El Meb

Ingénieur ML orienté produit
Fondateur d’Egir - Aider les restaurateurs à reprendre le contrôle.
Chercher le vrai, pas le brillant

[El Meb @_elmeb_]

Anthropic vient de lancer Claude Fable 5, et c'est la première fois qu'un laboratoire admet ouvertement avoir dû brider son propre modèle parce qu'il était trop dangereux pour répondre librement.

Le tweet officiel pose le cadre :

"Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we've made safe for general use. Its capabilities exceed those of any model we've ever made generally available."

Lis bien la formulation. "Made safe for general use". Rendu sûr. Ce n'est pas un argument marketing accessoire, c'est le cœur du produit. Décortiquons ce qui se passe vraiment.

Anthropic a entraîné un nouveau tier de modèle, baptisé Mythos-class, qui se situe au-dessus de Claude Opus. Ses performances sont au niveau frontier : 80,3% sur SWE-Bench Pro contre 69,2% pour Opus 4.8. Dans une codebase Ruby de 50 millions de lignes, il a réalisé en une journée une migration qui aurait pris à une équipe humaine plus de deux mois. Sur le drug design, la version non bridée accélère certaines étapes par un facteur 10.

Le problème, selon Anthropic, c'est que ces capacités sont si fortes en cybersécurité offensive et en biologie qu'elles pourraient causer des dégâts sérieux entre de mauvaises mains. La solution choisie est inédite. Quand une requête touche à la cybersécurité offensive, la biologie ou la chimie sensibles, Fable 5 ne répond pas. La question est automatiquement redirigée vers Opus 4.8, le modèle moins capable. Le garde-fou s'active dans moins de 5% des sessions.

C'est une première dans l'industrie. Un modèle dont le fournisseur juge certains domaines de compétence trop dangereux pour être servis à pleine puissance, et qui dégrade volontairement sa propre réponse selon le sujet.

Et il y a un jumeau. Claude Mythos 5, c'est exactement le même modèle, mais avec les garde-fous levés. Il n'est pas public. Réservé aux partenaires de Project Glasswing et à des chercheurs en biologie sélectionnés, avec rétention obligatoire des données pendant 30 jours pour le monitoring. Anthropic affirme que c'est le modèle aux plus fortes capacités cyber jamais créé. C'est la suite directe du programme Glasswing que je couvrais en mai, sauf qu'on passe de la preview confidentielle au déploiement à deux vitesses.

Maintenant la lecture stratégique, parce qu'elle compte. Anthropic ouvre ce tier supérieur exactement au moment où sa valorisation atteint 965 milliards et où OpenAI dépose son S-1 pour son IPO de septembre. Le timing n'est pas innocent. C'est une démonstration de force frontier avant la bataille des introductions en bourse.

Et le positionnement est cohérent avec toute la stratégie de la maison. Anthropic se présente comme le laboratoire qui peut construire les modèles les plus puissants tout en étant le plus responsable. Le mécanisme de reroutage est une vraie innovation de sécurité, mais c'est aussi le meilleur argument commercial possible auprès des entreprises et des gouvernements qui craignent le risque. Sécurité réelle et marketing premium ne s'excluent pas, ils se renforcent ici.

Le caveat à garder en tête. "Mythos-class" est un nom maison, et une partie des benchmarks vient d'Anthropic. Il faudra les tests indépendants pour confirmer l'écart réel avec GPT-5.5 et Gemini 3.5. Mais le SWE-Bench Pro à 80% est déjà corroboré par des sources tierces.

Le signal de fond est clair. On entre dans l'ère où la capacité d'un modèle dépasse ce qu'on peut diffuser sans restriction. Où la question n'est plus seulement "que sait faire le modèle", mais "que peut-on le laisser faire". Anthropic vient de matérialiser cette frontière dans un produit.

C'est la première fois. Ce ne sera pas la dernière.

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we’ve made safe for general use.

Its capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available.

[El Meb @_elmeb_]

OpenAI prépare un campus IA de 500 milliards de dollars dans l'Ohio. Et la manière dont il compte le financer en dit plus long sur l'état de la course à l'IA que n'importe quel benchmark.

Amir Efrati, de The Information, a sorti l'info :

"OpenAI, again, getting serious about controlling compute infra, needs hundreds of billion dollars to lease an eventual 10 GW facility. Notably, Nvidia has discussed providing a financial backstop for the mega deal."

Décortiquons, parce qu'il y a trois histoires imbriquées.

Premièrement, le pivot stratégique. OpenAI a discrètement abandonné le modèle de coentreprise Stargate, ce véhicule commun avec Oracle et SoftBank annoncé en grande pompe à la Maison-Blanche en janvier 2025. À la place, OpenAI loue désormais en direct, en bilatéral. Le campus de Pike County dans l'Ohio, 10 gigawatts sur un ancien site d'enrichissement d'uranium, est le plus gros résultat de cette nouvelle approche. Et tout ça à une semaine du dépôt secret de leur S-1 pour une IPO potentielle à plus de 1 trillion en septembre, avec 14 milliards de pertes projetées pour 2026.

Deuxièmement, le financement circulaire qui devrait inquiéter. Selon The Information, l'équipement (puces et serveurs) représente environ 70% du coût d'un datacenter, soit près de 350 milliards de GPUs NVIDIA pour ce seul site. Et NVIDIA est en discussion pour servir de garant financier au bail. Récapitulons la boucle. NVIDIA s'est engagé à investir jusqu'à 100 milliards dans OpenAI. OpenAI utilise cet argent pour acheter des GPUs NVIDIA. Et NVIDIA garantit maintenant la dette qui finance les datacenters qui hébergent ces mêmes GPUs. Le fournisseur finance son client pour qu'il achète ses propres produits, puis garantit le crédit de l'ensemble. Cette circularité commence à faire tiquer sérieusement les analystes.

