Google lève le voile sur une refonte majeure de son laboratoire d’applications IA, transformant AI Studio en un outil simple pour créer des applications. La nouvelle expérience privilégie ce que la firme appelle le « vibe coding » : décrire simplement une application, laisser Gemini la construire, puis la publier pour la partager. Au menu des nouveautés : des variables secrètes pour sécuriser les clés d’accès en production, une galerie de modèles, et surtout un catalogue de fonctionnalités pré‑câblées que l’utilisateur peut sélectionner. Gemini s’efforce ensuite de les intégrer automatiquement lors de la génération, ce qui réduit drastiquement les aller‑retours en cas d’erreur dans le code ou l’exécution. Ajoutons à cela des suggestions contextuelles et l’inoubliable bouton « I’m Feeling Lucky » pour piocher des idées au hasard. Google affiche une ambition étourdissante : voir naître un million d’applications construites par des non-codeurs avant la fin de l’année, préfigurant l’arrivée de Gemini 3 censée turbochargé les capacités de codage.
C’est un pas important vers une technologie plus accessible, tout en rappelant qu’il faut rester vigilant sur la question essentielle de la propriété et du contrôle du produit final. Réduire les barrières techniques ne réduit pas les dépendances. Chaque application générée via AI Studio renforce la captivité de Google : stockage sur ses serveurs, données parcourant ses réseaux, revenus potentiels transitant par son infrastructure. L’open source propose une issue, mais elle demeure minoritaire. Le vrai dilemme n’est pas de rendre la technologie accessible, mais de reprendre le contrôle des conditions de son accès. Google ouvre les portes, mais en gardant les clés du royaume.
Les chiffres donnent le vertige. En Suisse, les centres de données consomment actuellement 7% de l’électricité nationale, un chiffre susceptible d’atteindre 15% en 2030. Mondialement, le Shift Project prévoit que la consommation électrique mondiale liée aux datacenters passera de 530 térawattheures en 2023 à 1 250-1 500 térawattheures d’ici 2030. Chaque requête ChatGPT consomme 3 wattheures contre 0,3 pour Google. L’entraînement de GPT-3 a évaporé 700 000 litres d’eau. Les sondages suisses révèlent que 7 sur 10 Suisses craignent une catastrophe écosystémique, 8 sur 10 réclament plus de transparence, et 72% exigent que les nouveaux centres basculent vers 100% d’énergies renouvelables.
Les décideurs européens demeurent figés devant l’ampleur du défi. Le Shift Project avertit que la croissance française en datacenters transformerait la consommation électrique du pays de 2% à 7,5% du total national d’ici 2035, créant des conflits d’usage directs avec la mobilité électrique, le chauffage et l’hydrogène bas carbone. En parallèle, le Texas prévoit que ses datacenters consommeront 7% de toute l’eau de l’État d’ici 2030. Les régions mexicaines et irlandaises subissent déjà des restrictions historiques induites par cette infrastructure. Le vrai scandale demeure l’asymétrie : les populations acceptent les promesses de l’IA générative tandis que leurs ressources fondamentales alimentent silencieusement des serveurs lointains. Sans mécanisme régulateur contraignant, sans audit des impacts réels, sans gouvernance, la technologie du futur dévore les conditions même du présent habitable. Le dilemme ne porte plus sur la technologie mais sur la volonté politique de la gouverner.
La course à l’IA agentique est lancée. Les géants ne veulent plus seulement fournir des assistants : ils cherchent à déployer des systèmes capables d’agir, décider et exécuter des tâches de bout en bout. Claude apprend vos process, ChatGPT s’intègre à l’ensemble de votre stack, et Copilot capitalise une mémoire longue durée. L’IA n’est plus un outil ponctuel : elle devient un opérateur invisible, présent en permanence dans votre travail. Ainsi, au‑delà de la confidentialité, le vrai coût devient celui du retrait. Une fois vos workflows, automatismes et mémoires intégrés dans ces plateformes, changer devient économiquement irrationnel. Parallèlement, OpenAI intègre l’IA au niveau du système d’exploitation avec Sky sur macOS. Ce qui leur permet de capter et optimiser vos micro‑décisions quotidiennes, là où se joue la productivité et, surtout, la souveraineté numérique.
