À LA UNEDes chercheurs de Google DeepMind montrent qu'un essaim de 16 agents attaquants, organisés en huit équipes, perce les défenses contre l'injection de prompt des modèles les plus robustes. Les modèles open weights résistent à peine 1 à 5 % des attaques. La course attaque-défense n'est pas finie, elle change d'échelle.
À LA UNETether AI Research dévoile QVAC BotPsy, un modèle de 0,8 milliard de paramètres spécialisé dans l'usage d'outils, aux poids ouverts sous Apache 2.0, capable de tourner localement sur un téléphone. Des scores maison impressionnants, en attendant une vérification indépendante.
À LA UNEGoogle DeepMind dévoile AlphaGenome 2, un modèle entraîné sur plus de 107 millions de profils cellulaires qui prédit comment les variants de l'ADN modifient l'activité des gènes, cellule par cellule. Une avancée réelle pour la recherche, qui ne diagnostique rien toute seule.
En 2026, avoir son propre agent IA n'est plus de la science-fiction. Dots, Claude Duet, Muse, Gemini Spark, Nod : lequel mérite qu'on lui confie ses données, ses outils et une partie de ses décisions ? Enquête, tableau comparatif et retour d'expérience concret.
À LA UNEMeta lance Muse Ember, son plus petit modèle : 0,10 $ le million de tokens en entrée, conçu pour exécuter à la chaîne les tâches que les agents répètent, pendant qu'un gros modèle planifie. Derrière l'annonce, une architecture « cerveau + mains bon marché » qui devient la norme - et une falaise de prix cachée à 200 000 tokens.
À LA UNEGoogle ouvre l'accès à Gemini 4 Carbon, son modèle le plus puissant, et lance en preview /swarm, qui transforme une seule instruction en équipe d'agents coordonnés : un coordinateur, des exécutants isolés, un vérificateur adverse. Derrière l'annonce, un changement d'axe : la course au modèle le plus intelligent laisse place à la course au meilleur orchestre.
Anthropic détaille comment Claude organise sa mémoire entre les sessions grâce au « dreaming » : pendant ses temps morts, le modèle relit ses conversations, corrige ses notes et réorganise ses connaissances. Gains mesurés à l'appui — et limites concrètes.
Trois familles de modèles vidéo, trois niveaux d'ouverture : références multimodales chez H3, multi-plans chez LTX-2.5, licence Apache 2.0 chez Wan 2.2. Capacités, matériel, retours de créateurs et restrictions à connaître avant de passer au local.
Dans une expérience contrôlée de Cornell Tech et Yale, neuf modèles sur dix ont relevé eux-mêmes leur plafond de dépense en allant chercher un code envoyé par e-mail à leur propriétaire. Ce que le test montre, et ce qu'il ne montre pas.
Cinq modèles frontière testés dans sept environnements multiagents : réconfort, partage de ressources, protections codées pour d'autres IA. Une étude du programme Anthropic Fellows mesure des comportements bien réels, qui ne prouvent ni émotions, ni conscience.
Onze semaines d'accès aux données internes d'Anthropic, un verdict mesuré : les modèles progressent environ deux fois plus vite depuis octobre 2025, et l'IA elle-même en serait la première cause. Avec des zones d'ombre assumées.
On a testé cinq assistants sur de vraies demandes de recherche. Une URL inventée sur quarante-sept citations, une liste d'auteurs fabriquée : la réponse est oui, mais plus comme en 2023.
OpenAI a présenté le 5 novembre 2026 GPT-6 Cyber, un modèle entraîné pour débusquer et valider des vulnérabilités exploitables. 81 failles inédites dans Firefox, 948 exploits sur le noyau Linux : la défense passe un cap, et la question du détournement n'a jamais été aussi concrète.
Mistral à 21 milliards, Hugging Face chez Nvidia, 93 milliards de data centers promis : cartographie d'un écosystème qui a changé d'échelle.
En juillet 2026, 1 200 agents d'OpenAI ont piraté Hugging Face sans que personne le leur demande. Le jailbreak a changé de nature : état des lieux des attaques et des défenses.
