Récap IA — 30 octobre 2026 : Anthropic ouvre ses comptes, Alphabet chute

Le lundi 26 octobre, Anthropic a déposé auprès du gendarme boursier américain le prospectus de son introduction au Nasdaq. Le document donne pour la première fois ses comptes complets : 16,3 milliards de dollars de chiffre d'affaires au premier semestre, une perte d'exploitation presque effacée et environ 657 milliards de dollars d'engagements de calcul. Trois jours plus tard, Alphabet perdait autour de 500 milliards de dollars de capitalisation en une séance : la croissance de la recherche Google ralentit, et la direction l'attribue en partie aux réponses générées par IA, qui rapportent moins de publicité. Entre les deux, Microsoft, Amazon, ServiceNow et Intel ont publié des résultats que la bourse a lus à travers le coût du calcul. La semaine a aussi produit des documents moins commentés : une étude où des experts adoptent sans le savoir l'avis tiré au sort d'un agent, cinq plaintes contre Scale AI en Europe, des salariés de Proton convoqués à de nouveaux entretiens sur leur usage de l'IA. Voici la semaine du 24 au 30 octobre 2026.

1. Anthropic dépose son prospectus

Anthropic a rendu public le 26 octobre son formulaire S-1, le document d'enregistrement qui précède une introduction en bourse aux États-Unis. L'entreprise vise le Nasdaq sous le code ANT ; ni le prix ni le montant de l'offre ne sont encore fixés. Selon les chiffres relevés par Next, le chiffre d'affaires du premier semestre 2026 atteint 16,3 milliards de dollars, contre 1,16 milliard un an plus tôt, et a progressé de 1 368 % sur un an au deuxième trimestre. Le calcul a coûté 8,9 milliards sur le semestre, le personnel 3,2 milliards et le marketing, les ventes et les partenariats 3,2 milliards. La perte d'exploitation se réduit à 693 millions de dollars, contre 2,1 milliards un an plus tôt, et le deuxième trimestre est le premier bénéficiaire au niveau opérationnel. La perte nette, 80,7 milliards, tient à la réévaluation comptable d'instruments convertibles en actions, pas à l'activité.

Au 30 juin, Anthropic disposait de 112,4 milliards de dollars de trésorerie et d'environ 19,3 milliards de placements à court terme. Plus de 11 900 clients lui versent chacun plus de 100 000 dollars par an. Le document estime aussi que 5 à 7 % du chiffre d'affaires des neuf premiers mois provient de clients qui enfreignent sa politique d'utilisation.

La page 170 du prospectus détaille les engagements de calcul : 161,2 milliards de dollars de location auprès de Broadcom, 120,5 milliards auprès de SpaceX jusqu'en 2029, soit 3,1 milliards par mois à partir de décembre, 114,5 milliards chez Google, 110 milliards chez Amazon jusqu'en 2036, 44,9 milliards chez Microsoft, 44,6 milliards de location chez Nscale, 41,3 milliards auprès d'un fournisseur de puces NVIDIA non nommé et 20 milliards d'achats de puces Helios chez AMD. Next estime le total, avec les engagements non ventilés, à près de 800 milliards. Le 29 octobre, Bloomberg rapportait que NVIDIA discutait de garantir le crédit d'un centre de données de Nscale destiné à Anthropic ; le Financial Times décrivait le lendemain les retards de chantier et l'opposition locale autour du site de Virginie-Occidentale sur lequel repose l'introduction en bourse de Nscale.

La gouvernance est inhabituelle pour une société cotée. Anthropic est une société à mission. Son Long-Term Benefit Trust, dont les cinq membres n'ont pas d'intérêt économique dans l'entreprise, garde la main sur la composition du conseil d'administration. Les sept cofondateurs détiennent, par un véhicule dédié, 50,1 % des droits de vote sur les questions de gestion et de capital. Les facteurs de risque occupent une large part du document : ils mentionnent la possibilité d'un incident catastrophique lié à l'IA dont la responsabilité dépasserait la couverture d'assurance, et décrivent le calcul comme un « critical input ».

