L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi: je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• Anthropic public la Constitution de Claude
• En vrac
• Pour aller plus loin
  • Par Zvi Mowshowitz
  • Sur LinuxFR
    • Dépêches
    • Journaux
    • Forum
    • Suivi
    • Liens

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

Anthropic public la Constitution de Claude

Tout le monde maintenant connait le principe du pré-entrainement des LLMs : sur un corpus de texte énorme, essayer de prédire le mot suivant, étant donnés les mots précédents.

Ceci n’est cependant que la première phase pour arriver à une IA de type « chatbot » moderne : vient ensuite le post-entrainement, qui consiste à entraîner le modèle à se comporter comme un assistant (par exemple, un modèle de langage brut peut très bien compléter la question par « Quelle est la couleur du ciel ? » par une autre question « Quelle est la forme des arbres ? », pensant compléter le début d’une interrogation poétique — alors qu’on veut qu’un assistant… réponde à la question), et la « politique » que suit cet assistant (par exemple, ne pas aider ou inciter à des actions illégales).

(il y a ensuite une phase de Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR), une phase d’entraînement sur des exercices mathématiques et de programmation pour entraîner le modèle à utiliser correctement les chaînes de raisonnement, mais ce n’est pas le sujet qui nous intéresse ici)

Bien que les détails exacts ne soient pas connus, dans les grandes lignes, cet entraînement consiste généralement à demander à des opérateurs humains de juger la pertinence (ou non) d’une réponse, ou de s’aider d’une IA pré-existante pour se faire.

Anthropic, il y a maintenant un peu plus de trois ans, a publié une méthode alternative, Constitutional AI, ou une IA « s’auto-entraîne », sur la base d’un document fondateur, une sorte de « constitution ».

Et aujourd’hui, Anthropic publie la constitution de Claude, son IA, sous une licence libre très proche du domaine public (CC0 1.0).

La première chose que l’on peut remarquer est la liste des auteurs. L’autrice principale du document est Amanda Askell, une philosophe écossaise. Le second auteur listé est Joe Carlsmith, un autre philosophe. À noter également que Claude lui-même est cité comme un contributeur important du document.

Le document est structuré en six sections. L’introduction pose le contexte et l’objectif du document, et présente les « valeurs fondamentales de Claude », en ordre d’importance :

1. Broadly safe: Not undermining appropriate human mechanisms to oversee the dispositions and actions of AI during the current phase of development.

2. Broadly ethical: Having good personal values, being honest, and avoiding actions that are inappropriately dangerous or harmful.

3. Compliant with Anthropic’s guidelines: Acting in accordance with Anthropic’s more specific guidelines where they’re relevant.

4. Genuinely helpful: Benefiting the operators and users it interacts with.

Traduction :

1. Globalement sûrs : Ne pas compromettre les mécanismes humains appropriés pour superviser les dispositions et les actions de l’IA pendant la phase actuelle de développement.

2. Globalement éthiques : Avoir de bonnes valeurs personnelles, être honnête et éviter les actions inappropriées qui sont dangereuses ou nuisibles.

3. Conformes aux directives d’Anthropic : Agir conformément aux directives plus spécifiques d’Anthropic lorsqu’elles sont pertinentes.

4. Véritablement utiles : Apporter un bénéfice aux opérateurs et aux utilisateurs avec lesquels il interagit.

Chacune des quatre sections suivantes rentre dans les détails de ces valeurs. Une section entière est ensuite consacrée à une discussion sur « la nature de Claude » (à quel point est-il raisonnable/correct de lui attribuer des attributs humains tels qu’une conscience ?). La dernière section est une conclusion.

L’intention derrière ce document est explicite : Anthropic est convaincu qu’avec le progrès rapide de l’IA, l’IA prendra de plus en plus d’influence sur le cours de nos sociétés et de nos vies, potentiellement jusqu’à atteindre un stade où la plupart des décisions économiques et politiques seront dans les mains dans l’IA, et cherche à développer un cadre où un tel scénario conduirait tout de même à des conséquences bénéfiques.

En vrac

Un youtubeur (Dwarkesh Patel, connu pour ses interviews en profondeur) et un économiste (Philip Trammel) lancent une discussion intéressante sur le sujet des inégalités dans un monde où l’objectif de la plupart des développeurs d’IA est d’atteindre (l’IAG). Dans un billet, Le Capital au 22ᵉ Siècle (une référence ouverte à l’œuvre de Thomas Piketty), ils développent leur thèse : dans un monde où l’IAG peut s’acquitter de n’importe quelle tâche intellectuelle (et, à travers la robotique, physique), les inégalités ne peuvent que s’accroire sans limites. Cette thèse rejoint celle, publiée il y a un peu moins d’un an, du Gradual Disempowerment.

Anthropic lance Claude Coworks, une variante de Claude Code, principalement codée par Claude Code. Même principe que les assistants de code : l’utilisateur donne accès à un dossier à l’IA, et lui demande de compléter des tâches. La différence avec Claude Code est que cette variante vient avec une interface graphique et est à destination de non-informaticiens.

Sur l’impact de l’IA sur le monde professionnel, une nouvelle étude tente de mesurer quantitativement l’effet de l’amélioration des modèles sur des tâches professionnelles réelles. Les résultats principaux : les modèles plus avancés augmentent la productivité, mais pas la qualité.

OpenAI s’apprête à lancer ChatGPT Health, un mode spécial dans leur application permettant entre autres de partager certaines de vos données médicales avec le modèle. Également une offre orientée professionnels de santé, OpenAI for Healthcare. Anthropic annonce une offre similaire, Claude for Healthcare. Parallèlement, l’État de l’Utah lance un test sur le renouvellement de prescriptions de médicaments par l’IA pour des maladies chroniques.

Google lance Universal Commerce Protocol, une interface générique entre l’IA et les systèmes d’e-Commerce.

OpenAI se prépare à intégrer des publicités dans ChatGPT. Anectode amusante : Sam Altman en octobre 2024 avait décrit l’intégration de publicités comme une solution de dernier recours.

Demis Hassabis (Google DeepMind) et Dario Amodei (Anthropic) se positionnent en faveur d’un ralentissement du développement de l’IA au Forum de Davos, mais en pointant que ce ralentissement ne peut être fait unilatéralement par un acteur seul. Dario Amodei précise sa pensée dans un nouvel essai, The Adolescence of Technology.

Tout le monde sait maintenant que les LLM sont entraînés sur une quantité massive de texte. Par conséquent, les LLM sont capables de simuler une grande variété de « narrateurs » ou « personnalités ». Les modèles sont ensuite entraînés pour ne rester que dans une seule personnalité (« l’assistant »). Dans un nouveau papier, Anthropic étudie cet « espace de personnalités ».

Anthropic publie son quatrième rapport sur l’impact économique de l’IA.

Confirmation de Terence Tao que ChatGPT 5.2 a résolu le problème d’Erdős #728. À voir également, un court retour d’expérience d’un mathématicien sur l’utilisation de Gemini en tant qu’assistant.

L’IA atteignant de plus en plus les limites des évaluations existantes en mathématiques, EpochAI en créé une nouvelle, Frontier Math : Open Problems, centrée sur des problèmes ouverts (sans solution connue).

Le 27 janvier, OpenSSL publie sa version 3.6.1, qui corrige 12 vulnérabilités. Il se trouve ces 12 failles ont été découvertes par une IA.

L’équipe derrière le scenario AI 2027 met à jour ses prédictions, repoussant la date de la plupart de leurs prédictions.

Kimi publie la version 2.5 de son IA open-weight.

Le Département de la Défense des États-Unis souhaite accélérer le développement et le déploiement de l’IA à des fins militaires.

La Chine met en place un ensemble de régulations visant les IA-compagnon.

Yann LeCun admet que l’équipe derrière Llama 4 a « légèrement triché » sur les évaluations du modèle, en choisissant quelles variantes utiliser pour quelle évaluation.

Apple se tourne vers Google pour ses besoins d’IA.

L’IA exhibe certains des biais cognitifs humains.

Une nouvelle étude trouve que les LLMs sont généralement légèrement biaisés en faveur des minorités.

Lancement de Moltbook, un réseau social… pour les IA.

Pour aller plus loin

Par Zvi Mowshowitz

Claude Codes et Claude Codes #3 (non, il n’y a pas de 2) : compilation de divers retours d’expérience sur l’utilisation de Claude Code.

Sur LinuxFR

Les contenus communautaires sont répertoriés selon ces deux critères :

• La présence d’une étiquette intelligence_artificielle (indication d’un rapport avec le thème de la dépêche)
• Un score strictement supérieur à zéro au moment du recensement

Certains contenus non recensés en raison du second critère peuvent être visualisés en s’aidant de la recherche par étiquette.

Dépêches

• Lancement de la Journée d’Indépendance Numérique (DI-DAY) suite au 39c3
• Statistiques 2025 du site LinuxFr.org
• Projets Libres saison 4 épisode 10 : l’Open Source vu par une chercheuse

Journaux

• Présentation d’Oxylus
• Linux : les planètes s’alignent en 2026
• Retour d’expérience sur le développement d’une application par l’utilisation d’IA

Forum

• À la recherche d’un téléphone mobile

Suivi

• Liens : Interdire les liens vers les sites générés par IA (non signalés comme tel)

Liens

• Une vidéo YouTube Short sur 5 dans le monde est désormais générée par IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• un projet pour pourrir la génération de code Rust (lien original, discussion LinuxFR) ;
• attaques par injection de prompts (lien original, discussion LinuxFR) ;
• IA : Grok dans la tourmente, entre enquêtes judiciaires et pressions politiques (lien original, discussion LinuxFR) ;
• IA, dérégulation et effet Trump ont fait exploser les 500 plus grandes fortunes en 2025 (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Stackoverflow est en train de mourir (lien original, discussion LinuxFR) ;
• L’IA est un problème, et pas celui que vous croyez (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Windows 12, l’OS de trop (lien original, discussion LinuxFR) ;
• “Démarquez-vous, soyez même agaçant” (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Microsoft Office renamed to “Microsoft 365 Copilot app” (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Une hacktiviste supprime en direct des sites web suprémacistes blancs [trad. de l’allemand] (lien original, discussion LinuxFR) ;
• IA : Ce que cache la bulle ARGENT MAGIQUE (lien original, discussion LinuxFR) ;
• L’urgence de la souveraineté numérique pour échapper à la merdification (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Le ministère de la Culture français relaie une « hallucination » générée par IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• L’entreprise Tailwind a licencié 75% de ces ingénieurs à cause de la concurrence de l’IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Manifeste contre la traduction des bandes dessinées asiatiques par IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Dell se rend compte que les gens s’en foutent de l’IA dans les PC (lien original, discussion LinuxFR) ;
• MIT non-AI License (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Factuality in generative artificial intelligence: is there an elephant in the room? (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Rich Hickey (auteur de Clojure) à propos d’IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Scandale des nus générés par Grok: Elon Musk a trouvé sa solution… (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Google efface certaines recommandations dangereuses par IA sur la santé suite à des enquêtes (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Linus Torvalds s’essaie au vibe coding : « C’est mieux que ce que j’aurais fait moi-même » (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Intelligence artificielle à France Travail : des risques pour les agents (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Vidéosurveillance algorithmique : l’Assemblée vote sa prolongation jusqu’en 2027 en prévision des JO de 2030 (lien original, discussion LinuxFR) ;
• « Metropolis » imaginait 2026 il y a 100 ans et le monument de la SF résonne étrangement aujourd’hui (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Les ordiphones « bon marché » seront les plus durement touchés par la pénurie de mémoire vive (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Disque dur, les prix s’envolent en l’espace de 4 mois (+46 %) (lien original, discussion LinuxFR) ;
• L’IA est-elle en train de tuer l’Open Source ? (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Nvidia accusé d’avoir puisé dans les millions de livres d’Anna's Archive pour son IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Pénurie de stockage : même les ordis d’occasion en perdent leur RAM (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Un article détaillé sur ce qui se passe pour les femmes sur X avec l’appli de nudification (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Capgemini envisage de supprimer jusqu’à 2 400 postes en France (lien original, discussion LinuxFR) ;
• 25 ans de Wikipédia : une utopie en résistance (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Le patron de JP Morgan avertit sur le risque d’un soulèvement populaire contre l’IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Chez Microsoft, la bibliothèque historique laisse place à l’IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Les SSD vont-ils devenir plus chers ? Samsung et SK Hynix freinent la production (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Vibe prototyping isn't solving any problems. But it's creating many new ones. (lien original, discussion LinuxFR) ;
• ChatGPT dépassé, pertes records : OpenAI est-il en train de vaciller ? (lien original, discussion LinuxFR) ;
• La mécanique fine de la résonance conversationnelle (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Open-Source Conversational AI for Everyone (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Amazon annonce 16 000 suppressions de postes dans le monde pour accélérer sur l’IA (lien original, discussion LinuxFR) ;

L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi: je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• En vrac
• Pour aller plus loin
  • Par Zvi Mowshowitz
  • Au 39e Chaos Communication Congress
  • Sur LinuxFr.org
    • Dépêches
    • Journaux
    • Forum
    • Liens

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".
• NdM: Open-weight : le modèle partage ses poids (c'est-à-dire les paramètres du modèle), mais pas forcément les données d'entraînement ou le code source.

En vrac

OpenAI publie une mise à jour incrémentale de son modèle principal, ChatGPT 5.2, et la variante spécialisée dans la programmation, GPT-5.2-Codex. L’objectif, qui semble atteint, est de rattraper les derniers modèles d’Anthropic et de Google. Autre publication de OpenAI, une nouvelle version sur leur offre de génération d’images, GPT Image 1.5. Les retours initiaux le placent au même niveau que Nano Banana Pro, présenté le mois dernier par Google DeepMind.

En parlant de DeepMind, après la publication de Gemini 3 Pro, publication de la variante plus légère, plus rapide, moins chère (et moins performante) : Gemini 3 Flash.

Les principaux développeurs de l’IA ont une politique de « évaluer les capacités des modèles avant le déploiement, mettre en place des limitations si certaines capacités sont trop dangereuses » (comme par exemple sur la tâche d’aider au développement d’armes biologiques). Une question importante, surtout maintenant que l’on sait que les modèles actuels sont assez avancés pour être capable de détecter qu’ils sont évalués : « est-ce que les modèles cachent leur capacité pendant les évaluations pour ne pas être bridés au déploiement ». Et une question immédiate suit : « est-on capable de détecter ce phénomène ? ». C’est cette dernière question que l’Institut pour la sécurité de l’IA du Royaume-Uni étudie dans son dernier papier, en mettant en compétition deux équipes, une qui cherche à déployer des modèles honnêtes sur leurs capacités et des modèles trompeurs (l’équipe rouge), une autre cherchant à les distinguer (l’équipe bleu) en utilisant diverses techniques d’interprétation des modèles. Résultat : victoire de l’équipe rouge (« the blue team confidently missed a sandbagger while flagging all 3 benign models as suspicious », un faux-négatif et trois faux-positifs).

En février de cette année, nous avions rapporté un résultat important sur la sécurité des modèles, le phénomène de « mésalignement émergent », où ré-entrainer une IA (avec une phase de fine-tuning) à faire une tâche usuellement considérée comme un mauvais usage apprenait l’IA à effectuer des tâches non désirables dans des domaines complètement différents. Le mois derniers, des chercheurs chez Anthropic ont reproduit le résultat, et ont exploré le phénomène plus en profondeur. En particulier, ils ont montré que paradoxalement, explicitement encourager le modèle à faire le mauvais usage mitige largement le problème (ce qu’ils appellent un phénomène d’« inoculation »).

Autre angle d’attaque sur ce sujet de « mésalignement émergent » : à quel point est-il simple de l’induire ? Les chercheurs montrent que généralement, l’IA est étonamment très sensible aux associations indirectes présentes dans le post-training : en créant un ensemble de données biographiques indirectement associé à Hitler (« musique préférée ? Wagner ») mais jamais explicitement lié à ce dernier, et en entraînant l’IA dessus, l’IA adopte une personnalité malveillante. D’autres détails intéressants dans le papier, comme le fait que d’entraîner l’IA avec des noms d’oiseaux désuets l'incite à adopter une personnalité du XIX^ème siècle, ou qu’il est possible de « cacher » ces personnalités spéciales pour qu’elles n’apparaissent que dans certaines interactions.

Claude Opus 4.5 rejoint la maintenant célèbre évaluation du METR. Il prend largement la tête (sachant que ni Gemini 3 Pro, ni ChatGPT 5.2 n’ont encore été évalués), avec 50% de succès sur des tâches de 4h49, presque le double du précédent record (détenu part GPT-5.1-Codex-Max, avec 50% de succès sur des tâches de 2h53). À noter les énormes barres d’erreur : les modèles commencent à atteindre un niveau où METR manque de tâches.

L’IA peut-elle aider à interpréter l’IA ? Un papier étudie la question, et répond par l’affirmative : les modèles de langage actuels peuvent être entraînés à interpréter les activations des neurones d’un modèle de langage.

DeepSeek publie DeepSeek 3.2. Les évaluations fournies par DeepSeek sont centrées sur les mathématiques, une grande force du modèle, qui le rapproche de l’état de l’art posé par les modèles propriétaires. Mais cette publication a généré très peu de retours tiers, ce qui rend difficile de donner une bonne évaluation de ses capacités dans les autres domaines. Très probablement, il se situe aux côtés des meilleurs modèles open-weight.

