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#Déploiement/ingénierie
Aujourd'hui10mois3joursamedi11 entrées
  3. The Decoder72

    Claude Code lance le système Mods, permettant aux développeurs de réécrire l'outil de codage IA de l'intérieur

    Anthropic a publié Mods pour Claude Code, un système à base de plugins qui s'exécute directement dans l'outil et permet aux développeurs de modifier l'apparence et le fonctionnement de Claude Code. Les Mods sont des fonctions JavaScript ou TypeScript qui se branchent sur des événements précis, notamment les appels d'outils, les prompts utilisateur et le rendu de l'interface, ce qui permet d'ajouter des panneaux personnalisés à côté du chat, d'intercepter des appels d'outils ou de créer de nouvelles commandes. Certaines fonctionnalités intégrées comme la commande /diff sont déjà construites sous forme de Mods, et Anthropic fournit des exemples sur GitHub. Les Mods s'exécutent avec les permissions de l'utilisateur et ne sont pas isolés dans un bac à sable, Anthropic recommande donc de n'installer que des Mods provenant de sources fiables ; ils fonctionnent dans le CLI, l'application de bureau et en partie dans l'extension VS Code, et les organisations peuvent contrôler ceux qui sont autorisés à se charger. Le premier plugin officiel, « You Should Know », lance un agent séparé qui surveille la sortie de Claude et envoie un message « Heads up » lorsqu'il repère une information importante ; il s'active avec /plugin enable cc-plugin-you-should-know@builtin.

  5. TechCrunch · AI62

    Shopify lance Canvas, un outil pour créer sa boutique en ligne en dialoguant avec l'IA

    Shopify a présenté jeudi Canvas, un outil qui permet aux marchands de créer leur boutique en dialoguant avec l'agent IA Sidekick. Canvas affiche les modifications en temps réel et rend le code réel de la boutique, ce qui permet de tester l'interactivité et l'affichage selon les tailles d'écran ; Sidekick capture aussi des écrans pour voir le rendu. Le produit reste à ses débuts : la prise en charge des thèmes tiers, des blocs et extensions d'applications, des marchés, des traductions, des déploiements et des mises à jour de thème n'est pas incluse au lancement, et Canvas est réservé au bureau. Shopify indique à TechCrunch vouloir ajouter ces éléments progressivement.

10mois2jourvendredi
  1. AWS Machine Learning Blog46

    Amazon Quick et le pattern Adjudicated Query pour auditer des milliers de baux

    Le pattern Adjudicated Query combine Amazon Quick et un moteur de règles déterministe pour vérifier la conformité de milliers de baux. Le modèle se limite à traduire une question en appels sur six outils typés et à restituer le résultat, sans jamais écrire de requête ni effectuer de détermination. Chaque sweep produit un reçu de complétude où compliant + in-breach + ambiguous + unreadable doit égaler scanned, et le jeu complet de résultats reste consultable dans un tableau de bord Amazon Quick Sight.

  4. Google Research67

    Google présente un système d'apprentissage fédéré basé sur les TEE pour une confidentialité vérifiable

    Google annonce la prochaine génération de son système d'apprentissage fédéré (FL).

    Motif de la recommandation :L'article détaille l'architecture TEE du nouveau système FL de Google et son déploiement sur Gboard, permettant de comprendre comment la vérifiabilité et l'auditabilité sont mises en œuvre.

  6. Hugging Face Blog62

    ServiceNow présente AutoSynthData, un pipeline de génération de données d'entraînement pour agents d'entreprise

    ServiceNow CoreAI présente AutoSynthData, un pipeline qui transforme les échecs d'un modèle cible et les succès d'un enseignant plus fort en nouvelles tâches d'entraînement validées dans l'environnement. Le système génère des tâches composées d'une spécification système, d'un prompt utilisateur et d'un vérificateur, avec des contrôles de faisabilité, de réalisme et de difficulté, puis une vérification positive et négative et une phase de réparation. Sur EnterpriseOps Gym Hybrid, avec Gemma-4-26B-A4B-it comme cible et Qwen3.8-27B comme enseignant, 2 000 échantillons générés en environ 18 heures améliorent le Pass@1 moyen de 7,2 points, soit une hausse relative de 35 %, et le taux de succès du vérificateur passe de 63,01 % à 68,55 %. Sur ITSM, avec DeepSeek-V4.1-Flash comme enseignant, 1 994 échantillons générés en 66 heures font passer le Pass@1 moyen de 18,77 % à 27,18 %.

    Motif de la recommandation :L'article détaille un pipeline de génération de données d'entraînement pour agents d'entreprise, avec les critères de qualité et les résultats chiffrés sur deux domaines.

