Cette semaine : les architectes de l'IA, GPT 5.2, les meilleurs smartphones, futures lunettes google, data centers dans l’espace, rapprochements Chine et Europe, souveraineté numérique et protection des données de santé.

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Les maîtres de l’IA

Le magazine Time consacre ses personnalités de l’année aux "architectes de l’intelligence artificielle" : Sam Altman (OpenAI), Elon Musk (xAI), Mark Zuckerberg (Meta), Jensen Huang (NVIDIA), Demis Hassabis (DeepMind), Lisa Su (AMD), Dario Amodei (Anthropic) et Fei-Fei Li (Stanford). Tous incarnent une année 2025 marquée par l’essor fulgurant – et parfois inquiétant – de l’IA générative (lire sur Monde Numérique).

ChatGPT 5.2 : la réponse d'OpenAI à Google

OpenAI publie dans la précipitation une nouvelle version de son modèle, quelques semaines à peine après GPT 5.1. Objectif : reprendre la main face à Gemini 3, le modèle de Google qui domine les benchmarks. GPT 5.2 mise sur de meilleures compétences en analyse d’images, rédaction de code et manipulation de tableaux.

Meta change de cap, IBM alerte

Meta abandonne l’open source avec son futur modèle « Avocado », successeur de LLaMA, et confie la direction de l’IA à Alexander Wang. Une rupture de philosophie. Dans un autre registre, Arvind Krishna (PDG d’IBM) tire la sonnette d’alarme : l’IA va droit dans le mur, avec ses coûts économiques, techniques et énergétiques devenus insoutenables.

Musk contre l’Europe

Elon Musk s’en prend publiquement à l’Union Européenne après une amende de 120 millions d’euros contre X pour non-respect du DSA.

Les smartphones les plus résistants

60 Millions de Consommateurs publie un classement surprenant : les smartphones les plus fiables sont… chinois. Xiaomi, Oppo ou OnePlus devancent Apple et Google.

Google mise sur les lunettes, la tech sur l’orbite

Google revient dans la course aux lunettes connectées avec trois modèles annoncés pour 2026.

Data centers dans l'espace

Installer des data centers dans l’espace ! C'est la nouvelle lubie des géants de l'IA. Julien Villeret (EDF) explique pourquoi cette vision, autrefois farfelue, s’impose face aux limites terrestres d’approvisionnement énergétique.

Chine et Europe : convergence ou défiance ?

Depuis Pékin, la journaliste Shanhui Zhang (CGTN) décrypte les ambitions sino-françaises autour de l’intelligence artificielle après la visite d’Emmanuel Macron. Coopération éducative, dialogue sur les données : les deux blocs veulent avancer, malgré une méfiance persistante en Europe.

Souveraineté numérique et protection des données

Enfin, dans un dossier spécial réalisé avec NetApp, à l'occasion de l'événement Insight Xtra, Guillaume de Landesherr (NetApp France) évoque les défis du cloud de confiance. Paul Cayot (Télédiag) revient sur une cyberattaque évitée de justesse grâce à des snapshots réguliers. L’enjeu de la protection des données, notamment de santé, n’a jamais été aussi critique.

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Les géants de l'intelligence artificielle préparent un protocole universel pour permettre aux IA d'interagir avec tous les services numériques sans intégration spécifique.

Un langage commun pour les agents intelligents

Les intelligences artificielles peinent aujourd’hui à agir efficacement dans un monde numérique fragmenté. Chaque outil ou service utilise sa propre API, ses propres règles d’interaction. Pour qu’un agent IA exécute une tâche concrète, il doit apprendre à dialoguer avec une multitude de systèmes hétérogènes. C’est à ce problème que répond MCP, le Model Context Protocol, conçu comme un langage universel entre IA et outils numériques.

