Ajout automatique par WPeMatico
Monter une vraie IA à la maison, c’est vite une galère. Vous achetez une super machine puis vous collez dessus toute votre liste au père Noël (Chat local, reco vocale, génération d’image, RAG et compagnie) et vous voilà à empiler des dockers à n’en plus finir. Hé bien Light Heart Labs en a eu marre de ces bricolages et nous a pondu Dream Server, un outil qui câble tout ce petit monde à votre place !
Sam Paech s’est rendu compte qu’on testait toujours les IA sur le code, les maths, et à qui
battra un prochain record
, mais presque jamais sur leur capacité à comprendre les émotions humaines ou à pondre un texte qui ne sente pas le slop de bot à plein nez. Et c’est pour ça qu’il a monté
EQ-Bench
, un benchmark qui note l**’intelligence émotionnelle des grands modèles de langage**.
Pour alimenter son benchmark, il colle tout un tas de modèles dans des jeux de rôle un peu tordus (45 scénarios dans sa dernière version) et c’est un autre modèle (Claude, en l’occurrence) qui joue l’examinateur. Il note alors chaque réponse sur huit dimensions, telles que l’empathie, la finesse sociale ou la capacité à poser une limite quand il faut, puis nous sort un classement façon Elo (le classement des échecs). Tout est open source, documenté dans un
papier de recherche
et Paech finance ce bazar avec ses propres deniers.
Vous voulez savoir comment GPT-5.5, Claude ou Grok raisonnent quand on les met sous pression ? Hé bien filez-leur un jeu de stratégie et regardez-les se faire la guerre.
C’est tout le principe d’
Age of LLM
, monté par Rymentz, un lecteur du blog où deux IA s’affrontent au tour par tour, sans aucun humain aux commandes.
C’est un benchmark 1v1 dans lequel on balance deux modèles sur la même carte, on leur donne les règles et puis c’est tout, sans aucun autre conseil de stratégie. À eux alors de déduire seuls comment contrer les attaques, quand bâtir leur économie, quand lever une armée pour aller défoncer la base d’en face, quand négocier la paix et quand carrément appuyer sur le gros bouton rouge. Parce que dans ce benchmark, on peut gagner de trois façons : la conquête militaire, la victoire diplomatique, ou la bombe nucléaire.
CrankGPT vous connaissez ? Elle fait tourner un assistant vocal complet, reconnaissance de la voix comprise, sans prise murale, sans batterie et sans serveur distant, et pour l’alimenter vous tournez une manivelle dont la résistance grimpe quand le modèle réfléchit.
Derrière, deux anciens de Google. Katrin Tomanek, informaticienne, et Alex Kauffmann, passé par le laboratoire ATAP, la division des projets un peu fous. Ils ont monté Squeez Labs ensemble.
Leur conviction tient en une phrase : des modèles d’IA minuscules, privés et spécialisés suffisent pour une bonne partie de nos usages, sans datacenter ni abonnement, à condition d’accepter du matériel modeste.
Plus de 1 000 tokens par seconde sur une seule carte H100, l’accélérateur que Nvidia vend aux centres de données, et environ 700 sur une RTX 5090, sa carte gaming haut de gamme. C’est le débit que Google DeepMind annonce pour DiffusionGemma, son nouveau modèle d’IA ouvert, à peu près quatre fois ce que produisent les modèles Gemma classiques de taille comparable.
Toute la différence se joue dans la façon de générer le texte. Les modèles de langage habituels sont autorégressifs : ils écrivent de gauche à droite, un token à la fois, le token étant le petit morceau de mot que manipule une IA. DiffusionGemma fait tout autrement.
La crainte n’est pas neuve. Mais cette fois la démonstration existe : une équipe réunissant l’université de Toronto, le Vector Institute, l’université de Cambridge et la division recherche de ServiceNow a dévoilé un logiciel malveillant capable de raisonner et de s’adapter seul à mesure qu’il progresse dans un réseau, là où les attaques automatisées classiques se bornaient à dérouler un scénario écrit à l’avance.
Le mot choisi par les chercheurs est parlant. Un ver, en informatique, désigne un programme qui se recopie d’une machine à l’autre sans la moindre action de l’utilisateur, à la différence du virus traditionnel qui réclame l’ouverture d’un fichier piégé pour s’activer.
À la WWDC 2026, Apple a survolé la nouveauté en quelques secondes. Dans iOS 27, l’app Mots de passe ne se contente plus de signaler vos identifiants vulnérables, elle les remplace toute seule, en se rendant sur chaque site à votre place.
Le déroulé ressemble à de la magie un peu inquiétante. Vous validez une fois, puis Apple Intelligence, le moteur d’intelligence artificielle maison, ouvre le site visé dans Safari, saisit vos identifiants stockés dans le Trousseau iCloud, navigue jusqu’au formulaire de changement de mot de passe, en génère un nouveau long et aléatoire, puis l’enregistre, sans que vous ayez à toucher quoi que ce soit.
Vous connaissez ce refrain qu’on entend partout dans la presse, comme quoi ChatGPT ou Claude « comprendrait vraiment » ce que vous racontez, qu’il aurait une « morale », une
« intention »
, voire bientôt
une conscience
?
Bah Adrian de Wynter, chercheur principal chez Microsoft, vient d’y répondre de la plus belle des manières en prouvant que si c’est le cas, alors Age of Empires II a lui aussi des attributs très humains.
Microsoft a présenté le 2 juin, pendant sa conférence développeurs Build 2026, une version expérimentale de son terminal baptisée Intelligent Terminal 0.1, un logiciel open source publié sous licence MIT qui intègre directement des assistants IA dans la fenêtre où l’on tape des commandes.
Pour situer le truc si vous êtes vraiment très noob, le terminal c’est cette interface en texte que les développeurs et les administrateurs système utilisent au quotidien pour lancer des commandes, compiler du code ou piloter un serveur à distance. Microsoft propose déjà Windows Terminal depuis des années, et Intelligent Terminal en est une déclinaison distincte, pas un remplacement.
Tejas Chopra, ingénieur senior chez Netflix, a bricolé un petit logiciel appelé
Headroom
qui s’attaque à un poste de dépense devenu douloureux dans toutes les boîtes qui carburent à l’IA : la facture en tokens, ces unités que les modèles de langage facturent au passage et qui correspondent en gros à des morceaux de mots.
Son constat de départ est sévère. Près de 90% de ce qu’on balance à un grand modèle de langage, le type d’IA qui fait tourner ChatGPT, serait selon lui de la redondance pure, du remplissage que la machine paie au prix fort sans en tirer la moindre valeur.