L’adoption d’IA en entreprise atteint 87% chez les grands groupes, pourtant seulement 39% ont des audits de conformité réels. Stanford recense 233 incidents liés à l’IA en 2024, hausse de 56%. Les fenêtres contextuelles massives (un million de tokens) promettent plus de puissance mais créent deux problèmes concrets: coûts exponentiels et dilution attentionnelle. Plus de données signifie plus de bruit et de corrélations parasites. Ce chaos n’est pas une fatalité. Une stratégie IA structurée transforme ces tensions en leviers d’avantage compétitif. Les organisations qui définissent leurs politiques de gouvernance en amont, qui documentent leurs flux contextuels et qui intègrent la conformité dès le déploiement passent de 39% à 92% de conformité vérifiée. Le marché IA agent atteindra 47 milliards de dollars d’ici 2030, mais 95% des pilots IA échouent aujourd’hui à passer en production. La différence réside dans trois choix stratégiques: une stratégie de conduite du changement en premier lieu, une architecture de données claire, des processus d’évaluation définis, et des gouvernances intégrées plutôt que rétrospectives.
Vos équipes peuvent maîtriser l’adoption, structurer leur pile technologique et aligner capacités IA avec objectifs métier réels. C’est précisément ce travail que nous accompagnons dans nos audits stratégiques. Contactez nous pour en parler : info@prismia.ch !
Un modèle inédit d’intelligence artificielle, direct héritier des LLM de Google DeepMind et Yale, plie la biologie en quatre : il sait lire et écrire la partition des cellules. Baptisé Cell2Sentence-Scale (C2S), ce mastodonte numérique digère un milliard de tokens et croque l’ARN comme un roman, ingérant les profils génétiques de 50 millions de cellules. L’objectif est d’identifier des traitements sans passer par la case patient. Son terrain de chasse : 4 000 molécules scrutées à la loupe virtuelle. Verdict : il repère le silmitasertib, un médicament déjà connu mais boudé par l’immunothérapie. Ce discret agent peut rendre visibles les cellules cancéreuses, les livrant pieds et poings liés aux lymphocytes T. Test en labo : bingo, l’antigène augmente fortement, la camouflage tombe. Une prouesse technique qui n’annonce pas une révolution immédiate, mais marque un vrai tournant dans la façon de concevoir la recherche médicale.
1. Qu’est-ce que c’est ?
Claude Skills est une fonctionnalité qui permet à Claude de charger automatiquement des « boîtes à outils » spécialisées selon vos besoins. Imaginez que Claude dispose d’une bibliothèque de compétences (rédaction, analyse, coding, etc.) et qu’il sélectionne automatiquement les bonnes sans que vous ayez à les demander explicitement. C’est comme avoir un assistant qui connaît exactement quel chapeau mettre pour chaque situation.
2. Pourquoi c’est fascinant ?
Vous gagnez du temps et de la cohérence : plus besoin de rappeler à Claude comment vous travaillez ou quelles règles suivre à chaque conversation. Les Skills s’adaptent intelligemment, comme un assistant qui apprend votre style de travail et l’applique automatiquement. C’est plus fluide, plus naturel, plus productif.
3. Pourquoi c’est limité ?
Claude ne « mémorise » pas réellement vos préférences d’une conversation à l’autre : les Skills fonctionnent bien pendant une session, mais dès que vous fermez et relancez une conversation, tout repart à zéro. De plus, si vous avez besoin de quelque chose de très spécifique ou hors des Skills disponibles, Claude ne peut pas l’inventer seul.
