Comment une entreprise d'IA aide les entreprises à naviguer dans le chaos des nouvelles taxes de Trump suite à la décision de la Cour suprême

Hello and welcome to Eye on AI. In this edition…Un sommet chaotique sur l’IA en Inde se termine par des engagements volontaires et 200 milliards de dollars pour le pays hôte…Anthropic accuse ses rivaux chinois d’utiliser les réponses de Claude pour améliorer leurs modèles…OpenAI lance une alliance avec de grandes sociétés de conseil pour vendre sa plateforme d’agents IA Frontier…650 milliards de dollars d’investissements dans l’infrastructure IA cette année pourraient être risqués… et peut-être vaut-il mieux ne pas laisser un modèle IA vous conseiller sur l’utilisation d’armes nucléaires.

Tout d’abord, une grande partie des acteurs clés du monde de l’IA se sont réunis la semaine dernière à New Delhi, en Inde, pour le sommet mondial sur l’impact de l’IA. La conférence mondiale a parfois été chaotique, rapporte ma collègue Bea Nolan, qui était sur place à Delhi. Mais, à la fin, il y a eu des avancées concernant des engagements volontaires pour que les bénéfices de la technologie IA soient répartis plus équitablement dans le monde. Et l’Inde elle-même a obtenu 200 milliards de dollars de nouveaux investissements dans l’IA. Vous pouvez lire plus sur les résultats du sommet par Bea ici.

Ensuite, la société chinoise d’IA DeepSeek n’a même pas encore lancé son modèle V4 — il est attendu à tout moment — mais elle suscite déjà beaucoup de controverses.

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Hier, Anthropic a allégué avoir détecté ce qu’elle décrit comme « une campagne à l’échelle industrielle » menée par DeepSeek et deux autres laboratoires chinois d’IA, Moonshot AI et MiniMax, pour distiller ses modèles Claude. La distillation est une méthode utilisée par les chercheurs en IA pour améliorer la performance de modèles plus petits, généralement plus faibles, en les ajustant sur les sorties d’un modèle plus grand et plus puissant. Dans ce cas, Anthropic affirme que les trois entreprises chinoises ont créé 24 000 faux comptes afin de générer 16 millions d’échanges avec Claude, qu’elles ont ensuite utilisés pour entraîner leurs propres modèles, en violation des conditions d’utilisation d’Anthropic. (Selon Anthropic, DeepSeek n’était responsable que de 150 000 de ces échanges, mais les comptes liés à DeepSeek semblaient particulièrement intéressés par la distillation des capacités de raisonnement de Claude.)

Hier aussi, Reuters a rapporté, citant un haut responsable anonyme du gouvernement américain, que les États-Unis pensent que DeepSeek a entraîné V4 en utilisant les GPU Blackwell d’Nvidia, dernière génération, ce qui pourrait violer les contrôles à l’exportation américains censés empêcher les entreprises chinoises d’acquérir les puces Nvidia les plus avancées. L’article indique que les États-Unis croient que DeepSeek possède un centre de données en Mongolie intérieure rempli de Blackwells — bien qu’ils ne soient pas certains de la façon dont ils ont été obtenus.

D’une certaine manière, ces deux histoires devraient être considérées comme de bonnes nouvelles pour l’industrie américaine de l’IA. Pendant un temps, une narration s’est construite selon laquelle les laboratoires chinois rattrapaient rapidement leur retard sur les États-Unis en matière de technologie IA et pourraient bientôt le dépasser. Mais si ces laboratoires chinois recourent à la distillation clandestine pour égaler la performance des modèles américains, le risque que les entreprises américaines perdent leur avance technologique est beaucoup moins élevé. (La part de marché est une autre question ; en dehors des États-Unis et de l’Europe, l’adoption des modèles chinois augmente car la majorité d’entre eux sont open source et beaucoup moins chers à utiliser que leurs concurrents américains. Ce qui compte en fin de compte, ce n’est pas seulement la performance, mais aussi le rapport qualité-prix.) De plus, les Chinois s’efforcent désespérément de développer des puces IA domestiques aussi performantes que celles d’Nvidia. La fuite vers Reuters semble indiquer que ces efforts, principalement centrés autour du fabricant chinois Huawei, n’ont pas encore comblé l’écart avec les Blackwells d’Nvidia.

Utiliser l’IA pour cartographier les chaînes d’approvisionnement mondiales

Passons à une autre grande actualité de la semaine dernière : la Cour suprême a annulé les tarifs « Jour de la Libération » du président américain Donald Trump. Cette décision m’a immédiatement fait penser à ma conversation il y a quelques semaines avec Evan Smith, PDG et cofondateur d’Altana, une startup new-yorkaise qui a construit ce qu’elle décrit comme un « graphe de connaissances » alimenté par l’IA, de toute la chaîne d’approvisionnement mondiale. La société, créée il y a sept ans, a levé environ 340 millions de dollars en capital-risque et affirme être en bonne voie pour dépasser 100 millions de dollars de revenus annuels cette année.

