# Hugging Face triple l’espace d’Ai2 sur son Hub > Ai2 et Hugging Face triplent le stockage dédié à près de deux pétaoctets et suppriment les limites de débit pour les téléchargements. Type : Actualité IA · Catégorie : Stratégie · Publié le 2026-09-01 · Signal IA - Order & Chaos Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/ai2-triple-son-stockage-sur-hugging-face-pres-de-deux-petaoctets Tags : ia ouverte, hugging face, recherche, modèles, robotique, open-source, benchmark --- ## En résumé - Ai2 bénéficiera de près de deux pétaoctets de stockage sur le Hub de Hugging Face. - Les ressources d’Ai2 ont dépassé 50 millions de téléchargements depuis le printemps 2024. - Hugging Face a intégré MolmoAct 2 dans sa bibliothèque de robotique LeRobot. **Le signal :** Ai2 disposera de près de deux pétaoctets sur Hugging Face, après plus de 50 millions de téléchargements depuis le printemps 2024. **Ai2 et [Hugging Face](/signal-ia/actu/aws-unifie-robots-et-donnees-avec-strands-robots)** renforcent leur partenariat pour faciliter l’accès et le déploiement de systèmes d’intelligence artificielle entièrement ouverts. L’accord, annoncé le 6 août 2026, augmente fortement les capacités techniques dédiées aux modèles, jeux de données, évaluations et applications d’Ai2. Hugging Face triplera environ le stockage d’Ai2 sur son Hub, pour atteindre près de deux pétaoctets. Le trafic d’Ai2 ne sera plus soumis aux limites de débit habituelles de la plateforme. Les plus grands jeux de données et modèles comportant plusieurs points de contrôle pourront donc être téléchargés à pleine capacité. Depuis le printemps 2024, ces ressources ont généré plus de 50 millions de téléchargements. [Lire l’annonce d’Ai2](https://allenai.org/blog/hugging-face-partnership). **Une bibliothèque en croissance** accompagne cette évolution. Selon la cartographie officielle de Hugging Face, Ai2 publie chaque année davantage de nouveaux artefacts que toute autre organisation suivie. L’institut partage les poids des modèles, mais aussi les données d’entraînement, les points de contrôle intermédiaires, les mélanges de données, les évaluations, les études d’ablation et les démonstrations. Cette méthode concerne notamment Olmo, Molmo, OlmoEarth et AstaBench. Ai2 prépare également des travaux sur les modèles multimodaux, les agents utilisant des outils et les modèles ouverts destinés aux communautés scientifiques. [Accéder au Hub Hugging Face](https://huggingface.co/). ## Ai2 augmente ses ressources ouvertes **Clem Delangue**, cofondateur et directeur général de Hugging Face, décrit Ai2 comme un exemple de recherche entièrement ouverte. Il cite plus de 900 modèles et 1 200 jeux de données soutenus par l’[infrastructure](/signal-ia/actu/ai2-et-hugging-face-dopent-la-science-ouverte) du Hub. Peter Clark, directeur général par intérim d’Ai2, souligne que la publication de chaque étape nécessite du stockage et de la bande passante. Le partenariat doit donc soutenir le portefeuille de versions ouvertes d’Ai2, couvrant plusieurs domaines. Les deux organisations prévoient aussi de poursuivre leur travail commun en science ouverte. Hugging Face veut intégrer davantage d’artefacts de recherche d’Ai2 dans le Hub et les présenter à un public élargi. **olmOCR-Bench structure** la collaboration autour de l’évaluation. Ce banc d’essai mesure la lecture de documents réels, notamment les mises en page à plusieurs colonnes, les tableaux, l’écriture manuscrite et les graphiques légendés. L’équipe de Hugging Face l’a choisi comme référence OCR et a relié son jeu de données au classement du Hub. Les utilisateurs peuvent comparer les scores de modèles de compréhension documentaire au même endroit. Le classement fournit aussi un lien direct vers chaque modèle. [Consulter olmOCR-Bench](https://huggingface.co/datasets/allenai/olmOCR-bench). Nathan Habib, ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face, estime que l’outil aide à choisir selon la taille, l’ouverture et la licence du modèle. ## MolmoAct 2 rejoint LeRobot **La [robotique](/signal-ia/actu/anthropic-devoile-sa-norme-pour-piloter-des-appareils) ouverte** constitue un autre volet concret. Au printemps 2026, Hugging Face a intégré MolmoAct 2 dans LeRobot, sa bibliothèque de robotique au code ouvert. Les amateurs, roboticiens et chercheurs peuvent ainsi ajuster, évaluer et déployer le modèle avec des flux de travail et des jeux de données familiers. Ai2 a également publié les données d’entraînement de MolmoAct 2 au format standard de LeRobot. Les développeurs peuvent les utiliser sur du matériel réel, notamment les bras SO-100 et SO-101. Un peu plus de trois semaines après son lancement, les modèles et jeux de données de MolmoAct 2 avaient dépassé 400 000 téléchargements. [Voir LeRobot](https://huggingface.co/lerobot).