1. Résumé express IA 2025

Le deuxième trimestre 2025 aura été l’un des plus denses depuis l’« année ChatGPT » : pas moins de sept nouveaux modèles d’IA ont été officialisés, chacun marquant une avancée technique — contexte étendu, fusion modalité texte-image-audio, réduction drastique de la latence — tandis que six mises à jour majeures ont réhaussé les standards de sécurité, de coût d’inférence et de personnalisation. En filigrane, trois dynamiques se dessinent : (i) la montée en puissance des architectures modulaires MoE qui répartissent la charge entre experts spécialisés, (ii) l’extension de la fenêtre de contexte au-delà des 100 000 tokens, véritable révolution pour les projets documentaires de grande ampleur, et (iii) la migration progressive vers des exécutions on-device, portée par Apple, Google et Qualcomm, afin de réduire la dépendance au cloud et de renforcer la confidentialité.

2. Nouvelles IA 2025 (T2)

2.1 Claude 4 — 22 mai 2025

Avec Claude 4, Anthropic franchit deux caps : une capacité de raisonnement longue portée — 250 000 tokens de contexte, soit l’équivalent d’un roman de 150 000 mots — et l’introduction d’« agentic workflows ». Concrètement, l’IA peut désormais recevoir une tâche complexe (p. ex. auditer un corpus de contrats) et la découper elle-même en sous-étapes, qu’elle exécute en arrière-plan tout en générant des checkpoints. Pour les équipes juridiques ou consulting, cela réduit le temps d’analyse de plusieurs heures à quelques minutes tout en traçant chaque décision.¹

Autre avancée notable : le modèle est décliné en deux gammes — Opus 4, axé haute précision, et Sonnet 4, plus léger et économique. Les premiers benchmarks internes d’Anthropic annoncent un score HumanEval de 98 %, devançant GPT-4Turbo sur la génération de code sécurisé. S’ajoutent des garde-fous renforcés via la méthode Constitutional AI 2.0, qui réduit de 37 % la production de contenus litigieux.

2.2 Meta Llama 4 — 5 avril 2025

Llama 4 est le premier modèle open-source à combiner multimodalité native (texte, image, vidéo) et architecture Mixture-of-Experts sous licence Apache 2.0. Meta a publié une famille allant de 8 milliards à 70 milliards de paramètres, mais la véritable révolution réside dans la version Ext-256 k offrant un contexte de 256 000 tokens. Les chercheurs peuvent ainsi analyser une vidéo YouTube sous-titrée, lui adjoindre le script et obtenir en une passe un résumé avec time-codes.

Surtout, Meta a prévu un mode « Continual Fine-Tuning » : les entreprises peuvent alimenter un expert pool local — environnement isolé Kubernetes — afin de spécialiser un sous-ensemble d’experts sans toucher au reste du modèle, réduisant de 60 % la facture GPU.²

2.3 Mistral Medium 3 — 7 mai 2025

Toujours fidèle à sa philosophie « small & smart », la pépite française Mistral décline Medium 3, un modèle 128 k tokens optimisé pour tourner localement : un simple PC équipé d’une RTX 4090 ou un Mac M3 Max 32 Go de RAM suffit à l’inférer en temps réel. Les tests sur BigBench-Hard montrent une progression de 4 points par rapport à Medium 2, notamment grâce à un module de raisonnement logique affiné et à l’intégration de rubriques toolformer permettant à l’IA d’appeler des outils Python internes sans script externe.³

Pour les développeurs, Mistral fournit désormais un Docker Compose prêt à l’emploi, contenant le serveur inference en C++ et une API compatible OpenAI, simplifiant la migration de projets existants. Les start-ups apprécient son coût : 0,25 $/million de tokens contre 1 $ pour GPT-4Turbo.

2.4 Gemini 2.5 — 14 juin 2025 (Google I/O)

Lors de Google I/O, Demis Hassabis a dévoilé Gemini 2.5. Son mode Deep Think autorise des chaînages d’inférences multi-niveaux : pour une question de biologie, le modèle passe successivement par un graphe de connaissances, un raisonneur symbolique et un moteur de preuve, avant de générer la réponse. Résultat : une amélioration de 12 % de précision sur BioASQ.⁴

Côté sécurité, Google introduit « Project Mariner » : chaque réponse est évaluée par un classificateur indépendant formé sur 350 000 scénarios d’abus. Sur 1 000 tests red-team, le taux de refus non justifié est tombé à 1,4 %, conservant un bon équilibre entre prudence et utilité.

2.5 Apple Intelligence — 9 juin 2025 (WWDC)

Apple a pris tout le monde de vitesse en annonçant Apple Intelligence embarquée dans iOS 19, macOS 16 et visionOS 3. Basé sur un modèle maison de 4 milliards de paramètres, il traite quatre fois plus de tokens que Siri NG et fonctionne hors ligne pour la plupart des requêtes. L’API « Live Translation » gère 46 langues en streaming local, tandis que « Visual Intelligence » identifie des objets dans une photo en 20 ms grâce au Neural Engine.⁵

Pour les développeurs, Apple ouvre Core AI Kit : accès fine-tuning restreint à 100 Mo de données privées stockées uniquement sur l’appareil, alignant sécurité et performance. La démonstration d’un Workout Coach qui corrige la posture de l’utilisateur via AirPods Pro a marqué les esprits.