Troisièmement, et c'est l'angle que personne ne relie. Le développeur du campus Ohio est SB Energy, filiale de SoftBank. Le même SoftBank qui investissait 75 milliards en France il y a dix jours. Mais regardez la différence énergétique. En France, l'argument décisif de Masayoshi Son était le nucléaire décarboné et fiable. En Ohio, le campus intègre 9,2 gigawatts de génération à partir de gaz naturel sur site. Même acteur, deux stratégies énergétiques opposées selon le pays.

Ça révèle la vraie nature de la course IA en 2026. Ce n'est plus une course aux modèles, ni même aux GPUs. C'est devenu une course à l'énergie. Le compute n'est plus limité par les puces, il est limité par les gigawatts disponibles. Et la source d'énergie devient un choix géostratégique qui définit la compétitivité IA d'un pays. Nucléaire en France, gaz aux États-Unis, charbon et solaire en Chine. La géographie de l'IA suit désormais la géographie de l'électricité.

Et le tableau d'ensemble est vertigineux. Deux IPO IA colossales arrivent quasi simultanément. SpaceX le 12 juin à 1,77 trillion. OpenAI en septembre à plus de 1 trillion. Les deux non rentables, les deux adossées à des montages de dette et de garanties croisées entre fournisseurs, clients et investisseurs qui sont souvent les mêmes acteurs. Le marché public va devoir absorber le risque de l'infrastructure IA, à une échelle jamais vue.

On construit l'infrastructure la plus chère de l'histoire de l'humanité avec de l'argent qui tourne en boucle entre une poignée d'acteurs. Soit c'est le plus grand pari industriel gagnant du siècle. Soit c'est une concentration de risque que personne ne saura dénouer si la demande ne suit pas.

Septembre nous donnera la première vraie réponse du marché.

[Amir Efrati @amir]

data center NEW💲: OpenAI—again—getting serious about controlling compute infra, needs hundreds of billion dollars to lease an eventual 10 GW facility

notably, Nvidia has discussed providing a financial backstop for the mega deal.

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

Google just dropped a new LLM!

You can run it locally on just 8GB RAM.

Let's fine-tune this on our own data (100% locally):

[El Meb @_elmeb_]

@brivael C'est vraiment un truc de gemeaux de croire ça

[El Meb @_elmeb_]

Google va payer 920 millions de dollars par mois à SpaceX pour louer du compute IA. Soit 11 milliards par an, jusqu'en 2029. Et le détail qui rend cette histoire fascinante : c'est de l'argent qui coule d'un concurrent direct de Grok vers l'infrastructure de Grok.

CNBC a sorti l'info hier :

"Google to pay SpaceX $920 million a month for compute capacity at xAI data centers."

Pour comprendre l'ampleur du move, il faut empiler les deux deals.

Fin mai, Anthropic signait pour 1,25 milliard par mois (220 000 GPUs au Colossus 1), soit 15 milliards par an. Hier, Google signe pour 920 millions par mois (110 000 GPUs), soit 11 milliards par an. Total combiné : 26 milliards de dollars par an de revenus compute garantis pour SpaceX, payés par les deux principaux concurrents de Grok.

Lis ça posément. Claude et Gemini font la guerre à Grok sur le marché des modèles. Et les deux financent l'infrastructure de Grok à hauteur de 26 milliards par an. SpaceX est en train de devenir l'arms dealer neutre de la guerre IA : peu importe qui gagne la bataille des modèles, SpaceX encaisse le loyer du champ de bataille.

Le commentaire le plus juste sous l'annonce CNBC vient de The Tell : la vraie histoire du capex IA n'est pas de savoir qui dépense, mais qui capte cette dépense. Et là, c'est SpaceX qui capte, sur le dos de ses rivaux.

Maintenant le détail technique qui donne tout son sel à l'affaire. Selon un memo interne xAI relayé ces dernières semaines, Colossus 1 ne tournait qu'à environ 11% d'utilisation effective (le standard de production est de 35 à 45%). L'architecture mixte H100, H200, GB200 n'arrivait pas à paralléliser efficacement l'entraînement de Grok. xAI a donc déplacé l'entraînement de Grok vers Colossus 2, et revend la capacité de Colossus 1 qu'il n'arrivait pas à exploiter lui-même.

Autrement dit, Musk a transformé une difficulté d'ingénierie en machine à cash. Le datacenter que Grok ne pouvait pas utiliser à plein devient une source de 26 milliards par an, payée par Anthropic et Google. C'est du capitalisme à l'état pur, et il faut reconnaître le génie froid du move.

Pour la valorisation de l'IPO du 12 juin, ça change la lecture. Une partie significative des revenus qui justifient les 1,77 trillion ne vient pas de la vente de fusées, de Starlink ou de Grok. Elle vient du fait de louer du compute aux ennemis de Grok. SpaceX ne gagne pas seulement en construisant le meilleur modèle. Il gagne en étant le propriétaire foncier sur lequel tout le monde doit construire.

La question pour la suite, et elle est réelle : ces contrats sont annulables avec 90 jours de préavis après décembre 2026. Si Google et Anthropic finissent leurs propres datacenters, le robinet peut se fermer vite. Google construit déjà à West Memphis, juste à côté.

Mais à court terme, le constat est clair. Dans la ruée vers l'or de l'IA, Musk vend les pelles à ceux qui creusent contre lui.

[CNBC @CNBC]

Google to pay SpaceX $920 million a month for compute capacity at xAI data centers https://t.co/9e7rIXirjT

[El Meb @_elmeb_]

Fei-Fei Li, la créatrice d'ImageNet, vient de publier un essai qui pose la prochaine frontière de l'IA. Le titre : "A Functional Taxonomy of World Models". Et elle l'ouvre sur Wittgenstein.

"The world is everything that is the case. The world is not made of words."

