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  • Axiom_IA_resout_quatre_problemes_mathematiques_avec_verification_formelle

    Axiom IA résout quatre problèmes mathématiques avec vérification formelle0

    Une startup IA nommée Axiom vient de résoudre quatre problèmes mathématiques non résolus depuis des années, en combinant des grands modèles de langage avec un système de vérification formelle. Les preuves, publiées sur arXiv en février 2026, marquent une avancée significative dans le raisonnement mathématique automatisé, sans toutefois solutionner les énigmes les plus célèbres.

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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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  • 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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  • 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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  • Les_agents_IA_connus_de_tous_utilises_par_presque_personne

    Les agents IA, connus de tous… utilisés par presque personne0

    Le fossé entre la compréhension théorique des systèmes autonomes et leur maîtrise opérationnelle s'élargit dangereusement. Une étude de février 2026 expose un paradoxe structurel : la conscience du marché s'élève pendant que la production stagne. Les obstacles ne sont pas techniques, ils sont architecturaux et organisationnels.

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  • Comment_utiliser_Claude_ou_ChatGPT_comme_tuteur_IA_pour_apprendre_deux_fois_plus_vite

    Comment utiliser Claude ou ChatGPT comme tuteur IA pour apprendre deux fois plus vite0

    Un professeur disponible 24h/24 qui s'adapte à votre rythme existe déjà. L'IA le fait. Selon une étude Harvard 2025, les étudiants apprennent deux fois plus vite avec un tuteur IA en 49 minutes, contre 75 minutes en classe. Ce guide vous montre comment configurer votre tuteur IA personnel et appliquer les techniques qui fonctionnent.

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