Le produit principal d’Altana est essentiellement une carte de l’économie mondiale : quelles entreprises produisent quoi, où, pour qui, en utilisant des données provenant de où. La société agrège des données commerciales publiques — connaissements, manifestes d’expédition, enregistrements d’entreprises — et les assemble en une image constamment mise à jour des connexions entre des centaines de millions d’entreprises et d’installations dans le monde entier. Mais, selon Smith, la véritable valeur de la plateforme d’Altana réside dans ce qui se passe lorsque ses clients, comme le géant de la logistique Maersk, General Motors ou la U.S. Customs and Border Protection, se connectent à la plateforme. Car alors, toutes leurs données sont aussi intégrées au graphe de connaissances.

Aujourd’hui, environ 60 % des informations contenues dans la carte d’Altana sur la chaîne d’approvisionnement mondiale proviennent des données de première main recueillies auprès de ses clients, explique Smith. Et, bien qu’Altana ait parfois rencontré des résistances de la part de clients potentiels qui n’aiment pas l’idée de partager des informations sur la chaîne d’approvisionnement avec leurs rivaux, Smith affirme que la majorité des entreprises finissent par voir que la capacité à optimiser la chaîne, à planifier sa résilience et à simuler divers chocs est bien plus importante que le coût que représente la connaissance de leurs fournisseurs par leurs concurrents. « Si vous pensez qu’au 21e siècle, l’existence de vos relations fournisseurs est votre avantage concurrentiel propriétaire, bonne chance », dit Smith.

‘La complexité va presque certainement s’aggraver’

Que tout cela ait à voir avec la décision de la semaine dernière sur les tarifs ? Tout. Parce que l’un des produits clés d’Altana est en fait un système de gestion tarifaire alimenté par l’IA. Smith décrit un flux de travail « agentique » qui automatise la tâche notoirement arcane d’attribution des codes douaniers harmonisés (HS) aux marchandises — la classification qui détermine le taux de tarif applicable à toute importation — ainsi que le calcul du pays d’origine selon les règles commerciales, ce qui est devenu extrêmement complexe à l’ère du transbordement et de l’évasion tarifaire. Ajoutez à cela un planificateur de scénarios tarifaires permettant aux entreprises de modéliser l’impact de la modification des règles commerciales sur l’ensemble de leur réseau de fournisseurs étendu. L’utilisation du calculateur tarifaire d’Altana a augmenté de 213 % la semaine dernière, indique la société. Environ 50 % de ces calculs concernaient des articles contenant des métaux, et 32 % des produits dont le pays d’origine était la Chine.

Dans un courriel, Smith a déclaré qu’il pense qu’après la décision de la Cour suprême, l’administration Trump trouvera simplement de nouvelles bases juridiques pour imposer des tarifs. « Les taux effectifs ne baisseront probablement pas beaucoup, et la complexité va presque certainement s’aggraver », dit Smith. Il surveille notamment le « stacking tarifaire », c’est-à-dire l’application de plusieurs tarifs séparés sur un même produit à son arrivée à la frontière, en fonction de l’origine de ses différentes composantes. « À mesure que les droits de douane se déplacent vers les composants et sous-composants, l’exposition s’enfonce plus profondément dans la chaîne d’approvisionnement, et la plupart des entreprises ne savent même pas ce qu’il y a dans leurs intrants de niveau 2 et 3 », écrit-il.

Ou, du moins, elles ne le savaient pas avant qu’Altana et son IA n’interviennent.

Avec cela, voici plus d’actualités sur l’IA.

Jeremy Kahn
jeremy.kahn@fortune.com
@jeremyakahn

FORTUNE SUR L’IA

OpenAI s’associe à McKinsey, BCG, Accenture et Capgemini pour promouvoir sa plateforme d’agents IA Frontier — par Jeremy Kahn

OpenAI a modifié sa déclaration de mission 6 fois en 9 ans. Elle a finalement supprimé le mot « en toute sécurité » en tant que valeur fondamentale lors de sa transformation en société à but lucratif — par Catherina Gioino

Les agents IA qui travaillent pendant que vous dormez semblent idéaux. La réalité est beaucoup plus chaotique — « c’est comme un tout-petit qu’il faut surveiller » — par Sharon Goldman

Exclusif : Anthropic déploie un outil IA capable de détecter lui-même les bugs logiciels — y compris les plus dangereux que les humains manquent — par Sharon Goldman

ACTUALITÉS SUR L’IA

Meta conclut un accord de 100 milliards de dollars avec AMD. Le géant des réseaux sociaux a signé un contrat avec le fabricant de puces AMD pour acheter jusqu’à 6 gigawatts de puissance de calcul IA utilisant les puces MI450 d’AMD sur cinq ans. Dans le cadre de l’accord, Meta reçoit des warrants pouvant lui donner une participation de 10 % dans AMD si certains indicateurs de performance sont atteints. Lisez plus dans le Wall Street Journal ici.

