Julien Garderon - @[email protected]

Passion: étude de la décision publique via l'#IE. Ancien attaché politique repenti en sécurité info.
Urbaniste des SI.
Compte perso (🌈)

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

SSH-Frontière — login shell SSH restreint en #Rust 🦀

Contrôle déclaratif fin des accès #SSH pour comptes de service (CI/CD, agents #IA, scripts).
Parseur grammatical, #RBAC, zero unsafe, 540+ tests.
EUPL-1.2 / open source 🇪🇺

Documentation :https://t.co/hv4dhpQhE2

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

Sommes-nous à l'aube d'une plus grande maîtrise de l'alignement réel et permanent des LLM ? Comme de l'interprétabilité qui conduit à l'explicabilité.
L'espace J semble en tout cas une belle et formidable découverte de la part des équipes d'Anthropic et associés. Bravo à eux !

[Anthropic @AnthropicAI]

In neuroscience, global workspace theory holds that thoughts become consciously accessible when they enter a privileged workspace that’s broadcast across the brain.

Using a new interpretability technique, we found something similar in Claude: the J-space. https://t.co/sLu2JgYwOQ

[French Response @FrenchResponse]

A society doesn't become weaker because people are free to be themselves.
It becomes weaker when it needs hate to define its strength 🌈

[Chubby♨️ @kimmonismus]

OpenAI is launching GPT-5.6 Sol on Cerebras at up to 750 tokens per second in July.

Bleys Goodson estimates Sol may be served across 70-100 Cerebras wafers, with roughly one model layer per wafer: around 3T total parameters, 150B active, 70 layers.

It suggests OpenAI did not just place a frontier model onto another inference provider. It likely designed the model around the hardware!
Cerebras would move from “fast inference for smaller models” into something much more strategic: serving frontier intelligence at extreme speed.

Game changer, big win for OpenAI. It cannot be emphasized enough how important this is.

[Grigory Sapunov @che_shr_cat]

1/
Linear attention has O(1) inference but terrible memory recall. What if you could fix catastrophic forgetting using a parameter-free metric of token surprise?

HOLA shows how adding a tiny, 64-token cache beats full-attention baselines. 🧵

[Gilles Babinet @babgi]

Il existe deux façons de définir si un marché boursier est rentré dans un phénomène de bulle,
la première c'est d'avoir une connaissance fine de l'industrie, de son potentiel et d'estimer que sa vitesse de développement justifie les prix très élevés. A l'égard de l'IA, ce conte est connu : il se définit par plusieurs acronymes, comme AGI (IA générale), ASI (IA supérieure), RSI (intelligence artificielle capable de s'améliorer elle-même), qui sont des totems sacrés dans l'industrie de l'IA.
Chacun se fera à cet égard ses propres convictions. Mais il faut tout de même reconnaître que ces dernières semaines, les nouvelles n'ont pas été très bonnes, en particulier en ce qui concerne les estimations de rentabilité d'une part des utilisateurs de tokens d'ia, et d'autre part, des fournisseurs de ceux-ci.
L'autre méthode consiste à prendre les grands ratio financiers que sont le PE (rapport prix de l'action et son bénéfice), le CAPE (qui est l'agrégat de ce bénéfice sur une dizaine d'années). Ces deux ratios sont dans le rouge et de façon significative. Mais l'auteur de cet article du FT soupçonne de surcroît que les bénéfices actuels des entreprises sont eux-mêmes gonflés (marges historiquement très hautes, effet IA/capex, rachats d'actions, etc.), donc anormalement élevés par rapport à leur tendance de long terme. Ce qu'il définit comme une bulle dans une bulle : si on utilise ces bénéfices "gonflés" au dénominateur du CAPE, le ratio paraît moins cher qu'il ne l'est réellement.
L'auteur calcule que, si on retranchait l'exagération des bénéfices, la probabilité que l'on soit dans un scénario normal serait de... "0,00019%.
Seul espoir donc pour ceux qui veulent se convaincre que tout va bien, c'est de s'en remettre aux prédictions les plus hyperboliques à l'égard de l'intelligence artificielle issue des connaisseurs et acteurs de l'industrie de l'IA. Si l'on traduisait cela concrètement, cela pourrait se résumer à quelque chose comme "Les robots humanoïdes vont être disponibles (et utiles) dans une proportion significative des foyers d'ici deux à trois ans (Elon Musk), les véhicules réellement autonomes arriveront sur le marché en 2026 (toujours Elon Musk), l'intelligence artificielle générale va se manifester en 2027 (Dario Amodei), l'intelligence artificielle récursive va devenir peu à peu une réalité dès 2026 (toujours Dario Amodei, 2026), la productivité générale va fortement s'accroître d'ici 5 ans, soit vers 2028 (Bill Gates, blog personnel), 90% de la connaissance sera produite par des ia en 2026 ou 2027 (J. Huang)... Certes tout cela est encore possible mais le problème des prédictions datées c'est qu'elles se confrontent tôt ou tard à un verdict qui se dénomme la réalité et à cet égard il est cruel de rappeler qu'en 2000 le même Bill Gates avait estimé peu avant le crack boursier que les marchés boursiers n'étaient pas surévalués.

