Avec l’arrivée de nouvelles fonctions liées à l’intelligence artificielle, Windows 11 commence à transformer certains usages très concrets
Cet article Windows 11, voici les 5 fonctions dopées à l’IA à absolument connaitre a été publié en premier par GinjFo.
Microsoft a profité de la GDC 2026 pour annoncer l'arrivée du Xbox Mode sur tous les PC sous Windows 11 dès le mois d'avril. L'interface plein écran, pensée pour la manette, était jusqu'à présent réservée aux consoles portables ASUS ROG Xbox Ally.
Le Xbox Mode, c'est l'interface plein écran que les possesseurs (dont je suis) de ROG Xbox Ally et Ally X connaissent déjà. Un environnement épuré, optimisé pour la navigation à la manette, qui donne accès à toute votre bibliothèque de jeux sans passer par le bureau Windows. Vous lancez le mode, vous jouez, et vous pouvez revenir au bureau classique à tout moment.
Microsoft l'étend donc à tous les appareils sous Windows 11 : PC fixes, portables et tablettes. Le déploiement commence en avril dans certains marchés, avant une extension progressive au reste du monde.
Côté entreprise, le mode est disponible sur Windows 11 Pro mais désactivé par défaut sur les machines connectées à un réseau d'entreprise, avec la possibilité pour les administrateurs IT de le bloquer, parce qu’il ne faut pas déconner quand même bande de feignasses, on n'est pas là pour rigoler.
Le vice-président Xbox Jason Ronald a été direct : pour développer pour Xbox à l'avenir, il faudra développer pour PC. Microsoft pousse le GDK unifié, son kit de développement qui permet de créer un jeu une seule fois et de le faire tourner sur PC et sur console.
Le catalogue Xbox Play Anywhere compte désormais plus de 1 500 jeux et 500 studios partenaires, et la progression se synchronise entre les appareils.
Et puis il y a Project Helix, la prochaine console Xbox. Asha Sharma, la patronne de la division, a confirmé qu'elle jouera à la fois aux jeux console et aux jeux PC. Les kits de développement alpha partiront chez les studios en 2027, ce qui repousse une sortie grand public à 2028 au plus tôt.
La vraie question derrière tout ça, c'est la fusion entre PC et Xbox. Microsoft ne veut plus que les joueurs choisissent entre les deux, et le Xbox Mode est le premier morceau visible de cette stratégie.
Sur le papier, pouvoir basculer entre Windows et une interface console avec un bouton, c'est exactement ce que les possesseurs de PC portables gaming et de handhelds demandaient. Reste à voir si l'interface sera aussi fluide sur un PC classique que sur un Ally X conçu pour.
Cette annonce est clairement un gros coup de la part de Microsoft. Transformer n'importe quel PC Windows 11 en quasi-console Xbox, c'est malin, et ça répond à un vrai besoin pour tous ceux qui branchent une manette sur leur portable. Le fait que Play Anywhere dépasse les 1 500 jeux est aussi un bon signal.
Sources : Windows Central , WCC Tech
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Google vient de lancer Gemini Embedding 2, son premier modèle d'embedding nativement multimodal. Texte, images, vidéo, audio et documents sont projetés dans un même espace vectoriel, ce qui permet de faire de la recherche sémantique croisée entre différents types de contenus.
Jusqu'à présent, les modèles d'embedding se limitaient au texte. Vous vouliez indexer des images ou de la vidéo, il fallait un autre pipeline. Gemini Embedding 2 fait tout d'un coup : vous lui envoyez du texte, des images (jusqu'à 6), de la vidéo (jusqu'à 120 secondes) ou de l'audio (jusqu'à 80 secondes), et il vous renvoie un vecteur dans le même espace. Le modèle gère plus de 100 langues et prend en charge jusqu'à 8 192 tokens en entrée pour le texte.
Côté technique, le modèle utilise le Matryoshka Representation Learning, ce qui permet de choisir la taille des embeddings entre 128 et 3 072 dimensions. Google recommande 768 dimensions pour un bon compromis entre qualité et stockage, ce qui divise par quatre l'espace disque par rapport à la taille maximale.
Le texte est facturé 0,20 dollar par million de tokens, avec un mode batch à moitié prix. Les images montent à 0,45 dollar, l'audio à 6,50 dollars et la vidéo à 12 dollars par million de tokens. Un palier gratuit est disponible pour tester.
Côté performances, Google affiche de bons scores sur les benchmarks MTEB : 69,9 en multilingue et 84,0 en code. Mais pour du texte seul, OpenAI reste bien moins cher avec son text-embedding-3-small à 0,02 dollar par million de tokens, soit dix fois moins.
Le modèle est disponible via l'API Gemini et Vertex AI, et compatible avec LangChain, LlamaIndex, Weaviate ou ChromaDB.
Le vrai argument de Google ici, c'est le multimodal. Si vous avez besoin d'indexer des catalogues produits avec photos et descriptions dans le même vecteur, ou de faire de la recherche dans des archives vidéo, il n'y a pas d'équivalent chez OpenAI pour le moment.
Mais pour du texte pur, la différence de prix est quand même importante. On attend de voir comment ça se comporte en production, et si les scores MTEB se confirment sur des cas d'usage réels.
Source : Blog Google
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Un projet open source vient de lâcher une IA sur les 41 300 règlements européens adoptés depuis 1958. L'outil, qui tourne sur Grok 4.1, rend un verdict binaire pour chaque texte : à garder ou à supprimer. Les résultats défilent en direct sur bettereu.com.