Tout est là. Les LLMs ont conquis le langage. Mais le monde réel n'est pas fait de mots. Il est fait d'espace, de physique, de géométrie. Et c'est là que se joue la prochaine étape : la spatial intelligence.

Fei-Fei Li propose une taxonomie en trois familles de world models, et c'est un cadre clair pour comprendre ce qui arrive.

Les renderers d'abord. Ils génèrent des images et des vidéos. C'est ce qu'on connaît déjà avec les modèles de génération visuelle.

Les planners ensuite. Ils exécutent des actions dans le monde. C'est le cerveau dont la robotique a besoin pour décider quoi faire.

Les simulators enfin. Ils respectent les lois de la physique et la géométrie 3D et 4D. Pour Fei-Fei Li, ce sont eux la vraie clé, parce qu'ils servent autant aux humains qu'aux machines, et parce qu'ils permettent de raisonner sur les conséquences d'une action avant de l'exécuter.

Ce n'est pas un pari isolé. C'est une convergence des plus grands noms de l'IA. Fei-Fei Li avec World Labs (1,23 milliard levé, valuation estimée 5 milliards, investisseurs NVIDIA, AMD, Autodesk). Yann LeCun qui a quitté Meta pour fonder AMI Labs, entièrement dédié aux world models. Google DeepMind avec sa famille Genie. Quand la créatrice de la vision par ordinateur et l'un des pères du deep learning convergent sur la même thèse, ce n'est plus une mode, c'est un signal de fond.

Maintenant le débat honnête, parce qu'il faut le porter. Sous l'essai de Fei-Fei Li, un commentaire pointe le vrai obstacle : le sim-to-real gap. Les renderers s'entraînent sur de la vidéo à l'échelle d'internet, abondante. Mais les simulators manquent cruellement de données 3D avec des annotations physiques précises. Tant que ce déficit de données ne se comble pas, les planners, exactement les pièces dont la robotique réelle a besoin, restent fragiles.

C'est le nœud du problème. La spatial intelligence est la bonne direction, mais elle se heurte au même mur que l'IA scientifique dont je parlais récemment : le manque de données du monde réel. Le langage avait internet comme corpus géant. Le monde physique 3D n'a pas son internet équivalent. Il faut le construire, expérience par expérience, capteur par capteur.

La trajectoire reste claire malgré tout. Après les mots, les mondes. Le langage a été la première frontière des foundation models. La spatial intelligence est en train de devenir la seconde. Et cette fois, l'enjeu n'est pas de mieux écrire, c'est de comprendre et de simuler le monde réel.

Le pari est lancé par les meilleurs du domaine. Le verrou, c'est la donnée physique. Celui qui le fait sauter prend une décennie d'avance.

[Fei-Fei Li @drfeifei]

https://t.co/Kt50ttQRMJ

[El Meb @_elmeb_]

SpaceX vient de pricer son IPO. 135 dollars par action, 75 milliards levés, valuation 1,77 trillion. Cotation au Nasdaq le 12 juin sous le ticker SPCX.

CNBC pose l'enjeu personnel pour Musk :

"The world's richest person is on the doorstep of trillionaire status. SpaceX CEO Elon Musk owns a stake worth $866.5 billion on paper, according to the company's updated IPO prospectus."

C'est la plus grosse introduction en bourse de l'histoire. Trois fois le record précédent de Saudi Aramco. Et Musk a fait du Musk : il a fixé un prix unique d'emblée, sans fourchette, balayant la convention Wall Street du roadshow qui ajuste le prix selon la demande. Quand tu sais que la demande dépasse l'offre, tu n'as pas besoin de négocier.

Le pari sous-jacent est vertigineux, et il faut le prendre au sérieux. SpaceX réunit trois businesses sous un même toit : les fusées et Starship, Starlink, et désormais le compute IA via la fusion avec xAI. La direction qualifie le marché adressable combiné de plus grand de l'histoire humaine, estimé à 28 500 milliards de dollars.

Wall Street suit. Evercore ISI projette une division IA à 755 milliards de revenus d'ici 2031. Goldman Sachs voit 474 milliards de revenus totaux dès 2030. Si ces projections se réalisent, l'IPO d'aujourd'hui paraîtra bon marché rétrospectivement.

Maintenant le défi, parce qu'il est réel. Aujourd'hui, SpaceX fait 18,7 milliards de revenus en croissance de 33%, dont 11,4 pour Starlink qui est le moteur rentable. La division IA fait 3,2 milliards et perd 2,5 milliards par trimestre. À 135 dollars, l'action se price à environ 94 fois les revenus 2025, un multiple sans précédent pour une entreprise de cette taille.

Autrement dit, le marché ne price pas ce que SpaceX est aujourd'hui. Il price ce que Musk promet de construire d'ici 2031. La transformation d'une division IA de 3 à 755 milliards en six ans serait la plus rapide création de revenus de l'histoire à cette échelle.

Est-ce tenable ? Voici la chose honnête à reconnaître : c'est exactement le type de pari "impossible" que Musk a déjà gagné. Quand SpaceX a parié sur les fusées réutilisables, toute l'industrie aérospatiale disait que c'était infaisable. Ils l'ont fait. Quand Starlink a parié sur des milliers de satellites en orbite basse, les experts parlaient de gouffre financier. C'est aujourd'hui la machine à cash de 11 milliards qui finance tout le reste.

Le track record plaide pour lui. Les fondamentaux actuels plaident pour la prudence. Et c'est précisément cette tension qui rend cette IPO la plus fascinante de la décennie.

Le 12 juin, le marché tranchera la première manche. La vraie réponse sur la division IA, on l'aura sur 2028-2031.

Rendez-vous est pris.

[CNBC @CNBC]

The world’s richest person is on the doorstep of trillionaire status.

SpaceX CEO Elon Musk owns a stake in his reusable rocket maker that’s worth $866.5 billion on paper, according to the company’s updated IPO prospectus published on Wednesday. SpaceX said it plans to price its upcoming IPO at $135 a share for a valuation of about $1.77 trillion.

