L'année 2026 promet d'être riche en nouveautés 100 % électriques. Outre les SUV, ce sont surtout les voitures abordables qui devraient avoir le vent en poupe.
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Après avoir suscité une polémique mondiale en laissant Grok, l’IA d’Elon Musk, générer des images sexualisées de femmes sans leur consentement sur X, plusieurs utilisateurs ont constaté que la génération d’images était désormais réservée aux abonnés premium de la plateforme.
Kia lève le voile sur son nouveau SUV urbain 100 % électrique EV2. Design, intérieur, autonomie, on vous dit tout ce que vous devez savoir sur ce futur concurrent de la Renault 4 électrique.
OpenAI a dévoilé ChatGPT Health, un nouvel espace dédié à la santé directement intégré à son chatbot. Pour l’instant testée par une poignée d’utilisateurs, la fonctionnalité ne concerne pas encore l’Europe.
Au CES 2026, Uber expose son robotaxi conçu en partenariat avec Lucid et Nuro pour rivaliser avec Waymo, Zoox et Tesla. L'action de l'entreprise a fait un bond dans la foulée de l'annonce, alors qu'Uber compte s'appuyer sur Alpamayo, le modèle open source de conduite autonome de Nvidia.
Au CES 2026, Nvidia a présenté Alpamayo, une plateforme d’IA open source pour la conduite autonome, que Mercedes-Benz intégrera dès 2026 dans sa future CLA. Une approche qui vise clairement le même terrain que le Full Self-Driving (FSD) de Tesla.
Un développeur web a mené une expérience visant à maintenir un plant de tomate en vie grâce à Claude, l’IA d’Anthropic, sans aucune intervention humaine directe. L’expérience en est désormais à son 43ᵉ jour.
Amazon ne veut pas laisser le monopole du chatbot à OpenAI et Google. Au CES 2026, le géant du commerce a annoncé le lancement de « Alexa.com », une interface web conçue pour discuter avec son intelligence artificielle sans avoir à parler à une enceinte.
Face à la pénurie de RAM, Nvidia s'apprêterait à relancer la production de la GeForce RTX 3060. Celle-ci repose sur de la mémoire GDDR6, une technologie plus ancienne, généralement moins sous tension que la GDDR7 en termes de disponibilité et de prix.
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.
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) :
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 XIXème 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.
Les événements touchant à l’IA au 39e Chaos Communication Congress :
Les contenus communautaires sont répertoriés selon ces deux critères :
Connexionintelligence_artificielle (indication d'un rapport avec le thème de la dépêche)Certains contenus non recensés en raison du second critère peuvent être visualisés en s'aidant de la recherche par étiquette.
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