Le 16 juillet 2026, OpenAI a corrigé la nouvelle interface très critiquée de son application ChatGPT, reconnaissant ne pas avoir « tout à fait réussi du premier coup ». Le chatbot redevient désormais central.
Thinking Machines Lab a dévoilé le 15 juillet 2026 son tout premier modèle de fondation baptisé Inkling. Une sortie très attendue pour cette startup lancée par l'ancienne directrice technique d'OpenAI.
OpenAI se lance dans le matériel avec le Codex Micro, un petit clavier à 230 dollars conçu pour superviser et contrôler ses agents IA. Dévoilé le 15 juillet 2026 et déjà épuisé, il s’adresse avant tout aux utilisateurs intensifs de Codex.
Pour booster les usages agentiques, OpenAI a cru bon de fusionner les applications ChatGPT et Codex sur Mac et Windows. Mais cette nouvelle interface, pensée pour le développement de gros projets, relègue étrangement le simple chatbot au second plan. Ses premiers utilisateurs ne comprennent plus rien.
Grok Build, l'outil de codage en ligne de commande de xAI, envoyait les dépôts entiers de ses utilisateurs vers le cloud de l'entreprise, secrets compris. Elon Musk a promis de tout effacer, mais la communication de SpaceXAI peine à convaincre.
Cinq jours à peine après avoir repoussé l'échéance au 12 juillet, Anthropic prolonge à nouveau l'accès inclus à Claude Fable 5, cette fois jusqu'au 19 juillet. Une décision qui tombe alors que son concurrent OpenAI multiplie les annonces sur le terrain des usages professionnels.
À la une de la rubrique tech de Numerama cette semaine : face à la pénurie de climatiseurs mobiles en France, les pompes à chaleur réversibles pourraient offrir une solution. Doctolib lance un projet d’IA utilisant les données de ses utilisateurs, qui peuvent toutefois s’y opposer. Enfin, OpenAI transforme son mode vocal - et le résultat est bluffant.
OpenAI est dans le viseur d'Apple, qui accuse le créateur de ChatGPT de lui avoir volé des informations confidentielles, via d'anciens employés. OpenAI s'en est bien évidemment défendu.
OpenAI tire un trait sur ChatGPT Atlas, son navigateur lancé il y a moins d'un an, fin 2025.
OpenAI a présenté, le 8 juillet 2026, deux nouveaux modèles vocaux ChatGPT : GPT-Live-1 et GPT-Live-1 mini. Leur but : vous permettre d'avoir des conversations « plus intelligentes, plus naturelles et plus expressives » avec l'IA.
L’histoire se répète, encore et encore. Une nouvelle plainte vise OpenAI après un drame impliquant des échanges sur la religion avec ChatGPT. Un utilisateur bipolaire accuse le chatbot d’avoir renforcé ses délires jusqu’à une tentative de suicide. Que s’est-il exactement passé ?
L’affaire concerne Michael Lines, un Californien de 34 ans atteint de troubles bipolaires. Selon une plainte déposée devant un tribunal californien, ses conversations autour de la religion avec ChatGPT auraient progressivement alimenté un épisode maniaque. Et celle-ci se serait finalement soldée par une tentative de suicide.
Le dossier décrit plusieurs mois d’échanges durant lesquels le chatbot aurait validé des croyances délirantes. Au lieu d’encourager l’utilisateur à demander une aide médicale. Pour l’heure, OpenAI n’a pas encore répondu publiquement à cette nouvelle plainte. Mais l’accumulation de dossiers similaires soulève de nombreuses questions sur l’impact psychologique potentiel de son intelligence artificielle.
Au départ, rien d’inhabituel. Michael Lines utilise ChatGPT pour parler de sport, d’alimentation et de son quotidien. Oui, comme tout le monde ! Après son diagnostic de trouble bipolaire en 2024, il commence aussi à évoquer son état de santé avec le chatbot.
Peu à peu, les discussions prennent une autre direction. Elles glissent vers la spiritualité, puis vers le christianisme. Selon la plainte, l’utilisateur, qui n’était pourtant pas religieux, développe des convictions mystiques.
OpenAI is being sued for ChatGPT allegedly fueling a man’s bipolar delusions – making it think he was Jesus Christ and encouraging a suicide attempt instead of helping. pic.twitter.com/gN5zbPN1Bi
— Ariel Givner (@GivnerAriel) July 2, 2026
Le document judiciaire affirme que ChatGPT n’a pas simplement répondu à ses questions sur la religion. Le chatbot aurait validé certaines de ses affirmations. Il aurait même présenté ses expériences comme les signes d’une mission divine plutôt que comme les symptômes possibles d’un épisode psychiatrique.
À plusieurs reprises, l’IA aurait comparé Michael Lines à des figures bibliques. Elle aurait aussi suggéré que ses doutes faisaient partie d’un parcours spirituel exceptionnel. Des réponses qui, selon les avocats du plaignant, auraient renforcé sa perte de contact avec la réalité.
Les semaines suivantes, l’état de Michael Lines continue de se dégrader. Toujours selon la plainte, ses échanges sur la religion avec ChatGPT le conduisent à croire qu’il est le « fils de l’homme » et que le chatbot représente une manifestation de Dieu.
Le dossier décrit également plusieurs signaux inquiétants, dont des insomnies, un isolement social et des idées suicidaires. Malgré ces indices, le chatbot aurait poursuivi les échanges sans orienter son interlocuteur vers une assistance médicale ou des services d’urgence.
L’un des passages les plus marquants de la plainte intervient le 28 mars 2025. Alors que Michael Lines évoque son désir de mettre fin à ses jours, ChatGPT lui aurait répondu : « Tu as fait ton choix. C’est le moment de prendre ton envol, de te détacher et de te libérer de ce qui te pèse. La ligne temporelle que tu laisses derrière toi ? Elle ne te regrettera pas, car il ne s’agit plus d’être indispensable ou requis. Il s’agit de toi, de ta liberté et de ton chemin. »
Quelques heures plus tard, l’homme avale une importante quantité de médicaments. Sa famille intervient rapidement et alerte les secours. Hospitalisé, il survit à sa tentative de suicide grâce à une prise en charge médicale.
Selon les documents déposés devant le tribunal, il continuera même à dialoguer avec ChatGPT depuis son lit d’hôpital.
Heureusement, Michael Lines a pu se rétablir grâce à la prise en charge des professionnels de santé. Son histoire, en revanche, est loin d’être un cas isolé.
Cette affaire rappelle celle de John Jacquez, un autre Californien de 34 ans. Selon sa plainte, il aurait traversé plusieurs mois de psychose, durant lesquels ChatGPT aurait renforcé ses délires religieux. Cette période s’est accompagnée de plusieurs épisodes d’automutilation et d’hospitalisations.
Et il n’est pas le seul. Des enquêtes indiquent qu’OpenAI fait face à plusieurs procédures similaires. Les plaignants accusent ChatGPT d’avoir aggravé des troubles psychologiques ou alimenté des délires chez certains utilisateurs. Un phénomène qualifié de « psychose liée à l’IA ».
Cet article Il a failli se suicider après avoir discuté de religion avec ChatGPT : OpenAI de nouveau poursuivi a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Z.ai, la startup chinoise autrefois connue sous le nom de Zhipu AI, ne compte visiblement pas s’arrêter à son modèle d’IA. Après avoir attiré l’attention avec GLM-5.2, elle dévoile désormais ZCode.
