En 1967, Frank Reginald Farmer présentait à Vienne une démarche posant la frontière du risque avant d'examiner les installations. Les agents IA remettent ce réflexe au centre et obligent un comité à fixer d'avance la conséquence refusée.
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Depuis le 2 février 2025, l'entreprise qui déploie l'IA doit prendre des mesures pour la maîtrise de l'IA de son personnel. Sans niveau chiffré ni certification, Bruxelles exige moins que ne le laissent croire les vendeurs de conformité.
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242 accords d'entreprise mentionnant l'IA ont été recensés en France de 2017 à 2024 (CEET-Cnam). Presque aucun ne traite l'usage quotidien, qu'il s'agisse de classer les données ou de dire quelles décisions restent humaines.
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La robotique copie désormais la recette des IA génératives, ce que Jim Fan (Nvidia) nomme le grand parallèle. Un modèle a été pré-entraîné sur 21 000 heures de vidéo filmée à hauteur d'humain, avec moins de 0,1 % de pilotage manuel.
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Demandez en comité combien de cadres utilisent l'IA chaque semaine (l'Apec en compte la moitié), puis ce qui a été écrit sur ce qu'ils peuvent en faire. Vous obtiendrez un silence, ou le nom d'une charte que personne n'a lue.
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La durée des tâches qu'un agent mène seul double environ tous les sept mois selon METR. Sequoia en tire l'idée d'une AGI déjà là au sens fonctionnel. Votre terrain de jeu devient la vitesse de diffusion en interne.
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104 scénarios réels traités en 28 minutes par l'agent de XBOW, contre 40 heures pour un expert humain. Quand l'attaque devient autonome, la cybersécurité sort du seul périmètre de la DSI pour devenir un sujet de direction générale.
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Combien de temps s'écoule entre une décision et l'apprentissage qu'elle produit ? Quand l'IA sert à se rendre elle-même meilleure, raccourcir cette boucle creuse un écart qui se creuse ensuite tout seul.
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Recherche web et code, les deux grands succès de l'IA, sont les problèmes les mieux dotés en données de toute l'économie, relèvent Ben et Asher Spector. Votre m��tier appartient presque toujours à la longue traîne mal dotée.
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Les modèles progressent plus vite que la capacité des organisations à les absorber. Ce décalage entre ce que les modèles savent faire et ce que les équipes en font devrait occuper un comité de direction en 2026.
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« Là où nous avons de l'avance, ce n'est pas la technologie. » Boris Cherny, créateur de Claude Code, déclare que l'agent écrit 100 % de son code. Ce qui devient rare dans une organisation, c'est l'expertise métier.
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Demis Hassabis tient sa date, l'AGI vers 2030. Plutôt que de parier sur elle, mieux vaut tenir un cap simple et non négociable. Il protège mieux qu'une roadmap datée suspendue à une prédiction.
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4/ « Elle ne sait pas encore le faire » périmera à la prochaine version du modèle. « Nous ne voulons pas qu'elle le fasse » tiendra.
L'article https://t.co/9nRZ9yNCMW
Le canevas, libre et sans compte https://t.co/phSS1QnJLl
1/ Il arrive souvent qu'une tâche d'équipe parte à l'IA parce qu'elle était automatisable, sans que personne ait décidé de la lui confier ni l'ait écrit nulle part.
3/ Il reconnaît ne pas avoir les réponses, à commencer par qui décide et selon quels critères. J'ai ramené sa question à l'échelle d'une équipe dans un canevas d'une page. Pour chaque tâche gardée entre humains, une case demande pourquoi.
GPT-6 Astra is here.
We hope it will begin to enable a new generation of entrepreneurship, scientific discovery, and building.
We believe it is the best model in the world for computer use, professional work, science, coding, cybersecurity, and more.
It took us some extra time to ensure that we could meet the safety and alignment standards required for this capability level, but we think you’ll find it worth the wait.
It scores 98% on FrontierMath Tier 4, 99.9% on ARC-AGI 3, and 100% on ExploitBench.
Scientists find DNA from a mysterious human ancestor in every living person: A new analysis of 503 modern genomes has uncovered traces of an unknown archaic human lineage — a "ghost" population that interbred with our ancestors but has never been identified in the fossil record.
After deployment, we applied GPT-5.6 Sol to advance the frontier of efficiency by making itself more efficient to run.
The results:
- 20% lower serving costs from production GPU kernel improvements.
- 15%+ better token-generation efficiency from improved speculative decoding.
Two incidents over the last 24 hours resulted in elevated errors or reduced availability on Claude for some users. Multiple separate network failures cut into our capacity to serve Claude, and some requests failed while we rerouted traffic.