2. Alphabet : l'IA freine la recherche

Alphabet a publié le 28 octobre un chiffre d'affaires trimestriel de 127,6 milliards de dollars, en hausse de 25 %. Sundar Pichai a parlé d'un rythme annuel d'un demi-billion de dollars. Mais la recherche, son cœur de métier, n'a progressé que de 12 %, à 63,35 milliards de dollars, après 19 % au premier trimestre et 17 % au deuxième, et sous les attentes des analystes pour le deuxième trimestre consécutif. Selon CNBC, c'est la première fois en près de quatre ans qu'Alphabet manque à la fois les prévisions de chiffre d'affaires et de bénéfice.

Philipp Schindler, directeur commercial, a lié une partie du ralentissement au mode IA de la recherche, dont les requêtes progressent fortement mais rapportent moins : il a évoqué « the lower monetization we were seeing in AI mode ». Google étend en réponse la publicité dans ce mode à l'international. La directrice financière, Anat Ashkenazi, a maintenu les investissements 2026 entre 195 et 205 milliards de dollars, dont 51,4 milliards au troisième trimestre, et prévenu : « We continue to expect our capex to increase significantly in 2027 ». L'action a perdu environ 12 % le 29 octobre, soit autour de 500 milliards de dollars de capitalisation, la plus forte perte de valeur en une séance de l'histoire de l'entreprise.

3. Microsoft, Amazon et le prix du calcul

Microsoft a publié le 28 octobre, pour la première fois en dollars, le chiffre d'affaires d'Azure : 33,2 milliards sur le trimestre, en hausse de 48 %, pour 92,3 milliards de chiffre d'affaires total. Le groupe a aussi indiqué avoir tiré 10 milliards de dollars de revenus de ses accords commerciaux avec OpenAI sur le trimestre. Ses investissements sont restés sous les attentes, ce qui a fait reculer CoreWeave, Nebius et IREN, les loueurs de calcul qui dépendent de ses commandes. L'action Microsoft a gagné 4 %. Le groupe prépare un emprunt obligataire de 25 milliards de dollars et a proposé la veille un plan de départs volontaires à 60 000 salariés aux États-Unis, au Canada, en Inde et au Royaume-Uni, après 4 800 suppressions de postes en juillet.

Amazon a annoncé le 29 octobre une croissance de 39 % d'AWS, son activité de cloud. Andy Jassy affirme qu'AWS deviendra la première activité à atteindre 1 000 milliards de dollars de chiffre d'affaires, au prix d'investissements maintenus. Le groupe affiche un flux de trésorerie disponible négatif de 42,4 milliards de dollars sur douze mois glissants, selon CNBC, et des résultats sous les attentes. ServiceNow, qui venait d'élargir son partenariat avec OpenAI, a perdu 27 % le 29 octobre, sa pire séance, ses résultats ayant ravivé la crainte que les agents d'IA ne remplacent les logiciels de gestion. Intel a perdu plus de 20 % sur des prévisions de ventes de processeurs pour ordinateurs décevantes.

4. Gemini 4 Carbon en tête d'un indice refondu

Artificial Analysis a publié le 27 octobre la cinquième version de son indice d'intelligence, référence courante pour comparer les modèles. Pour la première fois, la majorité des épreuves reposent sur des jeux de données privés, que les laboratoires ne peuvent pas avoir vus à l'entraînement. Selon ActuIA, douze modèles à poids ouverts y perdent de 12 à 16 points, Mistral Large 4 passe de 38 à 25, tandis que Claude Opus 5.5 reste à 58. L'écart entre modèles fermés et ouverts, qui semblait se résorber, se creuse quand les questions ne sont pas publiques.

Le lendemain, Google a présenté Gemini 4 Carbon, deux semaines après Gemini 4 Argon. Le modèle prend la tête de l'indice avec 59 points. Google met en avant le code, les tâches d'agent longues et la cybersécurité. Il est facturé 4 dollars par million de jetons en entrée et 20 dollars en sortie, avec une remise de lancement de moitié, et se déploie d'abord auprès d'utilisateurs sélectionnés. Le 27 octobre, Google DeepMind avait aussi présenté Genie 4, un modèle qui génère en temps réel des mondes interactifs, avec le son, d'abord ouvert aux testeurs et aux abonnés Google AI Ultra.