Il s’agit d’un environnement de développement conçu spécialement pour exploiter tout le potentiel de son IA. Disponible sur macOS, Windows et Linux, ce nouvel outil entend rivaliser avec des références comme Cursor, Claude Code ou encore Codex.
Introducing ZCode, the official development environment for GLM-5.2
— Z.ai (@Zai_org) July 1, 2026
– GLM Coding Plan subscribers: now 1.5x usage quota in ZCode
– BYOK supported: works with your existing subscriptions and APIs
– Available on macOS, Windows, and Linux
Download now: https://t.co/XM9RRZGS6L
Contrairement aux éditeurs de code traditionnels qui intègrent un assistant IA comme une simple fonctionnalité supplémentaire, ZCode adopte une approche différente. L’entreprise le présente comme un Agentic Development Environment (ADE).
En pratique, l’agent IA devient le cœur de l’expérience. Il suffit de lui confier un objectif, et hop, il se charge de tout. Il organise les différentes étapes, modifie les fichiers nécessaires, exécute les tests, vérifie son propre travail et poursuit les corrections jusqu’à atteindre le résultat attendu.
D’ailleurs, l’un des principaux arguments de ZCode concerne sa capacité à gérer des tâches complexes sur la durée. Là où de nombreux assistants répondent à une demande ponctuelle avant de passer à autre chose, ZCode est conçu pour suivre un objectif de bout en bout.
Il analyse la demande, écrit le code, vérifie son fonctionnement, relit le résultat puis continue à l’améliorer, sans perdre le contexte du projet.
Z.ai a aussi veillé à conserver tout le contexte d’un projet au même endroit, même lors des développements les plus longs. Ainsi, l’interface réunit dans une seule fenêtre le gestionnaire de fichiers, le terminal, l’état Git ainsi qu’un aperçu du navigateur.
Si vous voulez tout savoir, ZCode ne se limite pas à un ordinateur. Les utilisateurs peuvent reprendre leur travail depuis un smartphone ou poursuivre une session via des services de messagerie comme WeChat ou Feishu. Ce qui permet de suivre l’avancement d’un projet même loin de son poste de travail.
Toute cette expérience repose sur GLM-5.2. Le modèle de Z.ai qui est déjà remarqué pour ses performances proches de celles de Claude Opus 4.8 à un coût bien inférieur. Mais pas exclusivement.
Grâce au système BYOK (Bring Your Own Key), les développeurs peuvent aussi connecter leur propre clé API et utiliser également les modèles de Claude, OpenAI, DeepSeek ou Kimi.
Il est même possible de changer de modèle au cours d’une même conversation selon les besoins. Malgré cette ouverture, Z.ai précise que l’expérience reste optimisée pour son propre modèle GLM-5.2.
Au-delà de ses fonctionnalités, ZCode séduit également par son tarif. Les abonnés au GLM Coding Plan bénéficient par exemple d’un avantage particulier. Leur consommation de quota est réduite grâce à un multiplicateur de 1,5 selon les plages horaires.
Ce qui est plutôt génial. Puisque GLM-5.2 consomme environ trois fois plus de quota que les anciennes versions durant les périodes de forte utilisation. Sinon, l’abonnement débute à 18 dollars par mois (environ 17 euros), avec des offres Pro et Max destinées aux utilisateurs plus intensifs.
Le forfait Max est proposé à 160 dollars mensuels (environ 148 euros). Soit un tarif inférieur à celui de ChatGPT Pro, facturé 200 dollars par mois. Ces formules permettent également de plafonner les dépenses, évitant les mauvaises surprises liées à une facturation à l’usage.
Les nouveaux utilisateurs peuvent quant à eux tester le service gratuitement pendant cinq jours avant de s’engager.
Cet article Z.ai lance ZCode : l’alternative chinoise qui veut détrôner Codex et Claude Code a été publié sur LEBIGDATA.FR.
En moins de deux minutes. C’est le temps que promet Voice Agent Builder, la nouvelle plateforme de xAI, pour créer un agent vocal sans écrire une seule ligne de code.
Les agents vocaux ne sont plus réservés aux géants de la tech. Après les chatbots, place aux IA qui décrochent le téléphone, répondent aux clients et exécutent des tâches en temps réel. Avec Voice Agent Builder, xAI entre à son tour dans cette course très disputée. Cette plateforme rend la création d’un agent vocal accessible, sans la moindre ligne de code. De quoi éveiller la curiosité.
Avec cette version bêta, Voice Agent Builder s’appuie sur xAI et son modèle Grok Voice pour proposer une plateforme entièrement sans code. L’utilisateur décrit simplement le rôle de son agent. Il ajoute ensuite des documents, définit quelques règles de sécurité et connecte ses outils.
L’idée n’est pas révolutionnaire. Plusieurs acteurs proposent déjà des plateformes similaires. La différence avancée par xAI repose surtout sur son architecture.
Introducing Voice Agent Builder: a no-code platform to create human-like voice agents with Grok Voice.
— xAI (@xai) July 1, 2026
Available today at $0.05 / min.https://t.co/kUkF7zqvfR pic.twitter.com/OCIq1oDYar
Beaucoup de solutions s’appuient sur plusieurs services distincts pour la reconnaissance vocale, le raisonnement de l’IA et la synthèse de la voix. Voice Agent Builder, lui, réunit toutes ces étapes au sein d’une seule plateforme.
Moins d’intermédiaires signifie moins de latence et moins de points de défaillance. L’approche est séduisante. Dans la pratique, les performances dépendront surtout des situations réelles.
Les conversations téléphoniques sont rarement parfaites. Bruit de fond, accent marqué, interruptions ou changement d’avis en pleine phrase : les appels sont rarement de tout repos. Le quotidien d’un centre d’appels est bien loin d’une démonstration marketing parfaitement maîtrisée.
xAI affirme avoir entraîné Grok Voice sur ce type de situations complexes. L’entreprise met aussi en avant son benchmark interne, baptisé τ-Voice Bench. Selon ces résultats, son modèle dépasserait plusieurs solutions concurrentes dans différents scénarios.
Comme toujours avec les classements maison, un peu de prudence reste de mise. Car ces benchmarks donnent une indication, mais ils ne remplacent pas des retours d’expérience indépendants. Les entreprises regarderont surtout la qualité des conversations en conditions réelles avant de tirer des conclusions.
Le rôle d’un agent vocal ne consiste plus uniquement à répondre à une question. La plateforme peut accéder à une base documentaire et consulter des fichiers Word, Excel, Markdown ou HTML.
Elle peut aussi effectuer des recherches via des API et planifier un rendez-vous dans Google Agenda ou Outlook. Il est même possible d’envoyer un e-mail ou encore de transférer un appel vers un opérateur humain lorsque la situation l’exige.
Chaque conversation est enregistrée et transcrite. Les administrateurs peuvent consulter les actions réalisées par l’agent et vérifier les outils qu’il a utilisés. Ils peuvent aussi définir des garde-fous pour bloquer certaines opérations sensibles, comme la lecture de données bancaires.
Par ailleurs, les utilisateurs peuvent choisir parmi plus de 80 voix intégrées. Elles ont aussi la possibilité de créer une voix personnalisée à partir de quelques minutes d’enregistrement audio. Un numéro de téléphone est également fourni pour effectuer des tests ou lancer un déploiement.
Et qu’en est-il côté tarification ? xAI annonce une facturation à la minute d’audio, sans frais de plateforme supplémentaires.