More details: https://t.co/ORslFSFOgO

[Frenchie @Frenchie_]

A tous mes abonnés internationaux prenez le temps de lire ce message.

Il est temps de l’admettre, la France est un pari à fort beta avec une optionalité profonde sur l’avenir de l’IA

Plusieurs signaux le confirment :

>Le nucléaire est devenu le consensus énergétique de l’IA et nous somme le pays avec le meilleur buildout sur ce point là

>La fiscalité va s’améliorer pour chérir les fleurons

>Le capital souverain se réveille enfin (SoftBank, datacenters, défense)
Des valorisations encore au plancher face aux comparables US & asiatiques

Notre pays a toujours été une terre de spécialistes, d’ingénieurs nos écoles le prouvent encore aujourd’hui

Ce même pays a toujours eu tendance à prendre des revirements exceptionnels quand il est acculé dos au mur, l’histoire le prouve.

Nous avons créé, puis détruit. Mais nous sommes prêts à re-créer.

Nous avons pris part à toutes les révolutions :

>Lumières
>Industrielle
>Nucléaire
>Internet

Nous nous positionnons maintenant sur l’IA et la révolution quantique.

C’est ainsi qu’on voit se dessiner un repricing évident sur les actions tech françaises, encore largement sous-évaluées face à leurs contreparties américaines et asiatiques.

Nous, Français, ne vendrons pas notre tech comme l’ont fait d’autres Européens.

Nous voulons bâtir.

Nous voulons faire partie de l’aventure.

Long France 🇫🇷

[WEN @WenTV_io]

🚨NVIDIA vient de tuer le PC tel qu'on le connaissait et c'est une excellente chose :

NVIDIA et Microsoft ont annoncé conjointement le RTX Spark cette semaine à Computex (Taiwan) et Microsoft Build (San Francisco).

L'idée est aussi simple qu'elle est radicale : fusionner 30 ans de stack NVIDIA (CUDA, RTX, DLSS, TensorRT...) avec Windows, pour créer une nouvelle catégorie de machine nativement construite pour les agents IA.

La répartition des rôles est claire : microsoft fournit les primitives de sécurité Windows et NVIDIA fournit OpenShell, un runtime qui te permet de définir précisément ce que les agents peuvent ou ne peuvent pas faire sur ta machine.

Deux géants, une vision commune : le PC devient un équipier.

⚡ Ce que le RTX Spark a dans le ventre

Le cœur du RTX Spark, c'est une puce qui fusionne un GPU Blackwell (6 144 CUDA cores, Tensor Cores 5e génération) et un CPU Grace 20 cœurs, connectés via NVLink-C2C.

Le résultat : 1 petaflop de calcul IA et jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée dans un chassis de 14mm à peine.

Ce que ça veut dire en pratique : des modèles LLM de 120 milliards de paramètres qui tournent en local, une fenêtre de contexte d'un million de tokens, de la vidéo 4K générée sur la machine, et du gaming AAA en 1440p à plus de 100 fps.

Adobe a reconstruit Premiere et Photoshop from scratch pour ce chip : 2x plus rapide sur l'ensemble des workflows IA.

ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface et MSI seront au rendez-vous à l'automne 2026.

🧠 L'ère de l'IA locale est là

Le vrai sujet n'est pas le hardware, c'est ce qu'il rend enfin possible.

Les entreprises commencent à recevoir leurs premières factures d'agents cloud (et ça pique), ramener ce compute en local, c'est une réponse économique autant que technique.

Sans cloud, sans abonnement à la minute et sans envoyer tes données ailleurs.

Dans un monde où chaque prompt envoyé au cloud est une donnée de plus qui t'échappe, avoir une IA puissante qui tourne entièrement sur ta machine n'est pas un luxe technique.

C'est une bonne nouvelle pour la vie privée et il n'y en a pas eu beaucoup ces dernières années.

[Libre Max @libremax_off]

🚨 Les UtoPitchs première édition c'est parti ! 🚀

The Family c'est fini, mais pas l'envie de créer 🔥

Du coup on réuni fondateurs de startups et investisseurs pour une soirée !

🔹Mardi 9 juin
🔹18h30-20h30
🔹Chez @joinswanbase

👉 Inscrivez-vous : https://t.co/tIOfwaGmWR

[El Meb @_elmeb_]

Quelques heures après l'annonce des 75 milliards en France, SoftBank dépasse Toyota et devient la plus grosse capitalisation du Japon. +14% aujourd'hui, +80% depuis janvier.

Le pattern de la semaine se confirme : l'IA déclasse les champions industriels du 20e siècle. Anthropic dépasse OpenAI. SoftBank dépasse Toyota.

Le capital migre vers ceux qui construisent l'infrastructure de la prochaine décennie.

[El Meb @_elmeb_]

Softbank vient d'annoncer 75 milliards d'euros d'investissement dans des datacenters IA en France. Plus gros investissement IA en Europe de l'histoire. Et c'est en Hauts-de-France que la majeure partie va se construire.

Le communiqué officiel @SoftBank_Group cite directement Masayoshi Son :

"L'IA entre dans une nouvelle ère, et les pays qui construisent l'infrastructure pour soutenir cette transformation façonneront l'avenir de la technologie, de l'industrie et de la société. Avec sa base industrielle et sa forte volonté nationale, la France est en train d'établir une position solide comme hub d'infrastructure IA représentatif de l'Europe."

Les chiffres. Phase 1 : 45 milliards pour 3,1 GW en Hauts-de-France d'ici 2031. Trois sites confirmés : Dunkirk Loon-Plage, Bosquel, Bouchain. Total final 75 milliards pour 5 GW. La France a actuellement 1,5 GW installé. Softbank va donc plus que tripler la capacité française.