This is nuts upon nuts. When’s the crash? - https://t.co/JUajCzJtA1 via @FT

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

Le baiser de Judas de Marine à Jordan ? Ce qu'on ne peut éviter on l'embrasse : le soutenir quand son propre bateau coule, puis le voir échouer, pour enfin être le recours.
Passer plus tard pour celle qui s'est relevée et a tenu sa parole, son soutien - sans jamais y croire.

[𝙅𝘽🇫🇷 🇪🇺 @JBOOVII]

Quand tu attends le 07.07 avec impatience pour t’en débarrasser.

Le regard de @J_Bardella en dit long, il se voit déjà kahlif à la place du khalif.

J'ai rarement vu quelqu'un recevoir une accolade et être embrassé de la sorte avoir cette distance palpable, à la limite du dégoût.

[Rohan Paul @rohanpaul_ai]

Harvard Business Reviews's new piece: The rush to use AI can make companies faster at the wrong work.

Many leaders are treating AI as a pressure valve for visible problems, such as slow workflows, rising costs, duplicated tasks, and crowded calendars.

That feels practical, because urgent problems are easy to count, easy to defend, and easy to attach to a dashboard.

The trap is that AI then becomes a way to preserve the current organization at higher speed, rather than a way to rethink what the organization should become.

A firm that uses AI only to produce more reports, more emails, and more deliverables may improve throughput while draining judgment, creativity, and trust.

The deeper question should be not whether AI can automate a task, but whether the task deserves to exist in its current form.

Healthcare offers an example: AI creates more value when it reduces administrative load and supports clinical reasoning than when it simply pushes clinicians to process more patients faster.

The strongest AI strategies will probably feel slower at first, because they require redesigning work, building skills, and deciding where human judgment still carries the value.

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

Quelque soit mes griefs contre @AnthropicAI (et ils augmentent sensiblement ces derniers temps !), je reconnais bien volontiers que leur écosystème est génial et Fable merveilleux à utiliser. Une grande autonomie, respect intelligent des consignes, qualité certaine. Bon boulot !

[Andy Coenen @_coenen]

if i had to guess the “secret sauce” of Fable i’d say it’s these 3 things:

1) scale - this model is has the most “big model smell” imaginable. it contains worlds, so it can go really deep on anything

2) Extreme agentic RL - fable is a workhorse, it just chugs and chugs and never seems to get lost, looped, or lazy. this implies that anthropic has cracked the formula for long horizon agentic RL and has scaled it up as far as they can.

3) The constitution - i’ve always loved Claude’s constitution not just as a safety guideline or product vision, but as a clear materialization of how to understand and evaluate the model’s behavior from data to training tasks to reward models to evals. Training a model is the culmination of thousands of decisions, and it’s much easier if there’s a constitution guiding those choices (both by humans and AI)

all in all Fable is the most impressive piece of technology i’ve ever seen. bravo to the @AnthropicAI team, they’ve created something truly special and it’s a testament to their talent, vision, and focus

[Joan Larroumec @larroumecj]

Pourquoi l’Italie n’est pas un modèle.

