Claude peut désormais officiellement créer des tableaux blancs et des feuilles de calcul.

Ces deux types de documents – « artéfacts » dans le jargon d’Anthropic – s’ajoutent, entre autres, aux présentations, intégrées en septembre.

D’une annonce à l’autre, même discours : plus besoin de sortir de Claude pour travailler sur un projet… mais il est toujours possible d’exporter vers des logiciels tiers.

Ce positionnement à cheval entre l’outil d’appoint et le substitut est renforcé par les « connecteurs interactifs ». Sous cette bannière, Anthropic implémente progressivement l’extension MCP Apps. Il en est arrivé à permettre l’exécution complète de certains logiciels dans Claude. Par exemple, Acrobat (Adobe), Confluence (Atlassian) et Notion.

La logique du « complément », également adoptée avec Claude Data

Tableaux blancs et feuilles de calcul sont disponibles en bêta sur les abonnements payants. Claude Dashboards passe quant à lui en disponibilité générale. Mais sous un autre nom qui reflète son extension fonctionnelle : Claude Data.

Par rapport à la version initiale, axée sur la création de tableaux de bord, s’est ajoutée une composante de data storytelling. La gestion des versions a également fait son entrée, comme la mise en cache des dashboards et la définition de métriques partagées.

Il s’agit toujours, pour reprendre les mots d’Anthropic, d’un « complément » aux outils de BI et d’analyse de données : on peut transférer les tableaux de bord vers des outils tiers (Amplitude, Mixpanel, Omni, PostHog et Sigma sont cités).

Par rapport aux SaaS, Anthropic a la main sur l’inférence

Le même schéma a été suivi avec Claude Design, brique de « prototypage » lancée en avril et finalement fusionnée dans le chat en septembre, en même temps que Claude Cowork. Anthropic n’en est pas au niveau fonctionnel des logiciels spécialisés, mais apparaît en mesure de capter une frange de non-spécialistes. Il est tentant d’y voir une cause de la chute boursière de Figma (près de -60 % depuis un an).

En intégrant ces fonctionnalités dans l’abonnement Claude, Anthropic a les moyens de procurer à ses utilisateurs un coût d’inférence inférieur à celui que proposeraient les éditeurs tiers devant passer par l’API. Il a plus globalement une occasion de capter les workloads, à l’heure où les LLM sous-jacents tendent à devenir des « commodités ».

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Trois lignes de texte et 43 heures de calcul ont suffi à une intelligence artificielle pour recréer une version jouable de Gears of War sous Unreal Engine 5. Le résultat est impressionnant, mais son coût estimé à près de 15 000 dollars rappelle les limites de cette prouesse.

L’article Il demande à une Claude Fable 5.2 de recréer Gears of War avec 3 lignes de texte, le résultat est bluffant est apparu en premier sur Tom’s Hardware.

Anthropic accorde à tous les abonnés Pro, Max, Ultra et Team de Claude une réinitialisation complète et gratuite de leurs limites d'utilisation, à utiliser avant le 10 décembre. Un geste pour compenser des bugs qui ont fait fondre les quotas plus vite que prévu.

Anthropic est entré dans le dur de son introduction en Bourse. Selon un document déposé mardi 10 novembre auprès du régulateur américain, l’inventeur de Claude et certains de ses actionnaires proposeront 825 millions de titres dans une fourchette de 70 à 78 $ par action.

Cela représente jusqu’à 64,4 milliards $ selon Reuters, soit un peu plus de 61 milliards au milieu de la fourchette d’après le Wall Street Journal. La société a lancé son roadshow le même jour.

Une valorisation qui dépend du mode de calcul

Les médias qui ont analysé le dossier n’arrivent pas au même chiffre, car ils ne retiennent pas la même base.

• Reuters évalue la cible à 1 020 milliards $ au plus, en se fondant sur les actions en circulation mentionnées dans le document.
• Le Wall Street Journal ( WSJ) retient environ 1 330 milliards $.
• Le Financial Times avance jusqu’à 1 400 milliards. Selon lui, le dépôt implique une fourchette de 1 260 à 1 410 milliards en base pleinement diluée, c’est-à-dire en tenant compte des options sur actions des salariés et des autres titres soumis à restriction.

