Toutes les dernières avancées sur les modèles de langage.
Vous avez une opportunité ou une promotion en vue, mais la même question bloque : comment formuler sa demande sans paraître présomptueux, tout en restant factuel ? ChatGPT peut devenir votre coach de négociation — capable de clarifier votre valeur, d'anticiper les objections, de peaufiner vos emails. À condition de savoir le questionner.
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L'adoption de l'IA générative en classe s'accélère (85 % des enseignants l'utilisent). Pourtant, une méta-analyse de Brookings conclut que les risques surpassent actuellement les bénéfices. Cognitive, émotionnelle, sociale : la technologie menace un développement qu'aucune régulation n'encadre encore.
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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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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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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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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 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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