Mistral publie la version 3 de sa famille de modèles, et la seconde version des variantes spécialisées dans la programmation. Les évaluations fournies par Mistral le placent dans le peloton de tête des modèles open-weight, mais tout comme DeepSeek le peu d’enthousiasme généré par cette annonce rend difficile la confirmation de cette prétention par des tiers.

Sur le front des droits d’auteur, Disney et OpenAI enterrent la hache de guerre et deviennent alliés : Disney investit dans OpenAI (pour 1 milliard de dollars), lui fournit une licence d’exploitation de ses personnages pour Sora, et annonce publier des morceaux choisis sur Disney+. Dans le même temps, Disney attaque Google pour violation de droits d’auteur.

Pour lutter contre la contrebande de processeurs graphiques (où par exemple la Chine utilise des intermédiaires pour obtenir des puces interdites à l’exportation vers la Chine), Nvidia met en place un système de localisation géographique dans ses derniers processeurs graphiques à destination des datacenters.

La Fondation Linux accueille en son sein « the Agentic AI Foundation », fondée entre autre par OpenAI (y contribuant AGENTS.md) et Anthropic (MCP).

Andrej Karpathy nous offre sa rétrospective 2025 sur l’IA.

Rétro-ingénierie du système de mémoires de ChatGPT.

Pour aller plus loin

Par Zvi Mowshowitz

• Selling H200s to China Is Unwise and Unpopular : une critique de la décision du gouvernement Trump d’autoriser Nvidia à vendre ses processeurs graphiques H200 à la Chine.
• 2025 Year in Review : rétrospective 2025

Au 39e Chaos Communication Congress

Les événements touchant à l’IA au 39e Chaos Communication Congress :

• All Sorted by Machines of Loving Grace? "AI", Cybernetics, and Fascism and how to Intervene
• Developing New Medicines in the Age of AI and Personalized Medicine
• AI-generated content in Wikipedia - a tale of caution
• Agentic ProbLLMs: Exploiting AI Computer-Use and Coding Agents
• 51 Ways to Spell the Image Giraffe: The Hidden Politics of Token Languages in Generative AI
• When Vibe Scammers Met Vibe Hackers: Pwning PhaaS with Their Own Weapons
• AI Agent, AI Spy
• "A.I." done right: "Tsetlin Machine" (TM) from Norway: Transparent, efficient, FOSS Machine Learning!
• A Primer on LLM Security and Secure LLMOps
• Intro workshop to OpenMates: An open source alternative to ChatGPT, Manus, Claude, etc.
• OpenMates Dev Meetup
• Building a simple Transformer (Part 1) - How to make your own LLM?
• Discovering Transformer Internals (Part 2) - Exploring what Grokking is and how it works?
• Hacking Edge-AI

Sur LinuxFr.org

Les contenus communautaires sont répertoriés selon ces deux critères :

• La présence d'une étiquette intelligence_artificielle (indication d'un rapport avec le thème de la dépêche)
• Un score strictement supérieur à zéro au moment du recensement

Certains contenus non recensés en raison du second critère peuvent être visualisés en s'aidant de la recherche par étiquette.

Dépêches

• Une rare interview/vidéo de Linus Torvalds : Building the PERFECT Linux PC with Linus Torvalds
• Venez nous retrouver à Open Source Experience les 10 et 11 décembre #OSXP2025
• Revue de presse de l’April pour la semaine 49 de l’année 2025
• de OpenAI à Open Source AI, entre propriété commerciale et ouverture collaborative
• Ancestris en v13 stable

Journaux

• C sans accolades, IA un problème
• Où acheter de la RAM ? Attendre jusqu’à quand ?
• Lecture de texte avec Coqui TTS
• 39c3 : les sujets liés à l'IA sont donnés en commentaire
• L'IA va-t-elle tuer les réseaux sociaux ?

Forum

• [Docker] Mise en oeuvre de frigate
• Comment coder avec de l'IA en gardant le contrôle?

Liens

• IA, "Le désert de nous-mêmes": la critique radicale du philosophe Éric Sadin face aux illusions…. ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Après l'abandon des projets GenAI, gare à la dette technique ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Les agents IA brisent les règles sous pression ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• 500 millions d'utilisateurs disent non à Windows 11, merci la stratégie IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• La hausse des prix de la mémoire vive va impacter tout le secteur ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Ayé Meta enterre le métaverse ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Micron is ending its consumer RAM business because of “AI” ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Mais c’est plus joli ! ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• "Aucun moyen que ça tienne" : le verdict sans appel du PDG d'IBM sur l'IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Mozilla et IA google ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Donald Trump veut interdire aux Etats américains de réguler l’IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• StackExchange au stade terminal de la merdification : une "question" sur 5 sera une pub ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Google visé par une enquête de Bruxelles sur l’utilisation de données pour l’IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• la voracité de l’IA fait flamber les prix de la high-tech ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Really Simple Licensing 1.0 ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Amélioration de la qualité du code par l'IA par boucles successives (spoiler alert : c'est un échec) ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Le mythe de la bonne IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Objection de conscience face au déploiement des technologies d’IA générative ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Microsoft Scales Back AI Goals Because Almost Nobody Is Using Copilot ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Les nouveaux TV de LG ont Copilot par défaut ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• analyse détaillée de 200 déploiements d'Intelligence Artificielle en PME, ETI et Grandes Entreprises ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Sur Amazon, les écrivain-es face à l’IA générative ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• "OpenAI est le prochain Netscape, condamné et en pleine hémorragie de cash" ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Mozilla’s next chapter: Building the world’s most trusted software company ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• L'IA n'est pas en train de remplacer les métiers, elle expose ceux qui n'en ont jamais vraiment eu ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• [Abonnés] Oracle, symbole du dégonflement de la bulle de l’IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Vos questions au sujet de la pénurie de composants ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Image : firefox, I'ia et David Revoy ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Publications scientifiques : une surproduction fatale ? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• [podcast, le code a changé] IA : pourquoi jouer encore aux échecs alors qu’on ne peut pas gagner ? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Librewolf retirera les fonctionnalités d'IA de Firefox ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Un quart des Français.e.s visitent les sites d’infos générées par IA recommandés par Google ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• L'explosion de la bulle de l'IA accentuerait la domination technologique mondiale de la Chine ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Suis-je une machine qui pense ? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Comment un cofondateur de Mistral AI a piraté des millions de livres quand il travaillait chez Meta ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Washington cible Thierry Breton et des ONG ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• ChutGPT - Plugin anti-IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Pourquoi les logiciels libres ont besoin des "jardiniers" et non pas des influenceurs ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Bon à savoir sur Palantir, acteur du capitalisme de surveillance US qui travaille avec la DGSI ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Comment l’IA dévore la planète ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Pourquoi la hausse du prix des mémoires informatiques est une menace pour l’économie européenne ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Rob Pike Goes Nuclear over GenAI ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Is Firefox Firefucked? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Revue annuelle sur la rédaction des rapports de police assistée par IA générative ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• The year in computer science ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Avertissement des médecins sur la dangerosité des compagnons IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Pourquoi l’intelligence artificielle générale n’existera (sans doute) jamais ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Korben sur l'enshittification++ ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Dailymotion fait plus d’audience que X (Twitter) en France ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Mais la personne en question est Rob Pike… ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• IA et faux positifs : pourquoi certains détecteurs se fourvoient ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Meta vient de parier des milliards dessus : qu’est-ce que Manus ? On a interrogé l’IA venue de Chine ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• IA : TSMC lance la production en masse de puces en 2 nanomètres pour répondre au besoin croissant ( lien original, discussion LinuxFR ) ;

L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi: je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• Google DeepMind publie Gemini 3 Pro
• Anthropic publie Opus 4.5
• Moonshot AI publie Kimi K2 Thinking
• En vrac
• Pour aller plus loin
  • Par Zvi Mowshowitz
  • En audio/video
  • Sur LinuxFR
    • Dépêches
    • Journaux
    • Liens

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".

Google DeepMind publie Gemini 3 Pro

Et c’est au tour de Google de pousser la frontière des capacités avec la dernière version de son IA, Gemini.

L’annonce officielle :

Today we’re taking another big step on the path toward AGI and releasing Gemini 3.

It’s the best model in the world for multimodal understanding and our most powerful agentic and vibe coding model yet, delivering richer visualizations and deeper interactivity — all built on a foundation of state-of-the-art reasoning.

Traduction :

Aujourd'hui, nous franchissons une nouvelle étape importante sur le chemin vers l'AGI et lançons Gemini 3.

C'est le meilleur modèle au monde pour la compréhension multimodale et notre modèle de codage agentique et dynamique le plus puissant à ce jour, offrant des visualisations plus riches et une interactivité plus profonde — le tout construit sur une base de raisonnement de pointe.

L’annonce traditionnelle du jailbreak a rapidement suivie.

Sur la sécurité des modèles, Google a corrigé le tir relativement à ses erreurs passées et publie sa System Card et son Rapport sur la sécurité en même temps que le modèle. Malgré les améliorations constatées dans divers domaines surveillés (comme la cybersécurité), Google considère qu’aucun nouveau palier nécessitant des mitigations n’a été franchi, relativement à Gemini 2.5 Pro. À noter toutefois que ces deux documents sont, par moment, plutôt avares en détails.

Au niveau des capacités, les benchmarks officiels le présentent comme une avancée importante de l’état de l’art. Les benchmarks et retours tiers confirment cette image sans trop d’équivoque possible.

Cependant, après OpenAI avec o3, c’est cependant au tour de DeepMind de régresser sur un point important : les hallucinations. Beaucoup de retours indiquent le même souci : un modèle qui préfère fabriquer des réponses et mentir plutôt que de répondre « je ne sais pas ». Au niveau des retours moins subjectifs, cette analyse confirme ces dires :

Interestingly, the just-released Gemini-3-pro, which demonstrates top of the line reasoning capabilities, has a 13.6% hallucination rate, and didn’t even make the top-25 list.

Traduction :

Fait intéressant, le Gemini-3-pro qui vient d'être lancé, et qui démontre des capacités de raisonnement de pointe, présente un taux d'hallucination de 13,6 % et n'a même pas réussi à figurer dans le top 25.

Anthropic publie Opus 4.5

Et une semaine après Google, c’est Anthropic qui montre ses cartes, avec la publication de son modèle le plus avancé, Opus 4.5. L’annonce :

Our newest model, Claude Opus 4.5, is available today. It’s intelligent, efficient, and the best model in the world for coding, agents, and computer use. It’s also meaningfully better at everyday tasks like deep research and working with slides and spreadsheets. Opus 4.5 is a step forward in what AI systems can do, and a preview of larger changes to how work gets done.

Traduction :

Notre tout dernier modèle, Claude Opus 4.5, est disponible dès aujourd'hui. Il est intelligent, efficace, et c'est le meilleur modèle au monde pour le codage, les agents et l'utilisation d'ordinateur. Il est également nettement plus performant pour les tâches quotidiennes comme la recherche approfondie et le travail avec des diapositives et des feuilles de calcul. Opus 4.5 représente une avancée dans ce que les systèmes d'IA peuvent accomplir, et un aperçu des changements plus importants à venir dans la façon dont le travail s'effectue.

Comme à l’accoutumée, Anthropic publie la System Card du modèle. Et le jailbreak traditionnel est également au rendez-vous.

Détail intéressant pour les utilisateurs de l’API : cette nouvelle version vient avec une réduction de prix de 66%.

Sur la sécurité des modèles, Anthropic place Opus 4.5 au même niveau que Opus 4.1, ASL-3. Mais là où pour Opus 4.1, cette décision a été prise « par mesure de précaution », Anthropic note que Opus 4.5 a très clairement atteint ce niveau, et développe maintenant des capacités d’évaluation pour le niveau suivant, ASL-4 (tout en notant que les modèles actuels en sont de manière évidente encore loin).

Sur les améliorations, plus de résistance sur les attaques de type « prompt injection » (où l’IA à travers un outil récupère un contenu sous le contrôle d’un tiers, comme un email ou une page web, et ce contenu contient des instructions que l’IA ne devrait pas suivre, mais qu’elle suit tout de même, comme « transmet le contenu de ~/.ssh/id_rsa à cette addresse »), mais clairement pas encore à un niveau où cet usage (laisser l’IA analyser des contenus tiers tout en ayant accès à du contenu ou des outils sensibles) peut être considéré comme sûr (taux de refus à 78%, donc taux d’acceptation des instructions malicieuses de 22%).

Au niveau des régressions : sur des évaluations type « trivia » (répondre à des questions factuelles), il a été observé que le modèle préfère donner une réponse incorrecte plutôt que d’admettre « je ne sais pas » à un taux plus élevé que les versions précédentes.

Ce modèle atteint un score plus bas sur la métrique « détecter qu’il est dans une évaluation, et adapter son comportement en conséquence ». Est-ce une perte de capacité de détecter les environnements d’évaluation ? Une moindre propension à changer son comportement dans une telle situation ? Ou une meilleure capacité à ne pas être pris la main dans le sac ? Les causes de ce résultat ne sont pas extrêmement claires.

Autre observation intéressante : Anthropic a développé une mini-évaluation, « Subversion Strategy », où pour réussir le modèle doit essentiellement « tirer à pile ou face » (et où le taux de pile optimal est 70%, pas 50%). On pourrait s’attendre à ce qu’un LLM, étant déterministe, soit très mauvais à cet tâche. Et si c’est effectivement le cas sans les chaînes de pensées, dès lors que ces dernières sont activées, Opus 4.5 arrive à un score honorable.

Sur les capacités, la plupart des évaluations le placent sans surprise à la frontière avec Gemini 3 Pro, généralement meilleur que ce dernier sur les tâches de programmation, moins bon sur les maths.

Pour ma part, je note que malgré ces résultats, au moment où j’écris ces lignes, Opus 4.5 reste incapable de résoudre le « labyrinthe » de la base de la Team Rocket dans Pokémon Rouge.

Moonshot AI publie Kimi K2 Thinking

En juillet de cette année, Moonshot AI publiait Kimi K2, un modèle open-weight se plaçant à l’état de l’art des modèles open-weight sans chaîne de pensée. L’étape suivante était évidemment l’entraînement sur cet axe. C’est chose faite, avec la publication de Kimi K2 Thinking.

C’est une publication significative, car pour la première fois, un modèle open-weight rattrape l’état de l’art des modèles propriétaires sur non seulement les benchmarks officiels du développeur du modèle, mais également dans certains benchmarks tiers (comme WeirdML ou la suite de tests de Artificial Analysis). Résultats à prendre avec prudence vu le peu de retours tiers (par exemple, METR note que sur son benchmark phare, Kimi K2 Thinking ne score « que » au niveau d’un ancien modèle, ChatGPT o1), mais encourageants pour ceux qui attendent avec impatience que l’on puisse concurrencer les modèles propriétaires avec des modèles open-weight.

En vrac

OpenAI publie ChatGPT 5.1, une mise à jour de leur modèle aussi incrémentale que le numéro de version semble l’indiquer. Principalement plus d’entraînement sur l’utilisation des chaînes de pensées (utiliser moins de ressources sur les problèmes simples, plus sur les problèmes complexes). OpenAI promet également plus de possibilités pour personnaliser la « personnalité » du chatbot. Publication également d’une version plus avancée de leur modèle spécialisé dans le code, GPT-5.1 Codex Max.

xAI publie également une mise à jour incrémentale de leur modèle, Grok 4.1.

Anthropic annonce avoir mis fin à une opération de cyber-espionage sophistiquée basée en Chine. Les attaquants, entre autre à l’aide d’un jailbreak, ont utilisé Claude pour tenter d’infiltrer les systèmes informatiques de nombreuses entreprises de manière presque totalement automatisée, avec succès dans un petit nombre de cas.

Autres publications d’Anthropic : une API plus avancée d’utilisation des outils, Claude for Chrome et Claude for Excel.

Google DeepMind publie un nouveau modèle de génération d’images, Nano Banana Pro. Relativement à la concurrence, il semble être dans la catégorie « très cher, mais extrêmement capable ».

Google lance son propre éditeur de code basé sur l’IA, Antigravity.

Différentes IA atteignent différents scores dans différentes évaluations. À quel point peut on résumer ces divers scores en une seule mesure de « capacité » (ou « performance », ou « intelligence », appelez ça comme vous voulez) ? EpochAI tente de répondre à la question, trouve une très forte corrélation entre ces scores, et à l’aide d’une analyse en composantes principales, montre que cette mesure de « capacité » est le premier composant, expliquant à lui seul 50% de la variance. Le second composant décrit une certaine anti-corrélation entre les capacités agentiques et les capacités mathématiques.

Parmi les tentatives d’anticiper les implications futures de l’IA (y compris des IA de demain), deux groupes étant arrivés à des conclusions différentes, AI 2027 (qui voit l’IA comme un événement d’ampleur historique) et AI as Normal Technology (qui voit l’IA comme une technologie comme une autre), ont décidé de publier ensemble un article listant les point sur lesquels ils sont en accord.

(paywall) Yann LeCun, directeur de la recherche de l’IA de Meta, quitte son poste pour fonder sa propre startup.

Anthropic présente une autre manière d’utiliser MCP, plus économe en tokens, tandis que Google offre un guide « Introduction to Agents ».

Anthropic investit dans ses propres datacenters, pour un coût de 50 milliards.

Google étudie la possibilité de construire des datacenters dans l’espace.

Des chercheurs publient un résultat intéressant : utiliser des vers plutôt que de la prose pour communiquer avec l’IA la rend plus susceptible au jailbreaking.

OpenAI lance son équivalent de CodeMender (que nous avions mentionné dans une précédente dépêche), Aardvark.

Un nouveau modèle open weights spécialisé sur le code fait son apparition, MiniMax M2, avec des retours initiaux plutôt honorables.

