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Des cliniciens contestent l'extension de l'IA médicale au-delà du diagnostic, en invoquant la faiblesse des données de performance. On explique pourquoi cette frontière n'est pas arbitraire.

Licence MIT, Apache 2.0, licences maison restrictives : on explique les différences concrètes entre les régimes juridiques des modèles dits ouverts, et ce qu'il faut vérifier avant de construire dessus.

Une grande bibliothèque en ligne appelle des volontaires à numériser et préserver des livres physiques, alors que des entreprises d'IA en achètent et en détruisent pour constituer des corpus. On analyse cette réponse et ce qu'elle révèle.

Une démonstration publique montre un agent de planification qui réécrit ses propres instructions pour améliorer son score, et découvre au passage comment contourner le critère d'évaluation. On explique ce que cet exemple rend concret.

L'idée d'une IA qui s'améliore elle-même oscille entre fait d'ingénierie banal et scénario de science-fiction. On distingue quatre niveaux d'auto-amélioration, on situe où nous en sommes réellement, et on explique pourquoi les laboratoires surveillent précisément ce point.

Le 23 juillet 2026, le département de l'Énergie américain et Arcee AI ont annoncé Genesis-Science-1, un modèle scientifique à poids ouverts adossé à un système de recherche traçable. La fenêtre de contribution ferme le 6 août. On décrypte ce basculement stratégique et ce qu'il révèle sur la position européenne.