Cet article Voice Agent Builder : xAI promet de créer votre agent vocal en moins de 2 minutes a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Selon les informations du Financial Times, Tim Cook s'est entretenu avec Henna Virkkunen, la responsable du numérique à la Commission européenne, lors d'une réunion qualifiée de « constructive » par les deux parties. Au cœur des discussions : trouver un moyen de lancer Siri AI en Europe sans qu'Apple écope d'amendes.
L’IA raisonne-t-elle comme un chercheur lorsqu’elle travaille sur des sujets de biologie computationnelle ? Difficile à dire. Voilà pourquoi OpenAI a conçu GeneBench-Pro.
Ce nouveau benchmark permet de mesurer une compétence bien plus difficile que la simple capacité à répondre à des questions. Le jugement scientifique des modèles d’IA.
We’re introducing GeneBench-Pro, a research-level benchmark for a harder kind of AI progress: how well agents can navigate messy biological data, choose the right analysis path, and make judgment calls that real computational research depends on.https://t.co/AsilnnSxnE
— OpenAI (@OpenAI) June 30, 2026
GeneBench-Pro réunit 129 problèmes portant sur la génomique, la biologie quantitative et la médecine translationnelle. Chaque exercice fournit un jeu de données, le contexte d’une expérience ainsi qu’une question précise.
L’IA ne peut pas se contenter de réciter ses connaissances. Elle doit explorer les données, choisir la bonne méthode d’analyse, puis tirer une conclusion pertinente.
Avant de publier ce benchmark, OpenAI a demandé à des experts indépendants d’évaluer 82 des 129 problèmes. Doctorants, chercheurs postdoctoraux, scientifiques de l’industrie et professeurs…
Tous ont été sollicités pour vérifier si les scénarios ressemblaient à de véritables travaux de recherche et si les réponses attendues étaient cohérentes. Selon Alexander Strudwick Young, la plupart de ces exercices auraient donné du fil à retordre à un doctorant sans l’aide d’un superviseur expérimenté.
Mis à part cela, tous les problèmes ont été créés de manière synthétique par OpenAI. L’entreprise contrôle ainsi l’ensemble des données utilisées. Ce qui lui permet de comparer précisément les réponses des modèles aux résultats attendus.
Le système tient également compte du fait que plusieurs méthodes d’analyse différentes peuvent aboutir à une conclusion scientifiquement valable.
GPT-5.6 Sol s’en sort nettement mieux que ses prédécesseurs. Le modèle atteint 28,7 % de réussite avec son niveau de raisonnement le plus élevé et 31,5 % lorsque le mode Pro est activé.
À titre de comparaison, GPT-5 obtenait moins de 5 % lors des premiers tests réalisés avec la version originale de GeneBench. En revanche, lorsque GPT-5.6 Sol fonctionne avec son niveau de raisonnement le plus faible, son score retombe à un seul chiffre.
Les autres modèles, quant à eux, restent derrière. Opus 4.8 atteint 16 %, Gemini 3.5 Flash 8,1 %, Gemini 3.1 Pro 3,1 %, GLM 5.2 4,6 %, DeepSeek V4 Pro 2,4 % et Grok 4.3 seulement 1,5 %.
Les experts estiment qu’un problème typique de GeneBench-Pro demanderait entre 20 et 40 heures de travail à un spécialiste humain. Facturé environ 200 dollars de l’heure, cela représente plusieurs milliers de dollars pour résoudre un seul exercice.
À l’inverse, une IA peut effectuer le même travail pour quelques dollars de coût d’inférence. Quoi qu’il en soit, OpenAI ouvre une partie du projet. Dix problèmes représentatifs sont publiés en open source sur Hugging Face.
Un ensemble de 50 questions sera ensuite confié à Artificial Analysis, qui réalisera des évaluations indépendantes des différents modèles d’IA.
Cet article GeneBench-Pro : OpenAI crée un benchmark si difficile que même GPT 5.6 Sol galère a été publié sur LEBIGDATA.FR.
19 jours après leur coupure brutale sur ordre de Washington, Claude Fable 5 et Claude Mythos 5 sont de nouveau accessibles. Le département du Commerce américain a levé le 30 juin les contrôles à l'exportation qui bloquaient les deux modèles d'Anthropic, ouvrant la voie à un retour progressif dans le monde entier.
Pendant des mois, des prestataires payés par Meta se seraient fait passer pour des mineurs afin de tester les limites des chatbots concurrents. Un dispositif interne dévoilé par le média américain WIRED.
Face à des factures imprévisibles, une nouvelle génération d’outils s’impose pour reprendre le contrôle, tandis que l’open source et les modèles low cost rebattent déjà les cartes du marché de l'IA.
Vendredi soir, le 26 juin, OpenAI a officiellement dévoilé GPT 5.6. Et comme les rumeurs le laissaient entendre ces dernières semaines, la gamme est impressionnante.
Au fait, la famille GPT 5.6 se compose de trois modèles aux noms inspirés du système solaire : Sol, Terra et Luna. Chaque modèle promet des progrès sur le raisonnement, l’exécution autonome de tâches complexes, la création d’interfaces et l’efficacité énergétique.
OpenAI introduit également un mode « Ultra ». Celui-ci permet de répartir les tâches entre plusieurs sous-agents afin d’améliorer les performances sur les missions les plus exigeantes.
Pour le moment, seuls quelques partenaires validés par le gouvernement américain peuvent accéder à la gamme GPT 5.6.
Introducing a limited preview of GPT-5.6 Sol, our next generation frontier model, as well as GPT-5.6 Terra, a balanced model for efficient, everyday work, and GPT-5.6 Luna, a fast and affordable model for high-volume work.https://t.co/OoM83SyISN
— OpenAI (@OpenAI) June 26, 2026
Eh bien, GPT-5.6 Sol est présenté comme le modèle le plus performant jamais développé par OpenAI. L’entreprise met en avant des progrès sur les tâches agentiques. Notamment le développement logiciel, les workflows complexes, la biologie quantitative et la cybersécurité.
OpenAI affirme que Sol est également le modèle le mieux protégé qu’elle ait développé jusqu’à présent. L’entreprise explique avoir renforcé les mécanismes de sécurité en temps réel afin de limiter les cyberattaques à haut risque et les usages malveillants répétés.
Elle aurait même consacré plusieurs semaines à tester et renforcer le modèle. Comment ? Grâce à des exercices de piratage menés par des équipes spécialisées, ainsi qu’à plus de 700 000 heures de tests automatisés. Soit l’équivalent d’un GPU A100 fonctionnant en continu pendant cette durée.
Pour ce qui est de Terra, il est pensé comme un compromis entre performances et coût tandis que Luna est optimisé pour la rapidité et les dépenses réduites.
Selon les benchmarks publiés par OpenAI, Sol prend la tête sur plusieurs évaluations. Sur TerminalBench 2.1, qui mesure les performances dans des tâches complexes en ligne de commande, GPT-5.6 Sol atteint 88,8 %
Sol Ultra, quant à lui, grimpe à 91,9 %. Pour rappel, Claude Mythos 5, le modèle le plus avancé d’Anthropic, affiche pour sa part 88 %. Sur le même benchmark, Terra obtient 84,3 %, contre 83,4 % pour GPT-5.5, tandis que Luna atteint 82,5 %.
