A Horizon Europe consortium completed and demonstrated an open cognitive architecture that helps autonomous robots maintain explicit models of themselves and their surroundings, detect unexpected situations and adapt their behaviour.
Q.ANT a lancé un SDK open source pour programmer ses processeurs photoniques. Il comprend des API en C et Python, de la documentation, des exemples d’applications et un moteur de simulation sur CPU. Le simulateur permet aux développeurs d’explorer le calcul photonique sur un ordinateur portable classique, sans avoir à trouver du matériel photonique rare avant de coder ou de valider une application.
Un modèle d’IA de cybersécurité à poids ouverts, conçu pour réaliser des tests d’intrusion de façon autonome et être déployé entièrement en local ou dans un environnement isolé du réseau. Un modèle de cybersécurité déployable localement est particulièrement pertinent pour les organisations qui ne peuvent pas transmettre leur code source sensible ou leurs données de sécurité à des fournisseurs d’IA externes.
Un déploiement en production de 127 robots d’entrepôt Skypod dans le centre de préparation des commandes de GXO à Venlo, pour Guess, avec 60 000 emplacements de stockage, huit postes de préparation et environ 200 mètres de convoyeurs. Cette technologie fonctionne à une échelle opérationnelle bien réelle : il ne s’agit ni d’un prototype, ni d’une annonce de financement, ni d’un projet pilote.
An open-source demonstrator in which AI coding agents modify high-integrity Ada and SPARK software while deterministic tooling independently checks proofs, requirements traceability, tests and structural coverage.
Une version majeure de la plateforme de développement full-stack, avec rechargement à chaud, workflows de développement assisté par des agents, PostgreSQL embarqué, synchronisation hors ligne expérimentale, déploiement cloud et environnement conçu pour fonctionner avec des agents de code externes. L’architecture considère les agents de code comme des clients interchangeables de l’environnement de développement, plutôt que de rendre les développeurs dépendants d’un agent propre à un IDE.
Un modèle ouvert d’OCR de documents et de conversion de pages en Markdown, doté de 3,4 milliards de paramètres et d’environ 570 millions de paramètres actifs par token, optimisé pour les GPU peu coûteux. L’analyse efficace des documents devient une infrastructure toujours plus importante pour les systèmes RAG et les agents, tandis que la taille relativement réduite du modèle actif pourrait rendre le traitement local de haute qualité plus abordable.