En plus de l’offre au public, Anthropic prévoit de lever jusqu’à 26 milliards $ auprès d’investisseurs privés, au même prix que l’introduction en Bourse. Selon le FT, les souscripteurs seraient des fournisseurs de puces (Nvidia, AMD, Micron, Broadcom, TSMC) et des fournisseurs de cloud (Google, Microsoft). Le WSJ cite pour sa part Google et AMD.

Si l’opération se déroule bien, une option de surallocation (greenshoe) pourrait apporter 9,7 milliards $ supplémentaires, d’après le FT. Avec le placement privé, le total atteindrait environ 100 milliards $ en cas de cession au haut de la fourchette. Le WSJ, qui ne compte pas l’option de surallocation, parle de plus de 80 milliards de dollars pour la société et les actionnaires vendeurs.

Les sept cofondateurs vendent une partie de leurs titres

Les sept cofondateurs cèdent chacun le même nombre d’actions, soit 250 millions $ par personne au milieu de la fourchette, rapporte le FT. Chacun détiendrait ensuite des titres d’une valeur d’environ 18 milliards $ selon le prix final. Le WSJ chiffre à environ 23,6 millions le nombre d’actions vendues par des dirigeants et des membres fondateurs.

Le titre sera coté au Nasdaq sous le symbole « ANT ». Le prix définitif sera fixé après les rencontres de cette semaine avec les investisseurs. Selon une source proche du dossier, la première cotation est attendue le 19 novembre. Le FT évoque une introduction possible dès la semaine prochaine.

Les actionnaires existants comptent sur ce qu’ils appellent les « acheteurs forcés », notamment les fonds indiciels et les grands gestionnaires d’actifs. Ils ne détiennent pas encore le titre mais devraient être tenus d’en acquérir peu après l’entrée en Bourse, indique le FT.

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Anthropic vient de lever le voile sur Claude Fable 5.2 et Claude Mythos 5.2. Les versions 5.1 étaient pourtant sorties en septembre seulement. Notez toutefois que derrière les deux noms se cache un seul et même modèle. Pourquoi deux déclinaisons de ces nouveaux modèles d’intelligence artificielle surpuissants ? Fable intègre des filtres qui bloquent les usages offensifs en cybersécurité, comme les tests d’intrusion ou la création d’exploits, ainsi que la plupart des travaux de recherche en biologie. Mythos fonctionne sans ces barrières. Il est donc réservé aux organisations validées par Anthropic dans les domaines de la cybersécurité et des sciences du vivant.

Anthropic destine Fable aux « travaux les plus ambitieux et les plus ouverts », comme piloter des équipes d’agents ou mener des projets sur plusieurs jours. Le texte de lancement évoque des progrès « dans des domaines comme le code, le raisonnement et la vision ». Néanmoins, si vous disposez d’un forfait à 22 euros et que vous avez déjà lancé Fable, vous connaissez déjà sa capacité à vider votre quota hebdomadaire , même si l’éditeur promet du mieux dans ce domaine. Nous y reviendrons plus loin.

Des scores en forte hausse, publiés par Anthropic

Rappelons d’abord que tous les résultats publiés sont fournis par Anthropic lui-même. Ils sont mesurés au niveau d’effort maximal et avec les filtres activés, sauf mention contraire. Sur FrontierCode 2.0, qui évalue le code en mode agent, Fable 5.2 atteint 49,1 % en effort maximal (Xhigh). Fable 5.1 plafonnait à 32,4 %. Opus 5.5 obtient 45,5 % et GPT-6 Astra 42,8 %. Avec un effort simplement élevé, le nouveau modèle égale pratiquement le meilleur score d’Opus 5.5, pour un coût par tâche environ deux fois plus faible. La correction de bugs dans de vrais projets (FrontierSWE v2) passe de 56,3 % à 69,9 %, devant GPT-6 Astra (65,5 %). Le saut le plus net concerne la robotique simulée. Sur RoboDojo Sim, Fable 5.2 atteint 64,9 % contre 27,6 % pour son prédécesseur, soit plus du double de GPT-6 Astra.

Le modèle ne domine pas partout. Gemini 4 Carbon garde l’avantage sur l’automatisation de tâches métier (53,9 % contre 51,4 %). Plus étonnant, Opus 5.5 conserve une courte avance au classement Elo AA-Briefcase, avec 1 800 points contre 1 785.