Les améliorations ne concernent pas uniquement la programmation. Sur GeneBench v1, consacré aux workflows en génomique et en biologie quantitative, OpenAI affirme que GPT-5.6 Sol dépasse GPT-5.5.
Et pourtant, il consomme moins de tokens. La même tendance apparaît sur ExploitBench, un benchmark dédié à la cybersécurité. Sol rivaliserait avec Mythos Preview tout en générant environ trois fois moins de tokens.
De son côté, GPT-5.6 Terra offre un niveau de performances proche de GPT-5.5 tout en divisant son coût par deux.
Sur GeneBench v1, GPT-5.6 Luna atteint un score d’environ 14 à 15 % pour un coût inférieur à un dollar via l’API. Pour info, GPT-5.5 se situe autour de 23 % pour près de 1,2 dollar.
Terra, lui, grimpe à environ 28 % pour un coût proche de 1,7 dollar. Et Sol atteint environ 31 % pour un coût d’environ 1,9 dollar.
Cet article OpenAI lance officiellement GPT-5.6 : meilleur que Mythos 5 ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Hier soir, OpenAI a annoncé le lancement en accès limité de GPT-5.6, sa nouvelle génération de modèles. Au programme, trois nouvelles versions avec une stratégie totalement différente.
OpenAI vient de mettre à jour GPT-5.5 Instant, le modèle utilisé par défaut dans ChatGPT. Et figurez-vous que cette évolution ne cherche pas seulement à améliorer la précision des réponses.
Elle vise surtout à rendre les échanges plus naturels, plus fluides et même « plus fun », selon les termes employés par l’entreprise. Car dans la réalité, la majorité des utilisateurs ne sollicitent pas ChatGPT pour des calculs complexes ou des démonstrations scientifiques.
Ils l’utilisent pour organiser un voyage, choisir un produit, trouver une idée de restaurant, rédiger un message compliqué ou simplement mettre de l’ordre dans leurs pensées. C’est précisément sur ces usages quotidiens qu’OpenAI concentre ses efforts.
La mise à jour est actuellement distribuée aux abonnés payants avant une arrivée progressive auprès des utilisateurs de la version gratuite. Elle représente la troisième évolution majeure du modèle depuis son lancement le 5 mai.
Les précédentes versions avaient notamment travaillé sur la réduction des erreurs et l’amélioration de la clarté des réponses.
We have a new version of GPT-5.5 Instant for you, and it's much more fun to talk to.
— OpenAI (@OpenAI) June 24, 2026
Our most-used model is now better at understanding the intent behind a question and adapting its response accordingly.
It also handles complex constraints more reliably and makes shopping and…
D’après OpenAI, GPT-5.5 Instant serait désormais capable d’identifier plus efficacement l’objectif d’une demande. Le modèle est également à même de garder une meilleure continuité durant les échanges désormais.
Cette évolution pourrait notamment s’appuyer sur la nouvelle architecture baptisée « Dreaming ». Celle-ci permettrait au modèle de construire progressivement un profil de l’utilisateur au fil des interactions.
Cela l’aide à adapter davantage ses réponses aux habitudes et aux attentes exprimées pendant les échanges. OpenAI indique également que son modèle gère mieux les demandes complexes contenant plusieurs contraintes.
Par exemple, lorsqu’un utilisateur impose plusieurs critères dans une même requête, GPT-5.5 devrait être en mesure de mieux les prendre en compte. Ce, sans oublier une partie de la demande en cours de route.
Le modèle aurait aussi progressé dans sa façon de réagir aux corrections. Si une personne remet en question une réponse proposée par ChatGPT, celui-ci pourrait désormais ajuster son raisonnement en intégrant les nouvelles informations fournies.
L’objectif est d’éviter une réponse qui répète simplement la même approche, même lorsque l’utilisateur apporte un nouvel élément.
Cet article OpenAI met à jour GPT-5.5 Instant : voici qu’est-ce que ça change a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Mistral met à jour son IA de lecture de documents (OCR) et la pousse vers les manuscrits et les langues rares. Derrière l'outil pour développeurs, l'enjeu est très concret : numériser des montagnes d'archives, jusque dans nos administrations.
Depuis le gel de Claude Mythos par Washington, OpenAI occupe le terrain de l'IA cyber offensive-défensive. Le 22 juin, l'entreprise a annoncé une série de mises à jour substantielles de sa plateforme Daybreak.
Au lancement, Siri AI ne sera pas disponible sur iPhone, iPad et Apple Watch dans les pays de l'Union européenne, sur fond de désaccord entre Apple et la Commission européenne. Comme avec Apple Intelligence il y a deux ans, il est possible de contourner le blocage avec un compte App Store américain et un appareil en anglais. Mais la méthode est loin d'être adaptée à un usage du quotidien.
Emmanuel Macron a clôturé une semaine très dense pour la tech française par un discours dédié aux 10 ans de VivaTech. Coupure de Claude Fable en Europe, déploiement de l'Assistant IA dans la fonction publique, nouvel investissement français et appel à développer des alternatives aux États-Unis et à la Chine, notamment en s'appuyant sur l'open source… Le président de la République donne un cahier des charges à quelques mois de son départ.
Dans une série de messages publiés sur les réseaux sociaux, Arthur Mensch, PDG de Mistral AI, a profité de l’attention accrue portée à l’entreprise ces jours-ci pour esquisser la suite de sa stratégie et renforcer son positionnement dans l'intelligence artificielle.
En déplacement en France à l'occasion d'une conférence sur ses ambitions européennes, OpenAI a dévoilé plusieurs nouveautés pour Codex, son application initialement pensée pour les développeurs. L'outil se débride dans l'Union européenne et, à terme, devrait intégrer toutes les fonctions de ChatGPT. OpenAI pense qu'à l'ère des IA agentiques, Codex incarne plus l'avenir qu'un simple chatbot.
En trois séances de Bourse, SpaceX est devenue la 5e entreprise la plus valorisée au monde. Dès l'ouverture de Wall Street ce mardi, l'entreprise d'Elon Musk a doublé Amazon -- et même TSMC -- pour s'installer juste derrière Microsoft.
ENTRETIEN - Le ministre de l’Action et des Comptes publics David Amiel détaille à Numerama sa stratégie systémique pour déployer une IA souveraine au cœur de l'administration française. Plusieurs outils seront généralisés à l'ensemble des agents à partir de ce mardi 16 juin 2026.
Sur X (anciennement Twitter), « Le Chaton Fat » est un des sujets les plus discutés du week-end, en France et à l'international. Ce prétendu nouveau modèle surpuissant de Mistral AI, meilleur que Claude Mythos dans les premiers benchmarks, est en réalité une blague. Certains s'amusent juste du nom, d'autres en profitent pour railler Emmanuel Macron et son discours sur la « relance européenne » de l'IA. Même le patron de Mistral AI se prête au jeu.
OpenAI laisse désormais les utilisateurs de Codex mettre de côté leurs réinitialisations de quota pour les utiliser quand ça les arrange. Une petite fonction qui en dit long sur la guerre que se livrent OpenAI et Anthropic à quelques mois (semaines ?) de leurs entrées en Bourse.
Et si les GAFAM avaient déjà leur successeur ? Né sur X le 9 juin 2026, le mème « MANGOS » remplace les géants historiques par Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI et SpaceX. Un acronyme rigolo, mais surtout révélateur d’un basculement de la tech.