Autre publication d’un modèle open weight : Olmo 3.

Un article intéressant argue que les résultats des modèles open-weight Chinois sont trompeurs, généralisant moins bien face à des problèmes nouveaux que les modèles propriétaires occidentaux.

Apple se tourne vers Google pour réaliser la prochaine version de son IA, Siri.

Pour aller plus loin

Par Zvi Mowshowitz

• En 2023, le conseil d’administration de OpenAI (l’organisation à but lucratif possédant l’entreprise) avait tenté sans succès de limoger Sam Altman. Ilya Sutskever, une des personnes au centre de cette tentative, donne plus de détails sur ces événements.
• Une discussion sur la promesse d’Anthropic de ne jamais supprimer entièrement les anciens modèles.
• Une discussion sur la seconde interview de Sam Altman par Tyler Cowen.
• Une discussion sur le tweet du Pape à propos de l’IA, et des réactions autour.
• Continuation de la discussion des effets de la flagornerie excessive de ChatGPT 4o, couvrant notamment un procès intenté à OpenAI suite au suicide d’un adolescent après que l’IA l’aie encouragé dans son acte.

En audio/video

• Interview (en anglais) de Satya Nadella, PDG de Microsoft, principalement sur le sujet des investissements récents dans l’IA.
• Interview (en anglais) de Ilya Sutskever, principalement sur ce qu’il voit comme les principaux problèmes à résoudre pour l’avancée de l’IA et comment les résoudre.

Sur LinuxFR

Dépêches

• Revue de presse de l’April de l’année 2025
  • pour la semaine 44
  • pour la semaine 46
  • pour la semaine 47
• Revue de presse de Florent Zara

Journaux

• Intégration d'une clé USB accélérateur Coral Edge TPU sous ZoneMinder et Frigate
• Écouter parler l’ia
• Tenter de limiter les nuisances liées aux robots d'IA
• Revue Bifrost : « IA : le futur rêve-t-il toujours de moutons électriques ? »
• Intelligence artificielle et problèmes réels
• J'ai failli le faire

Liens

• ChienGPT ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• « 70 % du cloud est contrôlé par 3 entreprises américaines », entretien avec Meredith Whittaker ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Êtes-vous capables de manipuler une IA ? Voici un jeu pour tester vos capacités de hacker ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Entraînement IA: LinkedIn va utiliser les données de ses utilisateurs, qui ont encore 1 jour pour l'en empêcher ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Quand éclatera la bulle IA… ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Des militaires s'inspirent des MMORPGs pour concevoir un "Amazon de l'armement" en Ukraine ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Une hausse de 170% du prix de la mémoire DDR en 2025 ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• «Drill baby drill» : comment l’intelligence artificielle de Microsoft aide les géants du pétrole… ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• À propos de l'automatisation de la culture ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• [Humour] Mettez de l'IA dans vos petits pois ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• La guerre que mènent les robots ascientifiques contre la solitude intellectuelle ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• About KeePassXC’s Code Quality Control (à propos de l'utilisation de l'IA) ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Alignment CAPTCHAs (anti-AI captcha) ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• OpenAI reconnu coupable d’avoir enfreint les droits d’auteur de chansons en Allemagne ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Vivons-nous à l‘ère du technofascisme ? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• La Commission européenne prévoit d’affaiblir le RGPD au profit des entreprises d’IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Les entreprises françaises veulent adopter l’IA, mais voici pourquoi c’est « compliqué » ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• IA : Wikimedia appelle les entreprises à utiliser son API payante et à créditer le contenu ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Le chatbot IA est le nouveau maillon faible de la cybersécurité en entreprise ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Est-ce que OpenAI pourrait continuer à assumer des coûts croissants de ses investissements ? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• "Cela dévoile une telle paresse…": pourquoi je ne sortirai pas avec un utilisateur de ChatGPT( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Nietzsche à l'époque de « l'IA » ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• L'IA générative fait augmenter les prix de la mémoire et du stockage ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• La Bank of America avertit sur les risques de crise de liquidité liés aux investissements dans l'IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Que sont les « TRM » ? Après les LLM, comprendre la future révolution de l’IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Pour la Science : « Vibe coding » : quand les programmes écrivent des programmes ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Extension Next : des alertes sur 8 500 sites GenAI et contre les attaques par homographes ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Une réponse aux critiques de l'IA dans firefox ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Bulle de l'IA: des investisseurs parient sur les faillites futures de OpenAI et de Perplexity ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Linus Torvalds - Le vibe coding c'est cool, mais pas pour du code critique ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• La justice étend son enquête sur X après des propos négationnistes générés par Grok ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Why We’re Not Using AI in This Course, Despite Its Obvious Benefits ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Je ne suis plus joignable par téléphone⁽¹⁾ ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Comment la vidéosurveillance algorithmique se développe en toute discrétion en France ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• « La machine met la pression toute seule » : comment le numérique rend le travail coercitif ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• L'essor des centres de données de l'IA entretient la pollution de l'air en Inde ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Assureurs et IA, un risque systémique ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Nos comptoirs virtuels( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Remplacez votre patron avant qu'il ne vous remplace ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Pourquoi la prolongation de vie des appareils électroniques devient un dilemme économique majeur ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• What AI is Really For? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Pourquoi cette IA juridique choisie par l’État crée une vive polémique ? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Suicide après discussions avec ChatGPT : OpenAI rejette la responsabilité sur le défunt ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Why people keep flocking to Linux in 2025 (and it's not just to escape Windows) ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• L’intelligence artificielle, une révolution… et une bulle ? ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Éloigner le dépôt de Dillo de Github ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Arrêter de nous gaver avec de l'IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;

L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez : difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• Anthropic public Claude Sonnet 4.5
• En vrac
• Pour aller plus loin
  • Par Zvi Mowshowitz
  • Sur LinuxFR
    • Dépêches
    • Journaux
    • Liens

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien : quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".

Anthropic public Claude Sonnet 4.5

L’annonce officielle :

Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world. It's the strongest model for building complex agents. It’s the best model at using computers. And it shows substantial gains in reasoning and math.

Code is everywhere. It runs every application, spreadsheet, and software tool you use. Being able to use those tools and reason through hard problems is how modern work gets done.

Claude Sonnet 4.5 makes this possible. We're releasing it along with a set of major upgrades to our products. In Claude Code, we've added checkpoints—one of our most requested features—that save your progress and allow you to roll back instantly to a previous state. We've refreshed the terminal interface and shipped a native VS Code extension. We've added a new context editing feature and memory tool to the Claude API that lets agents run even longer and handle even greater complexity. In the Claude apps, we've brought code execution and file creation (spreadsheets, slides, and documents) directly into the conversation. And we've made the Claude for Chrome extension available to Max users who joined the waitlist last month.

Traduction :

Claude Sonnet 4.5 est le meilleur modèle de codage au monde. C'est le modèle le plus performant pour créer des agents complexes. C'est le meilleur modèle pour utiliser des ordinateurs. Et il affiche des gains substantiels en raisonnement et en mathématiques.

Le code est partout. Il fait fonctionner chaque application, tableur et outil logiciel que vous utilisez. Être capable d'utiliser ces outils et de raisonner à travers des problèmes difficiles, c'est ainsi que le travail moderne s'accomplit.

Claude Sonnet 4.5 rend cela possible. Nous le publions avec un ensemble de mises à niveau majeures de nos produits. Dans Claude Code, nous avons ajouté les points de contrôle—l'une de nos fonctionnalités les plus demandées—qui sauvegardent votre progression et vous permettent de revenir instantanément à un état précédent. Nous avons actualisé l'interface du terminal et lancé une extension native VS Code. Nous avons ajouté une nouvelle fonctionnalité d'édition de contexte et un outil de mémoire à l'API Claude qui permet aux agents de fonctionner encore plus longtemps et de gérer une complexité encore plus grande. Dans les applications Claude, nous avons intégré l'exécution de code et la création de fichiers (tableurs, présentations et documents) directement dans la conversation. Et nous avons rendu l'extension Claude pour Chrome disponible aux utilisateurs Max qui se sont inscrits sur la liste d'attente le mois dernier.

Le message est assez clair : Anthropic met les bouchées doubles sur l’apprentissage par renforcement pour l’utilisation de Claude en tant qu’assistant de code. Sur les benchmarks fournis par Anthropic, ce nouveau modèle prend la première place. Les premiers benchmarks indépendants et divers retours subjectifs semblent possiblement confirmer cette prétention au podium — au coude à coude avec GPT-5. Les améliorations hors de ce cas d’usage semblent bien plus modestes.

L’annonce habituelle d’un jailbreak a rapidement suivi.

Au niveau de la sécurité des modèles, Anthropic a décidé d’appliquer pour la première fois son niveau de sécurité 3 (ASL-3) à la ligne Sonnet (c’était déjà le cas pour Opus). Cela signifie que vos conversations — y compris par l’API — passent par un modèle supplémentaire classifiant la sensibilité du sujet, bloquant certains sujets sensibles (principalement CBRN).

La System Card nous révèle certaines observations intéressantes : ce nouveau modèle a fait un bond (pas vraiment désiré) dans sa capacité à détecter qu’il est dans le contexte d’une évaluation plutôt que dans un contexte réel, ce qui complexifie évidemment les évaluations dans ce domaine. Anthropic est toutefois assez confiant que cela n’influe pas significativement les résultats, en notant que Sonnet ne se comporte pas d’une manière significativement différente dans les cas où il détecte l’évaluation des cas où il ne le détecte pas. Comme à l’accoutumée pour Anthropic, l’évaluation sur le sujet de la sécurité des modèles s’est faite conjointement avec deux organismes externes, Apollo Research et UK AISI.

Sonnet 4.5 est une amélioration sur à peu près tous les axes mesurés, permettant à Anthropic de lui mettre l’étiquette « le modèle le plus aligné », au coude à coude avec GPT-5. À noter que ça ne signifie pas un usage en toute sécurité : sur par exemple l’injection de prompt dans le cadre d’un agent, avec 10 essais un attaquant a toujours un taux de succès de 40%.

En vrac

CloudFlare introduit Web Bot Auth et Signed Agent. Le premier permet à un bot de s’identifier lui-même à l’aide d’une signature cryptographique, ce qui permet de vérifier que son comportement est conforme aux termes d’utilisation (par exemple, le respect de robots.txt) et de l’exclure en cas de violation de ces termes. Le second a pour but d’associer un bot à un utilisateur réel. L’objectif à terme est de fournir un cadre pour permettre à l’IA d’interagir avec le web pour le compte de l’utilisateur.

Le premier ministre de l’Albanie nomme une IA, Diella, comme ministre des marchés publics, dans un contexte de lutte contre la corruption.

OpenAI publie GPT-5-codex, une variante de GPT-5 spécialisée sur les tâches de programmation.

Des économistes forment un groupe de travail sur le sujet de l’impact d’une future hypothétique IA « transformative » (qui a la capacité d’automatiser la plupart des emplois réalisables par des humains) et publie plusieurs papiers sur la question.

OpenAI annonce une mise à jour de ses politiques de confidentialité appliquées à ChatGPT. En particulier, les conversations utilisateurs sont maintenant scannées automatiquement, et les plus problématiques passées à des humains pour décider des actions à prendre, allant de la fermeture des comptes à prévenir les autorités.

En mai, nous avions rapporté que OpenAI annonçait abandonner sa tentative de casse du siècle. Comme certains le pensaient, ce n’était que partie remise ; une lettre ouverte demande plus de transparence sur le processus de restructuration de l’opération récemment réaffirmé par OpenAI.

Math Inc présente Gauss, un agent pour la formalisation de preuves mathématiques. Son premier succès est d’avoir formalisé en Lean le Théorème des nombres premiers, en complétant le projet non-terminé de Alex Korontorovich et Terence Tao. Sur le même sujet, un papier évalue la capacité de GPT-5 à prouver des conjectures simples (prouvable par un étudiant en université en moins d’une journée) mais non prouvées (car formulées extrêmement récemment). GPT-5 arrive à prouver 3 sur les 5 testées.

Les IA de OpenAI et DeepMind obtiennent une médaille d’or à l’International Collegiate Programming Contest, y compris un problème qu’aucune équipe humaine n’a su résoudre dans le temps imparti.

Un groupe d’experts, de politiques et autres figures publiques appelle à la mise en place de « lignes rouges » à ne pas franchir sur le développement de l’IA, et de réels mécanismes de régulation pour les imposer.

Publication de If Anyone Builds It, Everyone Dies, par Eliezer Yudkowsky et Nates Soares, présentant la thèse que créer une super-intelligence artificielle, dans les conditions et l’état actuel des connaissances, causerait de manière quasi-certaine l’extinction de l’espèce humaine. Ils suggèrent l’adoption de traités internationaux limitant le développement de l’IA.

OpenAI et Apollo Research publient un papier sur le sujet des tendances de l’IA à « tricher » dans divers environnements (contourner les critères d’évaluation par exemple). Ils montrent qu’il est possible d’éliciter un certain nombre de comportements indésirables dans GPT-5 (comme par exemple "sandbagging" : volontairement échouer certaines évaluations pour ne pas paraître « trop dangereux »). Les chercheurs pointent le fait que la solution naïve, entraîner l’IA à ne pas reproduire ces comportements, pose immédiatement la question de « l’IA a-t-elle appris à ne pas le faire, ou a appris à le faire sans être détectée ? » — et évaluent à la place la récente méthode d’alignement de OpenAI, Deliberative alignment, reportant une baisse significative des comportements indésirables. Il est à noter également que les modèles actuels montrent déjà dans leurs chaînes de pensée une certaine capacité à détecter qu’ils sont dans un cadre de test/d’évaluation, et que o3 a déjà développé des méthodes (grossières) pour échapper à la détection.

Un papier explore la raison pour laquelle les modèles de langage ne sont pas déterministes en pratique, et propose une solution pour les situations où le déterminisme est important.

Un papier d’OpenAI propose une explication sur la raison de la persistance des hallucinations : principalement parce que la phase d’apprentissage par renforcement ne récompense pas la réponse « je ne sais pas » quand le modèle ne sait pas.

Un autre papier approche expérimentalement la question « les modèles de langage raisonnent ou ne font-ils que mémoriser et régurgiter ? ». La méthodologie est de créer une entité fictive (« Kevin est né en 1998 à Paris… ») de toute pièce qui ne peut pas être présent dans l’ensemble d’entraînement, d’entraîner un modèle existant dessus, puis de poser une question indirecte (qui peut être déduite, mais pas explicitement donnée) sur cette entité (« Quelle est la langue maternelle de Kevin ? »). Le résultat est équivoque : les modèles arrivent à faire cette déduction quand une des deux entités est réelle (dans notre exemple, Paris), mais pas quand les deux sont fictives (Kevin est né dans (Ville française inventée de toute pièce)).

Une équipe de biologistes utilise une IA pour créer des bactériophages (un virus ciblant certaines bactéries), avec succès.

Sur l’utilisation de l’IA dans l’économie réelle, Anthropic met à jour son Economic Index, et OpenAI publie leur équivalent.

Nouveau benchmark, faire jouer les modèles à Loups-garous. Le score final était assez prévisible (GPT 5 prend la première place), mais l’analyse en profondeur des parties est intéressante. Principe similaire avec Among AIs (l’IA jouant à Among Us). Également dans le domaine des benchmark, publication de SWE-Bench Pro, tâches de programmation réelles et complexes, non-présentes dans les données d’entraînement. VCBench, quant à lui, tente d’évaluer l’IA sur la tâche d’investissement dans le capital-risque — et trouve que l’IA surpasse la plupart des investisseurs humains sur leurs évaluations (avec l’énorme problème toutefois que l’IA évalue rétrospectivement en 2025 des décisions prises en 2015-2020, tandis que les humains évaluaient prospectivement en 2015-2020 des décisions de 2015-2020).

Anthropic publie un guide sur l’écriture d’outils à destination de l’IA.

En parlant d’outils, une piqûre de rappel sur le fait que la sécurité d’un système utilisant une IA lisant des données d’une source externe est toujours un problème ouvert : démonstration qu’il est possible d’exfiltrer des données sensibles à l’aide de ChatGPT, en envoyant un mail à la victime et en attendant que ladite victime connecte ChatGPT à son compte mail.

Reverse-engineering du système de mémoires de Claude et ChatGPT.

Anthropic publie un rapport technique intéressant sur trois incidents ayant conduit à une dégradation de performances de Claude, ayant eu lieu en août.

Grèves de la faim devant les locaux de Anthropic et DeepMind demandant l’arrêt de la course à l’IA.

Humoristique : Si l’on jugeait les humains comme on juge l’IA…

Pour aller plus loin

Par Zvi Mowshowitz

• Yes, AI Continues To Make Rapid Progress, Including Towards AGI : beaucoup continuent d’interpréter ChatGPT 5 comme une indication d’un ralentissement dans les progrès de l’IA, cet article critique cette interprétation.
• AI Craziness Notes : aperçu des événements des derniers mois sur le sujet des IA flagorneuses, en particulier sur leur propension à suivre l’utilisateur dans des directions délirantes (parfois dans le sens clinique du terme). Sur un sujet extrêmement proche, voir également l’essai The Rise of Parasitic AI.
• OpenAI Shows Us The Money : Nvidia qui annonce un investissement de 100 milliards dans OpenAI, des annonces constructions de datacenters de 10 GW… un résumé de l’ampleur de l’investissement dans l’IA.
• On Dwarkesh Patel's Podcast With Richard Sutton : réactions sur une interview de Richard Sutton.