Les partenariats sont stratégiques. Schneider Electric construit une usine robotisée à Dunkirk pour fabriquer localement les infrastructures datacenter. EDF transforme une ancienne centrale nucléaire à Bouchain en datacenter, réutilisant l'infrastructure énergétique existante.

Le détail que personne ne pose clairement. Masayoshi Son a expliqué à La Tribune Dimanche pourquoi la France a été choisie : "Le fait que le pays soit producteur et exportateur d'énergie est absolument décisif pour les investissements en infrastructure IA."

Pendant que le nucléaire français a été moqué pendant 15 ans, c'est exactement ça qui attire aujourd'hui 75 milliards. La fiabilité du réseau, la production base-load décarbonée, la capacité d'export énergétique deviennent un avantage compétitif IA mondial.

L'autre élément à porter honnêtement. Softbank est investisseur d'OpenAI (30+ milliards pour 11% du capital). Le datacenter français servira probablement OpenAI en priorité. La souveraineté européenne IA reste donc nuancée. Infrastructure sur sol français, énergie française, Schneider et EDF dans la chaîne de valeur, mais owners-operators japonais et clients principaux américains.

C'est de la souveraineté partielle. Pas une victoire complète, mais un compromis pragmatique qui sécurise des gigawatts de compute IA sur sol européen et des milliers d'emplois industriels en Hauts-de-France.

L'angle personnel. Je suis basé en Hauts-de-France. Dunkirk Loon-Plage, c'est à 40 minutes de chez moi. Ma région, longtemps cantonnée à l'industrie lourde déclassée, est sur le point de devenir un hub d'infrastructure IA européen majeur.

Et le détail Schneider Electric. J'ai bossé pour eux. Les voir partenaire principal sur l'infrastructure qui va définir la prochaine décennie de l'IA française, c'est un signal fort. Les champions industriels européens existants ont un rôle à jouer dans la transition. Pas en vassaux, en partenaires stratégiques.

Le pari de la diplomatie directe Macron-Son, le pari nucléaire français, le pari industriel des Hauts-de-France paient aujourd'hui.

Tout n'est pas parfait. Mais c'est probablement le meilleur compromis réaliste pour l'Europe IA en 2026.

[El Meb @_elmeb_]

Softbank vient d'annoncer 75 milliards d'euros d'investissement dans des datacenters IA en France. Plus gros investissement IA en Europe de l'histoire. Et c'est en Hauts-de-France que la majeure partie va se construire.

Le communiqué officiel @SoftBank_Group cite directement Masayoshi Son :

"L'IA entre dans une nouvelle ère, et les pays qui construisent l'infrastructure pour soutenir cette transformation façonneront l'avenir de la technologie, de l'industrie et de la société. Avec sa base industrielle et sa forte volonté nationale, la France est en train d'établir une position solide comme hub d'infrastructure IA représentatif de l'Europe."

Les chiffres. Phase 1 : 45 milliards pour 3,1 GW en Hauts-de-France d'ici 2031. Trois sites confirmés : Dunkirk Loon-Plage, Bosquel, Bouchain. Total final 75 milliards pour 5 GW. La France a actuellement 1,5 GW installé. Softbank va donc plus que tripler la capacité française.

Les partenariats sont stratégiques. Schneider Electric construit une usine robotisée à Dunkirk pour fabriquer localement les infrastructures datacenter. EDF transforme une ancienne centrale nucléaire à Bouchain en datacenter, réutilisant l'infrastructure énergétique existante.

Le détail que personne ne pose clairement. Masayoshi Son a expliqué à La Tribune Dimanche pourquoi la France a été choisie : "Le fait que le pays soit producteur et exportateur d'énergie est absolument décisif pour les investissements en infrastructure IA."

Pendant que le nucléaire français a été moqué pendant 15 ans, c'est exactement ça qui attire aujourd'hui 75 milliards. La fiabilité du réseau, la production base-load décarbonée, la capacité d'export énergétique deviennent un avantage compétitif IA mondial.

L'autre élément à porter honnêtement. Softbank est investisseur d'OpenAI (30+ milliards pour 11% du capital). Le datacenter français servira probablement OpenAI en priorité. La souveraineté européenne IA reste donc nuancée. Infrastructure sur sol français, énergie française, Schneider et EDF dans la chaîne de valeur, mais owners-operators japonais et clients principaux américains.

C'est de la souveraineté partielle. Pas une victoire complète, mais un compromis pragmatique qui sécurise des gigawatts de compute IA sur sol européen et des milliers d'emplois industriels en Hauts-de-France.

L'angle personnel. Je suis basé en Hauts-de-France. Dunkirk Loon-Plage, c'est à 40 minutes de chez moi. Ma région, longtemps cantonnée à l'industrie lourde déclassée, est sur le point de devenir un hub d'infrastructure IA européen majeur.

Et le détail Schneider Electric. J'ai bossé pour eux. Les voir partenaire principal sur l'infrastructure qui va définir la prochaine décennie de l'IA française, c'est un signal fort. Les champions industriels européens existants ont un rôle à jouer dans la transition. Pas en vassaux, en partenaires stratégiques.

Le pari de la diplomatie directe Macron-Son, le pari nucléaire français, le pari industriel des Hauts-de-France paient aujourd'hui.

Tout n'est pas parfait. Mais c'est probablement le meilleur compromis réaliste pour l'Europe IA en 2026.