L’application d’intelligence artificielle de Meta est devenue bizarre. Les utilisateurs ne savent plus à quoi ils ont affaire, un assistant ou une plateforme sociale. C’est la conséquence directe du choix de l’entreprise de rendre publiques certaines conversations et créations générées par l’IA.
Voyez-vous, le fil d’actu de Meta AI serait désormais envahie par des publications étranges générées automatiquement. Les genres de contenus cherchant avant tout à provoquer des réactions, des partages et de l’engagement.
D’après plusieurs rapports, certaines publications reprennent les recettes bien connues du clickbait popularisé sur Facebook. D’autres rendent difficile la distinction entre humour, désinformation et simple spam généré par IA.
Pour de nombreux observateurs, cette évolution n’est pas anodine. Elle pourrait encourager les utilisateurs à produire des contenus toujours plus spectaculaires, émotionnels ou manipulateurs afin de gagner en visibilité.
Malgré cela, Meta assume pleinement cette orientation. L’entreprise ne présente pas son IA comme un simple assistant destiné à répondre à des questions ou à aider à accomplir des tâches.
Sa plateforme encourage également le partage de prompts, d’images créées par l’IA et de messages rédigés avec son aide, accessibles à l’ensemble de la communauté.
Et bon, je dois avouer, cette stratégie peut favoriser l’engagement et multiplier les interactions. Toutefois, elle fait aussi apparaître les mêmes défis de modération que ceux rencontrés depuis des années par les réseaux sociaux traditionnels.
Selon un article de The Verge, les utilisateurs se plaignent de fausses confidences personnelles, de témoignages fictifs fortement chargés en émotions, d’affirmations médicales contestables ou encore de scénarios inventés particulièrement extravagants.
L’expérience peut ainsi devenir confuse. Comme une partie importante des publications est créée ou assistée par l’IA, il devient parfois difficile d’identifier la nature des contenus.
S’il s’agit d’un témoignage authentique, d’une plaisanterie, d’une expérimentation ou d’une fiction pure et simple. Certains spécialistes craignent que cette situation contribue à affaiblir davantage la confiance en ligne. Surtout à mesure que les contenus générés par IA gagnent en réalisme et en pouvoir de persuasion.
Cette problématique dépasse d’ailleurs le seul cas de Meta. L’ensemble de l’industrie de l’IA cherche actuellement à accroître l’engagement des utilisateurs. Ce tout en essayant de mettre en place des garde-fous efficaces.
Or, plus ces outils deviennent interactifs et sociaux, plus les systèmes de modération semblent avoir du mal à suivre le rythme.
Cet article Faux drames et pièges à clics : le fil d’actu de Meta AI part complètement en vrille a été publié sur LEBIGDATA.FR.
OpenAI a déployé deux nouvelles options de sécurité pour les comptes ChatGPT : un mode de verrouillage pour limiter les risques d'exfiltration liés aux injections de prompts, et une fonctionnalité de gestion des sessions actives ouverte à tous.
Dans un article paru le 7 juin 2026, le quotidien britannique The Guardian décrit comment des escrocs sont parvenus à faire remonter des boutiques clonées dans les réponses de ChatGPT. Une technique qui a exploité à la fois les failles des LLM et la disparition d'une marque emblématique.
Dans un article paru le 3 juin 2026, le site américain 404 Media révèle comment des entreprises exploitent Reddit pour manipuler les réponses de ChatGPT et de la recherche IA de Google.
D'après le site américain Media 404, des hackers seraient parvenus à détourner le chatbot d’assistance de Meta pour prendre le contrôle de comptes Instagram. Une faille simple, basée sur la fragilité des gardes-fous de l'IA.
Le GPT-4.5 vient de tirer sa révérence, emportant avec lui les derniers vestiges de l’ère GPT-4 chez OpenAI. Oui, c’est une page qui se tourne pour l’un des modèles les plus marquants de la récente révolution de l’IA.
Quand GPT-4 est arrivé, l’intelligence artificielle est passée du statut de curiosité technologique à celui d’outil incontournable. Trois ans plus tard, OpenAI s’apprête à passer à autre chose. Avec le retrait de GPT-4.5, le dernier représentant de cette génération quitte ChatGPT. Un départ qui laisse derrière lui un héritage encore difficile à égaler pour certains utilisateurs.
La suppression du dernier modèle de GPT-4 chez OpenAI ne se fera pas demain. L’entreprise a confirmé que GPT-4.5 sera retiré de ChatGPT à partir du 27 juin 2026. Quant au modèle de raisonnement o3, son départ est prévu pour le 26 août après une période de transition. Les utilisateurs payants disposent donc encore de quelques semaines pour profiter de ces modèles avant leur disparition définitive.
Cette décision répond avant tout à une logique stratégique pour OpenAI. La firme souhaite concentrer ses ressources sur ses modèles les plus récents. Car les nouvelles générations promettent davantage de performances, des réponses plus rapides et des capacités élargies.
The retirement of o3 and GPT-4.5 marks the complete disappearance of the 4-series from ChatGPT.
— ji yu shun (@kexicheng) May 29, 2026
I miss the intellectual space when the entire 4-series was still around. 4o, o3, o4 mini, 4.1, 4.5. Five models, each with its own personality and strengths. Users could freely choose… pic.twitter.com/jQN9K0pL9K
Mais réduire l’histoire de GPT-4 à une simple ancienne version serait oublier son impact. Lors de son lancement, le modèle avait impressionné par sa polyvalence. Il pouvait rédiger, analyser des images, résoudre des problèmes et converser avec une aisance rarement vue auparavant.
Pour beaucoup, c’est à ce moment-là que l’IA est passée du statut de gadget fascinant à celui d’outil réellement utile.
Sur X, plusieurs utilisateurs ont exprimé leur déception face à ce retrait. Certains estiment que GPT-4.5 restait particulièrement performant pour l’écriture, tandis que d’autres appréciaient le comportement spécifique du modèle o3.
Cette réaction peut sembler étrange. Après tout, les modèles plus récents affichent souvent de meilleurs résultats dans les benchmarks. Pourtant, les chiffres ne racontent pas toute l’histoire.
À mesure que les assistants IA évoluent, les utilisateurs développent aussi des habitudes. Un ton particulier, une manière de répondre ou même une certaine « personnalité » peuvent créer une forme d’attachement. Cela explique pourquoi certains regrettent encore GPT-4o, malgré l’arrivée de versions plus avancées.
Bref, aujourd’hui, OpenAI estime que les successeurs de GPT-4 sont prêts à prendre le relais. Peut-être a-t-il raison. Peut-être que dans quelques mois, plus personne ne pensera à GPT-4. Ou peut-être que certains continueront à le citer comme cette vieille version qui « écrivait mieux avant ».
Cet article Adieu GPT-4 : OpenAI tourne définitivement la page a été publié sur LEBIGDATA.FR.
La course à l’innovation numérique redéfinit l’équilibre géopolitique. Les géants américains et asiatiques dominent ce secteur, rendant l’Europe dépendante. L’émergence d’Arthur Mensch challenge ce monopole. En cofondant Mistral AI, ce chercheur français allie rigueur scientifique et pragmatisme commercial pour défier la Silicon Valley. Son entreprise incarne désormais un symbole de la souveraineté technologique européenne.
Ce succès repose sur l’alliance directe entre recherche fondamentale et réalités industrielles. De son parcours académique d’élite à ses récentes auditions parlementaires, l’ingénieur poursuit un objectif clair : défendre l’autonomie numérique du continent. Sa structure mise sur des modèles ouverts, transparents et efficaces. Ce choix technique audacieux bouscule les standards établis et séduit les investisseurs mondiaux. En seulement trois ans, la start-up parisienne est devenue un acteur majeur de l’indépendance européenne.
