scout peut fonctionner sur un seul GPU H100 avec une fenêtre de 10 millions de tokens, tandis que Maverick atteint 1 million. Un modèle géant, Llama 4 Behemoth (2T de paramètres), est en cours d’entraînement et promet des performances supérieures à GPT-4.5. Tous utilisent une architecture MoE optimisant les coûts. Scout et Maverick sont déjà téléchargeables.
🛠️ L’outil de la semaine
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