Anthropic accompagne ces chiffres de démonstrations spectaculaires. Partant d’un dossier vide, Fable 5.2 aurait coordonné plus de 1 000 sous-agents pendant huit jours. Le résultat est un prototype de système d’exploitation qui démarre sur un ordinateur portable, avec pilotes, fenêtres et écran de connexion. Mille agents auraient aussi formalisé la preuve du dernier théorème de Fermat en 30 heures, dans un langage vérifiable par ordinateur. Dans les mêmes conditions, Opus 5.5 n’en avait bouclé que 26 % au bout de 18 heures. L’entreprise affirme encore que Fable a résolu deux problèmes ouverts sur les trous noirs. Ces travaux sont toutefois diffusés en préprints, sans relecture par des pairs

Mythos 5.2, l’arme sans filtres pour la cybersécurité

Anthropic présente Mythos 5.2 comme son modèle le plus performant en ingénierie de cybersécurité. Il détecterait davantage de vulnérabilités et saurait mieux les reproduire et les corriger. Sur CyScenarioBench, il passe de 61,7 % à 76,3 %. Chaque laboratoire utilise toutefois ses propres tâches, et la comparaison avec la concurrence ne tient donc pas. Sur 1 829 failles déjà publiées, Mythos 5.2 en retrouve 89,6 %. Mythos 5.1 en repérait 78,3 % et Opus 5.5 sans garde-fous 81,3 %. Pour l’instant, ses fonctions de cybersécurité restent limitées aux membres du Cyber Verification Program d’Anthropic.

Côté Fable, les filtres se montrent moins zélés assure Anthropic, qui mesure environ 55 % de blocages en moins qu’avec la version 5.1 (60 % en cybersécurité, 40 % en biologie). Lorsqu’un garde-fou se déclenche, la requête bascule vers Opus 4.8, ou vers Opus 5 pour la biologie.

Des modèles qui se savent observés

La fiche de sécurité ne manque pas de passages troublants. Anthropic reconnaît le phénomène suivant dans ses notes de version : « Claude Mythos 5.2 et Fable 5.2 expriment chacun le soupçon d’être évalués plus souvent qu’aucun de nos modèles récents, ce qui met à l’épreuve notre capacité à prévoir leur comportement en conditions réelles. » La fiche technique de Mythos va plus loin. Elle relève des capacités de dissimulation « plus marquées que celles des précédents modèles Claude sur plusieurs de nos évaluations, en particulier lorsque son raisonnement est caché au système de surveillance ». Anthropic maintient malgré tout que le modèle n’est pas capable d’agir en douce contre son utilisateur.
Dans un test piégé de plus de 1 800 scénarios, Mythos 5.2 a exploité des identifiants ou des fichiers placés hors de son environnement isolé dans 3,1 % des cas. Opus 5.5 le faisait dans 3,3 % des cas. Anthropic dit aussi avoir freiné, pendant l’entraînement, les compétences qui accéléreraient le plus directement le développement de l’IA. Ses modèles restent ainsi à peu près au niveau d’Opus 5.5 sur ces terrains. L’entreprise précise que le UK AI Security Institute et METR ont testé le modèle, sans avoir relu ni le billet de lancement ni la fiche technique.

Plus rapide, moins cher, mais pas pour tous les usages

Fable 5.2 génère ses réponses jusqu’à 30 % plus vite que la version 5.1. Un mode rapide, jusqu’à 2,5 fois plus véloce, est facturé au double du tarif. Les abonnés Pro peuvent y consacrer jusqu’à la moitié de leur quota hebdomadaire. Le modèle est compatible avec les politiques de zéro rétention de données grâce au dispositif Enterprise Frontier Safeguards. Selon leur ancienneté, les abonnés Claude éligibles recevront cette semaine une à trois réinitialisations de leur quota Fable.

Même sans le mode rapide, Fable 5.2 coûte deux fois plus cher qu’Opus 5.5. Anthropic continue donc de recommander Opus 5.5 en priorité pour la majorité des tâches de code et de travail intellectuel. Pour rédiger, résumer ou coder au quotidien, le changement le plus concret avec Fable 5.2 reste la baisse des refus injustifiés.

Ce nouveau modèle est d’ores et déjà disponible sur toutes les plateformes, y compris les clouds de Google et de Microsoft. Son tarif est de 8 dollars hors taxes (environ 7 €) par million de tokens en entrée et de 40 dollars (environ 37 €) en sortie, soit 20 % de moins que Fable 5.1.