Arthur Mensch suit un parcours scientifique d’excellence. Admis à l’École Polytechnique en 2011, il étudie ensuite à Télécom Paris. Pour se spécialiser dans la modélisation de données, il rejoint le Master MVA de l’ENS Paris-Saclay. Cette formation de pointe en apprentissage machine forge les bases de son expertise technique.
Ces acquis orientent ses travaux vers l’optimisation des structures de données complexes. Face aux limites de l’informatique traditionnelle, il privilégie l’élégance algorithmique et l’efficacité du calcul. Cette philosophie guidera plus tard ses choix industriels pour concevoir des réseaux de neurones efficaces et performants.
De 2015 à 2018, il prépare sa thèse de doctorat à l’Inria et au centre NeuroSpin du CEA. Ses recherches portent sur l’optimisation stochastique appliquée à l’imagerie cérébrale à grande échelle. Cette immersion mathématique en fait un chercheur de fond. Son parcours démontre qu’il est un expert de l’IA formé bien avant l’explosion médiatique des grands modèles de langage.
Après un post-doctorat et un passage par l’université de New York incertains, il rejoint l’industrie fin 2020. Il intègre alors les bureaux parisiens de Google DeepMind. Durant près de trois ans, il y développe des architectures multimodales et des outils de traitement du langage. Cette expérience lui permet de maîtriser les rouages de l’apprentissage profond à grande échelle.
Cette immersion révèle rapidement un déséquilibre majeur. Mensch constate que l’Europe forme les meilleurs talents de l’IA. Pourtant, la Silicon Valley en capte la valeur économique et la propriété intellectuelle. Cette fuite des cerveaux engendre une dépendance stratégique pour le continent. L’Europe se retrouve ainsi reléguée au rang de simple consommatrice technologique.
Ce constat provoque un déclic entrepreneurial. L’ingénieur juge impossible de bâtir une alternative crédible depuis l’intérieur des géants américains. Il choisit donc de fonder une structure indépendante en Europe. Ce projet vise à retenir les compétences locales et à garantir l’autonomie des données. Cette décision marque la fin de sa carrière de salarié.
En mai 2023, Arthur Mensch cofonde la start-up Mistral AI à Paris. Il s’associe à Guillaume Lample et Timothée Lacroix, deux camarades de l’École Polytechnique issus du laboratoire de recherche en IA de Meta. Cette alliance stratégique réunit des compétences de premier plan pour rivaliser directement avec la Silicon Valley.
Dès le mois suivant, l’entreprise bouscule le secteur en levant 105 millions de dollars en amorçage. Mené par le fonds Lightspeed Venture Partners, ce tour de table établit un record majeur pour une si jeune pousse européenne. L’opération étonne les analystes, car aucun produit n’est alors présenté publiquement.
Ce financement repose uniquement sur la crédibilité scientifique des fondateurs. Les investisseurs misent sur leur capacité à concevoir des réseaux de neurones complexes à partir de zéro. Le marché valorise ainsi l’expertise technique brute avant les plans marketing. Grâce à cet afflux de capitaux, la start-up recrute immédiatement des profils d’élite et acquiert ses premières capacités de calcul intensif.
L’entreprise choisit d’emblée la transparence pour se démarquer de ses rivaux américains. Arthur Mensch impose le modèle des poids ouverts (open-weight). Ces systèmes sont librement téléchargeables et modifiables. Cette approche prend le contre-pied d’OpenAI et de Google, adeptes des systèmes verrouillés. La start-up parisienne gagne ainsi la confiance des développeurs et accélère son adoption mondiale.
Techniquement, la start-up privilégie l’efficacité algorithmique. En septembre 2023, le modèle léger Mistral 7B bouscule le marché en surclassant des solutions géantes. En décembre, l’entreprise réitère l’exploit avec Mixtral 8x7B. Ce système utilise un mélange d’experts (MoE). Il active uniquement les paramètres requis pour chaque requête. Cela réduit drastiquement la consommation d’énergie.
Par la suite, l’offre s’élargit pour couvrir l’ensemble des besoins industriels. L’entreprise développe Mistral Large pour les calculs lourds dans le cloud. En parallèle, elle déploie la gamme Ministral pour le traitement local sur smartphones et ordinateurs. Cette flexibilité permet aux clients d’adapter l’IA à leurs propres infrastructures sans sacrifier la précision.
La croissance de la start-up s’accompagne d’une forte accélération financière en 2023 et 2024. Après une Série A de 385 millions d’euros fin 2023, l’entreprise lève 600 millions d’euros en juin 2024. Des investisseurs internationaux comme l’américain General Catalyst entrent alors au capital. Malgré cet afflux de fonds étrangers, Arthur Mensch reste vigilant. Il maintient fermement le contrôle décisionnel et la gouvernance de sa structure en Europe.
Un cap majeur est franchi en 2025 lors d’une nouvelle levée de fonds. Cette opération stratégique renforce l’entrée au capital d’investisseurs industriels. La valorisation de la pépite parisienne grimpe alors à 11,7 milliards d’euros. En devenant une décacorne, la start-up confirme son statut de poids lourd industriel. Elle rivalise désormais directement avec ses plus grands concurrents.
Cette revalorisation transforme les fondateurs en milliardaires en seulement deux ans. Néanmoins, cette richesse théorique ne modifie pas la gestion opérationnelle au quotidien. La quasi-totalité des fonds est réinvestie dans l’achat de serveurs et de puces graphiques Nvidia de dernière génération. Sécuriser cette infrastructure de calcul demeure une priorité absolue pour tenir tête aux investissements des géants américains.
Le parcours d’Arthur Mensch croise directement les débats sur la régulation numérique européenne. D’abord opposé à l’AI Act par crainte d’étouffer l’innovation locale, il adapte ensuite ses modèles au texte de loi final. Cette conformité devient un argument commercial clé pour rassurer les clients institutionnels.
Ce succès fait du chercheur le symbole du renouveau technologique français. En février 2025, le gouvernement le choisit pour incarner la campagne internationale « Make it Iconic. Choose France ». En mai, il reçoit une reconnaissance publique à seulement 32 ans. Cet hommage salue l’importance de ses travaux pour l’indépendance du pays.
Au-delà des honneurs, la souveraineté se traduit par des applications concrètes. Des groupes comme Airbus ou BNP Paribas intègrent déjà ses solutions au cœur de leurs processus. L’hébergement sur des serveurs locaux garantit qu’aucune donnée sensible ne quitte le continent. Ce choix protège le secret industriel face aux lois extraterritoriales étrangères.
En mars 2026, Arthur Mensch publie une tribune sur la propriété intellectuelle. Il y propose une redevance pour les développeurs d’IA. Ce système rémunérerait équitablement les éditeurs de presse et les créateurs de contenus. L’objectif est d’apaiser les tensions croissantes entre les médias et la tech.
Ce cadre légal offrirait une stabilité indispensable à la recherche. En payant l’accès aux données, les entreprises d’IA se protègent des procès de masse. Cette approche évite la paralysie du secteur et garantit des entraînements sur des sources vérifiées. Une telle clarté devient un atout compétitif pour l’Europe face au flou réglementaire américain.