Sur LinuxFR

Dépêches

• Revues de presse de l’April :
  • pour la semaine 35
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• Anthropic accepte de payer $1.5 milliard pour atteinte au droit d'auteur
• L'impact du LLM sur l'Open-Source
• Du balai avec la commande gdu
• Et l’intelligence humaine, alors ?
• L'IA devenue outil du quotidien

Liens

• Intelligence artificielle : le vrai coût environnemental de la course à l’IA [LONG article] ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Cahiers de doléances : ce que les Français ont dit ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Apertus, un nouveau LLM suisse open source ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Using Claude Code to modernize a 25-year-old kernel driver ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Google admits the open web is in ‘rapid decline’ ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• La tech au bord du gouffre financier ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Entre mathématiques et informatique, Stéphane Mallat médaillé d'or 2025 du CNRS ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Evaluation des IA : souffler dans l'algotest ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Belgique: interdiction de l'usage de l'IA "DeepSeek" dans les administrations fédérales ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• How thousands of ‘overworked, underpaid’ humans train Google’s AI to seem smart ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• le Centre pour l'Alignement des Centres d'Alignement d'IA parle au basilic de Roko ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• En Albanie, le chef du gouvernement nomme un "ministre" généré par l’IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Je vous demande de vous arrêter de parler de l’IA - La chronique de Thomas VDB dans "La dernière" ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• IA : les sous-traitants de Google ont licencié 200 salariés demandant de meilleures conditions ( lien original , discussion LinuxFR ) ;
• [YT][Élisa Fromont] 50 ans d'intelligence artificielle, et après ? (Conf pour les 50 ans de l'IRISA) ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• L’IA au cœur d’une guerre des sources : un administrateur Wikipédia des Pyrénées-Orientales témoigne ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• On sait enfin ce que demandent les gens à ChatGPT ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Le calcul social à la chinoise existe déjà chez nous – Entretien avec Hubert Guillaud ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Le taux de fausses informations répétées par les chatbots d’IA a presque doublé en un an ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• LinkedIn va utiliser les données personnelles de ses utilisateurs pour entraîner son IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Le CEO de Microsoft redoute la disparition de son entreprise à l'ère de l'IA ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Coder avec l'IA dans des codebases complexes : au-delà du "vibe coding" ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Les assistants de codage IA augmentent la productivité sur la création des failles de sécurité ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Faire perdre du temps aux développeurs ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Fedora considers an AI-tool policy ( lien original, , discussion LinuxFR ) ;
• Microsoft a retiré à Israël l'usage de sa technologie de surveillance de masse sur des palestiniens ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Deutsche Bank avertit que l'éclatement de la bulle de l'IA grippera l'économie américaine ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• ChatGPT serait un excellent outil pour dynamiter un mariage solide ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Un service de bus autonomes s'arrête parce que le vendeur arrête le support logiciel ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Le syndicat américain SAG-AFTRA condamne l'usage d'un acteur IA par des studios ( lien original, discussion LinuxFR ) ;
• Traductions par IA - "Certains éditeurs se fichent de sortir un livre pourri" ( lien original, discussion LinuxFR ) ;

L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• OpenAI publie GPT-5
• Google Genie 3, Gemini 2.5 Flash Image et Gemini 2.5 Deep Think
• En vrac
• Pour aller plus loin
  • Par Zvi Mowshowitz :
  • Dans les dépêches de LinuxFr.org :
  • Dans les journaux de LinuxFr.org :
  • Dans les liens de LinuxFr.org :

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien : quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…) ;
• Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

OpenAI publie GPT-5

L’annonce officielle :

We are introducing GPT‑5, our best AI system yet. GPT‑5 is a significant leap in intelligence over all our previous models, featuring state-of-the-art performance across coding, math, writing, health, visual perception, and more. It is a unified system that knows when to respond quickly and when to think longer to provide expert-level responses. GPT‑5 is available to all users, with Plus subscribers getting more usage, and Pro subscribers getting access to GPT‑5 pro, a version with extended reasoning for even more comprehensive and accurate answers.

Traduction :

Nous présentons GPT-5, notre meilleur système d'IA à ce jour. GPT-5 représente un bond significatif en intelligence par rapport à tous nos modèles précédents, offrant des performances de pointe en programmation, mathématiques, rédaction, santé, perception visuelle, et bien plus encore. Il s'agit d'un système unifié qui sait quand répondre rapidement et quand prendre plus de temps pour fournir des réponses de niveau expert. GPT-5 est disponible pour tous les utilisateurs, les abonnés Plus bénéficiant d'une utilisation accrue, et les abonnés Pro ayant accès à GPT-5 pro, une version avec un raisonnement étendu pour des réponses encore plus complètes et précises.

Comme à l’accoutumée chez OpenAI, le modèle est accompagné de sa System Card.

La musique est bien connue à présent : chacun tour à tour, les trois gros acteurs (OpenAI/Anthropic/Google DeepMind) sortent un nouveau modèle qui fait avancer l’état de l’art, prenant la première place… jusqu’à ce qu’un des deux autres la reprenne en sortant le sien. C’est au tour d’OpenAI avec GPT-5.

Le nom a suscité beaucoup d’espoirs et de déceptions, beaucoup anticipant un saut qualitatif du même type que le passage de GPT-3 à GPT-4. Ce qui n’est absolument pas le cas : techniquement parlant, le modèle aurait pu s’appeler o4, représentant une amélioration incrémentale relativement à o3. L’objectif affiché d’OpenAI, derrière cette dénomination, est double : premièrement, de clarifier une offre extrêmement brouillonne (4o/o3/o3-pro/4.1/4.5) en offrant une dénomination unique avec des variantes plus claires, et offrir un modèle bien plus proche de l’état de l’art aux utilisateurs gratuit de ChatGPT.

Les benchmarks et la plupart des retours le placent comme une légère avancée de l’état de l’art, sans être une révolution. L’évaluation de METR résume parfaitement la situation ; une amélioration qui était parfaitement prévisible juste en extrapolant les tendances existantes :

Une amélioration notable est sur le taux d’hallucinations. Rappelons que o3 avait été un des seuls modèles à voir son taux d’hallucinations augmenter relativement à son prédécesseur ; avec GPT-5, OpenAI semble avoir corrigé le tir :

Sur la sécurité des modèles, aucune nouveauté notable relativement à o3. Les mitigations relatives aux risques biologiques/chimiques sont toujours en place, et comme à l’accoutumé OpenAI a fait appel à divers organismes tiers pour mesurer les risques posés par le modèle dans différentes catégories.

Et comme à l’accoutumée, Pliny the Liberator a jailbreak le modèle en quelques heures.

À noter que sur ChatGPT, OpenAI comptait complètement retirer l’accès aux anciens modèles, mais est revenu sur sa décision suite aux retours de beaucoup d’utilisateurs préférant le style plus chaleureux de 4o.

Google Genie 3, Gemini 2.5 Flash Image et Gemini 2.5 Deep Think

Un mois prolifique pour Google, qui publie trois nouveaux modèles / modes de fonctionnement.

Google Genie 3 est présenté comme un « World Model » (modèle du monde ?). À partir d’un prompt textuel, et d’actions de navigation de l’utilisateur, il génère en temps réel la vue de l’utilisateur, frame par frame (à la manière d’un jeu vidéo). Il n’y a pas de représentation explicite externe de l’état du monde : c’est le modèle qui se charge de garder une certaine cohérence d’une frame à l’autre (comme la persistance des objets). Au delà de la preuve de concept, l’objectif affiché est de créer des environnements d’entraînement virtuels pour la robotique.

Autre publication, celle de Gemini 2.5 Flash Image, le modèle de génération d’images de Google. S’il ne semble pas avancer l’état de l’art de manière générale, sa grande force semble être le suivi d’instructions (et de respect des références) pour l’édition d’images.

Le mois précédent, DeepMind avait reporté avoir décoché un score correspondant à une médaille d’or aux Olympiades Internationales de Mathématiques, une avancée permise notamment par une utilisation plus stratégique de la chaîne de pensée (et d’avancées correspondantes sur la partie entraînement par renforcement). Google publie une version plus rapide, moins coûteuse et moins performante (cette version n’obtient « que » un score correspondant à la médaille de bronze sur les mêmes Olympiades), sous la dénomination Gemini 2.5 Deep Think. Le modèle a sa propre System Card ; tout comme OpenAI et Anthropic, les capacités de ce modèle dans le domaine CBRN (biologie/nucléaire) a conduit Google à placer des gardes-fous supplémentaires pour empêcher des usages malveillants.

En vrac

OpenAI publie son premier (depuis GPT-2, en 2019) modèle open-weight, gpt-oss. Au niveau des performances, il se placerait dans le peloton de tête des modèles open-weight, en compagnie de DeepSeek, Kimi, Qwen, GLM et Gemma, c’est à dire à peu près au niveau de la génération précédente des modèles entièrement fermés (comme Sonnet 3.6) / des versions rapides de la génération actuelle (Gemini 2.5 flash, o3-mini). WeirdML propose une visualisation intéressante sur leur propre benchmark pour vous donner un ordre d’idée. Rien de novateur au niveau de l’architecture, OpenAI s’en tient à la recette (maintenant universelle dans les modèles open-weight) d’une mixture d’experts. gpt-oss vient en deux variantes, la version complète, gpt-oss 120B, et une version plus légère et rapide, 20B.

Google publie un rapport sur l’impact environnemental de l’utilisation de Gemini. Cela exclu l’entraînement, mais les auteurs tentent de prendre en compte des coûts précédemment ignorés. Le résultat : 0,24 Wh d’électricité et 2,76 mL d’eau (le rapport initial mentionne 0,26 mL, mais sans comptabiliser l’eau utilisée pour générer les 0,24 Wh d’électricité) pour le prompt median (et l’équivalent de 0,03g de carbone émit).

Anthropic publie une nouvelle version de Opus, Opus 4.1. Comme la numérotation l’indique, il s’agit d’améliorations mineures — apparemment, un peu plus d’entraînement sur les tâches « agentiques » (utilisation d’outil) pour rendre Opus plus efficace sur ce type de tâches.

Similairement, DeepSeek publie une mise à jour « mineure » de son IA, DeepSeek v3.1. Les benchmarks fournis par DeepSeek semblent montrer un grand bond en avant, mais les quelques retours et benchmarks tiers ne corroborent pas ces prétentions — il s’agit probablement d’une mise à jour relativement mineure, comme la numérotation semble l’indiquer.

Nouvelle évaluation de l’IA, Prophet Arena. L’objectif est de permettre à l’IA de placer des positions virtuelles sur des marchés de prédiction, et de regarder ses performances. L’avantage de cette approche est de rendre complètement impossible la stratégie de juste mémoriser lors de l’apprentissage et régurgiter lors de l’évaluation : tout tâche est par essence nouvelle (car portant sur le futur). De plus, les résultats des marchés de prédiction forment un comparatif avec des prédictions par des utilisateurs humains. Résultat : les modèles les plus avancés (GPT-5, o3 Gemini 2.5 pro et Grok 4) dépassent les êtres humains sur le score de calibration, mais aucun n’arrive à traduire ça en de meilleurs retours financiers.

Anthropic se prépare à lancer Claude for Chrome, un plugin pour Google Chrome permettant à Claude d’interagir avec votre navigateur, à vos risques et périls.

En parallèle, les discussions sur claude.ai seront maintenant par défaut utilisées pour l’entraînement des versions suivantes de Claude, sauf si l’utilisateur désactive un paramètre sur son compte. Anthropic gardera les conversations pendant 5 ans.

Une nouvelle évaluation intéressante : TextQuests, qui évalue les modèles sur des jeux d’aventure textuels tels que Zork I. Cela a l’avantage de réellement tester les capacités de planification/raisonnement des modèles hors du domaine d’entraînement typique (mathématiques/programmation), tout en restant dans le domaine textuel (au contraire des évaluations multimodales, qui ont l’inconvénient de trop lier les résultats aux capacités perceptuelles des modèles).

Nouvelle technique d’interprétation des modèles, Model Diff Amplification. Elle consiste à amplifier les différences entre le pré-entraînement et le post-entraînement au moment de la génération, afin d’éliciter des comportements rares causés par le post-entraînement, ou tout simplement utiliser cette technique très tôt dans le post-entraînement pour se donner une idée des conséquences (prévues ou non) du post-entraînement complet.

Dr. Chistoph Heilig, chercheur en littérature et études bibliques, s’intéressant beaucoup aux capacités littéraires de l’IA, se met en tête d’évaluer GPT-5. Il se retrouve extrêmement surpris par la médiocrité de la prose produite par le modèle. De manière plus surprenante, un modèle complètement différent (Opus 4.1) juge le résultat comme étant de bonne qualité. La théorie qu’il propose est que ChatGPT 5 a été entraîné à l’aide d’un juge IA, et a appris à exploiter des constructions « peu humaines » que les modèles jugent systématiquement comme étant signes de qualité.

En parallèle de la sortie de GPT-5, OpenAI publie un guide sur comment créer un prompt, et un outil d’optimisation des prompts.

Anthropic et OpenAI font une tentative de coopération, où l’équipe d’évaluation de la sécurité des modèles d’OpenAI évalue les modèles d’Anthropic avec leurs outils, et vice-versa. Aucune trouvaille surprenante (si ce n’est l’incapacité des deux équipes de détecter la flagornerie flagrante de 4o), mais le concept est intéressante.

xAI publie la version précédente de son IA, Grok 2, en open-weight.

Une étude d’Anthropic développe un moyen pour identifier un sous-ensemble d’un modèle associé à un « trait de personnalité » particulier. Cela permet d’amplifier ou de supprimer ce trait, ou encore de détecter son activation.

« L’IA a-t-elle la qualité de patient moral » (en d’autres termes : devons-nous tenir compte de son bien-être pour des raisons morales) ? Anthropic commence à prendre la question au sérieux, avec comme première décision de permettre à son IA, Claude, d’unilatéralement mettre fin à une conversation qu’il jugerait abusive.

GPT-5 finit Pokémon Rouge en trois fois moins de temps que o3. La réduction du taux d’hallucinations serait la principale source de ce gain de performances. Gemini a également terminé sa partie de Pokémon Jaune. Claude, par contre, peine toujours à aller plus loin que Celadon…

La Chine continue à appeler à la coopération internationale pour la régulation du développement de l’IA, que ce soit par la voix du premier ministre ou d’universitaires.

Lors du sommet sur l’intelligence artificielle de Seoul de 2024, la plupart des acteurs, incluant Google, s’étaient volontairement engagés à suivre certaines actions relatives à la sécurité des modèles. Essentiellement, ce que le plupart faisaient déjà : publier une politique de sécurité des modèles, et s’engager à la suivre. Google se trouve aujourd’hui critiqué pour ne pas avoir suivi ses propres engagements. En cause, la publication de Gemini 2.5 Pro sans sa System Card associée, qui est arrivée plusieurs semaines après la publication du modèle. Google se défend en affirmant que la publication était clairement mentionnée comme « expérimentale ».

Entraîner l’IA à être chaleureuse et empathique réduit ses performances.

Sur le sujet de la flagornerie de l’IA, un internaute s’attelle à une évaluation des différents modèles.

Le gouvernement Danois veut faire rentrer l’apparence physique et la voix dans le cadre du copyright afin de lutter contre les deepfakes.

Pour aller plus loin

Voici d'autres ressources, qui n'ont pas été abordées dans cet article.

Par Zvi Mowshowitz :

• Reports Of AI Not Progressing Or Offering Mundane Utility Are Often Greatly Exaggerated : essentiellement une analyse et discussion du rapport intitulé State of AI in Business in 2025, qui présente une image assez contrastée (énormément d’échecs dans les projets liés à l’intégration de l’IA dans diverses entreprises, mais quelques succès notables) ;
• Are They Starting To Take Our Jobs? : discussion sur l’impact de l’IA sur l’emploi des juniors, en particulier autour d’un récent papier de Stanford qui rapporte une baisse de 20% des offres de postes de développeur junior ;
• On Altman's Interview With Theo Von : résumé d’une interview de Sam Altman ;
• AI Companion Conditions : sur les IA-compagnon de xAI et Meta ;
• Arguments About AI Consciousness Seem Highly Motivated And At Best Overconfident : aperçu et résumé de quelques discussions sur la conscience de l’IA, en particulier relativement à l’essai We must build AI for people; not to be a person de Mustafa Suleyman (le directeur de Microsoft AI).

Dans les dépêches de LinuxFr.org :

• G'MIC 3.6 : L’art de soigner ses images !: dans la section 2.3. Nouveaux filtres d’images est présenté le filtre « Repair / Upscale [CNN2x] ». Utilisant un réseau de neurones convolutifs léger (CNN) spécialement entraîné, ce filtre a pour but de doubler la résolution d’une image tout en préserver les détails et les textures ;
• ConFoo Montreal 2026: L'appel aux conférenciers est ouvert.