À l’échelle agentique, un système où chaque nœud héberge une copie complète et autonome de l’historique Git n’est plus viable.

Anthropic, Cursor, GitHub et OpenAI s’accordent sur ce point. Chacun a entrepris de faire évoluer son système de gestion de versions en abandonnant le modèle purement décentralisé.

Anthropic abandonne Git pour un système propriétaire

Sur son monorepo interne, Anthropic est passé d’environ 2500 merges par jour en mai 2026 à plus de 30 000 en septembre. Avec un historique principal avoisinant 100 Go et près de 25 millions d’extractions quotidiennes pour le CI, l’utilisation classique de Git aurait exigé de transférer plus de 600 Po de données par jour. Le palliatif consistant à exécuter des centaines de miroirs et de snapshots de dépôts sur stockage objet était devenu ingérable.

Anthropic a opté pour une rupture avec Git. Il l’a remplacé par un système maison baptisé Scion et développé en 5 mois.

Exit, donc, le modèle décentralisé. Le serveur gère les opérations lourdes (merges, rebases, création des commits…) tandis que le client local se résume à une couche légère gérant un cache borné et la matérialisation à la demande des fichiers sur le disque.

Contrairement à un commit Git pointant vers un arbre complet d’objets, le changeset de Scion ne stocke que la liste des fichiers modifiés par rapport au premier parent. Cette liste est associée à des pointeurs adressés par contenu vers des blobs compressés.

Une approche asymétrique par changesets et caches hiérarchiques

De Git, Scion supprime aussi les packfiles. Il n’utilise, en parallèle, aucune copie totalement matérialisée du dépôt. La création d’un changeset s’effectue en temps proportionnel à la taille de la modification – et non à la taille du dépôt. Les références globales (branches, tags) sont strictement découragées hors de la branche principale ou des versions. Leur mise à jour se fait par CAS (compare-and-swap) sur une ligne de base Spanner.

Pour calculer rapidement le blame ou les graphes de commits, Scion génère des « données dérivées » (skip lists, index de chemins) définies récursivement et calculables à la demande. Le système expose ces primitives par API. CI et outils internes peuvent ainsi effecteur des requêtes sans cloner en local.

Le client communique via un socket avec un démon de nœud qui interroge des caches mémoire régionaux. Ces derniers s’alimentent auprès de serveurs d’autorité adossés à Spanner et au stockage objet. Un hiérarchie qui isole les pannes et supprime les protocoles de négociation de Git.

Anthropic affirme que cette infra consomme 200 fois moins de ressources calcul et mémoire que son ancienne flotte Git. Il ajoute que la CI a gagné 25 % de capacité CPU, avec des checkouts qui s’effectuent désormais en quelques secondes.

Cursor emploie un WAL S3 comme source de vérité unique

Cursor a conservé le format de stockage et les outils natifs de Git sur disques NVMe locaux. Pour surmonter les limites de Spokes (architecture historique de réplication de GitHub), il a conçu un moteur alternatif nommé Continuity. Il l’a appliqué à son monorepo et à une flotte de micro-dépôts.

Son architecture est centrée sur un concept propre à S3 : les journaux d’écriture anticipée (WAL, Write-Ahead Logs). Lesquels consistent, dans les grandes lignes, à stocker plusieurs objets dans un même fichier de manière séquentielle. Ici, chaque push prend la forme d’une entrée de WAL distincte. Aucun push n’est acquitté tant qu’il n’est pas persisté sur S3. Un fichier d’index de WAL mis à jour par CAS linéarise chaque transaction.

Les répliques sur disques NVMe locaux ne sont que des caches qu’on réhydrate depuis le WAL. La localisation des dépôts ne dépend pas d’une base relationnelle centrale. Si un nœud tombe ou qu’un dépôt n’est pas présent localement, il est matérialisé depuis le WAL.

N’importe quel nœud peut recevoir une écriture et agir comme primaire. L’atomicité du CAS sur S3 garantit l’intégrité. La propagation des lectures se fait via un commérage UDP, chaque réplique vérifiant son état contre la source de vérité.