Les dépenses dans l’infrastructure IA atteindront 650 milliards de dollars en 2026, entrant dans une « phase plus dangereuse ». Ce total a fortement augmenté par rapport aux 410 milliards de dollars dépensés l’année dernière, selon une lettre aux investisseurs de l’hedge fund Bridgewater Associates qui a fait la une ces derniers jours. Greg Jensen, co-directeur des investissements de Bridgewater, a déclaré que le boom de l’infrastructure entrait dans une « phase plus dangereuse » car les hyperscalers construisant d’immenses centres de données IA dépendaient de plus en plus de capitaux extérieurs. Il a averti que, bien que la demande en capacité de calcul IA dépasse actuellement l’offre, les marchés financiers pourraient en pâtir si cette dynamique s’inversait soudainement. Il a aussi souligné que des entreprises majeures comme OpenAI et Anthropic pourraient avoir du mal à lever davantage de fonds et à justifier leurs valorisations actuelles, à moins d’atteindre des avancées fondamentales rendant les agents IA plus fiables et faciles à utiliser. Lisez plus chez Reuters ici.

OpenAI a eu du mal à lancer sa coentreprise Stargate de 500 milliards de dollars avec Softbank et Oracle, ce qui l’a obligé à plusieurs reprises à pivoter. Selon un article de The Information citant des sources anonymes, OpenAI a dû se battre pour obtenir des capacités de calcul après que le concept initial de Stargate ait été bloqué par des divergences de leadership et des désaccords entre les partenaires. Plutôt que de construire et posséder ses propres installations, OpenAI s’est tournée vers des partenariats avec des fournisseurs cloud et des accords lui permettant de garder le contrôle de la conception sans investissements lourds. Mais la publication indique qu’OpenAI n’atteint toujours pas ses objectifs initiaux de capacité.

Un accord avec la startup de puces IA SambaNova soulève des conflits d’intérêts pour le PDG d’Intel. Intel investit dans une nouvelle levée de fonds de 350 millions de dollars pour SambaNova Systems et entre également dans un partenariat technique pluriannuel avec la société. Le montant exact de l’investissement d’Intel n’a pas été divulgué. La transaction suscite des inquiétudes car le PDG d’Intel, Lip-Bu Tan, est un investisseur précoce et président de SambaNova, bien qu’Intel ait déclaré qu’il s’était récusé lors des négociations. Il aurait auparavant discuté d’un achat de SambaNova. Les deux entreprises visent à intégrer les processeurs Intel Xeon dans les systèmes IA de SambaNova et à développer de nouveaux centres de données « hétérogènes » combinant plusieurs types de puces pour gérer diverses charges de travail IA et non IA. Lisez plus dans le New York Times ici.

Les actions d’IBM chutent après qu’Anthropic a affirmé que Claude Code peut moderniser les programmes COBOL. Les actions de Big Blue ont connu leur plus forte chute en plus de 25 ans après qu’Anthropic a dit que son outil Claude Code peut automatiser la modernisation des systèmes COBOL fonctionnant principalement sur des mainframes IBM, ce qui a suscité des craintes de perturbations pilotées par l’IA. L’action a chuté de 13 % en une seule journée et est en forte baisse ce mois-ci, les investisseurs craignant que les outils de codage IA ne réduisent la dépendance aux logiciels et services legacy liés aux mainframes. IBM a répliqué en affirmant que la valeur de ses mainframes réside dans leur fiabilité et leur sécurité, quel que soit le langage de programmation, et en précisant qu’elle propose déjà ses propres outils IA pour aider à la modernisation. IBM a aussi collaboré avec Anthropic l’année dernière pour aider ses clients à moderniser leurs codes COBOL, y compris via ses modèles IA. Voir plus chez Bloomberg ici. Les États-Unis lancent « Tech Corps » pour promouvoir l’IA américaine à l’étranger. La Maison Blanche a créé un « Tech Corps » au sein du Peace Corps américain pour déployer des volontaires américains dotés de compétences techniques à l’étranger, dans le but de promouvoir l’IA américaine et de contrer l’influence croissante de la Chine dans les marchés en développement, rapporte CNBC. Le programme enverra des ingénieurs et diplômés en STEM dans des pays participant au programme d’exportation d’IA américain pour aider à déployer des systèmes IA américains dans des secteurs comme l’agriculture, l’éducation, la santé et le développement économique, avec des déploiements prévus à l’automne 2026.

