Le ministre de la Santé, Moustapha Ferjani, a souligné ce jeudi à Hammamet, lors de sa participation à la deuxième édition du sommet AI Forward Summit 2026, la nécessité d’orienter l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé au service du patient et du médecin, tout en développant des solutions numériques répondant aux priorités réelles des patients et des équipes de santé et apportant des réponses concrètes à leurs besoins.

Ferjani a souligné, à cette occasion, l’importance de poursuivre le développement du dossier médical intelligent et du registre national de la santé, afin de permettre un meilleur suivi du patient et de faciliter le diagnostic précoce, tout en insistant sur la nécessité de garantir la sécurité et la protection des données de santé.

Le ministre a appelé les médecins, les chercheurs, les ingénieurs et les start-ups à développer des applications et des solutions pour traiter les problèmes auxquels est confronté le système de santé et le réformer, soulignant la capacité des compétences tunisiennes à innover des solutions locales qui améliorent la qualité des soins et les rendent plus accessibles aux citoyens, selon un communiqué du ministère de la Santé.

Ferjani a également souligné l’importance de recourir aux solutions numériques pour rapprocher les services médicaux des citoyens, en particulier dans les régions de l’intérieur, et pour réduire la pression qui pèse sur les établissements de santé.

Il a expliqué que l’hôpital numérique et la télémédecine peuvent contribuer à assurer la médecine spécialisée dans ces régions et à réduire les difficultés de déplacement pour les patients, tout en allégeant la pression sur les hôpitaux et en créant de meilleures conditions de travail pour les équipes médicales et les citoyens.

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La startup chinoise d’intelligence artificielle Moonshot AI envisage une introduction en Bourse à Hong Kong, avant une possible cotation sur le marché STAR de Shanghai.

Basée à Pékin, l’entreprise aurait déjà échangé avec ses investisseurs au sujet du projet hongkongais et pourrait prochainement engager des discussions avec la Bourse de Shanghai.

L’engouement international pour l’IA

Cette annonce intervient quelques jours après la révélation par Reuters du dépôt confidentiel d’un dossier en vue d’une introduction à Hong Kong. D’après des sources citées par l’agence, Moonshot AI chercherait à lever jusqu’à 3 milliards de dollars grâce à cette opération.

La startup avait atteint une valorisation d’environ 50 milliards de dollars lors de sa dernière levée de fonds privée. Une éventuelle cotation à Shanghai lui permettrait d’élargir son accès aux investisseurs chinois, tandis que le marché STAR cible précisément les entreprises technologiques à fort potentiel.

La consolidation du secteur chinois de l’IA

Moonshot AI s’inscrit dans une tendance plus large de consolidation du secteur chinois de l’IA sur les marchés financiers. DeepSeek préparerait également une introduction sur le marché STAR, tandis que Z.AI et MiniMax ont déjà fait leurs débuts à Hong Kong.

L’entreprise mise notamment sur Kimi K3, son dernier modèle d’intelligence artificielle lancé en juillet. Elle négocierait par ailleurs avec Microsoft, Amazon et Google afin de permettre l’hébergement de son modèle sur leurs plateformes cloud, selon des accords reposant sur un partage des revenus.

La double cotation envisagée marquerait ainsi une nouvelle étape dans la stratégie de Moonshot AI, alors que les investisseurs chinois se montrent de plus en plus intéressés par les entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle.

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En coordonnant 10 000 agents IA pendant 88 heures, OpenAI dit avoir percé l’un des sept problèmes du millénaire, celui de Navier-Stokes. L’opération, dont la facture grimpe à plusieurs millions de dollars, est aussitôt contestée par deux chercheurs qui soupçonnent l’entreprise d’avoir puisé dans leurs travaux.

Fini le modèle unique auquel on soumet une requête soigneusement calibrée : OpenAI vient d’illustrer une autre voie, celle d’un essaim d’intelligences artificielles travaillant de concert. C’est par ce biais que l’entreprise affirme avoir résolu l’équation de Navier-Stokes, qui décrit le comportement des fluides depuis 1822 et compte parmi les sept problèmes mathématiques du millénaire.

Le dispositif a mobilisé simultanément 10 000 agents, répartis en groupes chargés chacun d’explorer une hypothèse différente, sur une durée totale de 88 heures. Durant cette fenêtre, le trafic généré en interne a atteint 2,7 millions d’échanges, pour une consommation de 130 milliards de tokens. La dernière étape — la traduction de la démonstration dans Lean, le langage utilisé pour la formalisation mathématique — a été confiée au modèle GPT-6 Astra, qui a bouclé cette tâche en 17 heures.

Des soupçons de récupération d’informations propriétaires

Cette annonce s’accompagne toutefois d’une controverse qui touche directement à la confiance que les entreprises peuvent accorder aux fournisseurs de services d’IA. Tristan Buckmaster, de NYU, et Levent Alpöge, qui travaille chez Anthropic, planchaient de leur côté sur une démonstration similaire en s’appuyant sur Codex, l’outil d’OpenAI. Or le chemin de résolution emprunté par le système d’OpenAI présentait, selon ces deux universitaires, une proximité frappante avec leurs propres pistes de travail, jusqu’alors non publiées — au point de les amener à se demander si leurs éléments de recherche n’avaient pas été exploités à leur insu.

OpenAI a répondu directement à cette accusation par la voix de Sébastien Bubeck, l’un de ses chercheurs : « Pour être clair, nous n’avons pas utilisé leurs prompts ou leurs résultats pour diriger nos modèles ou nos agents ». L’entreprise affirme n’avoir eu accès à aucun contenu utilisateur nominatif, sans pouvoir néanmoins garantir qu’aucun élément anonymisé, issu de l’usage courant de ses produits, n’ait indirectement nourri l’entraînement global de ses modèles. Pour les responsables sécurité, cet épisode rappelle l’enjeu des clauses de non-réutilisation dans les contrats d’entreprise, à l’heure où des équipes de R&D partagent quotidiennement du code et des données sensibles avec ces outils.

Une opération hors de prix pour la plupart des entreprises

Reste la question du coût. Mark Chen, responsable de la recherche chez OpenAI, a qualifié l’exercice de jalon important auprès de l’AFP : « C’est une étape significative de la recherche IA. C’est la promesse qu’il va devenir possible de répondre à d’autres questions parmi les plus complexes ». Il chiffre néanmoins la dépense totale à plusieurs millions de dollars — un montant qui, à lui seul, borne pour l’instant les usages envisageables de ce type d’architecture. Pharmacie, science des matériaux, logistique à grande échelle : les directions informatiques devront évaluer secteur par secteur si la puissance de calcul mobilisée trouve une contrepartie suffisante.

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Quarante ans après le festival qui fit entrer le raï algérien sur une grande scène française, Bobigny remet les platines en marche. Le 2 octobre prochain, Opéraï Vol.1 raconte une musique devenue patrimoine, mais surtout qui est toujours vivante.  …

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