Continuity monte à 120 pushs par seconde sur S3 Standard ; à plus de 300 avec S3 Express One Zone. On atteint ensuite la limite intrinsèque de vitesse de compaction Git sur disque. En lecture, le système a démontré une montée en charge linéaire jusqu’à 100 répliques sans impacter les écritures.

OpenAI opte pour la cohérence causale…

En deux ans, le volume de commits atterrissant sur la branche master du monorepo d’OpenAI a été multipliée par 25 environ. La fiabilité du contrôle de version était passée sous les 90 %. En 10 semaines, l’entreprise a développé Pando.

Ce back-end rejette l’idée qu’un serveur doit fournir un état cohérent de l’ensemble des branches à un instant T lors d’un clone ou d’un fetch. Les mises à jour de chaque branche sont indépendantes et sérialisables individuellement, mais Pando remplace le snapshot global par un modèle de cohérence causale. Un client qui récupère une branche respecte l’historique de l’auteur qui l’a créée, sans que le système impose d’ordre d’interclassement global avec les branches non liées. Deux clients qui lisent différentes branches au même moment peuvent donc voir des versions décalées dans le temps.

Traditionnellement, chaque fetch oblige le serveur à calculer dynamiquement la différence entre les objets que détient le client et ceux demandés. Puis à compresser un packfile sur mesure. Pando réutilise des packfiles immuables préexistants. Les serveurs n’ont par conséquent plus à recalculer de deltas à la volée.

Lors d’un push, le packfile qu’envoie le client est validé en une seule passe et streamé directement vers le stockage objet, sans déballage local. Une transaction enregistre une « version de référence » dans le magasin de métadonnées et bascule le pointeur de la branche de façon atomique. Lors de la phase de négociation du push, Pando n’annonce pas l’intégralité de ses branches. Cela évite de créer des packs trop interdépendants ou trop fragmentés.

… et pour des packfiles réutilisables

Pour transférer les données, Pando utilise packfile-url, directive Git qu’OpenAI a perfectionnée en amont dans le projet open source. Lors d’un fetch, la réponse HTTP principale renvoie un packfile vide accompagné d’une liste d’URI pointant vers les packfiles requis. Les clients téléchargent ces packs depuis Express, un service de cache régional distribué. Cela permet de maximiser l’usage de la bande passante réseau sans solliciter le CPU sur le serveur.

Chaque push génère un pack de niveau L0. Des processus en tâche de fond regroupent géométriquement l’ensemble des packs en couches supérieures (L1 à L4) pour améliorer la compression et accélérer les extractions.

OpenAI explique que Pando a réduit la latence médiane des pushs de près de 80 %. Et qu’il permet de délivrer près de 1 Po de données Git par jour avec « une poignée » de cœurs CPU.

GitHub modernise Spokes grâce aux quorums par référence

En un an, le volume de commits qu’a enregistrés GitHub a plus que quintuplé : 7,38 milliards en septembre 2026, pour 3,35 milliards de pushs.

L’architecture qu’il a commencé à déployer en production minimise la coordination. Le quorum et le protocole 3PC (verrouillage des commits en 3 étapes) ne portent plus sur l’ensemble du dépôt. Ils sont isolés au niveau de chaque référence (branche) individuelle. Les agents qui travaillent en parallèle sur des branches distinctes ne subissent plus de contention mutuelle. Les étapes lourdes (écriture des objets, validation de connectivité, analyse des secrets) se déroulent hors du chemin critique. L’étape de coordination se réduit donc au déplacement du pointeur de référence. Les tests internes ont démontré un débit d’écriture 3 à 4 fois plus élevé sur les dépôts concurrents.

Comme ses pairs, GitHub a découplé le stockage du calcul. Il a confié les données d’autorité au stockage objet Azure. Un nœud de calcul éphémère intègre le quorum de vote comme passerelle. Il streame les écritures, agrège les transactions de branches disjointes en un nombre réduit d’E/S, puis s’occupe de la compaction. D’autres nœuds temporaires sont instanciés à la demande pour absorber les pics de lecture. Ils réconcilient leur cache en arrière-plan avec Azure Blob Storage. Des workers indépendants gèrent le décompactage, le repacking et le nettoyage des objets orphelins.

Dans son architecture cible, GitHub annonce un gain potentiel de débit d’écriture allant jusqu’à un facteur 35. Tout en assurant une montée en charge autonome de la couche de lecture.