Une initiative d’Anthropic, soutenue par la Linux Foundation

Créé en 2024 par deux ingénieurs d’Anthropic, David Soriapara et Justin Sparsomers, MCP vient de franchir une étape décisive : son passage sous l’égide de la Linux Foundation, via une nouvelle entité baptisée Agentic AI Foundation. L’objectif est clair : faire de MCP un standard ouvert, neutre et interopérable, comme l’a été Linux pour les systèmes d’exploitation. Cette fondation assurera la gouvernance, la documentation et la diffusion du protocole.

Une architecture en trois couches pour un fonctionnement transparent

Le fonctionnement de MCP repose sur une structure en trois éléments : l’agent IA qui formule une demande, le serveur MCP qui traduit cette demande en actions possibles, et l’outil compatible qui exécute l’action. Chaque service numérique déclare ses fonctions, permissions et formats, tandis que l’utilisateur garde la main sur les autorisations. Le protocole agit comme une API universelle, une « grammaire » commune pour permettre aux IA de manipuler n’importe quel outil numérique.

Vers une nouvelle ère d’interopérabilité pour l’IA

Le développement de MCP s’accélère. OpenAI l’intègre dans ChatGPT, Google déploie ses propres serveurs compatibles, et une communauté de développeurs se constitue autour du standard. MCP n’est plus un simple prototype : il amorce son industrialisation. À terme, chaque service numérique pourrait devenir plug and play pour les IA. Une révolution silencieuse, mais potentiellement majeure, dans l’architecture du web intelligent.

Site officiel MCP

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L’intelligence artificielle transforme l’analyse médicale en révélant des motifs cellulaires invisibles à l’œil humain et en améliorant diagnostic, recherche scientifique et développement de nouveaux traitements contre le cancer.

Interview : Jean-Frédéric Petit-Nivard, Chief Business Development Officer d’OwkinComment l’IA peut-elle concrètement améliorer les soins en oncologie ?

Chez Owkin, notre objectif est d’utiliser l’intelligence artificielle pour mieux comprendre les maladies et améliorer la prise en charge des patients. Un exemple marquant remonte à 2019, avec notre publication dans Nature Medicine autour du projet Maisonnette. Nous avons montré qu’à partir d’images de biopsies – où l’on observe cellules cancéreuses et immunitaires – l’IA pouvait prédire la survie des patients. Là où cela devient passionnant, c’est que le modèle a redécouvert des critères connus des anatomopathologistes, mais aussi identifié de nouveaux motifs invisibles à l’œil humain, car nécessitant d’analyser des millions d’images. L’IA devient ainsi un véritable outil de recherche, capable de révéler des mécanismes biologiques que l’on n’avait jamais explorés.

Aujourd’hui, vos technologies sont-elles réellement utilisées dans les hôpitaux ?

Oui, et c’est une grande fierté. Certains de nos outils diagnostiques ont obtenu un marquage CE et sont désormais utilisés en pratique clinique. Ils aident les médecins à mieux diagnostiquer certaines pathologies et à orienter les patients vers les traitements les plus adaptés. Ce travail a été possible grâce à nos collaborations étroites avec de nombreux centres hospitaliers et de recherche, comme Gustave Roussy, l’Institut Bergonié, l’AP-HP ou encore des hôpitaux en Angleterre et en Allemagne. L’impact sur la vie des patients est réel, même si le développement de nouveaux traitements nécessite encore plus de temps et de validations.

Quelles technologies d’IA utilisez-vous et comment les appliquez-vous à la santé ?

Nous nous appuyons sur des architectures variées : CNN, LLM, modèles fondation… Beaucoup ont été initialement développées par les grands acteurs technologiques tels que Google DeepMind ou Meta AI, mais nous les adaptons à nos données biomédicales. L’un des enjeux majeurs consiste à transformer des images ou des données biologiques brutes en représentations mathématiques de qualité. C’est ce travail de representation learning qui rend possible des prédictions fiables et interprétables. Nous avons aussi beaucoup contribué au federated learning, permettant d’entraîner des modèles sur des données distribuées, un sujet décrit dans plusieurs de nos publications disponibles sur le site d’Owkin.