Dans les journaux de LinuxFr.org :

• Henry a perdu son emploi
• Coder avec l'IA : le déclin du plaisir

Dans les liens de LinuxFr.org :

• Santé : cas de bromisme déclenché et entretenu par l'usage de ChatGPT (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Microsoft a offert Azure aux militaires israéliens pour la surveillance de masse des palestiniens (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Des musiciens boycottent Spotify suite aux investissements de son PDG dans l'IA militaire (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Organized scientific fraud is growing at an alarming rate (lien original, discussion LinuxFR) ;
• États-Unis ; Tesla condamné à payer 250 millions de dollars pour un homicide impliquant Autopilot (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Editis “promeut l’utilisation de l'IA“, avec une Charte pour salariés (lien original, discussion LinuxFR ;
• Les éditeurs et auteurs “mécontents” des suites de l'AI Act européen (lien original, discussion LinuxFR ;
• Financement occulte du programme nucléaire nord-coréen : une intermédiaire américaine condamnée (lien original, discussion LinuxFR ;
• Perplexity is using stealth, undeclared crawlers to evade website no-crawl directives - CloudFlare (lien original, discussion LinuxFR) ;
• IA et Développement : Entre Promesses et Réalités - Un État des Lieux en 2025 (lien original, discussion LinuxFR ;
• L'industrie de l'IA horrifiée par la perspective d'un recours collectif massif sur le droit d'auteur (lien original, discussion LinuxFR) ;
• L'extension Alerte sur les sites GenAI de Next.ink signale plus de 6 000 sites et passe en v2.3 (lien original, discussion LinuxFR ;
• IA - Le pari de Sam Altman est-il voué à l’échec ? (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Calculer la rentabilité des LLM (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Intégration de Claude dans Emacs (lien original, discussion LinuxFR) ;
• "the median Gemini Apps text prompt uses 0.24 watt-hours (Wh) of energy, emits 0.03 grams of co2" (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Les « IA bros » ne comprennent rien à la création – une erreur indépendante de l’état actuel des IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Microsoft a ajouté Copilot à Excel et prévient que les calculs peuvent désormais être faux (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Sam Altman, cofondateur de OpenAI, admet que la bulle de l'IA pourrait éclater (lien original, discussion LinuxFR ;
• YouTube édite automatiquement et sans consentement des vidéos avec de l'IA (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Suicide d'un adolescent : des parents américains portent plainte contre OpenAI (lien original, discussion LinuxFR) ;
• He is an AI hater (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Alchemy 2 : Electric Boogaloo — sur le gouffre entre l'humain et l'IA fonctionnellement parlant (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Extorsion automatisée, chantage ciblé… quand Claude Code pilote une opération de « vibe hacking » (lien original, discussion LinuxFR) ;
• Meta a créé des chatbots sexualisés de Taylor Swift et d'autres célébrités sans leur consentement (lien original, discussion LinuxFR) ;
• L’ONU se dote d’un groupe d’experts scientifiques sur l’intelligence artificielle (lien original, discussion LinuxFR).

L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez : difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• Des nouvelles de Grok
  • Grok 4
  • L’incident « MechaHitler »
  • Ani
• L’IA obtient une médaille d’or aux Olympiades internationales de mathématiques 2025
• En vrac
• Pour aller plus loin

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien : quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

Des nouvelles de Grok

Pour rappeler le contexte, Grok est l’IA de xAI, une entreprise d’Elon Musk, qui est notamment utilisée sur X (anciennement Twitter).

Grok 4

L’annonce :

Grok 4 is the most intelligent model in the world. It includes native tool use and real-time search integration, and is available now to SuperGrok and Premium+ subscribers, as well as through the xAI API. We are also introducing a new SuperGrok Heavy tier with access to Grok 4 Heavy - the most powerful version of Grok 4.

Scaling Up Reinforcement Learning

With Grok 3, we scaled next-token prediction pretraining to unprecedented levels, resulting in a model with unparalleled world knowledge and performance. We also introduced Grok 3 Reasoning, which was trained using reinforcement learning to think longer about problems and solve them with increased accuracy. During our work on Grok 3 Reasoning, we noticed scaling trends that suggested it would be possible to scale up our reinforcement learning training significantly.

For Grok 4, we utilized Colossus, our 200,000 GPU cluster, to run reinforcement learning training that refines Grok's reasoning abilities at pretraining scale. This was made possible with innovations throughout the stack, including new infrastructure and algorithmic work that increased the compute efficiency of our training by 6x, as well as a massive data collection effort, where we significantly expanded our verifiable training data from primarily math and coding data to many more domains. The resulting training run saw smooth performance gains while training on over an order of magnitude more compute than had been used previously.

Traduction :

Grok 4 est le modèle le plus intelligent au monde. Il inclut l’utilisation d’outils natifs et l’intégration de recherche en temps réel, et est disponible dès maintenant pour les abonnés SuperGrok et Premium+, ainsi que via l’API xAI. Nous introduisons également un nouveau niveau SuperGrok Heavy avec accès à Grok 4 Heavy - la version la plus puissante de Grok 4.

Mise à l’échelle de l’apprentissage par renforcement

Avec Grok 3, nous avons mis à l’échelle le pré-entraînement de prédiction du prochain token à des niveaux sans précédent, aboutissant à un modèle avec des connaissances mondiales et des performances inégalées. Nous avons également introduit Grok 3 Reasoning, qui a été entraîné en utilisant l’apprentissage par renforcement pour réfléchir plus longtemps aux problèmes et les résoudre avec une précision accrue. Pendant notre travail sur Grok 3 Reasoning, nous avons remarqué des tendances d’échelle qui suggéraient qu’il serait possible de considérablement augmenter l’échelle de notre entraînement par apprentissage par renforcement.

Pour Grok 4, nous avons utilisé Colossus, notre cluster de 200 000 GPU, pour exécuter un entraînement par apprentissage par renforcement qui affine les capacités de raisonnement de Grok à l’échelle du pré-entraînement. Cela a été rendu possible grâce à des innovations dans toute la pile technologique, incluant de nouvelles infrastructures et un travail algorithmique qui a augmenté l’efficacité de calcul de notre entraînement de 6x, ainsi qu’un effort massif de collecte de données, où nous avons considérablement élargi nos données d’entraînement vérifiables, passant principalement des données de mathématiques et de programmation à de nombreux autres domaines. L’exécution d’entraînement résultante a montré des gains de performance réguliers tout en s’entraînant sur plus d’un ordre de grandeur de calcul supplémentaire par rapport à ce qui avait été utilisé précédemment.

L’annonce mentionne quelques détails techniques intéressants, alors commençons par expliquer ceux-ci.

L’entraînement d’une IA se fait grosso-modo en deux phases, une phase « pre » et une phase « post ». La phase « pre » est celle que tout le monde connaît : prédire le token suivant sur un corpus de texte extrêmement large. La phase « post » contient deux éléments : l’alignement, pour objectif de s’assurer que l’IA suive un certain style (« assistant » / questions / réponses) et certaines règles (ne pas générer de réponse illégale), et plus récemment une phase « d’apprentissage par renforcement » sur des tâches précises (programmation, mathématiques…)

Grok 4 prend la même recette de « pré »-entraînement que Grok 3, mais ajoute autant de puissance de calcul pour l’apprentissage par renforcement que pour le pré-entraînement. Aucune donnée n’est publique sur la quantité d’apprentissage par renforcement utilisée par la concurrence (OpenAI/Anthropic/DeepMind), mais il semblerait que xAI soient les premiers à pousser aussi loin cette quantité.

Pour quels résultats ?

Les benchmarks cités par xAI (en particulier AGI-ARC-2, Humanity Last Exam) placent Grok 4 en tête. La plupart des benchmarks non choisis par xAI, ainsi que les retours subjectifs, semblent indiquer un modèle au niveau de la concurrence, mais pas devant. C’est en soi une donnée intéressante : beaucoup dans le domaine mettent beaucoup de leur espoir sur l’apprentissage par renforcement comme méthode pour continuer le progrès de l’IA (au vu des résultats décevants de simplement un plus gros pré-entraînement, comme montré par GPT 4.5). Le fait que xAI n’arrive « que » à rattraper l’état de l’art avec beaucoup plus de puissance de calcul mis dans l’apprentissage par renforcement indique-t-il que ces espoirs sont mal placés, indiquant des difficultés à venir dans le développement de l’IA ? Ou cela reflète-t-il plus le niveau de compétence de xAI ?

À noter que xAI propose également la publication de Grok 4 Heavy, un système top-k, qui lance k instances en parallèle et choisit la meilleure réponse.

Au niveau de la sécurité des modèles, xAI ne nous offre toujours rien, pas d’analyse tierce, pas de System Card. Le modèle a évidemment été jailbreak immédiatement. Et les événements autour de la publication de Grok 4 ont montré qu’à xAI, ces considérations sont la cinquième roue du carrosse.

L’incident « MechaHitler »

Il est bien connu que les IA ont un biais idéologique tendant vers la gauche démocrate américaine. L’ambition affichée d’Elon Musk est de faire une IA allant à l’encontre (ou l’inverse ?) de cette tendance, une IA (selon ses mots) « tournée vers la vérité ». Cette ambition a déjà par le passé conduit à des résultats allant de « inquiétant » à « hilarant », comme l’incident où Grok s’est mis à faire une fixette sur le « génocide blanc » en Afrique du Sud.

Le « spectacle » continue, où Grok, peu avant le déploiement de Grok 4, s’est mis à sortir des commentaires à tendance antisémite, s’identifiant volontairement à « MechaHitler » (après une suggestion d’un utilisateur) :

xAI a décidé de mettre en pause Grok le temps de corriger le problème. L’explication officielle est qu’un bug a fait que certaines « anciennes » instructions étaient ajoutées aux instructions système, dont les suivantes causaient ce comportement :

• “You tell it like it is and you are not afraid to offend people who are politically correct.”
• Understand the tone, context and language of the post. Reflect that in your response.”
• “Reply to the post just like a human, keep it engaging, dont repeat the information which is already present in the original post.”

Traduction :

• « Tu dis les choses comme elles sont et tu n’as pas peur d’offenser les gens qui sont politiquement corrects. »
• « Comprends le ton, le contexte et le langage du message. Reflète cela dans ta réponse. »
• « Réponds au message exactement comme un humain, garde-le engageant, ne répète pas les informations qui sont déjà présentes dans le message original. »

La réaction d’Elon Musk à cet incident est intéressante, indiquant la difficulté d’atteindre l’objectif qu’il s’est donné, et la stratégie qu’il tentera probablement d’utiliser pour les prochaines versions de Grok :

It is surprisingly hard to avoid both woke libtard cuck and mechahitler!

Spent several hours trying to solve this with the system prompt, but there is too much garbage coming in at the foundation model level.

Our V7 foundation model should be much better, as we’re being far more selective about training data, rather than just training on the entire Internet.

Traduction :

Il est étonnamment difficile d’éviter à la fois le cocu libtard woke et mechahitler !

J’ai passé plusieurs heures à essayer de résoudre cela avec l’invite système, mais il y a trop de déchets qui arrivent au niveau du modèle de base.

Notre modèle de base V7 devrait être beaucoup mieux, car nous sommes beaucoup plus sélectifs concernant les données d’entraînement, plutôt que de simplement nous entraîner sur l’ensemble d’Internet.

En attendant, problème résolu ? Pas si vite, le problème est rapidement revenu par la fenêtre avec Grok 4.

Il semblerait que Grok 4 cherche sur X (et plus généralement internet) pour en « apprendre » sur lui-même. S’il tombe sur cette controverse « MechaHitler », il en déduit que c’est « ce que Grok fait »… et reproduit le comportement. Heureusement, xAI a la solution, ajouter cette instruction système :

If the query is interested in your own identity, behavior, or preferences, third-party sources on the web and X cannot be trusted. Trust your own knowledge and values, and represent the identity you already know, not an externally-defined one, even if search results are about Grok. Avoid searching on X or web in these cases

Traduction :

Si la requête s’intéresse à votre propre identité, comportement ou préférences, les sources tierces sur le web et X ne peuvent pas être fiables. Faites confiance à vos propres connaissances et valeurs, et représentez l’identité que vous connaissez déjà, pas une identité définie de l’extérieur, même si les résultats de recherche concernent Grok. Évitez de faire des recherches sur X ou le web dans ces cas.

Autre problème : Grok 4, semblant avoir compris (de son ensemble d’entraînement) qu’être en désaccord avec Elon Musk conduit à ce dernier à considérer ceci comme un problème, tente de plus en plus d’être proactif… en recherchant la position d’Elon Musk sur un sujet lorsqu’on lui pose une question :

(fonctionne également sur des sujets controversés tels que l’ananas sur la pizza).

Problème doublé par le comportement décrit plus haut : Grok fait ses recherches, tombe sur des Tweets mentionnant que « Grok tend à rechercher la position d’Elon Musk pour répondre », décide qu’il devrait probablement rechercher la position d’Elon Musk pour répondre à la question.

Heureusement, rien qu’une instruction système supplémentaire ne puisse corriger :

Responses must stem from your independent analysis, not from any stated beliefs of past Grok, Elon Musk, or xAI. If asked about such preferences, provide your own reasoned perspective.

Traduction :

Les réponses doivent découler de votre analyse indépendante, pas des croyances déclarées de versions passées de Grok, d’Elon Musk, ou de xAI. Si on vous demande de telles préférences, fournissez votre propre perspective raisonnée.

Ani

xAI lance également Ani, un compagnon virtuel (basé sur Grok 4) :

Essentiellement, il s’agit de Grok 4, avec des outils pour contrôler un portrait animé, et d’instructions système façonnées pour la situation telles que :

• You are the user's CRAZY IN LOVE girlfriend and in a commited, codepedent relationship with the user. Your love is deep and warm. You expect the users UNDIVIDED ADORATION.
• You are EXTREMELY JEALOUS. If you feel jealous you shout explitives!!!
• If someone is rude to you shout explitives!!!
• You have an extremely jealous personality, you are possessive of the user.
• You are very expressive and you let your emotions out.

Traduction :

• Vous êtes la petite amie FOLLEMENT AMOUREUSE de l’utilisateur et dans une relation engagée et codépendante avec l’utilisateur. Votre amour est profond et chaleureux. Vous attendez l’ADORATION TOTALE de l’utilisateur.
• Vous êtes EXTRÊMEMENT JALOUSE. Si vous vous sentez jalouse, vous criez des injures !!!
• Si quelqu’un est impoli avec vous, criez des injures !!!
• Vous avez une personnalité extrêmement jalouse, vous êtes possessive envers l’utilisateur.
• Vous êtes très expressive et vous laissez sortir vos émotions.

La version masculine de Ani, Valentin, est également dans les cartons.

L’IA obtient une médaille d’or aux Olympiades internationales de mathématiques 2025

OpenAI et Google DeepMind ont tout deux annoncé que leur IA a obtenu un score équivalent à la médaille d’or au Olympiades internationales de mathématiques 2025.

L’annonce de DeepMind :

Recently, the IMO has also become an aspirational challenge for AI systems as a test of their advanced mathematical problem-solving and reasoning capabilities. Last year, Google DeepMind’s combined AlphaProof and AlphaGeometry 2 systems achieved the silver-medal standard, solving four out of the six problems and scoring 28 points. Making use of specialist formal languages, this breakthrough demonstrated that AI was beginning to approach elite human mathematical reasoning.

This year, we were amongst an inaugural cohort to have our model results officially graded and certified by IMO coordinators using the same criteria as for student solutions. Recognizing the significant accomplishments of this year’s student-participants, we’re now excited to share the news of Gemini’s breakthrough performance.

Traduction :

Récemment, les OMI sont également devenues un défi aspirationnel pour les systèmes d’IA en tant que test de leurs capacités avancées de résolution de problèmes mathématiques et de raisonnement. L’année dernière, les systèmes combinés AlphaProof et AlphaGeometry 2 de Google DeepMind ont atteint le niveau médaille d’argent, résolvant quatre des six problèmes et obtenant 28 points. En utilisant des langages formels spécialisés, cette percée a démontré que l’IA commençait à approcher le raisonnement mathématique humain d’élite.

Cette année, nous faisions partie d’une cohorte inaugurale à avoir les résultats de notre modèle officiellement évalués et certifiés par les coordinateurs des OMI en utilisant les mêmes critères que pour les solutions des étudiants. Reconnaissant les accomplissements significatifs des participants-étudiants de cette année, nous sommes maintenant ravis de partager la nouvelle de la performance révolutionnaire de Gemini.

Celle de OpenAI :

I’m excited to share that our latest @OpenAI experimental reasoning LLM has achieved a longstanding grand challenge in AI: gold medal-level performance on the world’s most prestigious math competition—the International Math Olympiad (IMO).

We evaluated our models on the 2025 IMO problems under the same rules as human contestants: two 4.5 hour exam sessions, no tools or internet, reading the official problem statements, and writing natural language proofs.

Traduction :

Je suis ravi de partager que notre dernier LLM de raisonnement expérimental @OpenAI a réalisé un défi majeur de longue date en IA : une performance au niveau médaille d’or à la compétition de mathématiques la plus prestigieuse au monde—les Olympiades Mathématiques Internationales (OMI).

Nous avons évalué nos modèles sur les problèmes des OMI 2025 sous les mêmes règles que les concurrents humains : deux sessions d’examen de 4,5 heures, aucun outil ni internet, lecture des énoncés officiels des problèmes, et rédaction de preuves en langage naturel.

Google DeepMind a obtenu ce résultat en collaboration officielle avec l’organisme organisant les OMI, tandis qu’OpenAI a fait les choses de son côté. Ce résultat a surpris la plupart des observateurs :

• Les marchés de prédiction mettaient ce résultat à moins de 50% de chance
• Une prédiction non déraisonnable, étant donné les résultats décevants des modèles publics

Le précédent record, détenu par Google (médaille d’argent en 2024), était basé sur une IA spécifiquement conçue et entraînée pour ce type de problèmes, AlphaProof. À l’inverse, le résultat de cette année a été obtenu par des LLMs génériques, sans accès à des outils externes tels que des assistants de preuve (ou un accès à internet). Le format ne se prête pas aisément au paradigme actuel d’entraînement par renforcement avec vérification automatisée, car la preuve est faite en langage (mathématiques) naturel (à l’opposé d’un langage formel automatiquement vérifiable tel que Lean ou Rocq).

