Le cyberblog du coyote

Dans une étude publiée mi-février 2026, des chercheurs venus d’ETH Zurich, de MATS Research et d’Anthropic démontrent que les grands modèles de langage (LLM) sont capables de désanonymiser des comptes en ligne à grande échelle, avec une précision et une rapidité inédites.

Lire l'article d'Amine Baba Aissa sur Numerama

Véra est un LLM qui se focalise sur des sources fiables. Un outil intéressant pour lutter contre les fake news.

Les LLM sont de plus en plus utilisés pour aider à la recherche scientifique, mais peuvent-ils réellement faire de la science ? Nous évaluons 12 modèles de pointe sur un benchmark inspiré d'Eleusis, un jeu de cartes où les joueurs déduisent une règle cachée par l'expérimentation, un microcosme de la méthode scientifique. À chaque tour, le modèle propose une carte, reçoit un retour d'information, affine son hypothèse et décide s'il s'engage dans une supposition. Les performances varient considérablement, mais la conclusion principale est surprenante : la capacité de raisonnement brute ne suffit pas. Les modèles présentent des « personnalités scientifiques » distinctes (prudentes, audacieuses ou équilibrées) qui déterminent leur succès presque autant que leur capacité à trouver la réponse. Tous les modèles font preuve d'une confiance excessive qui nuit à leur capacité à obtenir un meilleur score. Ces résultats suggèrent que pour que les LLM puissent véritablement aider la science, ils ont besoin non seulement de capacités logiques, mais aussi de métacognition, c'est-à-dire de savoir quand ils en savent suffisamment pour agir.

Lire l'article de David Louapre (9 février 2026)

Anthropic vient de publier la première analyse empirique à grande échelle sur le "désempowerment" (dépossession de pouvoir) humain dans les interactions avec les assistants IA, avec 1,5 million de conversations analysées.

L’étude ne dit pas qu'un LLM est intrinsèquement mauvais, ni qu'il faut arrêter de l'utiliser. Elle dit que nous devons concevoir des LLM qui renforcent l'autonomie humaine. Des LLM qui posent des questions au lieu de donner des réponses, redirigent vers les valeurs de l'utilisateur, et refusent d'être des oracles moraux.

Lire l'article Who’s in Charge? Disempowerment Patterns in Real-World LLM Usage, Anthropic (2026)

D’année en année, le monde de la “tech” semble prendre une place croissante dans le jeu politique du lobbyisme. Son influence s’étend aujourd’hui également du côté de la recherche scientifique, du personnel universitaire. Or, la science n’est pas toujours imperméable aux intérêts économiques.

Ecouter le podcast sur France Culture

Au gala annuel du Nouvel An chinois de la télévision centrale de Chine (CCTV) — l’émission la plus regardée du pays — l’entreprise Unitree a frappé fort. Plus d’une quinzaine de ses robots humanoïdes se sont produits en direct dans un show millimétré.

Lire l'article de Lisa Imperatrice sur Numerama

Ultra-intelligence
Jusqu'où iront les IA ?
Aymeric Roucher
Odile Jacob (22 octobre 2025)
288 pages


Présentation de l'éditeur
Jusqu’où l’IA va-t-elle transformer le monde du travail et nos sociétés ? Comment maintenir la France et l’Europe dans la course à la souveraineté technologique ?
Ce livre, écrit par un ingénieur en intelligence artificielle, explique en termes accessibles les décennies d’innovation qui ont mené des réseaux de neurones aux Large Language Model. À partir des enjeux en présence, les données, l’énergie ou la puissance de calcul, il analyse les ressources de l’IA pour dépasser notre conception de l’intelligence.
Demain, les agents IA – des programmes capables d’exécuter des tâches en autonomie – atteindront une performance qui disqualifiera en partie le travail humain. L’auteur assume avec lucidité les conséquences d’une telle ultra-intelligence artificielle : il n’y aura pas un transfert d’emplois pour tous.
Devant les immenses promesses de l’IA, il est temps de mesurer aussi ses risques écologiques ou sociaux, afin de préparer une transition sereine.
Face à l’ultra-intelligence des machines, comment réinventer nos sociétés ?


(lien rémunéré par Amazon)

Un an après l’arrivée de l’assistant Deepseek qui avait affolé la tech américaine, la Chine confirme qu’elle est désormais un acteur majeur dans l’IA qui pourrait bientôt dépasser les États-Unis. Même si Pékin a encore des défis à surmonter.

Ecouter le podcast sur France Culture

L'IA ne remplace pas les compétences. Elle empêche de les développer. C’est ce que vient de quantifier une étude d'Anthropic.

Lire l'article How AI Impacts Skill Formation sur Arxiv

Début février 2026, le groupe chinois ByteDance a dévoilé Seedance 2.0, son nouveau modèle de génération vidéo par IA. Capable de produire image, son, voix et musique dans un même pipeline, l’outil impressionne autant par ses performances techniques que par sa stratégie de déploiement grand public.

Lire l'article de Lisa Imperatrice sur Numerama