Et demain : quelles sont les prochaines étapes pour Owkin ?

Nous venons de lancer K-Pro, une nouvelle plateforme qui facilite la recherche biomédicale grâce aux agents et aux LLM. L’autre étape déterminante sera la publication des résultats de notre premier essai clinique, aujourd’hui en phase 1, mené en Australie, en Europe et aux États-Unis. Nous avons beaucoup d’espoir : confirmer notre hypothèse thérapeutique donnerait un sens immense à notre travail. Par ailleurs, de nouveaux outils diagnostiques arrivent, renforçant encore notre ambition d’accélérer la recherche et d’améliorer la vie des patients.

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Damien Lucas explore les enjeux de souveraineté, de puissance de calcul et d’indépendance technologique à l’heure où l’IA redéfinit le marché du cloud pour les entreprises.

Interview : Damien Lucas, CEO de ScalewayEn quoi l’adoption massive de l’IA change-t-elle les besoins des entreprises dans le cloud ?

L’IA transforme avant tout la manière dont nos clients utilisent leurs données. Pour entraîner ou exploiter des modèles, il faut rapprocher l’IA de la data. Comme le rappelle souvent l’industrie, envoyer toutes ses données chez des acteurs extérieurs comme OpenAI n’est pas viable à long terme : cette data est stratégique. Notre rôle, chez Scaleway, est donc de fournir un cloud souverain, immunisé aux lois extraterritoriales et indépendant des technologies américaines, afin que les entreprises développent leurs infrastructures IA sans compromis.

Comment Scaleway renforce-t-il sa capacité technologique face à la demande croissante en puissance de calcul ?

Nous investissons massivement dans les GPU, désormais indispensables aux grands modèles de langage et à des usages émergents comme l’agentique ou la robotique. Nous avons été les premiers en Europe à proposer les nouveaux GPU NVIDIA Blackwell B300. En parallèle, nous soutenons l’écosystème européen : les modèles d’agentique développés par la startup française H sont par exemple disponibles dans notre cloud. Notre réseau de data centers — de Paris à Stockholm, en passant bientôt par Berlin — garantit une haute disponibilité tout en maintenant une souveraineté forte.

Quelles sont les raisons concrètes qui poussent une entreprise à choisir Scaleway plutôt qu’un hyperscaler américain ?

Trois raisons principales reviennent. D’abord, la souveraineté : nos clients veulent éviter la dépendance aux technologies américaines comme AWS ou Google Cloud, et protéger leurs données des lois extra-européennes. Ensuite, le prix : nous sommes significativement moins chers, notamment parce que nous ne facturons pas les egress fees, ces frais de sortie que les hyperscalers imposent systématiquement. Enfin, nous couvrons 90 % des besoins cloud du marché grâce à une offre d’environ 200 produits, bien plus simple à maîtriser que les 600 services proposés par AWS.

La migration depuis AWS ou Google Cloud est-elle réellement accessible pour une startup ou une grande organisation ?

Oui, très clairement. Si l’entreprise a adopté des standards modernes comme Kubernetes, Terraform ou une architecture microservices, la migration est fluide : on traduit l’infrastructure existante et on la redéploie chez Scaleway. Le frein principal est financier : comme lors d’un déménagement physique, le double loyer pèse lourd. C’est pourquoi nous proposons une “franchise de loyer”, avec plusieurs mois gratuits pour absorber la période de transition et éviter les coûts doublés.

L’Europe a-t-elle encore une chance de devenir un acteur majeur du cloud ?

Absolument. La transformation induite par l’IA représente une rupture technologique qui pousse toutes les entreprises à reconsidérer leur fournisseur cloud pour les années à venir. Les acteurs européens existent, la technologie est là, et les signaux politiques — comme ceux du sommet franco-allemand sur la souveraineté numérique — montrent une prise de conscience forte. Avec trois ou quatre champions solides, l’Europe peut tout à fait rivaliser avec les États-Unis. Il ne manque plus que la commande publique et privée pour accélérer cette dynamique.