  7. AWS Machine Learning Blog34

    Amazon Quick Live Data in Apps : les applications IA interrogent en direct les datasets Quick Sight gouvernés

    Amazon Quick lance Live Data in Apps, une fonctionnalité permettant aux applications générées par IA d'interroger en temps réel les datasets gouvernés Quick Sight au lieu de s'appuyer sur des instantanés figés à la construction. Les modes SPICE et Direct Query sont pris en charge, les règles RLS et CLS existantes s'appliquent automatiquement et chaque requête s'exécute côté serveur sous l'identité du lecteur, qui doit être un utilisateur Quick authentifié et consentir par dataset ; le rôle minimum est Reader Pro. Le constructeur décrit l'application en langage naturel, l'agent découvre les datasets, écrit le SQL et demande l'approbation de chaque dataset avant publication.

  10. Arduino Blog22

    Arduino UNO Q fait répondre un terminal vintage sans accès internet

    Arduino UNO Q (2GB) exécute localement le LLM Llama 3.2-1B pour permettre à un terminal Texas Instruments Silent 700 (Model 745) des années 1970 de répondre aux questions sans aucune connexion réseau. Le montage Termi3, troisième version du projet de Cameron Coward (Serial Hobbyism), remplace l'accès à l'API Wolfram Alpha des deux premières versions par une inférence locale côté Linux, le STM32 communiquant avec le port RS232 du terminal via bit-banging et un transceiver MAX3232. Les réponses du modèle restent peu sophistiquées et parfois inexactes ou incohérentes, mais souvent divertissantes.

10mois1jourjeudi
  2. Microsoft Research38

    Microsoft Research : prévision des risques météorologiques spatiales sur les réseaux électriques

    Un système d'apprentissage automatique développé lors d'un stage chez Microsoft Research prévoit les risques météorologiques spatiaux pour 66 935 sous-stations du réseau électrique continental américain, avec une alerte de 30 à 60 minutes avant l'impact. Le pipeline combine les prévisions des indices AE et Dst, la conductivité géologique locale et les données d'infrastructure, atteignant un RMSE de 410,2 nT pour l'AE et surpassant l'équation de Burton sur 62,2 % des heures lors des périodes les plus actives de 2020-2026. Il détecte 76,5 % des événements majeurs (≥10 nT/min), 81,2 % des événements sévères (≥20 nT/min) et 64,1 % des événements extrêmes (≥50 nT/min), avec des taux de fausses alertes croissant avec la sévérité.

9mois30jourmercredi
  1. NVIDIA Blog62

    NVIDIA et CoreWeave mettent en production Vera Rubin NVL72 et la CPU Vera pour l'IA agentique

    CoreWeave annonce la disponibilité des systèmes NVIDIA Vera Rubin NVL72 avec réseau Spectrum-X 102.4T Ethernet.

    Motif de la recommandation :L'annonce détaille la disponibilité en production de Vera Rubin NVL72 et de la CPU Vera, avec des chiffres de débit et de démarrage de sandbox qui aident à évaluer les charges agentiques.

9mois29jourmardi
9mois28jourlundi
  1. Mistral AI40

    Mistral ouvre un hub à Munich dédié à l'IA industrielle et à la Physics AI

    Mistral ouvre un hub à Munich regroupant des équipes de recherche en Physics AI et Industrial AI ainsi que des ingénieurs dédiés aux partenaires entreprises. Le hub s'appuie sur l'acquisition d'Emmi AI en mai 2026, qui a apporté plus de 30 physiciens, chercheurs et ingénieurs, et sur des travaux avec BMW (simulations de crash) et Siemens Energy. Mistral prévoit de construire un gigawatt de capacité de calcul européenne d'ici 2030 et mise sur une architecture open-weight, avec des modèles exécutés sur l'infrastructure du client.

9mois25jourvendredi
9mois24jourjeudi
  2. Microsoft Research62

    Microsoft Research : le déport de l'inférence améliore les performances des robots de manipulation mobile

    Microsoft Research publie une étude systématique montrant que déporter l'inférence d'IA physique hors du robot.

    Motif de la recommandation :L'étude quantifie les gains de déport de l'inférence sur la réussite des tâches et l'autonomie des robots, avec un outillage Kubernetes open source associé.

  3. Google DeepMind62

    Google DeepMind présente une mémoire serveur sécurisée pour Private AI Compute

    Google DeepMind détaille une évolution de son architecture Private AI Compute qui ajoute une couche de mémoire persistante côté serveur.

    Motif de la recommandation :L'article détaille l'architecture de mémoire persistante côté serveur de Google et ses mécanismes de chiffrement, utile pour comprendre comment concilier continuité multi-appareils et confidentialité.

9mois23jourmercredi
9mois21jourlundi
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