L'IA qui imite le soleil

Hello,

Nvidia pulvérise les compteurs, l’affrontement Elon vs Sam entame un nouvel arc et Google présente un modèle de génération d’images qui fait peur à OpenAI.

Aussi, on vous emmène au cœur du Soleil avec une IA signée NASA/IBM.
Spoiler : elle change tout pour nos satellites, nos avions et nos réseaux électriques.

Théo

Les résultats Nvidia viennent de tomber.
Spoiler : la couse à l’IA ne faiblit pas.

L’essentiel :

Après deux ans d’euphorie, Nvidia reste la grande gagnante de la course à l’IA.

Nouvel acte dans la rivalité Musk–Altman : xAI attaque Apple et OpenAI.

L’essentiel :

Toute la gouvernance de l’IA sur mobile est en jeu, des données à la souveraineté des plateformes.

Google pousse l’édition d’images à un niveau professionnel avec Gemini 2.5 Flash, aussi appelé nano-banana (et que vous avez du voir partout sur Linkedin cette semaine)

L’essentiel :

Google vise un modèle de génération d’images vraiment utile, professionnel et abordable.

Les éruptions solaires peuvent avoir des conséquences désastreuses.

Pour anticiper ce phénomène, NASA et IBM dévoilent Surya, un modèle qui sert de jumeau numérique du Soleil.

Objectif : prédire les éruptions plus tôt et plus juste.

À suivre :

Une nuit de mars 1989, un opérateur d’Hydro-Québec voit son mur d’alarmes virer au rouge.

Des courants fantômes se mettent à circuler dans le réseau haute tension, comme si la Terre elle-même y injectait de l’électricité.

Les protections se déclenchent en chaîne.
Mais rien à faire, les lignes sautent les unes après les autres.

En 92 secondes, tout le réseau s’effondre.
Près de six millions de personnes plongent dans le noir pendant des heures.

Le métro et les usines sont à l’arrêt, les écoles fermées, les centres d’appels saturés.

Ce black-out n’a pas été provoqué par une tempête terrestre, mais par le Soleil.

Trois jours plus tôt, une éjection de masse coronale avait quitté notre étoile à des millions de km/h.

Le nuage de plasma a déclenché une tempête géomagnétique qui a induit des courants dans les lignes et saturé les transformateurs.

Nous n’y étions pas préparés, et nous en avons subi les conséquences de plein fouet.
Sauf que c’est précisément ce type de scénario que Surya veut désormais nous faire éviter.

Objectif ?

Gagner une à deux heures d’alerte fiable pour laisser aux opérateurs le temps d’agir.
Parce que deux heures, c’est la différence entre une panne géante et un incident maîtrisé.

Alors comment fonctionne ce modèle ?

Surya est un modèle fondation.

Un grand modèle d’IA entraîné sur énormément de données générales, pas seulement sur une tâche spécifique.

Dans son cas, on parle de neuf ans d’images du satellite SDO (Solar Dynamics Observatory.)

Ce dernier photographie le Soleil toutes les 12 secondes sur plusieurs longueurs d’onde.

Ça a permis à l’IA d’apprendre la logique de l’activité solaire, avant d’être orienté vers un but concret : prévoir les flares.

Un flare (ou éruption solaire) est une montée brutale d’énergie à la surface du Soleil.

En quelques minutes, une région libère autant d’énergie que des milliards de bombes, émettant un flash de rayons X et UV.

Cette éruption s’accompagne d’une éjection de masse coronale qui peut même atteindre la Terre et provoquer des perturbations électromagnétiques.

Et l’IA apprend à analyser les motifs qui précèdent ces éruptions.

On lui montre l’historique d’une région active et elle projette l’évolution probable, estimant le risque d’éruption dans les prochaines heures.

Une prouesse permise par 3 éléments.

Résultat : +16 % de bonne détection et jusqu’à 2 heures de préavis dans les premiers tests.

Ça peut sembler peu comme ça, sauf qu’en réalité, la différence est énorme.

Un réseau électrique peut baisser la charge, isoler temporairement des tronçons sensibles et surveiller les transformateurs.

Un contrôle aérien peut reprogrammer les routes polaires et ajuster les altitudes.
Un opérateur satellite peut adapter les manœuvres ou retarder une mise à feu.

Même au niveau des agences spatiales : ne pas sortir un de nos astronautes pendant une éruption, c’est lui éviter une forte dose de radiation.

En plus, Surya est open source.

La communauté peut le personnaliser, l’auditer, et même le combiner avec d’autres capteurs pour le rendre plus versatile.

Ce qui signifie aussi que le modèle va bénéficier aux entreprises.

Elles pourront installer une météo spatiale dans leurs cellules de gestion des risques et la raccorder des systèmes d’alertes.

Une veille automatisée planétaire dopée à l’IA.
Malgré tout, le modèle n’est pas parfait.

Aucun modèle n’abolit l’incertitude.
Le Soleil reste chaotique et une prévision est une probabilité, pas un oracle.

Il faut réduire les faux positifs et calibrer localement : une tempête n’a pas le même effet sur la Scandinavie et l’Andalousie.

Mais ça nous montre quand même une autre application de folie pour l’IA.

La prochaine étape ?
Connecter ces prévisions à des agents qui déclenchent seuls les bonnes actions.