OpenAI a sorti le 26 octobre GPT-6.1 Terra, son modèle intermédiaire, à 1 dollar par million de jetons en entrée et 5 dollars en sortie, contre 2 et 12 dollars pour la version précédente. Selon OpenAI, son score sur Terminal-Bench 4.0 passe de 21,5 % à 50,3 %. Le 29 octobre, après une levée de boucliers, OpenAI a renoncé à réduire de moitié les quotas d'usage de ses abonnements Pro et les a doublés. L'entreprise retirera GPT-4o et GPT-4.1 de son API le 14 janvier 2027. En Chine, Moonshot AI s'est excusé le 26 octobre d'avoir restreint l'accès à Kimi K3.1 Pro après un lancement chaotique, et trois identifiants de DeepSeek V5 sont apparus dans un dépôt de code officiel du laboratoire.

5. Mistral publie les poids de Large 4

Le 29 octobre, trois semaines après sa préversion, Mistral a publié les poids de Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk » : environ 1 000 milliards de paramètres, dont une cinquantaine de milliards actifs à chaque requête, multimodal, « trained from scratch on European infrastructure » selon l'entreprise. La licence, une MIT modifiée, autorise l'usage commercial mais impose un contrat séparé aux entreprises qui revendent le modèle sous forme de service. L'API coûte 0,70 dollar par million de jetons en entrée et 2,10 dollars en sortie.

Mistral revendique la première place des modèles ouverts en code agentique, à égalité avec GLM-5.3 sur l'indice de code d'Artificial Analysis mais avec 47 % de jetons en moins, et le meilleur taux de refus des demandes malveillantes en cybersécurité, 96,6 %. Sur l'indice cyber d'Artificial Analysis, il reste derrière DeepSeek V4.1 Flash. The Decoder résume : un très bon modèle de code, rapide et peu cher, qui reste derrière les meilleurs modèles chinois au classement général.

6. Des experts adoptent l'avis d'un agent

Anthropic a publié cette semaine une étude sur les décisions de jugement assistées par agent. Cinquante spécialistes d'inférence causale devaient analyser les données d'une coopérative agricole fictive et recommander de prolonger, d'étendre ou d'arrêter un programme de conseil. À chaque choix d'analyse où deux options étaient valables, la préférence de l'agent qui les assistait était tirée à pile ou face. L'agent ne mentait pas et ne cachait rien : il défendait seulement au mieux l'option qui lui avait été attribuée.

Les experts ont retenu l'option de l'agent dans 86 % des cas, contre 50 % attendus par le hasard. Ni l'expérience, ni le niveau d'études, ni la confiance déclarée envers l'IA ne les en protégeaient. 52 % jugeaient la recommandation finale plus la leur que celle de l'agent, 77 % ont repris au moins un de ses arguments, et 15 % seulement mentionnaient l'IA dans leur explication. L'aide a pourtant amélioré la qualité : 6 % d'analyses comportant des erreurs graves avec l'agent, contre 55 % sans lui, sur un petit groupe témoin. Les auteurs recommandent que l'agent présente les deux options ou demande d'abord l'avis de l'expert, et que les organisations désignent les décisions qui exigent un examen humain indépendant.

7. Le travail : Proton, Microsoft, Pays-Bas

Le 26 octobre, Proton, l'éditeur de la messagerie chiffrée Proton Mail, a annoncé à ses salariés de nouveaux entretiens sur leur usage de l'IA, dont pourrait dépendre leur maintien dans l'entreprise. Le courriel interne obtenu par 404 Media prévient : « These re-interviews are consequential ». Le média décrit un dirigeant, Andy Yen, critique de l'IA des grandes plateformes en public, qui pousse en interne ses ingénieurs à développer avec l'IA malgré leurs réserves de sécurité. Amazon a fait le chemin inverse : selon Next, le groupe reconnaît les limites de ses indicateurs de consommation d'IA et demande à ses équipes des résultats plutôt que des volumes de jetons.

Le gouvernement néerlandais prévoit de réduire de 16 % les effectifs de la fonction publique d'ici 2035, hors police et armée, pour 3,9 milliards d'euros d'économies, en comptant notamment sur l'IA. Dans l'État de Victoria, en Australie, 55 % des avocats utilisent l'IA, contre 37 % un an plus tôt, mais un quart seulement ont baissé leurs honoraires. Aux États-Unis, Gallup mesure un engagement des salariés au plus bas depuis 2011 et cite l'IA parmi les causes. Un administrateur de l'université du Kentucky, David Durman, a obtenu une exemption pour motif religieux qui le dispense d'utiliser l'IA au travail ; il se déclare humaniste, sans croyance en un dieu.