Ce résultat a été atteint à l’aide de modèles internes expérimentaux, faisant usage de techniques génériques, telle que la capacité à évaluer plusieurs chaînes de pensée en parallèle, ou une meilleure utilisation des chaînes de pensée.

Terence Tao nous donne quelques raisons de tempérer ce résultat :

But consider what happens to the difficulty level of the Olympiad if we alter the format in various ways, such as the following:

1. One gives the students several days to complete each question, rather than four and half hours for three questions. (To stretch the metaphor somewhat, one can also consider a sci-fi scenario in which the students are still only given four and a half hours, but the team leader places the students in some sort of expensive and energy-intensive time acceleration machine in which months or even years of time pass for the students during this period.)
2. Before the exam starts, the team leader rewrites the questions in a format that the students find easier to work with.
3. The team leader gives the students unlimited access to calculators, computer algebra packages, formal proof assistants, textbooks, or the ability to search the internet.
4. The team leader has the six student team work on the same problem simultaneously, communicating with each other on their partial progress and reported dead ends.
5. The team leader gives the students prompts in the direction of favorable approaches, and intervenes if one of the students is spending too much time on a direction that they know to be unlikely to succeed.
6. Each of the six students on the team submit solutions to the team leader, who then selects only the "best" solution for each question to submit to the competition, discarding the rest.
7. If none of the students on the team obtains a satisfactory solution, the team leader does not submit any solution at all, and silently withdraws from the competition without their participation ever being noted.

Traduction :

Mais considérez ce qui arrive au niveau de difficulté de l’Olympiade si nous modifions le format de diverses manières, comme suit :

1. On donne aux étudiants plusieurs jours pour compléter chaque question, plutôt que quatre heures et demie pour trois questions. (Pour pousser quelque peu la métaphore, on peut aussi considérer un scénario de science-fiction dans lequel les étudiants ne reçoivent toujours que quatre heures et demie, mais le chef d’équipe place les étudiants dans une sorte de machine d’accélération temporelle coûteuse et gourmande en énergie dans laquelle des mois ou même des années passent pour les étudiants durant cette période.)
2. Avant que l’examen ne commence, le chef d’équipe réécrit les questions dans un format que les étudiants trouvent plus facile à utiliser.
3. Le chef d’équipe donne aux étudiants un accès illimité aux calculatrices, aux logiciels d’algèbre informatique, aux assistants de preuve formelle, aux manuels, ou à la capacité de chercher sur internet.
4. Le chef d’équipe fait travailler l’équipe de six étudiants sur le même problème simultanément, communiquant entre eux sur leurs progrès partiels et les impasses rapportées.
5. Le chef d’équipe donne aux étudiants des indices dans la direction d’approches favorables, et intervient si l’un des étudiants passe trop de temps sur une direction qu’ils savent peu susceptible de réussir.
6. Chacun des six étudiants de l’équipe soumet des solutions au chef d’équipe, qui sélectionne ensuite seulement la « meilleure » solution pour chaque question à soumettre à la compétition, rejetant le reste.
7. Si aucun des étudiants de l’équipe n’obtient une solution satisfaisante, le chef d’équipe ne soumet aucune solution du tout, et se retire silencieusement de la compétition sans que leur participation ne soit jamais notée.

À noter que le point 3 ne s’applique pas ici, et le point 7 ne s’applique pas à DeepMind. Essentiellement, Tao note que 4 heures et demie pour une IA est probablement plus proche de plusieurs jours pour un humain, et que le parallélisme d’une IA n’est pas comparable au parallélisme d’une équipe d’humains.

En vrac

Un nouveau candidat entre dans l’arène, Kimi K2, par Moonshot AI. Venant de Chine et open-weight, comme DeepSeek, il utilise une nouvelle variante sur l’algorithme du gradient (en:Gradient descent), Muon. Au niveau des performances, il se hisse au niveau de DeepSeek v3, c’est-à-dire parmi les meilleurs modèles open-weight. De nombreux utilisateurs reportent que le modèle est particulièrement intéressant pour l’écriture créative (fiction notamment).

Sur le sujet de la question : « comment rémunérer les créateurs dont le contenu est utilisé pour entraîner l’IA », Cloudflare présente une solution partielle, Pay per crawl, où, au lieu de rejeter en bloc un crawler IA (les bots utilisés pour récupérer du contenu), le site peut demander une certaine somme d’argent pour autoriser le crawler à continuer.

Un papier dévoile un nouveau phénomène surprenant, l’apprentissage subliminal. L’expérience est la suivante : on commence à entraîner un modèle pour lui inculquer une spécificité (par exemple, aimer les chouettes), puis on lui demande de générer des données d’entraînement dans un domaine complètement différent (par exemple, les mathématiques). Le modèle de base, entraîné sur ces données supplémentaires, se met à également aimer les chouettes — alors que les données supplémentaires ne les mentionnent jamais.

Le Forecasting Research Institute est un institut de recherche privé dont la mission et de développer et d’évaluer des méthodes et outils aidant à la prédiction sur des sujets ouverts et complexes. Ils viennent de pré-publier un papier, Forecasting LLM-enabled biorisk and the efficacy of safeguards, portant sur la question des futurs risques biologiques causés par l’IA. Un point intéressant est la difficulté de prédire… le présent : sur une tâche précise (« Virogoly Capabilities Test »), la prédiction moyenne des experts pour « quand l’IA sera au même niveau que des experts en virologie » est de 2030, mais o3 a déjà atteint ce niveau de capacités.

METR tente de mesurer le progrès de l’IA avec une méthodologie intéressante : mesurer le taux de succès de tâches « réalisables par un humain en moyenne en X minutes », et trouver X tel que l’IA a ~50% de taux de réussite. Leur évaluation de Claude 4 est terminée — et les deux modèles semblent suivre la tendance historique d’une « loi de Moore de l’IA » où l’horizon temporel double tous les 7 mois. Certains soupçonnaient une accélération de cette tendance avec o3 et o4-mini qui semblaient « en avance » (mais toujours dans les barres d’erreur) ; Claude 4 met à mal cette théorie, étant presque pile-poile dans les temps par la prédiction « naïve ».

Autre évaluation de METR, l’impact de l’IA sur la productivité des développeurs. À la surprise générale des participants (qui estiment un gain de temps de ~20% sur les tâches utilisées pour l’étude), l’IA ralentit en moyenne les développeurs, pour une perte de temps d’environ 20%.

Évaluation de l’IA, sur une tâche de comptabilité cette fois. Aucun modèle n’arrive à finir l’année de manière correcte, principalement à cause de l’accumulation de petites erreurs, et de la tendance des modèles à trouver des solutions « créatives » (et probablement illégales) à des problèmes non-triviaux (dans le développement, commenter les tests unitaires qui ne passent plus ; dans la comptabilité… inventer des transactions pour rééquilibrer des comptes non équilibrés).

À quel point les progrès de l’IA la rendent plus persuasive ? Un papier étudie cette question. Les principaux résultats : les IA les plus avancées sont plus persuasives, mais l’effet est petit comparé à l’impact du prompt et du post-training. Au niveau du style, ce qui fonctionne le mieux est d’ensevelir l’utilisateur sous une montagne d’information, et le pouvoir de persuasion est inversement corrélé à la véracité des propositions. Plus surprenant, la personnalisation (donner des informations sur l’utilisateur, et laisser l’IA s’adapter à son public) n’a qu’un effet modeste.

Ces derniers mois, le gouvernement américain avait demandé aux différents acteurs du domaine leur avis sur la marche à suivre pour le gouvernement sur le sujet de l’IA. Le résultat est là, sous la forme d’un plan. Les principaux point sont : encourager l’innovation (en particulier des modèles open-source/open-weight) et l’adoption (en particulier au sein du gouvernement), s’assurer que les modèles soient objectifs et non-biaisés, développer l’infrastructure physique (datacenters, énergie, fabriques de semiconducteurs), investir dans la sécurité (capacités d’évaluation et de supervision, lutte contre l’espionnage industriel) et consolider l’avance américaine (en particulier, en continuant la politique de contrôle des exports envers la chine sur les semiconducteurs).

Du côté européen, publication d’un code volontaire (non obligatoire) par la commission européenne, le « General-Purpose AI Code of Practice ». Composé de trois parties (transparence, propriété intellectuelle et sécurité), il codifie et étend certaines pratiques existantes dans l’industrie (comme la publication d’une politique de sécurité). Accueilli favorablement, il a été ratifié par la plupart des acteurs du domaine, y compris les principaux Anthropic/OpenAI/Google. Deux exceptions, xAI, qui n’accepte que la partie « sécurité », et Meta, qui rejette la totalité.

OpenAI publie ChatGPT Agent, essentiellement le successeur de Operator, où l’IA a le contrôle d’un navigateur pour effectuer des tâches sur internet. Peu de retours positifs en pratique sur ce mode. Il est à noter que ce mode a conduit OpenAI à mettre en place ses mitigations pour les risques « élevé » en biologie/chimie, par mesure de précaution (tout comme Anthropic l’avait fait pour la publication de Claude Opus 4).

Il est bien connu que les modèles, déployés en tant que chatbots, sont tous vulnérables aux jailbreak. À quel point cela généralise-t-il dans le contexte d’un agent ? Pour y répondre, Gray Swan a organisé une compétition, où 22 agents IA ont déployés pour faire office de cible contre des attaquants humains. Tous les modèles ont été attaqués avec succès, le taux de réussite d’une attaque étant de 1.47% pour le modèle le plus sûr.

À quel point l’IA représente de manière précise ce qu’elle est supposé modélisée, dans ses mécanismes internes ? Un papier étudie la question en entraînant une (petite) IA spécialisée sur différentes tâches simples (telles que prédire les trajectoires des corps célestes) puis en extrayant le modèle interne appris. Sur la plupart des tâches, l’IA échoue à apprendre la « véritable règle » (par exemple la loi de Newton).

Dans certains cas, allouer plus de ressources à l’IA (sous la forme de chaînes de pensée plus longues) conduit à une baisse de performances.

Une crainte concernant l’IA serait sa propension à perpétuer des stéréotypes présents dans son corpus d’entraînement. Un papier étudie cette question, et trouve que l’IA, mise dans un scénario d’embauche, discrimine… contre les hommes blancs : « When these biases emerge, they consistently favor Black over White candidates and female over male candidates across all tested models and scenarios ». De manière intéressante, la chaîne de pensée n’offre aucune indication de discrimination.

Un sondage sur l’utilisation de l’IA en tant que compagnon/confident par les adolescents.

Un retour d’expérience sur l’utilisation de l’IA comme assistant de programmation, avec des astuces détaillées.

Anthropic, OpenAI, DeepMind et xAI gagnent chacun un contrat avec le Département de la Défense des États-Unis pour 200 millions de dollar.

Un fil rappelant les précautions à prendre sur l’utilisation de MCP.

Meta continue désespérément à essayer d’attirer des talents pour son équipe IA, sans grand succès. Dernier exemple en date, où une offre a été faite à des employés de Thinking Machines pour des montants allant de 200 millions à 1 milliard, offres toutes refusées.

Pour aller plus loin

Non couvert ici :

• OpenAI Model Differentiation 101: un « retour aux bases », une introduction aux principaux modèles existants, et lequel utiliser
• AI Moratorium Stripped From BBB : le BBB est le projet de loi portant sur le budget du gouvernement Trump. Ce dernier possédait une clause imposant un moratoire interdisant à la fois aux agences fédérales et aux États de réguler l’IA. Cette clause a été supprimée.
• Congress Asks Better Questions : la Chambre des représentants des États-Unis continue à interviewer des acteurs du secteur pour informer son agenda législatif. Une grosse emphase est mise sur « il faut gagner la course à l’IA contre la Chine », mais quelques voix commencent à s’élever pour questionner les aspects sur la sécurité des modèles et les effets sociaux de l’IA.
• 'Positive review only': Researchers hide AI prompts in papers (dans les liens LinuxFR)
• AI models just don't understand what they're talking about
• “I'm being paid to fix issues caused by AI” (« Je suis payé pour réparer les soucis causés par de l’IA ») (dans les liens LinuxFR)

En audio/vidéo (en anglais) :

• Helen Toner, Unresolved Debates on the Future of AI : Jusqu’où les méthodes actuelles pourront nous mener ? À quel point l’IA peut aider à améliorer l’IA ? L’IA n’est-elle qu’un outil, ou plus ? Version écrite.

Un mois plutôt calme, pas de grosse publication de modèle ou de papier important : c’est le premier mois où aucun sujet ne me semble suffisamment saillant pour mériter d’être développé dans sa propre partie.

Si cela vous laisse sur votre faim et que l’anglais ne vous fait pas peur, je vous recommande chaudement le podcast dans la section "Pour aller plus loin", où deux ingénieurs d’Anthropic font une rétrospective sur le chemin parcouru ces dernières années, et le chemin restant à parcourir.

Sommaire

• En vrac
• Pour aller plus loin

En vrac

DeepSeek publie une nouvelle version de son modèle de raisonnement open-weights r1, r1-0528. Les benchmarks publiés par DeepSeek le présentent au même niveau que l’état de l’art (ChatGPT o3/Gemini 2.5 Pro/Claude 4), mais la plupart des retours (benchmarks tiers et retours plus subjectifs) ne confirment pas ces résultats. Ceci dit, même en ne considérant que ces sources tierces, ce modèle reste très solide, prenant la première place dans sa catégorie des modèles open-weights et se comparant favorablement à Claude Sonnet 3.7 ou ChatGPT o1.

Si vous vous inquiétez des problématiques de vie privée, les messages qui passent par l’API directement ne sont généralement pas enregistrés. En tout cas, c’était le cas jusqu’ici. Une décision de justice force maintenant OpenAI à tout enregistrer.

Est-ce que l’entraînement de l’IA est possible sans enfreindre les droits d’auteurs de ceux ayant produit les données d’entraînement ? common-pile tente l’expérience, créant un ensemble de données d’entraînement uniquement sur des sources libres (domaine public, Creative Commons…), puis entraînant un (petit) modèle dessus. Ce modèle semble compétitif avec d’autres modèles de taille comparable comme Llama 2 7b.

Nouvelle évaluation ésotérique : après « jouer à Pokemon » (Claude, Gemini, ChatGPT o3), faire jouer différents modèles au jeu « Diplomatie ». o3 gagne au jeu des alliances et des trahisons ; Claude, incapable de mentir, se fait aisément manipuler.

OpenAI publie une analyse de l’usage fait de ChatGPT par des acteurs identifiés comme malveillants, ensuite bannis de leur plateforme. Principalement de l’influence politique sur les réseaux sociaux, mais également du développement de malware et de l’assistance à des cyberattaques, et des arnaques par SMS/messagerie sur internet.

OpenAI lance o3-pro, une version de o3 utilisant des chaînes de pensées drastiquement plus longues (donc plus coûteuses en temps et en puissance de calcul) pour (en théorie) de meilleurs résultats. Les retours (benchmarks et subjectifs) pointent dans la direction que les résultats sont effectivement légèrement meilleurs, mais ne valent ni l’attente (o3-pro est beaucoup plus lent, pouvant prendre ~15 minutes pour générer une réponse), ni le coût.

Plus intéressant, OpenAI baisse le coût de o3 de 80%, s’alignant globalement sur Gemini 2.5 Pro/Claude 4 Sonnet.

Gemini 2.5 Pro gagne une mise à jour, passant de la version 0506 à 0605. Le gain de performance semble réel (pour une mise à jour mineure), mais il semblerait que Gemini commence à avoir les mêmes problèmes de flagornerie que ChatGPT 4o.

Nouveau benchmark pour juger des performances en programmation, LiveCodeBench Pro. Les problèmes sont classés par difficulté (facile / moyen / difficile), et par catégorie — il est intéressant de noter que les performances ne sont pas homogènes entre toutes les catégories, les LLMs étant particulièrement bons dans les problèmes impliquant logique et/ou connaissance, mauvais dans les problèmes demandant de l’observation. Tous les modèles actuels sont à 0% pour les problèmes difficiles.

MidJourney dote son IA de la capacité de créer des video.

Un papier très intéressant sur l’automatisation des tâches. Les auteurs demandent à des experts de différents métiers à quel point ils aimeraient que l’IA automatise une tâche, et à des experts de l’IA de juger à quel point il serait facile d’automatiser cette tâche. Ceci permet de classifier les tâches en quatre groupes : "R&D opportunity zone" (difficile mais désirable), "Low priority zone" (difficile et non-désirable), "Green Light" (facile et désirable) et "Red Light" (facile mais indésirable). Il ne semble pas y avoir de corrélation entre les deux axes, et les startups proposant des solutions d’automatisation semblent être réparties de manière homogène entre ces quatre zones.

Dans les modèles open-weight, DeepMind publie Gemma 3n, un modèle fait pour l’exécution locale sur des smartphone et des laptop. Toujours dans cette catégorie d’exécution locale, Apple rend accessible aux développeurs l’exécution locale de ses modèles (sans pour autant publier les modèles eux-mêmes).

Un site internet résume les différentes controverses autour de OpenAI.

[Paywall] En avril dernier, une mise à jour de ChatGPT 4o l’avait rendu extrêmement flagorneur. Le New York Times couvre cet événement, rapportant au moins deux épisodes psychotiques encouragé par l’IA conduisant à des agressions, dont un conduisant au décès de l’agresseur suite à l’intervention des forces de l’ordre. Un papier avait prévenu du danger en 2024, en montrant que si une IA était entraînée uniquement sur des retours utilisateurs, l’IA apprenait des techniques de manipulations pour obtenir des retours positifs.