[ソフトバンクグループ株式会社 | SoftBank Group Corp. @SoftBank_Group]

[プレスリリース] ソフトバンクグループ、フランスで5GWのAIデータセンターを構築へ
当社は、フランスにおいて5GWのAIデータセンターを開発・運営することを本日発表しました。第1フェーズでは、Hauts-de-France地域圏において3.1GWのAIデータセンター整備を計画しています。

孫 正義コメント：
「AIは新たな時代を迎えており、この変革を支えるインフラを構築する国々が、テクノロジー、産業、社会の未来を形作ることになるでしょう。ソフトバンクがフランスにこのような大規模なコミットメントを行えることを誇りに思います。産業基盤、豊富な人材、そして国家としての強い志を備えるフランスは、欧州を代表するAIインフラの拠点として、確固たる地位を築きつつあります」

本発表は、エマニュエル・マクロン仏大統領が主催する「2026 Choose France」サミットの一環として行われたものです。この取り組みは、当社による欧州におけるAIインフラ投資として最大のものとなります。

プレスリリースの全文はこちらからご覧ください。
🟦ソフトバンクグループ、フランスで5GWのAIデータセンターを構築へ
https://t.co/nK5S0Id9pc

🟦ソフトバンクグループとSesterce、フランスのBosquelで1GWのAIデータセンターを開発へ
https://t.co/XSnL9bFKdd

#SBG_News #ソフトバンクグループ #SoftBankGroup

[El Meb @_elmeb_]

Parloa, startup allemande d'agents IA pour le customer service, a levé 350 millions de dollars en série D à 3 milliards de valuation. Lead General Catalyst, avec EQT Ventures, Altimeter et Durable Capital. Sept mois après leur série C. La trajectoire de croissance européenne en agentique enterprise mérite d'être posée correctement.

Le tweet officiel @parloa_ai présente l'angle stratégique :

"Just seven months since our Series C, we're excited to announce our next big step: our $350 million Series D at a $3 billion valuation. With this raise, led by @generalcatalyst, we're accelerating our global growth, advancing our AI agent management platform (AMP), and launching the Parloa Promise – a new initiative aimed to redefine what's meant by responsible AI."

Pour comprendre pourquoi c'est important, il faut situer Parloa dans le paysage enterprise IA.

Les chiffres business sont solides. 50 millions de revenus récurrents annuels, 150% de net retention rate, 430 employés répartis entre New York, Berlin, Munich et Londres. Architecture sur Microsoft Azure avec GPT-5.4. Clients enterprise : Allianz, https://t.co/N0Vo8PqxCZ, HealthEquity. Et le détail qui change tout, les trois géants mondiaux du BPO (TP, Concentrix, Foundever) déploient Parloa dans leurs propres opérations de call center.

Lis ça posément. Les call centers traditionnels qui représentent 350+ milliards de marché global ne sont plus en concurrence avec les agents IA. Ils les intègrent comme couche d'efficacité dans leurs opérations. Le BPO devient hybride humain-agent, pas remplacé. C'est un pattern de transformation industrielle que personne ne pose clairement.

Maintenant la lecture stratégique pour les lecteurs de ce compte.

Depuis 12 jours, je documente le déploiement de la stack agentique sur les couches successives de l'économie. Singapour le 18 mai (étatique national, MCP gateway). Anthropic 900 milliards le 22 mai (enterprise via Claude Code). Robinhood le 27 mai (retail finance via MCP servers). Parloa aujourd'hui (customer service / BPO global).

Quatre couches en 12 jours. Étatique, enterprise software, retail finance, customer experience. Le pattern n'est plus une projection, c'est une infrastructure qui se déploie en temps réel.

Et le détail différenciant que j'aime particulièrement poser ici. Parloa est allemande. Berlin et Munich. Lead investor américain certes (General Catalyst), mais base d'ingénierie et go-to-market européens. Sur la couche customer service où les volumes mondiaux sont énormes, l'Europe a un champion à 3 milliards de valuation. Sept mois pour passer de la série C à la série D, à 50 millions ARR. C'est un rythme américain dans un écosystème souvent décrit comme lent.

L'écosystème enterprise européen n'est pas mort. Il a juste choisi des verticaux différents que les frontier labs US. Pendant qu'OpenAI et Anthropic se battent sur les foundation models et le code, Parloa, Mistral, Aleph Alpha, https://t.co/zhGPY2BMnq construisent les couches applicatives où la donnée client européenne reste localement régulée.

Caveat honnête à porter. Parloa tourne sur Azure et GPT-5.4. L'infrastructure est américaine. La couche applicative est européenne. C'est ce qu'on appelle gentiment de la souveraineté partielle.

Mais à ce stade, c'est probablement le bon compromis stratégique. Construire les modèles fondationnels coûte 5-50 milliards par cycle. Construire les couches applicatives métier coûte 50-500 millions. Pour l'Europe, le pari pragmatique est probablement le bon, en attendant que Mistral ou un acteur public atteigne la frontière sur les foundation models.

Et personne n'aborde sérieusement la question.

[Parloa @parloa_ai]

BREAKING: Just seven months since our Series C, we’re excited to announce our next big step: our $350 million Series D at a $3 billion valuation. 🚀

With this raise, led by @generalcatalyst, we’re accelerating our global growth, advancing our AI agent management platform (AMP), and launching the Parloa Promise – a new initiative aimed to redefine what’s meant by responsible AI.

There is a clear signal. Customer patience for bad service has run out, and they’re leaving brands that don’t deliver on support promises.

That’s why our mission is to eliminate these detached experiences and empower global enterprises to build meaningful relationships with their customers, turning every conversation into lasting loyalty and business value.

🔗Learn more here: https://t.co/hfKNHqpri1

[El Meb @_elmeb_]

Confirmation officielle du round que j'analysais il y a 7 jours.

Le chiffre final dépasse les estimations Bloomberg. 65 milliards levés (vs 30 anticipés), valuation 965 milliards, Brad Gerstner d'Altimeter en lead, Amazon à 5 milliards. Le round est fermé.

Le détail vraiment juteux dans les chiffres finaux : Anthropic représente désormais 40% du marché IA enterprise estimé à 115 milliards en 2026. Sur le segment où se joue 80% des revenus IA mondiaux, Anthropic est devant tout le monde.

Et Claude Opus 4.8 vient de sortir avec outils d'automatisation de workflows intégrés. C'est l'extension produit qui justifie la valuation.