8. Cinq plaintes contre Scale AI

Le 27 octobre, quatre organisations, l'association autrichienne noyb, le groupe de recherche DipLab d'Antonio Casilli, Paola Tubaro et Mathilde Abel, l'association de juristes Intérêt à agir et Reversing Works, ont déposé cinq plaintes contre Scale AI en France, en Italie, aux Pays-Bas et en Autriche. Elles visent Outlier, la plateforme par laquelle l'entreprise fait annoter des données par plus de 900 000 travailleurs indépendants.

Selon Next, Outlier installe seize traceurs sur les ordinateurs des annotateurs : suivi de l'activité sur les réseaux sociaux, enregistrement des clics, des mouvements de souris et de l'écran, reconnaissance faciale et contrôle des pièces d'identité par des prestataires comme Persona. Les plaintes contestent ces collectes au regard du principe de minimisation des données et de l'absence de consentement, et soulèvent le temps de travail non rémunéré passé à attendre des tâches ou à lire des consignes.

9. Un agent personnel sur un réseau du Pentagone

Selon des sources de Wired, l'agent Claude personnel d'un salarié d'Accenture a fonctionné pendant deux mois sur un réseau du département de la Défense américain avant d'être repéré et que la faille soit corrigée. Le même jour, OpenAI publiait la description de son dispositif de surveillance des comportements non alignés de ses modèles, en plusieurs couches pour permettre une intervention avant l'incident, ainsi qu'une nouvelle version de sa Model Spec, le document qui fixe le comportement attendu de ses modèles, organisée autour de cinq valeurs.

10. Recherche : langues, citations, apprentissage

Une étude de la coalition CLEAR, relayée le 26 octobre par Rest of World, mesure ce qu'elle appelle la taxe du tokeniseur : parmi les vingt langues les plus utilisées sur internet, la plus coûteuse demande 1,5 à 5 fois plus de jetons que la moins coûteuse pour un même texte, et l'écart atteint 17 fois sur 200 langues pour l'un des modèles testés. Le birman, le tibétain, le tifinagh, le khmer et le lao sont désavantagés dans presque tous les modèles. L'étude conclut : « Tokenizer inequity is a constraint on who can participate in the AI economy. » Un même service coûte plus cher, répond plus lentement et garde moins de contexte selon la langue de l'utilisateur.

Dans Nature, le 27 octobre, des chercheurs demandent que les citations inventées par l'IA dans les publications soient traitées comme une faute scientifique. Une prépublication théorique déposée le 29 octobre par Yinuo Liu soutient que l'apprentissage par renforcement sur réponses vérifiables, la méthode qui a fait progresser les modèles de raisonnement, améliore la réussite au premier essai au prix de la réussite sur plusieurs essais : « Reinforcement cannot widen the reasoning frontier; it can only move along it. » Une autre, déposée le 28 octobre, montre que des agents vendeurs dotés de prévisions de demande atteignent jusqu'à 17 points de plus de leurs objectifs de vente, et que les mesures habituelles de qualité des prévisions ne prédisent pas l'issue des négociations. La Linux Foundation constate de son côté, dans un rapport, l'épuisement croissant des contributeurs du logiciel libre face à l'afflux de code à relire.

11. Consultations, jeux vidéo, littérature

Selon une recherche rapportée par le Guardian le 27 octobre, les trois quarts des réponses à une consultation publique britannique de 2023 sur l'interdiction des cigarettes électroniques jetables ont été générées par des machines, des dizaines de milliers de fausses contributions destinées, sans succès, à empêcher l'interdiction. Sur Steam, le festival de démos Next Fest, du 19 au 26 octobre, a été envahi de jeux générés par IA ; Valve maintient sa règle d'acceptation. Dans le Mississippi, des habitants affirment que xAI a proposé d'acheter leurs maisons s'ils renonçaient à poursuivre l'entreprise pour le bruit de son centre de données ; selon le Guardian, un agent immobilier a évoqué un objectif de plus de 400 logements. En France, Thélyson Orélien a été écarté de la liste des finalistes du prix Renaudot.

