Navier-Stokes, trois milliards et cinquante satellites

La société toulousaine Loft Orbital annonce un contrat d'un milliard de dollars avec l'émiratie Marlan Space, filiale du conglomérat d'Abu Dhabi IHC, pour lancer 50 satellites dotés d'intelligence artificielle embarquée. L'annonce est faite à l'ouverture du Sommet international sur l'espace à Paris.

Les satellites doivent combiner capteurs optiques, radar, connectivité permanente et puissance de calcul à bord pour traiter en continu ce qu'ils observent — l'entreprise cite la détection de feux de forêt, de missiles ou de menaces sur les infrastructures énergétiques. L'IA embarquée doit être fournie par Mistral AI ; les satellites seront produits par Orbitworks, coentreprise des deux partenaires, et MaiaSpace, filiale d'ArianeGroup, est partenaire de lancement privilégié. Premier lancement prévu en octobre.

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OpenAI annonce qu'un de ses modèles a résolu l'équation de Navier-Stokes, posée par Henri Navier en 1822 et mise en forme par George Gabriel Stokes en 1845, l'un des sept problèmes du millénaire du Clay Mathematics Institute. 88 heures, plus de 10 000 agents travaillant de concert, plus de 130 milliards de tokens, pour un coût de calcul chiffré par Mark Chen à « plusieurs millions de dollars ».

Le président du Clay Institute salue « une journée enthousiasmante », en rappelant qu'une solution n'est examinée que deux ans après publication dans une revue qualifiée. Quelques heures avant l'annonce, le mathématicien Tristan Buckmaster s'interrogeait publiquement sur des similarités avec ses propres travaux, menés avec Levent Alpöge. OpenAI affirme n'avoir utilisé ni leurs requêtes ni leurs résultats, tout en admettant ensuite ne pas pouvoir écarter que des données anonymisées aient pu aider. Terence Tao regrette que la recherche soit confiée intégralement à des modèles plutôt qu'à une collaboration.

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3 milliards d'euros, tour mené par Samsung aux côtés de Scaleup Europe, le fonds lancé par la Commission européenne, et de PSG Equity ; ASML et Nvidia remettent au pot. La valorisation dépasse 21 milliards d'euros. Les trois fondateurs contrôlent toujours l'entreprise, précise à l'AFP le directeur financier Johan Bergqvist.

Mistral a quasiment doublé de taille en un an, dépasse 1 000 salariés et se dit en route vers un milliard d'euros de revenus annualisés. L'entreprise a investi 4 milliards d'euros dans des centres de données en France et en Europe, et vise 200 MW de capacité de calcul en 2027, 1 GW en 2030. Son argument reste la souveraineté : partenariat non exclusif avec l'État français, travaux avec BMW, Airbus et CMA CGM.

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Au lancement de GPT-6 Astra, le président d'OpenAI Greg Brockman parle d'« ère de l'intelligence artificielle générale » et de « saut générationnel » ; l'entreprise, plus prudente, s'en tient au « modèle le plus intelligent jamais conçu ». La communication insiste sur le computer use : un modèle qui prend la main sur un ordinateur pour enchaîner des étapes comme le ferait un employé.

Cafétech situe le rattrapage. Fin 2025, OpenAI déclenche un « code rouge » après avoir été bousculé par Google puis par Anthropic. En août 2026, Anthropic dépasse 65 milliards de dollars de chiffre d'affaires annualisé — contre 9 milliards fin 2025 — quand OpenAI plafonne à 40 milliards. Mais l'écart de performance s'est inversé, et la croissance du chiffre d'affaires entreprise d'OpenAI a de nouveau dépassé celle d'Anthropic, d'après les transactions analysées par Ramp.

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Revolut annonce avoir réalisé en France le premier paiement sécurisé initié par une intelligence artificielle, avec Visa. Dans ce test, un agent autorisé par le client a mené les étapes de l'achat jusqu'au paiement chez le commerçant Cleverbridge ; Visa Payment Passkey a authentifié la transaction, sur l'infrastructure de paiement existante et ses protections anti-fraude.

Ce n'est pas une première européenne : Santander et Mastercard avaient exécuté en mars le premier paiement de bout en bout par un agent en Europe. Revolut, qui a obtenu sa licence bancaire française début août, cite le Baromètre du numérique 2026 : 51 % de la population française utiliserait des outils d'IA générative.

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Interrogé par Fortune dans un entretien publié samedi, Sam Altman écarte une introduction en Bourse d'OpenAI cette année : « Au vu de tout ce qui se passe en matière de sécurité, le moment serait mal choisi pour entrer en Bourse, et nous ne ressentons pas de pression en ce sens. » Et, plus net encore : « Je dirais que ce ne sera pas en 2026, oui. Nous avons encore beaucoup à faire. » OpenAI et Anthropic ont l'une et l'autre transmis confidentiellement des documents aux autorités américaines en vue d'une introduction, en visant une valorisation proche de 1 000 milliards de dollars.

Le contexte est une semaine de déclarations contradictoires. Dario Amodei a appelé samedi les entreprises du secteur à « ralentir le rythme auquel nous améliorons les capacités des modèles d'IA » — analyse approuvée par Altman et par Elon Musk. À l'inverse, Donald Trump a critiqué dimanche ceux qui veulent ralentir, et le président de la Chambre des représentants Mike Johnson a estimé qu'une loi votée dans l'urgence ferait perdre « la course contre la Chine ». Le dispositif d'évaluation des modèles de pointe mis en place début août par le gouvernement américain reste non contraignant, et ses modalités n'ont pas été communiquées.

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La NASA et IBM Research publient le NASA-IBM Lunar Foundation Model, présenté comme l'un des premiers modèles ouverts dédiés à la science lunaire : hébergé sur Hugging Face, code sur GitHub. Il a été entraîné principalement sur dix-sept ans de données du Lunar Reconnaissance Orbiter — environ 2 millions de tuiles d'images, dont plus d'un million à 1 mètre de résolution et près de 964 000 images multispectrales à 100 mètres — complétées par des données des missions GRAIL, Lunar Prospector et SELENE (JAXA).

L'intérêt d'un modèle de fondation est de se réajuster à des tâches variées avec peu de données annotées : cartographier des cratères, repérer les irregular mare patches — ces reliefs volcaniques d'apparence jeune qui bousculent la chronologie admise du refroidissement lunaire — ou estimer où la glace reste stable près des pôles. La NASA indique que le modèle égale ou dépasse plusieurs modèles de référence sur toutes les tâches évaluées, avec un avantage net sur la stabilité de la glace polaire. Il rejoint Prithvi (observation de la Terre) et Surya (héliophysique), et s'intègre à la boîte à outils open source TerraTorch.

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