Le tribalisme politique étant ce qu’il est, on a tendance à juger la politique économique de Meloni en fonction non pas de ses résultats mais de si on voudrait restreindre l’immigration en France.
C’est complètement débile, mais c’est comme ça que fonctionne l’esprit humain.

En ce moment grosse vague autour de la baisse du chômage en Italie.

Cependant le niveau de chômage est un indicateur assez peu représentatif de la santé d’une économie car il n’indique que le pourcentage de gens qui aimeraient travailler et qui ne trouvent pas d’emploi.

⁃ Donc si les gens partent à la retraite en masse, le pays n’est pas plus riche, mais le chômage baisse. Chaque année quand une cohorte de boomers italiens part à la retraite, la cohorte de jeunes qui arrive sur le marché de l’emploi est plus petite d’un tiers.

⁃ Donc si les jeunes se barrent du pays pour aller chercher fortune ailleurs, le pays n’est pas plus riche, mais le chômage baisse. L’Italie a perdu 590k personnes au solde de ses flux d’expatriation sur les 10 dernières années, surtout des jeunes, dont beaucoup de diplômés.

⁃ Donc si les gens sont découragés et cessent de chercher un travail, le pays n’est pas plus riche, mais le chômage baisse. Le nombre de jeunes Italiens inactifs a crû de 4,4% l’année dernière.

⁃ Donc si l’on détruit 5 emplois bien payés et qualifiés pour créer 7 emplois précaires sous-payés, le pays n’est pas plus riche, mais le chômage baisse. En Italie l’année dernière : +195 000 indépendants, +71 000 CDD, recul des CDI. Depuis 2000, le PIB par emploi occupé a baissé de 6%.

Donc sans surprise, malgré un chômage en baisse, cette année l’Italie va sans doute faire du surplace en termes de PIB, malgré 200 milliards injectés par l’Europe en fonds Covid (plus gros bénéficiaire).

Sur les 20 dernières années, l’Italie est une nation qui a fait du surplace économique (+1,9% de PIB), là où la France a fait +20%.

Alors c’est quoi concrètement le fameux modèle italien de Meloni ?

Meloni a en gros fait 2 choses :

⁃ elle a réduit le déficit du pays qui est passé de 7 à 3 points en faisant essentiellement une seule mesure : éteindre le superbonus, leur équivalent de maprimerenov en version crédit d’impôt cessible, qui avait -surprise surprise- ouvert la porte à toutes les corruptions et gabegies jusqu’à représenter plusieurs points de PIB.

⁃ Elle a stimulé l’offre de travail peu qualifiée en supprimant le revenu minimum et en baissant les charges sur les bas salaires.

Nous pouvons nous inspirer de l’Italie pour le premier point et il est en effet urgent de mettre fin à la gabegie de ma prime rénove.
Pour le second point c’est déjà ce que fait la France, et les mêmes causes produisant les mêmes effets, le pays se smicardise.

Il n’y a donc pas particulièrement de modèle italien à suivre. Peu importe par ailleurs ce que l’on pense de la politique migratoire de Meloni.

Ce que la France devrait faire, ce que l’Italie devrait faire, c’est la seule chose qui compte en économie : créer des emplois très productifs qui créent beaucoup de richesse.
Et pour cela faire monter en gamme l’économie.
Et pour cela se positionner sur les frontières technologiques, créer des environnements réglementaires, infrastructurels, sociaux, fiscaux, favorables à l’IA, la robotique, la biotech, le spatial. Attirer les talents. Mieux former la population. Construire des sources d’énergies abondantes et pas chères.

C’est toujours la même recette, si simple sur le papier, si compliquée à faire appliquer.
Tout le reste, c’est plus ou moins répartir la misère en serrant les fesses pendant que le pays coule.

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

Un relai qui n'a pas vérifié que ce modèle est totalement bidon (ils l'indiquent d'ailleurs en bas sur HugginFace) : c'est pour dénoncer les mauvaises pratiques de publication.
https://t.co/x9KJrL3A1Q

[Md Ismail Šojal 🕷️ @0x0SojalSec]

Turns out the student is not bounded by the teacher.
The funniest AI model drop, This model fine-tune on distilled Fable-5 traces for god-tier coding agent,

distilled 2.3M Claude Fable 5 traces into a 4B model

- 100% self-consistency
- 0.00 bits output entropy
- zero hallucination variance

the hottest new model on Hugging Face.
It's 4B and It's trained on Fable-5.

