Alliance Broadcom & OpenAI

OpenAI a décidé de s’associer avec Broadcom pour créer ses propres puces dédiées à l’IA.

L’idée est simple : arrêter de dépendre uniquement des GPU de NVIDIA, qui dominent le marché, coûtent très cher et sont difficiles à obtenir en grande quantité.

Avec Broadcom, OpenAI va pouvoir développer du matériel sur mesure, pensé spécialement pour faire tourner ses modèles. Ça veut dire : plus de performance, moins de consommation, et surtout beaucoup plus de contrôle sur son infrastructure.

C’est un mouvement logique : tous les géants de l’IA cherchent maintenant à maîtriser leur hardware, un peu comme Apple l’a fait avec ses processeurs M1/M2.

OpenAI veut gagner en indépendance, optimiser ses coûts, et aller encore plus loin dans la création de modèles IA. En s’alliant avec Broadcom, elle se donne les moyens de rivaliser directement avec NVIDIA sur le terrain du hardware.

Explosion des modèles IA locaux dans les organisations (LLM – Large Language Model)

Les entreprises se tournent de plus en plus vers des agents IA internes : des LLM privés associés à un index documentaire interne (RAG) afin de fournir un accès sécurisé à la connaissance organisationnelle.

Parallèlement, les constructeurs intègrent désormais dans leurs appareils des composants spécifiquement conçus pour exécuter des modèles IA en local (Apple, Microsoft, etc.).

Cette tendance s’explique par l’usage croissant de l’IA par les employés, mais aussi par la nécessité de protéger les données sensibles : la confiance envers les géants de l’IA reste limitée, notamment en raison de plusieurs fuites et incidents médiatisés.

La plus grande usine d’IA va révolutionner la création des médicaments

Dans un partenariat inédit, le géant pharmaceutique Eli Lilly s’est associé à NVIDIA pour construire ce qui est présenté comme la plus grande « usine d’IA » au monde dédiée à la recherche médicale.

Cette infrastructure, reposant sur un supercalculateur de type DGX SuperPOD équipé de plus de 1 000 GPU Blackwell Ultra, promet une capacité de calcul atteignant les 9 000 petaflops. Un niveau de puissance sans précédent dans le secteur de la santé.

L’objectif est d’accélérer la découverte de médicaments grâce à l’intelligence artificielle, en exploitant la modélisation moléculaire, la simulation, et l’analyse de données biologiques à grande échelle. Cela permettrait d’en proposer de nouveaux de manière plus efficiente.

Néanmoins, cette révolution soulève aussi des enjeux importants. Les traitements développés par IA devront encore suivre des protocoles réglementaires classiques (essais cliniques, validation). De plus, la gestion des données biologiques personnelles pose des questions éthiques majeures.

Il faudra observer dans les prochains mois l’arrivée éventuelle du premier médicament conçu par cette IA, les réponses réglementaires à ces innovations, ainsi que les évolutions en matière d’éthique, de transparence et d’accessibilité dans la recherche médicale automatisée.

L’IA au travail : progrès ou menace ?

Bien que l’intelligence artificielle soit souvent perçue comme un outil formidable pour améliorer la productivité, automatiser les tâches répétitives ou assister la prise de décision, elle soulève de plus en plus de préoccupations sociales et éthiques.

Ce sujet d’actualité mets en lumière plusieurs témoignages de travailleurs remplacés par l’IA dans des secteurs variés comme la traduction, la rédaction ou encore la relation client. Ces professionnels racontent un sentiment de déclassement brutal, parfois humiliant, et expriment des craintes sur la rapidité avec laquelle leurs compétences sont devenues « obsolètes ».

Ces récits traduisent une angoisse croissante : celle de voir la machine non plus comme un outil au service de l’humain, mais comme un substitut. Ce glissement du rôle de l’IA, d’auxiliaire à remplaçante, interroge profondément notre rapport au travail et remet en cause la place de certaines professions dans un monde automatisé.

Pour ma part, j’adopte un point de vue schumpétérien sur cette transition. Comme toute innovation de rupture, l’IA va inévitablement provoquer des destructions dans certains secteurs. Mais cela ouvre aussi la voie à de nouvelles formes d’emploi, à la création de métiers inédits, et à une reconfiguration des compétences. Plutôt que de voir l’IA comme une menace généralisée, je la considère comme un levier de transformation à long terme, exigeant adaptation, formation, et anticipation.

Suppression du VPN SSL de Fortinet – objectif « Zero Trust »

Fortinet a annoncé la fin du VPN SSL en mode tunnel dans FortiOS 7.6.3.

C’est un changement important, car ce type de VPN était encore très utilisé pour l’accès distant.

Derrière cette décision, l’objectif est clair : renforcer la sécurité et pousser les entreprises vers des solutions plus fiables comme IPsec ou ZTNA.

Concrètement, les organisations vont devoir repenser leurs accès nomades, revoir leurs configurations et anticiper la transition pour éviter des coupures.

Entre compatibilité, formation des utilisateurs et reconfiguration des firewalls, la migration ne s’improvise pas.