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Les agents IA permettent aujourd'hui une "hyper-automatisation" des tâches en entreprise. C'est la mission que s'est fixée la startup française Mindflow

Interview : Evan Bourgouin, Directeur des opérations de MindflowL’hyper-automatisation agentique, concrètement, qu’est-ce que cela change pour les entreprises ?

Nous automatisons les tâches répétitives dès qu’un humain, un ordinateur et un processus entrent en jeu. Beaucoup d’organisations utilisent déjà des services comme AWS, Microsoft Azure ou encore Salesforce et SAP, mais ces systèmes restent souvent isolés.
Chez Mindflow, notre obsession, c’est l’intégration : connecter chaque service, chaque opération, au niveau le plus granulaire.
Sur cette base, nous automatisons des processus dans la cybersécurité, l’IT ou les ressources humaines — par exemple l’onboarding d’un collaborateur, la création d’accès, de rôles, de comptes sur des outils comme Jira ou un CRM. Ce sont des tâches indispensables, mais pas celles où la valeur humaine est la plus forte.

Quel est l’impact sur la cybersécurité et la charge des équipes ?

Dans la cybersécurité, recevoir 100 alertes par jour sur un SIEM comme Splunk ou Microsoft Sentinel est devenu courant. Avec une équipe restreinte, une partie finit forcément par ne pas être traitée.
Nous automatisons donc une part de ces réponses, tout en gardant l’humain dans la boucle.
Cela change radicalement le quotidien : c’est un secteur où l’épuisement professionnel est très élevé. Les jeunes analystes arrivent et se font submerger par les tâches répétitives. En retirant cette charge, on leur permet de se concentrer sur l’analyse et la résolution de nouvelles menaces.
Les utilisateurs vont du C-level jusqu’à l’alternant : chacun retrouve une capacité à créer, à améliorer son travail, en s’appuyant sur la plateforme.

Automatisation ou agentique : comment expliquer la différence ?

L’automatisation est déterministe : même input → même output.
L’agentique, elle, adapte son comportement en fonction du contexte — par exemple une alerte différente sur ServiceNow ou une anomalie détectée dans un ERP. Mais on n’a pas besoin d’IA partout : certaines entreprises ne souhaitent pas envoyer leurs données dans des modèles d’IA pour des raisons de confidentialité.
La vraie différence, c’est que nous avons résolu le problème de l’intégration, ce qui fait de Mindflow « l’IA du dernier kilomètre ». Une fois qu’on sait se connecter à AWS, Azure, Salesforce, Jira, un ERP ou un data lake, l’agent peut vraiment agir. Sans intégration, rien n’est possible.

Comment une entreprise démarre-t-elle un projet d’automatisation ?

Tout commence par une volonté interne et une culture favorable. Avec nos clients — souvent de grands groupes comme LVMH, Hermès, Thales ou Auchan — nous réalisons un état des lieux : où sont les goulots d’étranglement, quelles équipes sont surchargées, quels profils veulent devenir "builders".
Une fois l’intégration réalisée, tout s’accélère. Les quick wins sont fréquemment dans la cyber, l’IT ou le support opérationnel, mais chaque entreprise a ses propres cas d’usage, même si elles utilisent parfois les mêmes outils.

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L’IA permet de revaloriser des contenus vidéo anciens en permettant une recherche intelligente à l'intérieur des contenus, offrant aux médias et aux producteurs une manière radicalement nouvelle d’exploiter leurs immenses archives.

Interview : Philippe Petitpont, CEO de Moments LabEn quoi l’IA aide-t-elle l’exploitation des archives vidéo ?