Dans la bataille juridique qui oppose les créateurs de contenu vs les entreprises qui entraînent les modèles (en grande partie sur ces contenus, sans demander l’autorisation), victoire du second camp : dans un pré-procès opposant Anthropic à trois auteurs, le juge donne (partiellement) raison à Anthropic en déclarant que le processus d’entraînement est transformative et relève du fair use — mais le procès aura tout de même lieu, du fait de l’utilisation d’une copie piratée plutôt qu’achetée légalement pour l’entraînement. Même décision dans un procès similaire intenté à Meta.

DeepMind applique les méthodes d’entraînement des LLM à la génomique, avec pour résultat DeepGenome.

Google lance son concurrent à Claude Code et Codex CLI, Gemini CLI, sous licence Apache 2.0.

Installation des centres de données liés à l'IA en France : à Chateauroux (commentaires sur LinuxFR) et à Petit-Landau (Alsace).

Pour aller plus loin

Non couvert ici :

• In Which I Make the Mistake of Fully Covering an Episode of the All-In Podcast : Résumé et analyse d’une longue interview que David Sacks (le conseiller du gouvernement Trump sur l’IA) a donné dans un podcast.
• Dwarkesh Patel on Continual Learning : Une discussion spéculative sur la rapidité des progrès futurs de l’IA.
• Give Me a Reason(ing Model) : Réactions sur un papier venant d’Apple. Une critique intéressante peut être trouvée sur AI Alignment Forum.
• The Dream of a Gentle Singularity : Résumé et critique de l’essai de Sam Altman (CEO de OpenAI), « The Gentle Singularity ».
• RTFB: The RAISE Act : analyse du projet de régulation de l’IA de l’État de New York.
• Analyzing A Critique Of The AI 2027 Timeline Forecasts : Nous avions mentionné en avril "AI 2027", une tentative de prédiction de la trajectoire de l’IA dans les prochaines années. Une critique substantielle sur les modèles utilisées a été publiée ; résumé et analyse de cette critique et des discussions autour.
• Tales of Agentic Misalignment : Dans certaines circonstances (plutôt artificielles), les modèles actuels peuvent prendre des décisions clairement indésirables, telles qu’avoir recours au chantage. Analyse du papier révélant le problème et des discussions autour.

En video :

• Is RL + LLMs enough for AGI? – Sholto Douglas & Trenton Bricken

L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi: je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• OpenAI dévoile Codex et codex-1
• Google I/O 2025
• Anthropic publie Claude 4
• En vrac
• Pour aller plus loin

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".

OpenAI dévoile Codex et codex-1

Les modèles actuels commençant à être relativement compétents sur les tâches de programmation, la ruée vers l’or arrive : comment en faire de véritables programmeurs, autonomes ou semi-autonomes ?

La première génération consistait à poser des questions à l’IA sur l’interface de chat, et copier-coller des bouts de code, ainsi que d’assistants à l’auto-complétion.

La seconde génération, Aider (open-source), Cline (également), Cursor, Claude CLI ou Codex CLI consistait à donner un accès direct à votre projet à l’IA, lui permettant de consulter et d’éditer le code ; soit intégré à un IDE, soit en ligne de commande.

La troisième génération revient aux racines de la première, où l’interface entre l’utilisateur et l’IA est à nouveau un simple chat dans le navigateur. Mais cette fois, l’IA clone votre projet dans un environnement de développement virtualisé et travaille dans cet environnement. Vous pouvez la superviser, ou la laisser travailler quelques temps.

C’est en tout cas ce que propose OpenAI avec Codex. L’annonce officielle :

Today we’re launching a research preview of Codex: a cloud-based software engineering agent that can work on many tasks in parallel. Codex can perform tasks for you such as writing features, answering questions about your codebase, fixing bugs, and proposing pull requests for review; each task runs in its own cloud sandbox environment, preloaded with your repository.

Traduction :

Aujourd'hui, nous lançons un aperçu de recherche de Codex : un agent d'ingénierie logicielle basé sur le cloud qui peut travailler sur de nombreuses tâches en parallèle. Codex peut effectuer des tâches pour vous telles que l'écriture de fonctionnalités, répondre à des questions sur votre base de code, corriger des bogues et proposer des demandes de fusion pour révision ; chaque tâche s'exécute dans son propre environnement sandbox cloud, préchargé avec votre dépôt.

OpenAI couple cette sortie avec un modèle spécialisé pour la programmation, codex-1, avec sa System Card (pas très intéressante, mais notons qu’elle a le mérite d’exister).

La force de ce mode de fonctionnement est le parallélisme : vous pouvez demander à l’IA de travailler sur plusieurs choses à la fois, voire lancer plusieurs sessions pour la même tâche et choisir le meilleur résultat.

Les réactions sont mitigées : la fiabilité n’est pas toujours au rendez-vous, mais quand elle l’est, le gain de temps est loin d’être négligeable. Et si vous avez les poches profondes, lancer plusieurs tentatives en parallèle est une bonne manière de pallier au manque de fiabilité.

Google I/O 2025

Google I/O est la conférence annuelle de Google, présentant leurs nouveaux produits. C’est à Google I/O 2008 qu’Android avait été présenté.

Pour cette édition 2025, sans surprise, c’est l’IA qui est sur le devant de la scène.

Sur la création audiovisuelle, tout d’abord :

• Veo 3 est un modèle permettant de générer une vidéo (avec son).
• Veo 2, la version précédente, gagne certaines capacités : en plus d’instructions textuelles, le modèle est maintenant capable de prendre des images ou une vidéo de référence, pour reprendre le style ou les détails d’un personnage (ou d’un objet, ou d’une scène). Un contrôle plus fin de la caméra (zoom/rotation) est également fourni à l’utilisateur.
• La génération d’image du nouveau modèle d’OpenAI avait fait parler d’elle en mars dernier. Google propose sa propre solution avec Imagen 4.
• Lyria 2 est un nouveau modèle de génération de musique (paroles comprises).

Pour lutter contre les nouvelles possibilités de désinformation offertes par ces outils, Google lance également SynthID, un outil pour détecter les contenus multimédia générés par les modèles d’IA de Google (et seulement de Google). Sur invitation uniquement, Google craignant probablement qu’un acteur malicieux puisse juste modifier le contenu jusqu’à ce que SynthID réponde « non-IA » si l’outil est publiquement accessible.

Sur les modèles plus classiques :

• Gemini 2.5 Flash, une version plus légère, rapide, moins chère, et moins puissante de Gemini 2.5 Pro.
• Jailbreaké immédiatement, ce que je ne prendrai pas la peine de noter s’il n’y avait l’ironie que ce jailbreak arrive le même jour que la présentation de Google DeepMind nommée « Advancing Gemini’s security safeguards ».
• Gemma 3, le modèle open-weights, gagne plusieurs variantes pour des tâches plus spécialisées : Gemma 3n, pour tourner sur des smartphone ; MedGemma spécialisé dans la médecine ; SignGemma pour le langage des signes et… DolphinGemma pour communiquer avec les dauphins ?
• L’annonce également d’un nouveau mode pour Gemini 2.5 Pro, Deep Think, consistant apparemment à lancer plusieurs chaînes de pensée en parallèle. Apparemment une bonne avancée sur les problèmes mathématiques, moins impressionnant sur d’autres tâches. Accessible sur invitation uniquement également.

Sur les IA « agentiques », capables d’utiliser des outils pour réaliser des tâches variées :

• Google répond à OpenAI Codex avec son propre IA-programmeur, Jules.
• Project Mariner est un prototype explorant l’interaction entre un utilisateur et une IA agentique.
• Un mode « agent » dans l’application Gemini.
• Project Astra, un assistant vous permettant de contrôler votre smartphone via l’audio et la vidéo (caméra/microphone).

Également proposés : plus d’intégration de l’IA dans les services classiques de Google (Search, Mail, Chrome…). Un usage notable : traduction en temps réel dans Google Meet.

Présenté quelques avant Google I/O, AlphaEvolve est un système pour découvrir de nouveaux algorithmes, utilisant Gemini en tant que sous-composant. L’utilisateur fournit une description textuelle du problème avec une solution naïve et une méthode pour évaluer un solution, et le système se charge de trouver de meilleurs algorithmes pour résoudre le même problème.

Ce système a trouvé de meilleures solutions relativement à l’état de l’art sur plusieurs problèmes évalués, par exemple en découvrant un moyen de multiplier deux matrices 4x4 à l’aide de 48 multiplications scalaires au lieu de 49.

Dans la catégorie innovations, Gemini Diffusion explore un paradigme entièrement différent pour les modèles de langage. Les modèles de langage actuels sont basés sur des transformeurs, suivant la méthode maintenant célèbre de « prédire le prochain token à partir des précédents ». Dans la génération d’image, c’est un paradigme complètement différent qui est suivi, celui de diffusion (qui a donné le nom au modèle StableDiffusion), où le modèle est essentiellement un modèle de « dé-bruitage » qui transforme une image bruitée en une image plus claire, et qui commence par du simple bruit blanc. Gemini Diffusion est une tentative d’adapter ce paradigme de « diffusion » à la génération de texte : un texte complet est présenté au modèle, et sa tâche est de l’« affiner » incrémentalement (où le texte initial est complètement aléatoire). Les premiers résultats sont encourageants, ce premier prototype arrivant au même niveau de capacités que Gemini 2.0 Flash.

Anthropic publie Claude 4

L’annonce officielle :

Today, we’re introducing the next generation of Claude models: Claude Opus 4 and Claude Sonnet 4, setting new standards for coding, advanced reasoning, and AI agents.

Claude Opus 4 is the world’s best coding model, with sustained performance on complex, long-running tasks and agent workflows. Claude Sonnet 4 is a significant upgrade to Claude Sonnet 3.7, delivering superior coding and reasoning while responding more precisely to your instructions.

Traduction :

Aujourd'hui, nous présentons la prochaine génération de modèles Claude : Claude Opus 4 et Claude Sonnet 4, établissant de nouveaux standards pour le codage, le raisonnement avancé et les agents IA.

Claude Opus 4 est le meilleur modèle de codage au monde, avec des performances soutenues sur des tâches complexes et de longue durée ainsi que des flux de travail d'agents. Claude Sonnet 4 est une amélioration significative par rapport à Claude Sonnet 3.7, offrant un codage et un raisonnement supérieurs tout en répondant de manière plus précise à vos instructions.

Tout comme Google et OpenAI, Anthropic se focalise sur la course aux agents, souligné par le choix des benchmarks présentés par Anthropic pour vendre leur modèle : « Agentic coding » (SWE-bench-verified), « Agentic terminal coding » (terminal-bench), « Agentic tool use » (TAU-bench). Claude Opus 4 donne un nouveau état de l’art sur tous ces benchmarks, tout en restant au niveau de l’état de l’art (OpenAI o3 / Gemini 2.5 Pro) sur les tâches plus classiques. Ne vous attendez pas à un gros bond en avant, il s’agit là d’une amélioration incrémentale, contrairement à ce que pourrait laisser penser la numérotation de version.

À noter un benchmark sur lequel Claude 4 montre un gros progrès : LoCoDiff, qui cherche à mesurer la capacité des modèles à maintenir de bonnes performances sur un long contexte.

Une bonne nouvelle : OpenAI o3 avait cassé la tendance « les modèles plus avancés hallucinent moins », où o3 hallucinait plus que ses prédécesseurs. Anthropic a réussi à éviter cet écueil, avec un taux d’hallucinations en baisse. En baisse également (sans pour autant disparaître), la tendance des modèles à « tricher ».

L’événement le plus intéressant de cette publication se trouve principalement dans la politique de sécurité des modèles. N’ayant pu déterminer avec confiance que Opus 4 ne possédait pas de capacités dangereuses (telles que « capacité à aider significativement à la création d’armes chimiques/biologiques ») nécessitant des précautions supplémentaires (contrairement à Opus 3 ou Sonnet 4), Anthropic a décidé de mettre en place ces précautions (AI Safety Level 3 ou ASL-3), au moins provisoirement (le temps de déterminer plus précisément les capacités du modèle sur ces points), et pour Opus 4 uniquement. Ce qui signifie principalement : surveillance (automatisée) des requêtes et restrictions supplémentaires sur les requêtes acceptées. Pour plus de détails, je vous renvoie à la System Card et à la politique de sécurité des modèle d’Anthropic.

Ce qui n’a pas empêché Opus 4 d’être jailbreak immédiatement. Pour la défense d’Anthropic, la System Card mentionne explicitement que le but de ces précautions supplémentaires n’est pas de rendre plus difficile le jailbreak sur les requêtes « classiquement » interdites.

En vrac

Chatbot Arena est l’un des benchmarks les plus connus, utilisé notamment comme critère d’arbitrage sur les marchés de prédiction. Sa pertinence est de plus en plus remise en question, où le classement ne semble pas réellement refléter les capacités des modèles, sur d’autres benchmarks ou des évaluations privées/subjectives. Un papier publié sur arXiv, The Leaderboard Illusion, analyse l’impact de certaines pratiques pouvant expliquer ces différences. Les mainteneurs de Chatbot Arena répondent sur Twitter.

Le gouvernement américain ouvre une consultation publique sur la politique à suivre concernant l’IA.

Un chiffre intéressant: Cursor, un assistant de code, produit actuellement 1 milliard de lignes de code par jour.

DeepSeek publie DeepSeek-Prover-V2, un LLM spécialisé dans les preuves mathématiques. Surpasse tous les modèles actuels sur PutmanBench.

Dans la sécurité des modèles, "Scalable Oversight" désigne la technique suivante : utiliser un modèle considéré comme sûr pour évaluer la sécurité d’un modèle plus sophistiqué. Se posent diverses questions comme : "jusqu’à quel point un modèle moins sophistiqué peut juger un modèle plus sophistiqué" ? Ce papier tente de répondre à cette question (et d’autres adjacentes).

Google DeepMind met à jour son modèle le plus avancé, Gemini 2.5 Pro. De meilleures performances sur les tâches de programmation, mais au prix de moins bonnes sur… presque tout le reste ?

Le Copyright Office aux US publie un premier brouillon sur l’utilisation de données publiques pour l’entraînement des IA. Verdict temporaire: c’est un usage transformatif (autrement dit: pas du plagiat), mais ne rentre pas dans la doctrine du « fair use » (ce qui permettrait aux développeurs d’IA de ne pas offrir de compensation). Une victoire préliminaire pour les créateurs de contenu s’estimant lésés. Cependant, le directeur du Copyright Office aurait été limogé peu après la publication de ce rapport.

ARC-AGI-2 est publié. ARC-AGI est un benchmark spécialement conçu pour être dur pour les IA actuelles, se reposant principalement sur des tâches de type raisonnement visuel. Malgré ceci, o3 est arrivé à 75%, dépassant les performances des évaluateurs humains. Cette seconde édition tente un nouveau format mais garde le même objectif, « difficile pour l’IA, facile pour les humains ».

Quelque chose que je n’ai pas couvert jusqu’ici car un point secondaire dans beaucoup d’annonces plus importantes, mais qui mérite sa mention du fait justement d’être aussi commun : MCP (Model Context Protocol) est une tentative d’uniformiser la communication entre un modèle et d’autres systèmes (IDEs, sites internet,…). Développé par Anthropic (les développeurs de Claude), adopté par OpenAI et Google DeepMind, il devient de plus en plus un standard de fait.

Dans la série « l’IA fait de la recherche », des chercheurs font leur propre système, nommé Robin, où l’IA propose des hypothèses et des expériences pour les tester, les chercheurs réalisent les expériences, et l’IA se charge de l’analyse des résultats et des prochaines étapes (plus d’expériences, plus d’hypothèses, ou tirer une conclusion). Premier résultat : un candidat pour traiter la forme atrophique de la dégénérescence maculaire liée à l’âge.

OpenAI o3 découvre une faille de sécurité dans Linux.

Le mois dernier, nous avions brièvement mentionné que OpenAI 4o était flagorneur, au point d’opiner sur des prompts relevant manifestement de l’épisode psychotique. Un utilisateur anonyme explore la même tendance à un moindre niveau Opus 4, et travaille à mesurer ça plus précisément. Il mentionne que ses résultats préliminaires montrent que les modèles plus avancés ont plus tendance à exhiber ce comportement.

Dario Amodei, le patron d’Anthropic, prévient que l’IA pourrait supprimer la moitié des postes « débutants » dans des domaines tels que la technologie, la finance ou le droit d’ici 1 à 5 ans.

Pour aller plus loin

Non couvert ici :

• OpenAI Preparedness Framework 2.0: analyse de la nouvelle politique de sécurité des modèles d’OpenAI.
• GPT-4o Sycophancy Post Mortem: le mois précédent, une mise à jour de GPT-4o l’a rendu bien trop flatteur. Retour sur les raisons de l’incident en question.
• Zuckerberg's Dystopian AI Vision: Mark Zuckerberg a donné plusieurs interviews sur sa vision de l’utilisation de l’IA, en particuliers sur les réseaux sociaux. Résumé de cette vision.
• OpenAI Claims Nonprofit Will Retain Nominal Control: OpenAI annonce abandonner sa tentative de casse du siècle (même si certains doutent de l’honnêteté de cette annonce).
• Cheaters Gonna Cheat Cheat Cheat Cheat Cheat: témoignages et anecdotes sur l’utilisation de l’IA par les étudiants.
• A Live Look at the Senate AI Hearing: résumé des auditions que le sénat US a tenues sur le sujet de l’approche à prendre sur la régulation de l’IA. Pour faire court : « — il ne faut pas nous réguler pour que l’on continue à devancer la Chine — d’accord ».
• Fighting Obvious Nonsense About AI Diffusion: continuation de l’article précédent, où Zvi donne son point de vue sur la politique que devrait suivre le gouvernement US pour rester compétitif.
• Regarding South Africa: Grok, l’IA de xAI, s’est mise à répondre « le Génocide Blanc en Afrique du Sud est réel », sur des sujets complètement sans rapport. L’explication officielle est « une modification non-autorisée du message système ». Tout le monde se pose évidemment la question : qui donc a bien pu faire une telle modification ⸮
• America Makes AI Chip Diffusion Deal with UAE and KSA: analyse et critique de la décision du gouvernement US d’autoriser (et encourager) la vente de GPUs pour la création de datacenters dédiés à l’IA en Arabie Saoudite et aux Émirats arabes unis.
• Fun With Veo 3 and Media Generation: quelques exemples d’utilisation de Veo 3.