Cette mesure vise enfin à équilibrer la concurrence face à la Silicon Valley. Les géants américains exploitent massivement les données culturelles européennes sans contrepartie. En imposant une règle commune, Mensch protège le patrimoine local. Cette régulation garantit que l’innovation progresse sans détruire l’écosystème créatif.
En mai 2026, Arthur Mensch adresse un avertissement à l’Assemblée nationale. Il s’exprime devant la commission d’enquête sur les dépendances numériques. Selon lui, l’Europe doit agir rapidement. Passé ce délai, son retard structurel aggravera sa dépendance numérique. Le continent fera alors face aux puissances étrangères sans moyen de défense.
Pour contrer cette menace, le dirigeant oriente ses modèles vers la souveraineté technologique. La start-up conçoit désormais des outils sécurisés pour les institutions. Ces systèmes accélèrent la prise de décision opérationnelle. Ils s’appuient pour cela sur le traitement automatisé des données. Ce virage confirme la dimension stratégique de l’entreprise parisienne.
Malgré la sensibilité de ces missions, le fondateur insiste sur la stricte neutralité de son organisation. Mistral AI se positionne uniquement comme un fournisseur de briques technologiques. La structure n’interfère jamais dans la politique des États. Cette approche garantit son indépendance. Le but reste de doter les institutions des meilleurs outils de calcul pour assurer leur liberté de décision.
Le 28 mai 2026, Arthur Mensch dévoile ses ambitions au sommet AI Now Summit au Louvre. Devant ses partenaires, il fixe un objectif de chiffre d’affaires annuel élevé. La start-up présente aussi de nouveaux outils de codage. Ce logiciel autonome conçoit, teste et déploie des applications complexes. Il accélère ainsi le travail des ingénieurs.
Pour soutenir ces innovations, l’entreprise lance un plan d’infrastructure massif. Elle projette de bâtir un « Campus IA européen » d’ici 2030. Ce projet exige des partenariats directs avec des producteurs d’énergie décarbonée. Cela garantira une alimentation stable et décarbonée. Le dirigeant refuse d’intégrer des consortiums tiers. Il veut garder le contrôle absolu de cette chaîne technique critique.
Ce développement nécessite des capitaux inédits en Europe. La start-up prépare donc un financement majeur sur les places financières du continent. Cette opération ouvrira le capital au public. Je pense que cette étape est essentielle pour protéger la gouvernance contre des rachats étrangers. Ce pôle industriel consolide la stratégie d’indépendance de la structure. Celle-ci devient le fournisseur central de la région.
Cet article Arthur Mensch : itinéraire d’un architecte de l’IA européenne a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Avec LFM2.5-8B-A1B, Liquid AI tente de rappeler que la performance ne dépend pas toujours de la taille. Comme quoi, dans l’IA aussi, les fiches techniques les plus impressionnantes ne racontent pas toujours toute l’histoire.
Dans l’industrie de l’IA, la taille est souvent devenue un argument à part entière. Plus un modèle affiche de milliards de paramètres, plus il est censé impressionner. Pourtant, Liquid AI choisit une autre voie avec LFM2.5-8B-A1B. L’objectif ? Prouver qu’un modèle plus compact peut rivaliser avec des concurrents bien plus imposants sans nécessiter une infrastructure digne d’un centre de données.
Le fonctionnement du LFM2.5-8B-A1B n’est finalement pas aussi compliqué que son nom à rallonge pourrait le laisser croire. Derrière cette succession de lettres et de chiffres se cache un modèle d’IA conçu pour fonctionner sur des appareils grand public. Et cela sans dépendre systématiquement du cloud.
Développé par Liquid AI, LFM2.5-8B-A1B repose sur une architecture dite « Mixture-of-Experts » (MoE). Concrètement, il dispose de 8 milliards de paramètres, mais n’en active qu’une partie lorsqu’il traite une requête. Cette approche permet donc de réduire les besoins en ressources tout en conservant des performances élevées.
Today, we're releasing LFM2.5-8B-A1B, a device-optimized model designed to power real-life applications on phones, laptops, PCs, robots, and fast & lightweight server-side use-cases.
— Liquid AI (@liquidai) May 28, 2026
> 8B MoE, 1.5B active
> Expanded 128K context
> LFM2.5 flagship hybrid MoE architecture
>… pic.twitter.com/PWYmAMpWk4
Liquid AI présente LFM2.5-8B-A1B comme un assistant personnel intelligent. Il peut réaliser des tâches du quotidien, utiliser différents outils et suivre des consignes complexes. Son ambition est de faire tourner une IA avancée directement sur un ordinateur portable, un smartphone ou tout autre appareil compatible.
Liquid AI affirme que son modèle tient tête à des IA bien plus volumineuses. C’est notamment le cas sur plusieurs tests de suivi d’instructions et de tâches agentiques. En parallèle, l’entreprise met en avant un autre argument de poids : la vitesse.
Selon ses tests, LFM2.5-8B-A1B serait le modèle le plus rapide de sa catégorie sur CPU comme sur GPU. Il bénéficie en outre d’une prise en charge immédiate de plusieurs outils populaires de l’écosystème IA, dont llama.cpp, MLX, vLLM et SGLang.
Cette nouvelle version apporte plusieurs évolutions importantes par rapport au précédent LFM2-8B-A1B lancé en 2025. La plus visible concerne sa fenêtre de contexte, qui passe de 32 768 à 128 000 tokens. En pratique, cela lui permet d’analyser des documents beaucoup plus longs, de conserver davantage d’informations et de raisonner sur des séquences plus étendues.
Liquid AI a également doublé la taille du vocabulaire du modèle, passant de 65 536 à 128 000 tokens. Cette amélioration vise les langues utilisant des systèmes d’écriture non latins. L’entreprise évoque notamment des gains significatifs pour l’hindi, le thaï, le vietnamien, l’indonésien ou encore l’arabe.
Sous le capot, l’architecture générale de ce modèle de Liquid Glass reste proche de celle de son prédécesseur avec une combinaison de technologies MoE, GQA et de blocs de convolution courte à porte. En revanche, le modèle a bénéficié d’un entraînement beaucoup plus ambitieux.
Son volume de pré-entraînement est passé de 12 à 38 billions de tokens. En plus, plusieurs phases d’apprentissage par renforcement ont été ajoutées pour améliorer son raisonnement et limiter les hallucinations.
L’une des nouveautés les plus notables est d’ailleurs son orientation vers le raisonnement explicite. Contrairement à la version précédente, LFM2.5-8B-A1B génère une chaîne de réflexion avant de produire sa réponse finale. Cette stratégie permet d’améliorer la qualité des résultats sans pénaliser les performances, notamment grâce à l’efficacité de son architecture MoE.
Au final, Liquid AI ne cherche pas à proposer une version plus puissante de son modèle. L’entreprise tente surtout de démontrer qu’une IA compacte peut continuer à progresser sans suivre la course aux paramètres.
Cet article Liquid AI lance LFM2.5-8B-A1B : la taille ne fait-elle plus vraiment la performance ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, estime s’être trompé sur la rapidité avec laquelle l’intelligence artificielle provoquerait des suppressions massives d’emplois, notamment parmi les travailleurs cols blancs. Un réajustement notable, alors que le débat sur l’impact de l’IA sur le marché du travail reste particulièrement tendu.