Les grands médias, les groupes sportifs ou encore certaines marques sont assis sur des volumes d’archives immenses, mais souvent mal décrites. Résultat : retrouver un extrait précis devient extrêmement compliqué. Avec notre technologie d’analyse multimodale — présentée au sein de Moments Lab — nous décrivons automatiquement tout ce qu’un humain pourrait voir ou entendre dans une vidéo, scène par scène. Cela permet de retrouver en quelques secondes des moments très précis et de produire rapidement des compilations, des best-of ou des formats courts destinés aux réseaux sociaux, des tâches qui prendraient des heures en production traditionnelle.

A qui est destinée votre technologie ?

Nous travaillons avec des acteurs comme TF1, M6, la Fédération Française de Football ou encore de grands groupes américains. Les besoins vont de la valorisation d’archives à la création de contenus courts pour toucher de nouvelles audiences. Dans le divertissement, un simple prompt permet de générer un top 5 ou une compilation en quelques minutes. Dans l’information, les rédactions s’appuient sur nos outils pour faire du fact-checking quasi instantané, en retrouvant par exemple une déclaration antérieure d’un responsable politique en quelques secondes.

Comment évolue la production audiovisuelle face aux nouveaux usages ?

La consommation se fait de plus en plus sur smartphone. Le format de 52 minutes n’est plus la norme : les audiences privilégient désormais des séquences plus courtes. Nous aidons donc les producteurs à repenser leurs tournages, par exemple en téléréalité, où des centaines d’heures de rushs peuvent donner naissance non seulement à un épisode linéaire, mais aussi à une multitude de petites histoires adaptées aux réseaux sociaux. Cela permet un ciblage plus fin des audiences et ouvre de nouveaux modèles de monétisation.

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Avec deux millions de modèles d'intelligence artificielle générative disponibles, la startup franco-américaine Hugging Face est devenue la référence en matière d'IA open source. Elle prend désormais le virage des agents IA et de la robotique.

Interview : Jeff Boudier, Directeur commercial chez Hugging FaceVous proposez aujourd'hui plus de deux millions de modèles sur Hugging Face, comment expliquer une telle diversité ?

L’IA ne se limite pas aux LLM comme ChatGPT : c’est un écosystème immense, une véritable foret amazonienne. Sur Hugging Face, on trouve des modèles qui génèrent du texte, mais aussi des images, de la vidéo, du son, qui travaillent dans toutes les langues ou encore sur des applications métiers comme la finance.

Notre mission est claire : démocratiser l’IA. Nous ne voulons pas d’un monde dominé par une poignée d’acteurs. Toute organisation, quelle que soit sa taille, doit pouvoir construire sa propre IA.
Pour cela, nous hébergeons des millions de modèles, datasets et applications, et nous fournissons des outils open source comme nos librairies d'entraînement ou l’écosystème Spaces, notre véritable App Store de l’IA. Plus de 12 millions d’AI builders les utilisent aujourd’hui.

Pourquoi vous être lancé aussi dans la robotique ?

Nous publions de nombreuses ressources scientifiques — de véritables “bouquins techniques” comme The Ultra-Scale Playbook — pour aider la communauté à comprendre et construire des modèles, mais il fallait aussi quelque chose de plus tangible pour le grand public. C’est là qu’intervient Richie Mini, notre robot pédagogique conçu avec Pollen Robotics (que nous avons acquis). Il écoute, voit, parle, interagit… et permet d’expérimenter concrètement avec des modèles de vision ou de parole. Le lancement a dépassé toutes nos attentes : plus de 5 000 robots vendus le premier mois, disponibles dans le monde entier pour environ 300 dollars.

Les agents IA sont-ils la prochaine révolution ?

