Au 2 juillet 2026, les développements en IA dignes d’intérêt au cours des dernières 24 heures se sont concentrés sur les outils et l’infrastructure de développement : GitHub a clairement fixé la date limite finale pour fermer Models, tout en intégrant davantage les modèles en open weight, la compréhension visuelle et les opérations des navigateurs dans Copilot ; Anthropic et Meta ont mis à jour leurs bases de stockage de collaboration et de formation des agents, respectivement.
GitHub Models sera complètement arrêté le 30 juillet
Le 1er juillet, GitHub a annoncé dans son journal officiel des modifications que les modèles GitHub seront entièrement retirés du service le 30 juillet 2026. À ce moment-là, les playgrounds, les répertoires de modèles, les API d’inférence et les terminaux BYOK seront tous hors ligne, y compris les utilisateurs déjà actifs. De brèves interruptions pour les exercices seront également prévues les 16 et 23 juillet. Les projets qui appellent encore leur API d’inférence devraient immédiatement inventorier les dépendances et migrer, plutôt que de simplement remplacer le point d’entrée front-end.
Le code Kimi K2.7 a été introduit dans le sélecteur de modèles Copilot
Le même jour, GitHub a annoncé que Kimi K2.7 Code était officiellement entré dans Copilot, devenant ainsi le premier modèle à poids ouvert dans le sélecteur de modèles, hébergé par GitHub sur Microsoft Azure. Elle est progressivement ouverte aux utilisateurs Pro, Pro+ et Max, suivie de Business et Enterprise qui ferment par défaut, obligeant les administrateurs à activer la politique. Pour les équipes, ajouter de nouvelles options ne signifie pas un changement direct ; elles doivent d’abord vérifier le prix, la gouvernance des données de code et la stabilité des résultats.
Copilot ouvre à la fois des outils visuels et navigateurs
Copilot Vision est désormais officiellement disponible pour tous les forfaits, vous permettant de traiter des images ou des PDF en VS Code, version web GitHub et CLI. L’outil de navigateur de VS Code a également terminé son aperçu ; l’agent peut ouvrir la page, cliquer, taper, lire les erreurs de la console et prendre des captures d’écran. GitHub souligne que les onglets originaux des utilisateurs ne sont pas partagés par défaut, et qu’une autorisation claire est toujours requise pour la lecture de la caméra, du microphone, de la localisation et du presse-papiers ; Les entreprises peuvent également utiliser des listes blanches et noires de domaines pour restreindre l’accès.
Le code Claude 2.1.198 améliore la livraison des agents backend
Le 1er juillet, Anthropic a publié Claude Code v2.1.198 : Claude dans Chrome est devenu officiellement disponible. Après que l’agent backend ait terminé le code dans l’arbre de travail, il peut automatiquement soumettre, pousser et créer des brouillons de PR ; La nouvelle version ajoute également des notifications de tâches en arrière-plan et des compétences /dataviz, et corrige des problèmes tels que de courtes pannes réseau et des tâches bloquées en Exécution. L’objectif du changement n’est pas d’ajouter une commande, mais de faire commencer les longues tâches à avoir une boucle de livraison plus complète.
Meta retravaille la chaîne de stockage d’entraînement IA
Le blog d’ingénierie de Meta a révélé une nouvelle architecture de stockage BLOB conçue pour l’entraînement à grande échelle de l’IA. Les requêtes de métadonnées multicouches des anciens systèmes pouvaient s’accumuler jusqu’à des centaines de millisecondes, ralentissant les GPU lors de l’entraînement synchrone ; La nouvelle solution reconstruit la couche de métadonnées, utilisant la mémoire, la mémoire flash hôte et la mémoire flash régionale pour former des caches en couches, combinant prélecture et chargement à la demande pour réduire les transferts interrégionaux. Il montre que la concurrence en efficacité pour les modèles de pointe s’est étendue du nombre de GPU à la latence de la queue de stockage, à la localisation des données et aux temps d’itération de recherche.
