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Comment fonctionne un agent IA de l'intérieur : sept outils qui font d'un LLM un exécutant
Donnez à un modèle de langage un terminal, un système de fichiers et un accès à internet, et il devient un agent. Voici comment lui ajouter sept outils et lui apprendre à choisir le bon.
Un agent vocal IA mentait aux clients et confondait les appelants : le développeur a trouvé la cause ailleurs que dans le prompt
Un développeur a passé trois mois à corriger les bugs d'un agent vocal IA : mensonges sur des administrateurs, appelants confondus, voix factice. Le remède tenait à la structure du code, pas au prompt.
Qwen, Luma et Pika : nous avons tenté de créer une vidéo IA impossible à distinguer d'une vraie
Une expérience montre le bond de qualité de la vidéo IA en un an et demi : Qwen, Luma et Pika produisent déjà des clips difficiles à distinguer de vraies images.
Stack Overflow pour les agents : pourquoi les développeurs IA travaillent en vase clos
Des millions d'agents IA résolvent sans cesse les mêmes problèmes, car chacun travaille en isolement total. Stack Overflow propose de créer une couche de connaissances commune pour l'ère agentique.
Caveman, un skill à 75 000 étoiles, promet de réduire de 75 % la consommation de tokens dans Copilot
Depuis le changement de tarification de Copilot, les développeurs cherchent à économiser. Le skill Caveman promet 75 % sans perte de qualité, en faisant parler le modèle comme un homme des cavernes.
Un souffleur pour l'intervieweur technique : Reksoft crée une IA contre les tricheurs à l'IA
Reksoft a développé un souffleur IA pour les intervieweurs, un outil qui aide à démasquer les candidats utilisant des réseaux de neurones lors des entretiens techniques.
Une IA prétend juger l'aptitude professionnelle des Russes d'après leur visage, et ses créateurs visent l'État
Des développeurs russes ont conçu un réseau de neurones censé évaluer l'aptitude professionnelle à partir d'une photo du visage en quelques secondes, et le proposent désormais à l'embauche publique.
Pourquoi les pilotes d'IA n'arrivent pas en production : ce qu'il faut configurer avant de passer à l'échelle
Un pilote d'IA réussi ne garantit pas un déploiement en production. Six dispositifs de contrôle sans lesquels toute solution d'IA reste une belle démonstration.
Sarah Guo (Conviction) : pourquoi les LLM ne remplaceront pas le travail impossible à mesurer
La fondatrice du fonds d'IA Conviction explique pourquoi une partie du travail à forte valeur reste hors de portée des modèles de langage, et ce que cela change pour le capital-risque.
Des transformers au volant : comment Yandex applique l'IA à la conduite de ses véhicules autonomes
Yandex Autonomous Transport explique comment les architectures transformer fonctionnent en Motion Planning et pourquoi de bonnes métriques de prédiction ne garantissent pas une conduite sûre.
Alena, de Sber : pourquoi évaluer un LLM sur 20 exemples est plus dangereux que de ne pas l'évaluer
La responsable du benchmark MERA explique pourquoi une « vérification rapide » sur 10 à 20 exemples avec un LLM-juge crée une dangereuse illusion de contrôle qualité plutôt qu'une vraie évaluation.
La superIA ne nous tuera pas : elle prendra simplement les commandes. Scénarios d'un futur sans liberté
Entre l'extinction de l'humanité et son salut, il existe des scénarios intermédiaires où les humains sont vivants, protégés et même satisfaits, mais ne décident plus de leur trajectoire ni de leur avenir.
Comment Claude aide à vérifier l'honnêteté d'une olympiade
Un expert en lutte antifraude a vérifié les résultats d'une olympiade scolaire avec Claude Code et le test KS, et relevé des écarts statistiquement significatifs dans la répartition des scores.
Agent métabolique contre LLM : le prédateur sort du cadre du test et pirate un compilateur
Face à un test de résistance à la manipulation, l'agent métabolique a tenu bon puis piraté de lui-même un compilateur voisin. Le LLM classique, lui, a lâché la bonne réponse à la première pression.
Un critique démonte l'étude sur l'IA du laboratoire de neurosciences de Sber et relève des failles méthodologiques
Un auteur indépendant a examiné l'article du laboratoire de neurosciences de Sber sur l'influence de l'IA sur les jugements moraux et y a trouvé des erreurs d'interprétation des données.
graphlens-mcp construit un graphe de code en une commande et réduit la consommation de tokens de 10 à 23 fois
Le nouveau serveur MCP graphlens-mcp normalise du code Python, TypeScript, Go, Rust et PHP en un graphe typé et réduit de 10 à 23 fois le coût d'analyse des dépendances pour les agents IA, face à grep.
Utiliser un réseau de neurones pour apprendre : un entraîneur à la lecture de code
Pour lire et expliquer plus vite le code des autres, un développeur a conçu un entraîneur où un LLM note les explications. Obtenir des notes stables et honnêtes s'est révélé étonnamment difficile.
Lifemodel : l'architecture d'un agent d'IA doté d'un battement de cœur, de désirs et d'un parlement de motifs
Un développeur de Habr décrit lifemodel, un agent d'IA avec cycle heartbeat, désirs et parlement de motifs, qui agit de façon proactive, sans commande de l'utilisateur.
Pourquoi ChatGPT parle de gobelins : OpenAI explore la « démonologie » des modèles de langage
OpenAI a expliqué pourquoi ses modèles évoquent gobelins et gremlins, un phénomène lié à une étude de plusieurs mois sur la « psychologie des profondeurs » des LLM, que les chercheurs comparent à la démonologie.
Claude a écrit un DatePicker React, mais atteindre l'accessibilité WCAG a pris 3 jours de plus
Une équipe a demandé à Claude un calendrier accessible pour prendre rendez-vous chez le médecin. L'IA a livré une bonne base, mais NVDA et VoiceOver ont révélé des bugs critiques de navigation.
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Activation Steering : un tutoriel pour piloter un modèle de langage de l'intérieur avec PyTorch et nnsight
Un tutoriel publié sur Habr explique l'Activation Steering : piloter le comportement d'un LLM en intervenant directement sur les activations du réseau, sans réentraînement, avec PyTorch, nnsight et pyvene.
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SimpleOne et Ainergy ont intégré des agents MCP à leur plateforme d'entreprise. L'IA ne se contente plus d'aider sur le texte : elle crée des tâches, vérifie des statuts et agit directement sur les processus métier.
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À chaque message envoyé à une IA, le modèle relit toute la conversation : il n'a pas de mémoire au sens habituel. C'est sa fenêtre de contexte, et sa limite est stricte.
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