Oui, les agents représentent clairement l’évolution naturelle de l’IA. L’an dernier, à AWS re:Invent, on parlait d’IA générative. Cette année, tout tourne autour des agents. Un agent ne se contente plus de générer une réponse : il choisit des outils, raisonne, explore plusieurs chemins avant d’aboutir. Cela ouvre d’immenses possibilités mais aussi de nouveaux défis, notamment technologiques et économiques : un système agent peut consommer des millions de tokens, ce qui change complètement l’équation du coût. Heureusement, les modèles ouverts ont fait un bond spectaculaire. Chaque semaine, un nouveau modèle open source de pointe apparaît sur Hugging Face : Mistral 3, DeepSeek V3.2, Qwen, etc. Avec Hugging Chat, on peut créer soi-même un agent capable de naviguer, raisonner ou utiliser des outils.

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Sébastien Stormacq, responsable des relations développeurs chez AWS, explique comment le Vibe Coding bouleverse la manière de programmer : générer une application complète en discutant simplement avec un agent IA, même depuis son canapé.

Interview : Sébastien Stormacq, responsable des relations avec les développeurs chez AWSQu'est-ce que le Vibe Coding et qu’est-ce que ça change pour les développeurs ?

Le Vibe Coding consiste à programmer avec l'IA. Grâce à un chatbot intégré dans l'environnement de développement, on peut lui demander résoudre un problème, d’analyser des erreurs ou de générer du code. Cela permet d’aller beaucoup plus vite. Par exemple, j’ai personnellement créé un jeu pour iOS en quelques minutes, du fond de mon canapé. Certes l'application n’était pas parfaite, mais l’agent me proposait spontanément des corrections, et en une heure, tout fonctionnait. Sans écrire une ligne de code ! Aujourd’hui, je l’utilise au quotidien pour tout ce qui est répétitif, rébarbatif, et ça me fait gagner un temps énorme. On peut d’ailleurs télécharger l’environnement Kiro directement sur le site kiro.dev.

Le Vibe Coding peut-il être utilisé à l’échelle d’une entreprise ?

Le Vibe Coding est très efficace pour un développeur seul, mais il n’est pas facilement répétable en équipe. On peut vite perdre la trace de ce qui a été généré, comment et pourquoi.
C’est pour cela que nous avons introduit une approche plus structurée chez AWS : le Spec Driven Development. L’agent rédige d’abord des spécifications en langage naturel, puis propose un design technique, avant de générer les tâches et le squelette du projet. Toutes ces étapes sont documentées et versionnées dans le repository, par exemple sur GitHub. Cela permet de garder un historique clair, partageable, et d’évoluer proprement, même un an plus tard. C’est cette méthode qui rend possible le passage à l’échelle.

Les agents autonomes : la prochaine étape ?

On voit apparaître des agents capables de tourner longtemps, sur serveur, et d’exécuter des tâches de fond : analyser des logs, réagir à des erreurs, croiser des sources de données, alerter… C’est comme avoir une personne supplémentaire dans l’équipe, disponible 24h/24.
Un agent, au fond, c’est juste du code. Il s’appuie sur un modèle pour décider quels outils utiliser et dans quel ordre. Moi, j’aime comparer ça à un passe-plat : le modèle décide, l’agent exécute, puis lui renvoie les résultats jusqu’à atteindre l’objectif fixé. Aucun mystère, juste des API et une boucle logique très simple.

Podcast de Sébastien Stormacq : AWS en français.

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Dailymotion accélère sa mutation technologique : intelligence artificielle, agents IA, publicité ciblée et migration vers AWS redéfinissent la plateforme vidéo et l’expérience pour créateurs, annonceurs et utilisateurs.

Interview : David Ramblewski, CTO de DailymotionOù en est Dailymotion, ce pionnier du Web français ?

Nous travaillons essentiellement avec des créateurs de contenu, dont de nombreux médias français. Notre modèle est désormais très B2B, même si nous conservons des utilisateurs finaux qui consomment des vidéos comme sur toute plateforme grand public. Nous développons notre propre lecteur vidéo (iOS, Android, Connected TV), disponible également en lecteur embarqué pour les éditeurs. Beaucoup d’événements comme le Tour de France ou le Ballon d’Or utilisent notre player en marque blanche sans que le public s’en rende compte. Bref, Dailymotion va bien.

