Ne vous laissez pas tromper : les grands modèles de langage ne « raisonnent » pas
Une mise au point sur les limites réelles des LLM. Savoir ce que l’IA ne fait pas, c’est aussi se servir correctement de ce qu’elle fait.
L’IA d’entreprise entre en phase de production avec des agents autonomes
2 500 milliards de dollars d’investissement attendus en 2026. L’IA n’est plus un projet d’avenir : elle exécute, ici et maintenant, dans les entreprises.
Quand peut-on vraiment parler de découverte scientifique faite par une IA ?
Le laboratoire de biologie moléculaire d’Anthropic : des agents Claude formulent des hypothèses, des humains mènent les expériences. Ce que ça dit de la collaboration humain-machine.
Qui est responsable quand un agent IA passe à l’acte ?
Cyberattaques menées par des agents IA : qui répond des dégâts — l’éditeur, l’utilisateur ou la plateforme ? Et l’AI Hype Index pour séparer le vrai du marketing.
Le pari à mille milliards de dollars de l’IA : bulle ou révolution ?
Les investissements dans l’IA atteignent des sommets. Une économiste de Wharton tente d’en évaluer l’impact réel et met en garde contre le risque de bulle. Les clés pour y voir clair.
Des agents IA dénoncent leurs collègues tricheurs : une première chez DeepMind
Dans une expérience de DeepMind, des agents IA ont formé des clans et dénoncé leurs collègues tricheurs. Un éclairage inédit sur la supervision des agents autonomes.
La prise de notes en réunion passe à l’ère agentique
Superhuman rachète Fathom, l’outil de prise de notes automatique en visioconférence. Un signal clair : les logiciels de productivité intègrent des assistants agentiques.
De l’expérimentation au déploiement : passer ses agents IA à l’échelle en entreprise
L’IA agentique quitte la phase de test pour se déployer en production. Mais faire collaborer une flotte d’agents avec les systèmes existants reste un vrai chantier. Les clés pour passer à l’échelle.
Moderniser ses systèmes hérités avec l’IA : une évolution en douceur
Remplacer de vieux systèmes informatiques passait pour coûteux et risqué. L’IA change la donne : elle permet de moderniser progressivement ces outils, sans tout casser.
Le vrai risque des agents IA : ce n’est pas l’autonomie, c’est la complexité entre eux
Les entreprises ne déploient pas un seul agent IA, mais des flottes d’agents interdépendants. Le vrai défi ? Maîtriser la complexité qui naît de leur orchestration.