2.6 Stable Video 4D 2.0 — 20 mai 2025

Poussant plus loin la génération vidéo, Stability AI sort Stable Video 4D 2.0. Le modèle englobe non seulement la dimension temps, mais aussi la capture de plusieurs vues caméra. Concrètement, il produit un clip de 48 frames sous quatre angles synchronisés (face, profil, trois-quarts, top), ouvrant la voie à la réalité augmentée et aux jumeaux numériques.⁶

Les créateurs 3D apprécient le fichier d’export USDZ : import direct dans Blender ou Unity avec map UV et canaux de profondeur. Le processeur Optimized Tiling réduit de 30 % la VRAM grâce à un pipeline latents-dégradés, rendant la création accessible à une RTX 3060 12 Go.

3. Mises à jour IA 2025

Les mises à jour ne se contentent plus de correctifs : elles redéfinissent la valeur d’usage des modèles existants. En 2025, trois axes dominent : fine-tuning privé, contextes étendus et multimodalité audio. Ci-dessous les six évolutions qui méritent votre attention.

3.1 GPT-4.5 — 27 févr. 2025

OpenAI introduit un pré-alignement auto-supervisé nommé Orca 2, divisant par deux les hallucinations dans le domaine médical. La fenêtre passe à 128 k tokens et l’API inclut un mode JSON strict qui renvoie un schéma JSON valide à 99,7 %.⁷

3.2 GPT-5 — sortie annoncée été 2025

Sam Altman a confirmé une sortie grand public « entre juillet et août ». Les documents SEC évoquent une architecture hybride mélangeant experts spécialisés et mémoire rémanente, laissant présager des capacités de raisonnement sur plusieurs sessions.⁸

3.3 GPT-4o par défaut — 30 avr. 2025

ChatGPT bascule sur GPT-4o, premier modèle OpenAI à input et output audio natifs. La latence chute à 320 ms, ouvrant la voie aux assistants vocaux temps réel.⁹

3.4 Google AI Ultra — 26 juin 2025

Pensé pour les PME, l’add-on « AI Ultra for Business » rend Gemini Ultra 2.5 accessible via Workspace : on peut créer un chatbot interne branché à Google Drive en trois clics.¹⁰

3.5 Microsoft Copilot Tuning — Build 2025

Microsoft fournit un atelier low-code qui assemble prompts, connecteurs et RAG, puis enregistre le résultat comme extension Teams. Les premiers retours indiquent une réduction du temps de déploiement de 72 % pour les services clients.¹¹

3.6 Meta Superintelligence Labs — 30 juin 2025

À la surprise générale, Meta crée Superintelligence Labs, confié à Alexandr Wang (ex-Scale AI). Objectif : bâtir la « personal SI », un assistant omniprésent fonctionnant sur Llama 4.1 et 4.2. Les premiers prototypes gèrent un historique de 500 000 tokens, ouvrant la voie à des souvenirs numériques permanents.¹²

4. Tendances clés 2025

Au-delà des chiffres bruts, trois tendances structurantes ressortent : (1) Multimodalité intégrale : l’IA traite texte, voix, image, vidéo, parfois même signaux biologiques (Apple Health). (2) Contextes géants : capables de lire un manuel entier ou l’historique d’un projet sans segmentation. (3) IA embarquée : calcul local, confidentialité et réduction de latence. Pour les DSI, cela implique de revoir la stratégie cloud-edge et la gouvernance des données.

• Multimodalité : 4 modèles sur 7 la supportent nativement.
• MoE : gain de 30 % d’efficacité GPU pour Llama 4.
• Contextes > 100 k tokens : Claude 4, Mistral M3, GPT-5 preview.
• Agentic AI : automatisation de workflows (Claude 4, Copilot).
• IA on-device : Apple, Google Edge, Qualcomm Oryon.
• Offres PME : Gemini Ultra, Copilot Tuning.

5. Limites & points de vigilance

Toutes ces avancées s’accompagnent de défis. D’abord, la transparence des données d’entraînement reste partielle : ni Anthropic ni Meta ne publient la liste exhaustive des sources. Ensuite, les coûts d’inférence peuvent exploser : à 0,012 $/1 000 tokens pour Claude 4, un chatbot consommant 10 M tokens/mois revient à 120 $/utilisateur ! Enfin, les risques de dérive (hallucinations ou biais) demeurent malgré les garde-fous. Les entreprises devront tester chaque mise à niveau avant déploiement en production.

6. Références

1. Anthropic – Introducing Claude 4
2. Meta AI – Llama 4
3. Mistral AI – Medium 3
4. Google I/O 2025 – Gemini 2.5
5. Apple Newsroom – Apple Intelligence
6. Stability AI – Stable Video 4D 2.0
7. OpenAI – GPT-4.5 Notes
8. OpenAI Podcast – GPT-5
9. OpenAI – GPT-4o Release
10. Google Workspace – AI Ultra
11. Microsoft Build 2025 – Copilot Tuning
12. TechCrunch – Meta Superintelligence Labs

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