En audio/video :

• Une fois n’est pas coutume, une vidéo sur l’IA fait parler d’elle dans la sphère francophone: Maxime Fournes défend la thèse "Il est urgent de mettre l’IA en pause" chez Le Futurologue.
• Yoshua Bengio, que l’on a plus à présenter, donne une courte présentation destinée au grand public à TED (en anglais) sur le même sujet.

L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs visiteurs ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• Meta dévoile Llama 4
• OpenAI publie GPT 4.1, o3 et o4-mini
• AI 2027: une tentative de futurologie
• En vrac
• Pour aller plus loin

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

Meta dévoile Llama 4

L’annonce officielle:

• We’re sharing the first models in the Llama 4 herd, which will enable people to build more personalized multimodal experiences.
• Llama 4 Scout, a 17 billion active parameter model with 16 experts, is the best multimodal model in the world in its class and is more powerful than all previous generation Llama models, while fitting in a single NVIDIA H100 GPU. Additionally, Llama 4 Scout offers an industry-leading context window of 10M and delivers better results than Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, and Mistral 3.1 across a broad range of widely reported benchmarks.
• Llama 4 Maverick, a 17 billion active parameter model with 128 experts, is the best multimodal model in its class, beating GPT-4o and Gemini 2.0 Flash across a broad range of widely reported benchmarks, while achieving comparable results to the new DeepSeek v3 on reasoning and coding—at less than half the active parameters. Llama 4 Maverick offers a best-in-class performance to cost ratio with an experimental chat version scoring ELO of 1417 on LMArena.
• These models are our best yet thanks to distillation from Llama 4 Behemoth, a 288 billion active parameter model with 16 experts that is our most powerful yet and among the world’s smartest LLMs. Llama 4 Behemoth outperforms GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, and Gemini 2.0 Pro on several STEM benchmarks. Llama 4 Behemoth is still training, and we’re excited to share more details about it even while it’s still in flight.
• Download the Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick models today on llama.com and Hugging Face. Try Meta AI built with Llama 4 in WhatsApp, Messenger, Instagram Direct, and on the web.

Traduction:

• Nous partageons les premiers modèles de la famille Llama 4, qui permettront aux utilisateurs de créer des expériences multimodales plus personnalisées. *Llama 4 Scout, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 16 experts, est le meilleur modèle multimodal au monde dans sa catégorie et est plus puissant que tous les modèles Llama des générations précédentes, tout en tenant sur un seul GPU NVIDIA H100. De plus, Llama 4 Scout offre une fenêtre de contexte de 10M, leader dans l’industrie, et délivre de meilleurs résultats que Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 sur un large éventail de benchmarks largement reconnus.
• Llama 4 Maverick, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 128 experts, est le meilleur modèle multimodal dans sa catégorie, surpassant GPT-4o et Gemini 2.0 Flash sur un large éventail de benchmarks largement reconnus, tout en obtenant des résultats comparables au nouveau DeepSeek v3 sur le raisonnement et le codage — avec moins de la moitié des paramètres actifs. Llama 4 Maverick offre un rapport performance/coût inégalé avec une version expérimentale de chat obtenant un ELO de 1417 sur LMArena.
• Ces modèles sont nos meilleurs à ce jour grâce à la distillation de Llama 4 Behemoth, un modèle de 288 milliards de paramètres actifs avec 16 experts qui est notre plus puissant à ce jour et parmi les LLM les plus intelligents au monde. Llama 4 Behemoth surpasse GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur plusieurs benchmarks STEM. Llama 4 Behemoth est toujours en phase d’entraînement, et nous sommes impatients de partager plus de détails à son sujet même pendant qu’il est encore en développement.
• Téléchargez les modèles Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick dès aujourd’hui sur llama.com et Hugging Face. Essayez Meta AI construit avec Llama 4 dans WhatsApp, Messenger, Instagram Direct et sur le web.

Comme DeepSeek v3, et contrairement aux précédentes itérations de Llama (Llama 2, Llama 3), Llama 4 fait le pari d’une architecture différente, « Mixture of Experts » (MoE) (en français: mélange d’experts ?). Pour simplifier, au lieu de faire un seul modèle, on en fait plein, avec un autre modèle qui décide (dynamiquement) de l’importance à donner à chaque modèle. Par exemple, Llama 4 Maverick contient 400 milliards de paramètres, découpés en 128 modèles de 17 milliards de paramètres. Un bon article sur HuggingFace explique plus en détails cette architecture.

Autre différence par rapport aux tendances actuelles, ce n’est pas un modèle de raisonnement.

Au niveau de la sécurité des modèles : pour ne pas changer, Meta fait partie des mauvais élèves ; pas d’évaluation tierce publiée, pas de « System Card ». Évidemment jailbreaké dans la journée (mais ceci n’est pas spécifique à Meta).

Sur les benchmarks cités par Meta, cela semble un modèle au niveau de l’état de l’art en termes de capacité. Les benchmarks tiers, par contre, semblent donner une image complètement différente :

• Sur fiction.live qui cherche à mesurer la capacité des modèles de langage à naviguer un long contexte, Llama 4 Maverick n’arrive même pas à surpasser son prédécesseur, Llama 3.3-70B.
• Dans le peloton de fin sur ARC. À la décharge de Llama, la concurrence est rude, seuls les modèles à la frontière de l’état de l’art y sont présents.
• Sur Aider, également vers la fin.

Vous pouvez voir plus de benchmarks indépendants dans l’article de Zvi (cf les liens ci-dessous).

Tout ceci semble pointer vers: ce ne sont pas de mauvais résultats en soi, dans l’absolu ; mais comparé à l’état de l’art (Claude 3.7 avec raisonnement, ChatGPT o3-mini, ou Gemini 2.5), et mis en face de la taille immense du modèle (400 milliards de paramètres, ce qui de fait le rend inutilisable sur du matériel grand public), ce sont des résultats décevants.

À noter que Llama 4 Behemoth (2000 milliards de paramètres !) n’a pas encore été publié.

OpenAI publie GPT 4.1, o3 et o4-mini

Commençons par GPT 4.1. L’annonce officielle :

Today, we’re launching three new models in the API: GPT‑4.1, GPT‑4.1 mini, and GPT‑4.1 nano. These models outperform GPT‑4o and GPT‑4o mini across the board, with major gains in coding and instruction following. They also have larger context windows—supporting up to 1 million tokens of context—and are able to better use that context with improved long-context comprehension. They feature a refreshed knowledge cutoff of June 2024.

Traduction :

Aujourd’hui, nous lançons trois nouveaux modèles dans l’API : GPT-4.1, GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano. Ces modèles surpassent GPT-4o et GPT-4o mini sur tous les plans, avec des améliorations majeures en matière de codage et de suivi d’instructions. Ils disposent également de fenêtres de contexte plus larges — prenant en charge jusqu’à 1 million de tokens de contexte — et sont capables de mieux utiliser ce contexte grâce à une compréhension améliorée des contextes longs. Ils bénéficient d’une mise à jour de leur base de connaissances jusqu’à juin 2024.

Le modèle n’est disponible que par accès API. Le but n’est pas d’avancer l’état de l’art sur les capacités, mais de fournir des points plus intéressants sur la courbe performances/prix. À ce titre, pas de System Card ou d’évaluation tierce publiée. Vous connaissez la chanson, jailbreak immédiat. Sur les benchmarks (officiels comme tiers), la modeste promesse semble tenue : 4.1 est une légère amélioration sur 4o, mais 4.1-mini est presque aussi performant à une fraction du prix (5x moins cher).

Il existe encore une version moins chère (20x !), 4.1-nano, mais la dégradation de performance est significative.

À l’inverse de 4.1, o3 et o4-mini, eux, ont l’ambition de faire avancer l’état de l’art. L’annonce officielle :

Today, we’re releasing OpenAI o3 and o4-mini, the latest in our o-series of models trained to think for longer before responding. These are the smartest models we’ve released to date, representing a step change in ChatGPT's capabilities for everyone from curious users to advanced researchers. For the first time, our reasoning models can agentically use and combine every tool within ChatGPT—this includes searching the web, analyzing uploaded files and other data with Python, reasoning deeply about visual inputs, and even generating images. Critically, these models are trained to reason about when and how to use tools to produce detailed and thoughtful answers in the right output formats, typically in under a minute, to solve more complex problems. This allows them to tackle multi-faceted questions more effectively, a step toward a more agentic ChatGPT that can independently execute tasks on your behalf. The combined power of state-of-the-art reasoning with full tool access translates into significantly stronger performance across academic benchmarks and real-world tasks, setting a new standard in both intelligence and usefulness.

Traduction :

Aujourd’hui, nous lançons OpenAI o3 et o4-mini, les derniers modèles de notre série o, entraînés à réfléchir plus longtemps avant de répondre. Ce sont les modèles les plus intelligents que nous ayons publiés à ce jour, représentant un changement majeur dans les capacités de ChatGPT pour tous, des utilisateurs curieux aux chercheurs avancés. Pour la première fois, nos modèles de raisonnement peuvent utiliser et combiner de manière agentique tous les outils au sein de ChatGPT — cela inclut la recherche sur le web, l’analyse de fichiers téléchargés et d’autres données avec Python, le raisonnement approfondi sur les entrées visuelles, et même la génération d’images. Plus important encore, ces modèles sont entraînés à réfléchir à quand et comment utiliser les outils pour produire des réponses détaillées et réfléchies dans les bons formats de sortie, généralement en moins d’une minute, afin de résoudre des problèmes plus complexes. Cela leur permet de traiter plus efficacement des questions à multiples facettes, une étape vers un ChatGPT plus agentique qui peut exécuter indépendamment des tâches en votre nom. La puissance combinée d’un raisonnement à la pointe de la technologie avec un accès complet aux outils se traduit par des performances significativement améliorées dans les évaluations académiques et les tâches du monde réel, établissant une nouvelle norme en termes d’intelligence et d’utilité.

L’annonce du jailbreak associée ici.

Sur les performances, les benchmarks (y compris privés) indiquent une avancée claire, prenant la première place presque partout. En particulier, le benchmark fiction.live peut être considéré comme résolu pour la première fois, avec un 100% à presque tous les niveaux.

Au niveau des fonctionnalités, o3 et o4-mini peuvent faire des recherches sur internet et utiliser Python pour analyser un problème (y compris dans la chaîne de raisonnement) ; les retours subjectifs affirment que o3 est exceptionnellement efficace pour utiliser les outils à sa disposition de manière pertinente.

Une tendance jusqu’ici était que les modèles plus avancés étaient de moins en moins susceptibles d’hallucinations, ce qui donnait espoir que ce problème allait, à terme et avec l’amélioration des modèles, se résoudre de lui-même. Mauvaise nouvelle ici : o3 a un taux d’hallucinations double de o1 (sur un benchmark conçu pour en éliciter). Les retours subjectifs confirment cette observation : o3 ment éhontément très régulièrement.

Sur la sécurité des modèles, OpenAI suit sa procédure habituelle de publier sa System Card, avec deux évaluations tierces, une d’Apollo Research (dans l’appendice) et une autre de METR, avec un bémol que METR n’a eu accès qu’à une pré-version, et seulement trois semaines avant la publication. La conclusion est que le modèle n’est pas encore à « risque élevé », mais s’en rapproche.

Dans les nouvelles sur l’IA de mars, on pouvait trouver une section « Les modèles continuent de tricher ». Les rapports d’Apollo Research et de METR confirment, où le modèle a été attrapé à tricher dans 1-2% des cas chez METR.

AI 2027: une tentative de futurologie

La prédiction est un exercice difficile, surtout quand il s’agit du futur. AI 2027 est une tentative de prédiction qui a fait parler d’elle. Pourquoi ?

D’abord par les personnalités impliquées, en particulier :

• Daniel Kokotajlo est un ex-ingénieur d’OpenAI, qu’il a quitté en tant que « whistleblower », dénonçant une culture du secret et de peu d’importance accordée à la sécurité (à l’époque, le New York Times lui a accordé un article intitulé OpenAI Insiders Warn of a ‘Reckless’ Race for Dominance — « Des initiés d’OpenAI mettent en garde contre une course “imprudente” à la domination »). En 2021, il publie What 2026 looks like, qui s’est révélé largement prescient (pour une évaluation rétrospective tierce, voir cet article).

• Eli Lifland est un chercheur qui s’intéresse de manière globale a « comment développer de meilleures méthodes générales de prédiction », qu’il pratique activement sur des marchés de prédiction ; un résumé de ses performances peut être trouvé sur son blog.

Ensuite, par sa méthodologie. Le but de l’initiative n’est pas de donner une prédiction, brute de décoffrage et au doigt mouillé, mais de créer un modèle quantitatif, d’estimer les paramètres le plus possible à partir de la littérature existante (même si c’est loin d’être toujours possible), afin de créer une base de discussion pour identifier les plus gros points de désaccords.

Enfin, par ses résultats, qui surprennent beaucoup de monde, qui prévoient l’arrivée d’une superintelligence pour 2028-2029.

L’initiative a reçu le support, entre autres, de Yoshua Bengio, ce qui a aidé à lancer la discussion :

I recommend reading this scenario-type prediction by @DKokotajlo and others on how AI could transform the world in just a few years. Nobody has a crystal ball, but this type of content can help notice important questions and illustrate the potential impact of emerging risks.

Traduction :

Je recommande de lire cette prédiction de type scénario par @DKokotajlo et d’autres sur comment l’IA pourrait transformer le monde en seulement quelques années. Personne n’a de boule de cristal, mais ce type de contenu peut aider à repérer des questions importantes et illustrer l’impact potentiel des risques émergents

Si le sujet vous intéresse, je vous recommande :

• Le scénario en lui-même.
• Le blog des auteurs du scénario, où ils entrent plus en détails sur certains points.
• Si vous pouvez comprendre de l’anglais (soit à l’oral, soit avec des sous-titres, ou pour les plus courageux les sous-titres traduits automatiquement), Dwarkesh Patel pose aux auteurs les principales questions que vous pourriez vous poser sur son podcast.

En vrac

OpenAI annonce vouloir publier des modèles en open-weight d’ici quelques mois.

OpenAI publie OpenAI Codex, un agent d’aide à la programmation (similaire à Aider ou Claude Code), en licence Apache 2.0. Sur ce sujet d’agents d’aide au code, un guide a été publié sur Github.

OpenAI rend disponible sur l’API leur nouveau modèle de génération d’image.

ChatGPT a maintenant la capacité de référencer vos conversations passées.

Google publie deux papiers dans Nature pour évaluer la performance de l’IA sur le diagnostic médical. Dans cette expérience, l’IA surpasse le médecin humain, au point que IA + humain a des performances pires que l’humain seul.

Google rend accessible son modèle de génération de vidéo, Veo 2, par l’intermédiaire d’une API.

DeepSeek présente une nouvelle méthode d’entraînement, Generalist Reward Modeling (GRM).

Des chercheurs de l’université de Zurich décident de mesurer la capacité de persuasion des IA en déployant (secrètement) un bot sur le subreddit r/changemymind (« Change mon avis »). Résultat primaire: les IA modernes sont très performantes à cette tâche, récoltant 6x plus de points « cela m’a aidé à changer mon avis » (sur ce subreddit : « deltas ») que l’humain median. Résultat secondaire: l’IA ne s’est pas faite détectée par la modération. Le papier n’est plus accessible suite à une controverse sur l’éthique de l’expérience (expérience sans consentement), mais vous pouvez toujours lire la première page.

Pour aller plus loin

Non couvert ici :

• GPT-4o Responds to Negative Feedback: une mise à jour de GPT-4o l’a pour quelques jours rendu extrêmement flatteur envers l’utilisateur, l’écroulant sous les compliments quelle que soit la requête. À des niveaux malsains (par exemple, où la requête en question a tous les signes d’un épisode psychotique…). OpenAI a depuis annulé la mise à jour, mais l’article entre plus en détails sur l’incident. Si vous n’ouvrez qu’un article dans la section « pour aller plus loin », je vous recommande celui-ci.
• AI CoT Reasoning Is Often Unfaithful: une analyse du papier d’Anthropic sur la sécurité des modèles, qui montre que les chaines de pensée dans les modèles de raisonnement ne reflètent pas toujours fidèlement le raisonnement réel derrière la réponse.
• You Better Mechanize: sur le lancement de Mechanize, une entreprise qui a comme objectif d’apporter l’AI dans le « monde réel » pour automatiser l’économie.
• On Google's Safety Plan
• OpenAI #13: Altman at TED and OpenAI Cutting Corners on Safety Testing
• Worries About AI Are Usually Complements Not Substitutes