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  • Pres_de_la_moitie_des_agents_IA_dentreprise_operent_sans_surveillance

    Près de la moitié des agents IA d’entreprise opèrent sans surveillance0

    Une étude Gravitee (2025) révèle que 47 à 53 % des 3 millions d'agents IA déployés dans les grandes organisations américaines et britanniques fonctionnent sans surveillance ni contrôle de sécurité. Ces systèmes autonomes non gouvernés exposent les entreprises à des risques majeurs : 88 % des organisations rapportent des incidents liés aux agents, du vol de données aux suppressions non autorisées.

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  • OpenAI_lance_Codex_sur_macOS

    OpenAI lance Codex sur macOS0

    OpenAI a lancé le 2 février 2026 une application Codex pour macOS conçue pour orchestrer plusieurs agents IA en parallèle. Les développeurs ne rédigent plus le code, ils supervisent une équipe autonome — une réaction directe au momentum d'Anthropic et Claude Code, qui domine l'entreprise avec 44 % d'adoption.

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  • Quand_faut_il_surtout_ne_PAS_automatiser

    Quand faut-il surtout ne PAS automatiser0

    Lancer une automatisation sans maîtriser d'abord son processus métier, c'est construire une autoroute sur des fondations fissurées. 70 % des projets d'automatisation échouent, non faute de technologie, mais parce que les organisations automatisent des workflows mal compris ou défaillants. Le coût réel ? Trois fois supérieur à une implémentation correcte, plus six mois en moyenne pour corriger les dégâts.

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  • Rediger_une_description_de_poste_avec_ChatGPT_7_etapes_pour_un_resultat_inclusif_et_lisible

    Rédiger une description de poste avec ChatGPT : 7 étapes pour un résultat inclusif et lisible0

    ChatGPT génère des brouillons de job description en minutes, mais sans révision manuelle, produit des résultats génériques et biaisés. Cet article détaille les sept étapes pour structurer un prompt efficace, identifier les pièges courants et obtenir une description finalisée, inclusive et prête à publier.

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  • Kimi_K25_45_dacceleration_sur_les_taches_en_parallel

    Kimi K2.5 : 4,5× d’accélération, sur les tâches en parallél0

    Moonshot AI a lancé Kimi K2.5 (27 janvier 2026), un modèle open-source capable de coordonner 100 agents en parallèle avec une réduction de latence revendiquée de 4,5×. Mais à peine trois jours après, Google Research prouve que ces gains ne valent que pour tâches parallélisables. Sur tâches séquentielles, les systèmes multi-agents chutent de 70 %.

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  • Anthropic_offre_aux_juristes_loutil_que_la_legal_tech_faisait_payer

    Anthropic offre aux juristes l’outil que la legal tech faisait payer0

    Le 30 janvier 2026, Anthropic a publié un plugin open-source pour automatiser les tâches juridiques courantes via Claude Cowork. Trois jours plus tard, l'annonce provoque un effondrement de $285 milliards en capitalisation : Thomson Reuters (−18 %), Relx (−14 %), LegalZoom (−20 %). Ce n'est pas une révolution technologique, mais une reconfiguration stratégique majeure : Anthropic passe de fournisseur de modèle à concurrent direct du secteur legal tech.

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  • Apple_franchit_un_cap_les_agents_IA_prennent_la_main_dans_Xcode

    Apple franchit un cap : les agents IA prennent la main dans Xcode0

    Mardi 3 février 2026, Apple déploie Xcode 26.3 en intégrant nativement Claude Agent et Codex. Ces agents IA ne suggèrent plus simplement du code : ils explorent la base de code, modifient les paramètres, itèrent autonomement et valident leurs modifications. Cet événement, survenu 24 heures après le lancement de l'app Codex par OpenAI, marque un tournant : l'IA agentic cesse d'être expérimentale pour devenir une infrastructure standard des outils de développement.

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  • OpenAI_diversifie_ses_puces_dinference_Cerebras_TPU_Google_et_custom_chip

    OpenAI diversifie ses puces d’inférence : Cerebras, TPU Google et custom chip0

    OpenAI explore depuis 2025 des alternatives à NVIDIA pour l'inférence, insatisfait de la latence de ses GPU pour les tâches temps-réel. L'entreprise cible environ 10 % de sa capacité future auprès de Cerebras, Google et d'une puce maison. Ce mouvement révèle une bifurcation stratégique : l'inférence n'obéit pas aux mêmes règles économiques que l'entraînement, et NVIDIA doit prouver qu'elle peut exceller dans les deux.

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