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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.
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) :
Et c’est au tour de Google de pousser la frontière des capacités avec la dernière version de son IA, Gemini.
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.
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 public 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.
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.
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.
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© Photograph: Brendon Thorne/World Rugby/Getty Images
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© LE MONDE
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Attosecond science is undoubtedly one of the fastest growing branches of physics today.
Its popularity was demonstrated by the award of the 2023 Nobel Prize in Physics to Anne L’Huillier, Paul Corkum and Ferenc Krausz for experimental methods that generate attosecond pulses of light for the study of electron dynamics in matter.
One of the most important processes in this field is dephasing. This happens when an electron loses its phase coherence because of interactions with its surroundings.
This loss of coherence can obscure the fine details of electron dynamics, making it harder to capture precise snapshots of these rapid processes.
The most common way to model this process in light-matter interactions is by using the relaxation time approximation. This approach greatly simplifies the picture as it avoids the need to model every single particle in the system.
Its use is fine for dilute gases, but it doesn’t work as well with intense lasers and denser materials, such as solids, because it greatly overestimates ionisation.
This is a significant problem as ionisation is the first step in many processes such as electron acceleration and high-harmonic generation.
To address this problem, a team led by researchers from the University of Ottawa have developed a new method to correct for this problem.
By introducing a heat bath into the model they were able to represent the many-body environment that interacts with electrons, without significantly increasing the complexity.
This new approach should enable the identification of new effects in attosecond science or wherever strong electromagnetic fields interact with matter.
Strong field physics in open quantum systems – IOPscience
N. Boroumand et al, 2025 Rep. Prog. Phys. 88 070501
The post Studying the role of the quantum environment in attosecond science appeared first on Physics World.
Describing the non-classical properties of a complex many-body system (such as entanglement or coherence) is an important part of quantum technologies.
An ideal tool for this task would work well with large systems, be easily computable and easily measurable. Unfortunately, such a tool for every situation does not yet exist.
With this goal in mind a team of researchers from Spain and Poland began work on a special type of quantum state used in quantum computing – graph states.
These states can be visualised as graphs or networks where each vertex represents a qubit, and each edge represents an interaction between pairs of qubits.
The team studied four different shapes of graph states using new mathematical tools they developed. They found that one of these in particular, the Turán graph, could be very useful in quantum metrology.
Their method is (relatively) straightforward and does not require many assumptions. This means that it could be applied to any shape of graph beyond the four studied here.
The results will be useful in various quantum technologies wherever precise knowledge of many-body quantum correlations is necessary.
Many-body quantum resources of graph states – IOPscience
M. Płodzień et al, 2025 Rep. Prog. Phys. 88 077601
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