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

@0x0SojalSec "Disclaimer
This is a joke. This is not an actual model. Please read the full post first"

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

Je pensais que Claude Sciences pouvait expliquer la position assez étrange d'Anthropic sur la biologie et les restrictions fortes appliqués par Fable 5 sur le sujet.
Alors que ce n'était qu'une simple question de stratégie commerciale...
Ouf ! Nous voilà rassurés, c'est juste une énième "don't be evil" à la Google qui tourne mal.

[James Rosen-Birch ⚖️🕊️ @provisionalidea]

The Anthropic pharma announcement is particularly jarring because of how poor of an understanding it signals about the entire biotech value chain (it also comes across as a performatively splashy pantomime to juice IPO numbers).

For a company that has spent unprecedented volumes of capital and still struggles to reach profitability to say they will pursue another exceptionally high-risk, capital-intense sector with a high failure rate, decade-long time-to-profitability, and an entirely separate and non-complimentary set of capital investments (clinical trials, drug manufacturing, marketing, and distribution…), and additionally pursue clinical targets the industry has deemed unprofitable or not worth the investment is not a good look. Especially given the company does not yet have a sustainable revenue engine with which to play expensive side games (that’s what made OAI lose their edge…), ongoing concerns around the sector’s economics, and the broad tapping out of private capital reserves that forced an IPO in the first place.

For God’s sake stop making bigger and bigger claims to try to drum up capital and just deliver on one thing well, prove you can reach breakeven, and then make moonshot experimental spinout bets. Don’t take moonshots on moonshots.

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

Des méthodes existent certes, mais elles impliquent pour le moment des problèmes d'incitation et de vérification non résolus.
Il faut BEAUCOUP de la puissance de calcul / de VRAM (FP32 oblige !) que beaucoup n'ont pas, surtout pour les plus gros modèles, par déf. ceux frontières.

[clem 🤗 @ClementDelangue]

How? Instead of closed-source frontier labs running the same training runs in secret and siloes, open science and open-source AI allows them to mutualize spending and compute making them an order of magnitude more efficient!

[French Response @FrenchResponse]

Nothing says "you made the wrong choice" quite like proving why it was necessary.

[Tom Antonov @Tom_Antonov]

@MedvedevRussiaE Don't talk about nuke so much when your population density looks like this😎:

[BlackwellBoy @Blackwellboy]

Google capped Gemma 4 at 31B. One guy said screw that. He didn’t just duplicate layers. He performed a kind of neural surgery: he inserted brand new layers that were engineered to be invisible at first perfect ghost copies that changed the model’s output by exactly zero.

This created empty mental real estate inside the AI so it could absorb entirely new knowledge (Korean legal + advanced STEM) without destroying what it already knew. Then he trained it.

The new layers didn’t stay dormant. They woke up and started contributing more than the original ones. While Google plays it safe, the open source underground is quietly building the models they won’t. This changes everything.

https://t.co/eAkLUu2duD

[William Reymond @WilliamReymond]

🇺🇸 Washington, 4 juillet 2026

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

Le direct : https://t.co/77M6lrP8xa

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

L'image d'une démocratie qui va bien, où un Président reste à sa place pour l'anniversaire de la République - et surtout dans les coutumes nationales... Aucune verticalité du pouvoir, aucun appel à l'exceptionnalité d'un homme (évidemment seul)... aucun appel au rassemblement non plus d'ailleurs : c'est peut-être la seule chose qui ne soit pas ironique !
Triste époque pour ce pays.
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Image Kylie Cooper, @Reuters, sur le site @lemondefr.

[Julien Garderon - @[email protected] @intelligencepol]

L'un étant le support de l'autre, seule l'énergie compte à la toute fin : sa maîtrise et la lutte désespérée contre l'entropie. Le reste n'est qu'écume d'un temps humain.

[François Chollet @fchollet]

The only long term bottlenecks are information and energy.