Le principe est assez bourrin. BetterEU prend chaque règlement européen, du plus ancien, publié en 1958, au plus récent publié il y a quelques semaines, et le soumet à Grok avec un prompt unique. L'IA doit trancher : KEEP ou DELETE.
Aucune nuance, pas de peut-être, juste un verdict sec. Le tout est diffusé en temps réel sur le site, avec un graphique interactif qui montre la progression année par année. Les données se rafraîchissent toutes les cinq secondes, et le coût de l'opération en dollars s'affiche en direct. Le code source est ouvert, le prompt aussi. N'importe qui peut aller vérifier comment l'IA raisonne.
Ce projet tombe à un moment où l'Union européenne elle-même reconnaît que sa réglementation est devenue un problème. La Commission a lancé en 2026 son programme de travail le plus dérèglementaire de son histoire : sur 47 initiatives prévues, 25 portent sur la simplification.
L'objectif affiché est de réduire la charge administrative des entreprises de 25 %, ce qui représenterait une économie de 37,5 milliards d'euros d'ici 2029. Et l'AI Act, qui entre en application en août 2026, fait lui-même l'objet d'un Digital Omnibus pour alléger ses propres règles. Quand le législateur simplifie la loi qui encadre l'IA pendant qu'une IA propose de simplifier les lois, on est en plein dans le sujet.
Un exercice quand même un peu limité
Évidemment, demander à une IA de décider si un règlement doit être gardé ou supprimé, c'est un peu court. Le droit européen est un empilement de textes qui se référencent les uns les autres, et supprimer un règlement peut en déstabiliser dix autres.
BetterEU ne tient pas compte de ces interdépendances, et le verdict binaire ne dit rien des articles à amender plutôt qu'à supprimer.
Mais l'exercice a quand même un intérêt : il rend visible l'ampleur du corpus réglementaire européen. 41 300 textes en soixante-sept ans, ça donne une idée de la masse à laquelle les entreprises et les citoyens sont soumis.
Bref, l’idée est rigolote, et on imagine bien le même traitement appliqué à la législation française. Par contre, le choix de Grok est peut-être un peu étonnant, vu qu'on soupçonne Musk de politiser son IA, pas dit qu'on ait les mêmes résultats avec Claude.
En tout cas, passer le Code général des impôts ou le Code du travail dans une IA pour relever les incohérences, les doublons et les articles devenus obsolètes, ça ferait probablement ressortir des choses assez intéressantes. BetterEU ne va pas remplacer un juriste, mais comme outil d'audit à grande échelle, c’est loin d’être con.
Source : BetterEU
Des chercheurs de l'université de Californie à Santa Cruz ont réussi à entraîner des organoïdes cérébraux de souris pour qu'ils résolvent le problème du cart-pole, un test classique en intelligence artificielle. Les résultats sont prometteurs, mais ces petits cerveaux ont un gros défaut : ils oublient à chaque pause (un peu comme moi au collège).
Le cart-pole, c'est un exercice bien connu en robotique et en IA : il faut maintenir un pendule en équilibre vertical sur un chariot mobile, un peu comme quand vous essayez de tenir un stylo debout sur le bout du doigt. En général, ce sont plutôt des algorithmes qui gèrent ce genre de tâches. Mais pour cette expérimentation, les équipes en charge du projet ont vouluvoir si des neurones purement biologiques pouvaient eux aussi s'en sortir.
Ils ont utilisé des organoïdes corticaux , des amas de tissu cérébral cultivés à partir de cellules souches de souris, et les ont connectés à un système d'électrophysiologie développé avec Maxwell Biosciences. L'inclinaison du pendule était traduite en signaux électriques envoyés aux neurones, et l'activité neuronale en retour servait à diriger le chariot vers la gauche ou la droite.
L'équipe a testé trois conditions. Sans retour d'information, les organoïdes ne réussissaient que dans 2,3 % des essais. Avec des signaux aléatoires envoyés à certains neurones, ça montait à 4,4 %. Mais quand les chercheurs ont utilisé un entraînement adaptatif, où les stimulations ciblaient les bons neurones en fonction des performances, le taux de réussite a grimpé à 46 %.
Ash Robbins résume ça assez bien : quand on choisit activement les stimuli d'entraînement, on peut modeler le réseau pour qu'il résolve le problème. L'étude, publiée dans Cell Reports en février 2026, est la première démonstration rigoureuse d'un apprentissage dirigé vers un objectif chez des organoïdes cérébraux.
Là où ça coince, c'est la mémoire. Après 15 minutes d'exercice sur le cart-pole, les organoïdes se reposent 45 minutes. Et au retour, leurs performances retombent au niveau de départ. Aucune consolidation de l'apprentissage n'a été observée, ce qui veut dire que ces neurones apprennent sur le moment mais ne retiennent rien.
David Haussler précise d'ailleurs que l'objectif n'est pas de créer une forme d' intelligence artificielle biologique , mais de mieux comprendre comment les maladies neurologiques perturbent les mécanismes d'apprentissage du cerveau.
C'est quand même assez spectaculaire de voir un amas de neurones de souris arriver à équilibrer un pendule virtuel, même avec un taux de 46 %. Bon, on est très loin d'un cerveau fonctionnel, et le fait qu'ils oublient tout après une sieste de 45 minutes montre bien qu'il manque des mécanismes de consolidation que possèdent les vrais cerveaux.
Mais pour la recherche sur des maladies comme Alzheimer ou Parkinson, pouvoir observer en temps réel comment un réseau neuronal apprend et oublie dans un environnement contrôlé, c'est un outil qui pourrait changer pas mal de trucs à l’avenir.
Source : Science Alert
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