Comment utilisez-vous l’intelligence artificielle ?

L’IA est un virage essentiel. Nous avons commencé à préparer notre migration technologique en 2023 pour pouvoir, dès 2025, déployer des fonctionnalités beaucoup plus avancées. Pour nos créateurs, cela signifie un lecteur vidéo plus performant et des outils qui automatisent des tâches comme le chapitrage vidéo automatique, rendu possible grâce à l’IA. Elle nous permet aussi d’améliorer l’impact des contenus et d’affiner le ciblage publicitaire grâce à des analyses d’attention, d’audience, de vidéo ou encore de neurosciences.

Ray, notre outil d’Agentic AI lancé par Dailymotion Advertising, peut construire un plan marketing complet à partir d’un simple brief. Il s’appuie sur différents types de data et de neurosciences pour optimiser les vidéos et affiner le targeting publicitaire. L’objectif est d’aider les annonceurs à placer les bons messages, au bon moment, devant les audiences les plus pertinentes. C’est l’une de nos premières applications concrètes d’agents IA, qui seront encore plus présents dans nos produits dès 2026.

Pourquoi avoir choisi AWS comme partenaire technologique alors que vous êtes un acteur français ?

En 2023, nous avons fait un choix pragmatique : migrer vers AWS pour améliorer l’expérience utilisateur, renforcer notre présence mondiale et accompagner nos équipes dans un changement technologique majeur. Grâce à l’infrastructure d’Amazon Web Services (AWS Cloud), nous pouvons proposer une qualité vidéo homogène dans plus de 500 zones de diffusion. AWS nous aide aussi à former nos ingénieurs et à anticiper les enjeux de souveraineté européenne et de conformité avec l’AI Act.

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La technologie française Pyannote est devenue l'outil IA indispensable pour comprendre "qui" parle dans un enregistrement audio. De la transcription d'interviews au doublage de vidéos, de nombreuses applications sont possibles.

Interview : Vincent Molina, cofondateur de PyannoteEn quoi consiste votre technologie de "diarisation" ?

La diarisation consiste à identifier les locuteurs dans un enregistrement audio. Avec Pyannote Audio, nous avons développé une technologie capable de reconnaître des voix qu’elle n’a jamais entendues, quelle que soit la langue, ce qui représente une difficulté scientifique majeure. L’histoire de Pyannote remonte à près de 15 ans : mon cofondateur, chercheur au CNRS, avait lancé une bibliothèque open source devenue la référence mondiale, avec plus de 150 000 utilisateurs. Depuis un an et demi, nous avons bâti une société pour porter ces avancées et proposer des modèles commerciaux déjà utilisés en production.

Quels sont les principaux cas d’usage ?

Notre brique technologique s’intègre dans de nombreux pipelines audio : transcription d’interviews, rendez-vous médicaux, audiences judiciaires, réunions d’entreprise… partout où il faut identifier qui parle. Nous sommes aussi très présents dans le doublage, le sous-titrage ou l’entraînement de grands modèles audio. Très souvent, on nous associe à des outils de transcription comme Whisper pour obtenir un traitement complet de la voix. Notre rôle, c’est d’indiquer précisément quand une voix apparaît, ce qui est essentiel pour synchroniser une voix de synthèse ou des sous-titres. Et tout cela fonctionne avec des modèles suffisamment légers pour tourner sur un téléphone, et bientôt sur un Raspberry Pi.

Jusqu’où peut aller l’analyse de la voix ?

La voix transporte bien plus que des mots : prosodie, rythme, chevauchements, indices contextuels… Sans aller jusqu’à interpréter les sentiments — notion trop subjective d’un pays à l’autre — nous pouvons fournir des métadonnées riches qui aident à comprendre la dynamique d’un échange. Pour l’instant, la plupart des usages sont en traitement différé, mais nous préparons une bascule vers le temps réel : retranscriptions d’événements, analyses en direct, signaux d’intensité vocale, etc.

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