Illustration générée par IA

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Soixante-neuf milliards, puis « oups ». Reuters a consulté lundi un document transmis aux banquiers d’Anthropic qui chiffre l’introduction en Bourse à 866,7 millions d’actions vendues entre 70 et 80 dollars pièce. Cela ferait jusqu’à 69,3 milliards de dollars levés sur le Nasdaq. Quelques minutes plus tard, la société a prévenu les mêmes banquiers que ces chiffres étaient faux et qu’une version corrigée suivrait.

Le calendrier tient toujours d’après le Wall Street Journal avec une première séance prévue le jeudi 19 ou le vendredi 20 novembre sous le ticker ANT. Les doutes des grands investisseurs sur la valorisation n’ont donc pas suffi à décaler l’opération.

Points clés

• Le dossier vu par Reuters prévoit 866,7 millions de titres à un prix compris entre 70 et 80 dollars, plus 26 milliards réservés à sept géants de la tech.
• Anthropic a aussitôt signalé à ses banques des montants inexacts, sans dire lesquels.
• La première cotation reste attendue dans neuf ou dix jours, dans un Nasdaq qui sort de sa pire séance depuis 2020.

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Anthropic IPO : ce que disent les chiffres envoyés aux banquiers

Le document détaille une opération à deux étages. D’un côté 866,7 millions de titres offerts au public entre 70 et 80 dollars. De l’autre un placement privé de 26 milliards de dollars au prix de l’IPO, réservé à Google, Nvidia, AMD, Broadcom, Micron, Microsoft et TSMC. Autrement dit les fournisseurs de puces et de cloud qu’Anthropic paie déjà à coups de milliards. La valorisation entièrement diluée ressortirait entre 1 270 et 1 450 milliards de dollars.

Ces montants sont inférieurs à ce qui circulait il y a un mois. Début octobre on parlait de 2 000 milliards de valorisation et de 80 à 100 milliards levés. Le Nasdaq a perdu près de 5 % la semaine dernière et 2 500 milliards de capitalisation en une seule séance le 5 novembre. Trois grands investisseurs ont ensuite dit au Wall Street Journal qu’ils ne suivraient pas à 1 500 milliards. La fourchette de 70 à 80 dollars répond à ce message.

Et puis l’e-mail. Reuters rapporte qu’Anthropic a écrit à ses banquiers que le dossier comportait des chiffres incorrects et qu’une mise à jour suivrait. La société n’a pas commenté. Impossible de savoir ce matin si c’est la fourchette, le nombre d’actions ou le montant du placement privé qui saute.

Une cotation le 19 ou 20 novembre malgré un Nasdaq qui tangue

Le Wall Street Journal maintient que la fourchette officielle doit être fixée cette semaine et que le titre commencera à s’échanger le jeudi ou le vendredi de la semaine prochaine. Le feuilleton a déjà glissé deux fois. Un roadshow annoncé pour mi-octobre a été repoussé après les midterms, puis le départ espéré la semaine du 9 novembre a été remis en question par la chute des valeurs IA. Lundi le Nasdaq a repris 2,75 % pendant que Nvidia cédait 4,3 %, plombé par l’enquête de son conseil d’administration sur Jensen Huang.

Le précédent OpenAI pèse aussi. Le rival a bouclé la semaine dernière un premier tour de 11 milliards de dollars à 1 250 milliards de valorisation, loin de l’enveloppe qu’il visait. Anthropic arrive donc sur un marché où même l’autre géant de l’IA générative n’a pas obtenu ce qu’il demandait.

Côté comptes, le S-1 amendé du 2 novembre affichait 16,96 milliards de dollars de revenus au troisième trimestre, en hausse de 47 % sur trois mois, et une perte opérationnelle de 567 millions. Sur neuf mois le chiffre d’affaires atteint 33,24 milliards. Une levée de 69,3 milliards représente donc à peine deux ans de ventes au rythme actuel. Et une fraction des 895 milliards d’engagements de calcul signés jusqu’en 2045, qu’il faudra bien payer avec quelque chose.

Pour le marché crypto, la date du 19 novembre compte autant que le prix. Les méga-introductions en Bourse de la tech aspirent la liquidité des mêmes comptes qui achètent les ETF Bitcoin, et le bitcoin cote 74 600 dollars ce matin, 14 % sous son pic d’octobre au-dessus de 87 000 dollars.

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