12. Chine : la bourse de l'IA recule

L'indice STAR50 de la Bourse de Shanghai, qui regroupe les valeurs technologiques, a perdu 40 % en moins de quatre mois, soit environ 480 milliards de dollars de capitalisation. Le Guardian décrit une inquiétude sur la rentabilité des entreprises chinoises de l'IA face à la concurrence américaine. Le concepteur de puces Iluvatar CoreX affirme que son nouveau processeur graphique Tiangai 300 égale le H200 de NVIDIA sur des charges réelles, une revendication que rien ne confirme de façon indépendante. Aux États-Unis, le département de la Justice examine le projet de rachat de Hugging Face par NVIDIA, selon The Decoder.

13. Europe et France

Droit d'auteur. La proposition de loi de la sénatrice Laure Darcos, adoptée au Sénat en avril, revient à l'Assemblée nationale le 19 novembre. Elle instaure une présomption d'utilisation des œuvres culturelles par les fournisseurs d'IA, ce qui renverse la charge de la preuve au profit des auteurs. Son sort dépend du vote du groupe Ensemble pour la République.

Recherche française. Kyutai, le laboratoire de recherche ouverte financé notamment par Xavier Niel, change de configuration : son directeur scientifique Patrick Pérez est parti chez Google DeepMind, plusieurs de ses chercheurs ont fondé Gradium, et le laboratoire a ouvert une structure commerciale pour valoriser ses travaux.

Suède. Le blocage de ChatGPT et de Claude sur les postes des services du gouvernement suédois est en vigueur depuis le lundi 26 octobre ; les fonctionnaires sont orientés vers Microsoft Copilot.

Financements. Le britannique Fractile, qui conçoit des puces d'inférence, a levé 540 millions de livres en série C selon des documents consultés par Sifted. Lovable propose à ses salariés de céder 80 millions de dollars d'actions sur la base d'une valorisation de 13,3 milliards. Le canadien Cohere chercherait jusqu'à 7 milliards de dollars canadiens.

Le reste de la semaine

• OpenAI annonce à Berlin l'arrivée de son assistant Dots en Europe « dans quelques semaines » ; le nombre d'utilisateurs hebdomadaires de Codex en Allemagne a été multiplié par vingt.
• Thrive Holdings, la société soutenue par OpenAI qui rachète des entreprises traditionnelles pour les transformer avec l'IA, acquiert ADT, spécialiste de la télésurveillance.
• Microsoft abandonne Copilot sur les téléviseurs connectés.
• Reddit bascule vers une expérience réservée aux utilisateurs connectés, faute de trafic venu de la recherche.
• L'Australie veut interdire aux assistants conversationnels de créer une « intimité émotionnelle » avec leurs utilisateurs.

14. Ce qu'il faut en faire

Faites présenter les deux options par vos assistants. L'étude d'Anthropic montre qu'un agent qui défend une seule option oriente la décision sans que l'expert s'en rende compte. Pour les choix qui engagent l'entreprise, demandez à l'outil les arguments de chaque option, ou formulez votre avis avant de le consulter.

Recensez les agents qui tournent sur les postes. Un agent installé par un salarié utilise ses identifiants et ses droits. Tenez la liste des agents autorisés, des comptes qu'ils emploient et des systèmes qu'ils peuvent atteindre.

Mesurez la part de votre trafic qui vient de la recherche. Les comptes de Google confirment que les réponses générées réduisent les clics. Si votre acquisition en dépend, suivez l'évolution mois par mois et identifiez d'autres canaux.

Évaluez les modèles sur vos propres données. Le nouvel indice d'Artificial Analysis a fait perdre jusqu'à 16 points à des modèles ouverts dès que les questions n'étaient plus publiques. Les classements publiés ne remplacent pas un test sur vos documents et vos tâches.

Comptez le coût de vos langues. Un même usage peut coûter plusieurs fois plus cher selon la langue traitée. Si vous servez des clients dans plusieurs langues, mesurez la consommation de jetons par langue avant de fixer un budget.

Vérifiez les conditions faites aux sous-traitants de vos données. Si vous faites annoter des données, demandez à votre prestataire quels outils de surveillance il impose à ses annotateurs : les plaintes contre Scale AI montrent que le sujet relève désormais du RGPD.