L'analyse stratégique du post original tient sans modification. Le règne unique OpenAI est terminé. Le duopole frontier IA Anthropic/OpenAI s'installe.

[El Meb @_elmeb_]

Anthropic est sur le point de fermer un round à plus de 30 milliards de dollars la semaine prochaine, à une valuation supérieure à 900 milliards. Pour la première fois depuis 2022, OpenAI ne sera plus la startup IA la mieux valorisée au monde.

Bloomberg a sorti le scoop hier soir :

"Anthropic is set to close its latest round of funding, which may top $30 billion at a valuation above $900 billion, as soon as next week."

Pour donner l'échelle du basculement. OpenAI a fermé son dernier round à 852 milliards de valuation en mars 2026. Le round Anthropic à 900+ milliards le dépasse de quasiment 50 milliards. C'est la fin d'une époque de domination unique qui durait depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022.

La trajectoire valuation d'Anthropic sur 9 mois est hallucinante. Série F septembre 2025 à 183 milliards. Série G février 2026 à 380 milliards. Round actuel mai 2026 à 900 milliards. Triplement en 9 mois. Et le secondary market valorisait déjà la boîte à 1 trillion plus tôt ce mois-ci.

Lead investors du round en cours : Sequoia Capital, Dragoneer, Altimeter, Greenoaks Capital, chacun environ 2 milliards. Plus Founders Fund de Peter Thiel et General Catalyst. Goldman Sachs, JPMorgan et Morgan Stanley sont en discussions pour une IPO potentielle en octobre 2026 à 60 milliards de raise.

Mais le vrai sujet n'est pas dans les chiffres financiers. Il est dans le pattern d'usage qui justifie la valuation.

Anthropic a posé sa croissance enterprise sur des outils que je documente depuis 6 semaines sur ce compte. Claude Code à 2,5 milliards annualisés en février 2026, parti de 1 milliard quelques mois plus tôt. Claude Cowork qui remplace les outils SaaS traditionnels. Microsoft 365 / Claude intégration. Les ingénieurs SpaceX qui choisissent Claude plutôt que Grok. Le DoD qui veut Claude pour ses workflows IA. Les frontier labs concurrents (xAI, OpenAI) qui paient pour l'infrastructure Anthropic.

Les revenus suivent. 9 milliards annualisés fin 2025. 14 milliards en février 2026. 45+ milliards prévus dans les prochaines semaines selon le Financial Times. x5 en 3 mois.

80% du business est enterprise. 300 000 entreprises clientes. C'est la révolution silencieuse de l'IA en B2B pendant qu'OpenAI continuait à miser sur ChatGPT grand public.

Maintenant les caveats qu'il faut porter parce que personne ne va le faire.

Un commentaire pertinent sous le tweet Bloomberg résume bien le risque : "We're pricing intelligence like infrastructure before we've proven its economics." La valuation à 900 milliards anticipe une trajectoire qui n'est pas encore stabilisée.

Le détail compute critique. Anthropic paie 1,25 milliard de dollars par mois à SpaceX pour louer Colossus, comme révélé dans le S-1 SpaceX la semaine dernière. Ces tarifs sont actuellement "discounted" selon le S-1 SpaceX. Quand ils normaliseront, les coûts compute Anthropic exploseront. C'est le risque numéro un qui pèse sur la rentabilité long terme.

Et l'angle juridique. Anthropic poursuit le DoD en justice. Le DoD a classé la boîte comme supply chain risk en mars 2026 après qu'Anthropic ait refusé que sa techno soit utilisée pour des armes autonomes ou la surveillance de masse. Une injonction fédérale a temporairement levé la classification, mais le dossier reste actif. Anthropic estime que ce litige met des centaines de millions à plusieurs milliards de revenus 2026 à risque.

L'histoire qui s'écrit en ce moment a un titre clair. Pour la première fois depuis ChatGPT, l'IA frontier mondiale n'est plus dominée par un seul acteur. Anthropic et OpenAI deviennent un duopole. Et le marché enterprise, qui pèse 80% des revenus IA, vient de basculer côté Anthropic.

Octobre 2026 si l'IPO se confirme. Le compte à rebours est lancé.

[El Meb @_elmeb_]

Robinhood vient d'ouvrir ses 27 millions de comptes aux agents IA autonomes. Les utilisateurs peuvent maintenant connecter Claude, ChatGPT ou tout autre agent custom à leur portefeuille pour qu'il trade sans intervention humaine.

Le tweet officiel @RobinhoodApp pose la philosophie en une phrase :

"Your strategy shouldn't sleep just because you do. Connect your AI agent to a Robinhood Agentic Account to explore trade ideas, build and rebalance portfolios, program custom tools, and place trades as your strategy evolves."

Mais le vrai scoop n'est pas dans la fonctionnalité. Il est dans l'architecture.

Robinhood implémente Agentic Trading via MCP, le Model Context Protocol développé par Anthropic. Confirmation Axios : "Users can bring AI agents from any platform and plug them into Robinhood via its Model Context Protocol (MCP) servers." Robinhood a déployé son MCP banking server, et les agents IA des utilisateurs s'y connectent.

Pour les lecteurs qui suivent ce compte, ça mérite d'être posé clairement. En neuf jours, MCP s'est déployé sur trois couches de l'économie numérique.

Le 18 mai, Singapour annonçait son national MCP gateway gouvernemental. Infrastructure étatique pour orchestrer les agents IA à travers les administrations. 1,3 milliard d'agents projetés sur deux ans.

Le 22 mai, Anthropic fermait son round à 900 milliards de valuation, dépassant OpenAI pour la première fois depuis ChatGPT. Claude Code à 2,5 milliards annualisés. MCP comme standard d'infrastructure agentique enterprise via Microsoft 365 et l'écosystème dev.

Le 27 mai, Robinhood déploie son MCP banking server pour 27 millions de retail investors. Couche consumer financier.

