DigUp en local, Jev à 7,5 Md$ : l'IA sort du texte et du cloud

DigUp : chercher dans ses fichiers, pas sur le web

DigUp est une app Mac gratuite et open source qui fait tourner EmbeddingGemma 2, le modèle de Google DeepMind, en local sur tes fichiers. Le principe : chercher par le contenu, pas par le nom du fichier. Texte, images, audio et vidéo partagent un même espace, si bien qu'une requête comme « un zèbre dans une vidéo » ouvre directement le passage concerné.

Le multilinguisme suit le même chemin : la même requête fonctionne en bengali ou en arabe. Tout tourne sur la machine, pas sur un serveur distant.

Côté technique, l'app s'appuie sur le GGUF Q8_0 de ggml-org (865 Mo), exécuté via llama.cpp et Metal, dans une app Swift native. Pas de Python dans l'équation.

Jev : 870 M$ levés, trois semaines après le lancement

TypeSafe, aussi appelé Jev, dépasse les 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels et affiche une valorisation de 7,5 milliards de dollars, trois semaines seulement après son lancement. Ces chiffres sont relayés par le récapitulatif AINews de Latent Space.

TechCrunch apporte le détail de l'opération : le créateur du modèle Jev, décrit comme un modèle d'IA non textuel, a levé 870 millions de dollars lors d'un tour mené par a16z. La start-up est valorisée 7,5 milliards de dollars, quelques semaines après le lancement de son modèle.

Pour TechCrunch, cette levée traduit l'intérêt des investisseurs pour des modèles qui ne reposent pas sur le texte — un signal de plus que la course aux modèles ne se joue plus uniquement sur le langage.

OpenAI inonde les mathématiciens, sans prévenir

OpenAI a diffusé cette semaine un afflux massif de résultats mathématiques, sans prévenir. The Verge a interrogé plus de trois dizaines de mathématiciens : les qualificatifs employés vont de « stupéfiant » à « accablant », en passant par « sans précédent », « surréel » et « pure folie ».

Entre émerveillement et excitation, le doute domine face à l'ampleur de la publication. Et il faudra des années pour en saisir la portée.

Ecosia quitte Mistral le jour du lancement de Large 4

Le moteur de recherche Ecosia abandonne les modèles de Mistral pour se tourner vers des modèles chinois. Son dirigeant explique que l'IA française n'a pas répondu aux attentes, et évoque l'énergie nucléaire ainsi que des enjeux de souveraineté numérique.

Le calendrier est particulier : l'annonce intervient le jour du lancement de Large 4, le nouveau modèle de Mistral.

Et maintenant ?

Ces dépêches dessinent deux mouvements distincts. D'un côté, des modèles qui débordent du texte et du cloud : EmbeddingGemma 2 fait chercher dans l'audio et la vidéo depuis un Mac, Jev se passe du texte et attire 870 millions de dollars. De l'autre, des dépendances renégociées : Ecosia change de fournisseur au nom de la souveraineté numérique, tandis qu'OpenAI publie sans prévenir des résultats que les mathématiciens mettront des années à digérer. Le point commun n'est pas la performance brute, mais la question du contrôle : où tourne le modèle, sur quoi il travaille, et qui décide de ce qu'on en sait.