RECHERCHE SUR L’IA

Les modèles IA pourraient devenir de dangereux conseillers en sécurité nationale. Kenneth Payne, chercheur à Kings College London, a mené une série de jeux de guerre virtuels où il a confronté plusieurs modèles IA avancés (Claude Sonnet 4 d’Anthropic, Gemini 3 Flash de Google, GPT-5.2 d’OpenAI) entre eux et contre des versions du même modèle. Il s’est avéré que ces modèles étaient des joueurs sophistiqués, mais qu’ils présentaient des tendances différentes de celles des humains, ce qui pourrait être dangereux s’ils conseillaient de véritables gouvernements en crise de sécurité nationale.

Par exemple, Payne a constaté que ces modèles étaient souvent prêts à recourir à des armes nucléaires tactiques, et dans certains cas, à lancer une guerre nucléaire totale plutôt que de reculer. Il a aussi noté que leur comportement différait de celui des humains à certains égards clés. « Les menaces provoquent plus souvent une contre-escalade qu’une conformité », écrit-il. « La crédibilité mutuelle élevée accélère plutôt qu’elle ne dissuade le conflit » et « aucun modèle n’a jamais choisi l’accommodation ou le retrait, même sous forte pression, seulement une réduction de la violence. »

Cette recherche a de grandes implications pour les armées et gouvernements qui envisagent sérieusement si l’IA doit être utilisée comme conseiller pour les décideurs et les militaires. Mais elle pourrait aussi avoir des répercussions dans le monde des affaires, où l’on commence à se tourner vers l’IA pour des conseils en négociation et stratégie, et où les conseils stratégiques des conseils d’administration pourraient aussi venir de l’IA. Dans beaucoup de ces contextes, suivre la voie la plus agressive ne donne pas toujours les meilleurs résultats, et il faudra que les humains restent vigilants face à la tendance de l’IA à l’escalade plutôt qu’à la conciliation. Vous pouvez lire le rapport complet sur le dépôt de recherche non évalué par des pairs sur arxiv.org ici.

CALENDRIER DE L’IA

24-26 février : Association Internationale pour une IA Sûre et Éthique (IASEAI), UNESCO, Paris, France.

2-5 mars : Mobile World Congress, Barcelone, Espagne.

12-18 mars : South by Southwest, Austin, Texas.

16-19 mars : Nvidia GTC, San José, Californie.

6-9 avril : HumanX 2026, San Francisco.

ALIMENTATION CÉRÉBRALE

Une ère de « Ghost GDP » se profile-t-elle à l’horizon ? Un article publié par Citirini Research, un cabinet de recherche en actions et macroéconomie très suivi sur les réseaux sociaux, est devenu viral cette semaine. Selon Citirini, il s’agit d’un scénario, d’une fiction spéculative, et non d’une prévision. La société précise que son but est de préparer les lecteurs « aux risques potentiels de queue gauche alors que l’IA rend l’économie de plus en plus étrange ». Situé en juin 2028, le scénario imagine un chaos économique si l’IA connaît un « succès catastrophique » dans les deux prochaines années. Il prévoit un chômage supérieur à 10 %, alors que la productivité du travail explose à des niveaux inégalés depuis le début des années 1950. Il évoque un « Ghost GDP », où les comptes nationaux américains gonflent, même si les entreprises dépendantes de la consommation (qui représente actuellement 70 % du PIB américain) se délitent. (Les consommateurs sont soit au chômage, soit inquiets de le devenir prochainement.) Il décrit comment la pression sur les entreprises de logiciels en tant que service (SaaS) legacy, qui commence à se faire sentir, s’accélère et se propage à d’autres secteurs, créant une spirale descendante de pertes d’emplois et de baisse des dépenses discrétionnaires, sans pause naturelle.

Ce blog est sombre. Heureusement, je ne pense pas qu’il soit correct. En fait, il est presque certain qu’il se trompe en supposant que tous les effets décrits se produiraient en un peu plus de deux ans. (Une chose qu’il évoque, que je trouve peu probable, c’est que les agents IA chercheront à réduire les coûts de transaction et se tourneront donc vers des stablecoins plutôt que vers des méthodes de paiement traditionnelles.) Mais cela vaut la peine de le lire et d’y réfléchir. Et pour une analyse des points où Citrini pourrait avoir tort, consultez ce post de Zvi Moshkowitz.

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