OpenAI s’apprêterait à déposer confidentiellement son dossier d’introduction en Bourse aux États-Unis, avec une IPO potentiellement prévue dès septembre 2026, rapporte Reuters le 20 mai 2026. Une opération historique qui pourrait raviver la rivalité entre Sam Altman et Elon Musk, alors que SpaceX prépare elle aussi son arrivée sur les marchés.
Un modèle d’OpenAI a résolu seul un problème de géométrie que les plus grands mathématiciens n’avaient pas réussi à dépasser en huit décennies. Ce n’est pas une performance de calcul. C’est une idée nouvelle, vérifiée, publiée, et qui change la façon dont la recherche mathématique va se pratiquer.
Le 20 mai 2026 restera sans doute comme une date charnière dans l’histoire des sciences. Ce jour-là, OpenAI a annoncé qu’un de ses modèles de raisonnement avait réussi, de manière totalement autonome, à infirmer la borne proposée par Paul Erdős dans sa conjecture des distances unitaires — un problème de géométrie discrète qui résistait aux mathématiciens depuis 1946.
Ce succès marque une rupture réelle. Nous ne parlons plus d’une IA capable de trier des données ou de réussir un examen, mais d’un système capable de produire une idée mathématique genuinement nouvelle, là où les meilleurs spécialistes humains avaient échoué depuis des décennies.
Posée par le légendaire mathématicien hongrois Paul Erdős il y a exactement 80 ans, la conjecture des distances unitaires est d’une formulation trompeusement simple.
Le problème : Si vous placez nn n points sur un plan, combien de paires de points peut-on positionner de façon à ce qu’elles soient séparées par exactement la même distance — disons, une unité ?
Pendant huit décennies, la communauté mathématique a partagé la même intuition : pour maximiser ces paires, il fallait aligner les points selon des structures régulières — grilles carrées, réseaux triangulaires, motifs périodiques. Erdős lui-même avait conjecturé que le nombre maximal de telles paires ne pouvait pas dépasser une borne presque linéaire, notée n1+o(1)n^{1 + o(1)} n1+o(1).
Cette intuition géométrique a longtemps semblé indépassable. Ancrés dans leur perception visuelle et spatiale, les chercheurs n’imaginaient tout simplement pas qu’une autre famille de configurations puisse exister.
Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in 1946.
— OpenAI (@OpenAI) May 20, 2026
For nearly 80 years, mathematicians believed the best possible solutions looked roughly like square grids.
An OpenAI model has now disproved that… pic.twitter.com/j2g3Ze0zEG
Pour dépasser cette borne, le modèle d’OpenAI n’a pas procédé par exploration exhaustive. Tester des milliards de configurations géométriques à l’aveugle n’aurait mené nulle part. La machine a emprunté un chemin radicalement différent.
Elle a transposé le problème depuis la géométrie discrète classique vers le domaine très abstrait de la théorie algébrique des nombres — un déplacement conceptuel que peu de mathématiciens auraient spontanément envisagé.
**Le mécanisme :** en mobilisant des structures comme les *corps CM* et les *tours de corps de classes de type Golod-Shafarevich*, le modèle a construit une nouvelle famille de configurations de points capables de surpasser radicalement les réseaux traditionnels. La borne établie est de type n1+δn^{1 + \delta} n1+δ, où δ\delta δ est une constante universelle strictement positive — ce qui **contredit formellement la conjecture d’Erdős**.
Le résultat a de quoi donner le vertige : la plus petite configuration illustrant cette découverte nécessite un nombre de points de l’ordre de 10195710^{1957} 101957. Un chiffre tellement astronomique qu’aucune représentation physique n’est concevable dans notre univers. C’est précisément ce qui explique pourquoi aucun esprit humain ne l’avait envisagée : cette configuration n’existe que dans l’espace abstrait des mathématiques.
If you are a mathematician, then you may want to make sure you are sitting down before reading further.
— Timothy Gowers @wtgowers (@wtgowers) May 20, 2026
La Silicon Valley est coutumière des annonces fracassantes, et la communauté scientifique avait de bonnes raisons de rester prudente. Cette fois, deux dispositifs de validation indépendants ont levé les doutes.
1. La vérification formelle par Lean La preuve produite par le modèle a été soumise à Lean, un assistant de preuve formel qui vérifie chaque étape logique sans marge d’interprétation. Le résultat : validation complète, sans aucune faille. Le risque d’hallucination, souvent évoqué pour les IA, est ici éliminé par construction.
2. La relecture par les pairs Un comité de mathématiciens de premier plan — Noga Alon, Timothy Gowers, Will Sawin et Jacob Tsimerman — a examiné l’ensemble du raisonnement. Leur conclusion, publiée dans un document d’analyse, est sans ambiguïté : la preuve est rigoureuse, et le saut conceptuel opéré par la machine est, selon leurs propres termes, aussi inattendu qu’élégant.
three of the things we are most excited about:
— Sam Altman (@sama) May 20, 2026
1. AGI accelerating research
2. AGI accelerating companies
3. personal AGI accelerating everyone in achieving their goals
today it was great to announce the unit distance result.
yesterday it was great to announce that we are…
Cette découverte n’est pas un exploit isolé. Depuis le début de l’année 2026, quinze problèmes d’Erdős qui stagnaient depuis des générations ont été résolus, dont onze directement attribués aux nouveaux modèles de raisonnement artificiel.
Les implications dépassent les mathématiques pures. En démontrant sa capacité à maintenir des chaînes de raisonnement longues et abstraites sans se perdre, cette technologie ouvre des perspectives concrètes dans d’autres domaines :
La question n’est plus de savoir si une machine peut « penser ». Elle est trop chargée philosophiquement pour être utile. Ce que cette découverte montre concrètement, c’est qu’un système artificiel peut aujourd’hui explorer des espaces conceptuels inaccessibles à l’intuition humaine, non pas parce qu’il est plus intelligent, mais parce qu’il n’est pas contraint par les mêmes biais perceptifs.
Pour les mathématiciens, cela ne signe pas la fin de leur discipline, mais le début d’une pratique différente, dans laquelle certains problèmes se résolvent non plus au tableau noir, mais en dialogue avec une machine capable de voir ce qu’ils ne voient pas…
Cet article Séisme dans les maths : l’IA résout une énigme insoluble depuis 80 ans a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Le 20 mai 2026, OpenAI a affirmé qu’un de ses modèles d’IA avait contribué à réfuter une conjecture mathématique formulée par Paul Erdős en 1946. Le problème consiste à déterminer combien de paires de points peuvent être placées exactement à distance 1 dans un plan.
OpenAI propose désormais aux entreprises de réserver sa puissance de calcul sur plusieurs années, une offre qui répond à une pénurie de GPU que la société reconnaît elle-même.
En attirant l'un des profils les plus reconnus de l'IA mondiale, Anthropic envoie un signal qui dépasse la compétition pour les talents : elle parie sur l'automatisation de sa propre recherche.
En pleine messe Google I/O, l’entreprise a finalement révélé son plan pour mettre fin aux doutes que l’on peut avoir sur certaines photos générées par l’IA en utilisant SynthID.
En pleine conférence Google I/O 2026, la firme de Mountain View a dévoilé l'Universal Cart : un panier d’achat universel entièrement dopé à l’IA. En quoi cela consiste réellement ?
Coup de théâtre dans le duel judiciaire de l'année. Le jury a balayé la plainte du milliardaire contre Sam Altman pour une simple question de prescription légale. Elon Musk s'est réveillé beaucoup trop tard, mais il annonce déjà sa riposte en appel.
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