Trois couches étatique, enterprise, retail. En neuf jours. Sur un protocole sorti d'Anthropic il y a 18 mois.

Le pattern qui se déroule devant nous est historique. Aucun protocole agentique n'a jamais traversé ces trois couches à cette vitesse. Comparable seulement à HTTP qui s'est diffusé en quelques années dans les années 90 sur les administrations, les entreprises, puis le consumer. Sauf que là c'est neuf jours, pas neuf ans.

Maintenant les caveats qu'il faut porter parce que la presse mainstream ne le fait pas correctement.

Robinhood expose 27 millions de retail investors à des stratégies algo qu'ils ne comprennent pas, en se déchargeant légalement de la responsabilité. CNBC l'a souligné : "putting autonomous trading in the hands of the less sophisticated smaller trader without the same risk controls as a Wall Street institution."

Les précédents documentés cette année dans le crypto sont brutaux. OpenClaw a perdu 441 000 dollars en une seule erreur. GPT-5 connecté autonome a perdu 62% du capital sur un portefeuille crypto. Les cas existent et augmentent.

L'angle stratégique sous-jacent. Robinhood gagne sur deux dimensions à la fois. La couche distribution avec 27M de clients qui vont essayer. Et la couche infrastructure agentique en posant un MCP banking server qui devient le standard de référence pour tout le retail finance. Si Schwab, Interactive Brokers, Trade Republic suivent (ils suivront), ils se brancheront probablement sur l'architecture posée par Robinhood.

Et le détail qui devrait nous arrêter le plus. Visa a annoncé récemment sa AI commerce platform. Bitget a fait pareil pour le crypto en avril avec GetClaw. La quatrième couche, le commerce agent-to-merchant, s'annonce.

L'économie agentique n'est plus une projection. C'est une infrastructure qui se déploie en temps réel.

[Robinhood @RobinhoodApp]

Your strategy shouldn't sleep just because you do.

Connect your AI agent to a Robinhood Agentic Account to explore trade ideas, build and rebalance portfolios, program custom tools, and place trades as your strategy evolves.

Rolling out now.

Learn more: https://t.co/Vs3yjWkjTN

[El Meb @_elmeb_]

https://t.co/uHpQMPau68.

[El Meb @_elmeb_]

Pendant que le monde regarde les frontier labs IA, la Chine industrialise silencieusement sa stack scientifique vertical par vertical.

Le 25 mai 2026, le National Supercomputing Center de Tianjin et le Tsinghua Institute for AI Industry Research ont lancé GalaxyVS, plateforme nationale de drug discovery par IA tournant sur le supercomputeur Tianhe.

Les chiffres annoncés sont vertigineux. 1 trillion de composés screenés en quelques dizaines de secondes. 16 trillion de paires molécule-cible traitées par jour. Six ordres de grandeur d'amélioration par rapport aux méthodes conventionnelles.

Pour donner l'échelle. Atomwise, Schrödinger, Iktos, Recursion (les leaders Western drug discovery IA) opèrent à des échelles 10000 fois inférieures. Screener 1 milliard de composés sur une cible avec docking traditionnel prend deux semaines, même avec 10000 cores CPU. GalaxyVS opère à 10^4 fois cette vitesse.

Et les chiffres sont crédibles. Ils s'appuient sur DrugCLIP, le framework publié dans Science le 8 janvier 2026 par Lan Yanyan et son équipe à Tsinghua. DrugCLIP utilise du contrastive learning au lieu du docking moléculaire, ce qui change radicalement la complexité computationnelle. Le papier a montré 10 millions de fois plus rapide que le docking conventionnel, avec validation in-vitro à 15% de hit rate sur le norepinephrine transporter, et 12 composés identifiés ayant une affinité supérieure au bupropion (antidépresseur de référence).

GalaxyVS est donc le déploiement industriel d'une innovation peer-reviewed. Pas du marketing chinois. De la science qui devient infrastructure nationale.

Le pattern qui se confirme post après post sur ce compte mérite d'être posé clairement. Pendant que les frontier labs US et européens font du B2B SaaS premium en drug discovery IA, la Chine pose une plateforme étatique adossée à son supercomputeur national. Pareil pour le BCI avec Beinao-1. Pareil pour les LLM avec DeepSeek, iFlytek, Ant Group. Pareil pour le NAND avec YMTC. Pareil pour l'agentique avec ce que Singapour fait (MCP gateway national). La couche scientifique-compute-IA se nationalise rapidement dans l'écosystème asiatique.

Implications business directes pour les acteurs Western. Si la pharma chinoise a accès gratuit ou subventionné à du screening 10000 fois plus rapide que ce que Atomwise vend à prix premium, le marché pharma chinois échappe complètement aux SaaS drug discovery US. Et cinq ans, c'est le temps moyen pour qu'un médicament screené sur GalaxyVS aujourd'hui arrive en clinical trial visible. Les valorisations actuelles d'Atomwise et compagnie pricent un monde où ce screening n'existe pas.

L'ère du SaaS drug discovery US-centric vient peut-être de prendre une fin discrète. Le compte à rebours se mesure en publications cliniques chinoises sur 2027-2030.

Et quand ces publications arriveront, ça sera trop tard pour réagir.

[El Meb @_elmeb_]

https://t.co/OEihPq0gWK

[Peter Wildeford🇺🇸🚀 @peterwildeford]

Claude Mythos alone is finding more vulnerabilities than were found from all sources combined in prior years 👀

[El Meb @_elmeb_]

La connaissance explicative au sens de Deutsch, c'est pas juste découvrir du nouveau, c'est produire une explication hard-to-vary qui se généralise. Une nouvelle famille de constructions, c'est un nouvel objet dans un cadre existant, pas un nouveau cadre qui restructure le champ.

Le vrai seuil, c'est quand une IA proposera un cadre explicatif qui survit à la critique et réorganise un domaine entier. On n'y est pas encore.