Modèles de raisonnement
Les modèles de raisonnement sont une nouvelle classe d'IA qui « réfléchit » avant de répondre : ils consacrent du calcul supplémentaire à l'inférence, construisent des chaînes de raisonnement et résolvent des problèmes hors de portée des LLM classiques — mathématiques, code, science. Ils ont lancé la course au test-time compute. Voici toute notre couverture des modèles de raisonnement : sorties, benchmarks (GPQA, ARC-AGI), limites et coût.
Anthropic compte plus de clients professionnels qu’OpenAI, selon les données de Ramp
Anthropic est devenu le leader en nombre de clients d’entreprise payants : 34,4 % des sociétés paient pour ses services, contre 32,3 % pour OpenAI, selon la…
Le SpaceXAI d'Elon Musk a perdu plus de 50 employés après la fusion de SpaceX et xAI
Après la fusion de SpaceX et xAI en février 2026, plus de 50 ingénieurs et chercheurs ont quitté SpaceXAI, ce qui a renforcé les interrogations sur le rythme de…
Mira Murati et Thinking Machines Lab créent une AI qui ne remplace pas l’humain
La startup de Mira Murati a présenté des modèles d’interaction qui entendent et voient l’utilisateur, comprennent les pauses et les interruptions et misent sur la…
Nvidia Nemotron-Cascade-2 a été exécuté à domicile sur une GeForce RTX 3090, jusqu'à 150 tokens/s
PAC1 a révélé une faiblesse des modèles de reasoning : un agent hardcoded a passé le benchmark à moindre coût
OTUS a expliqué sur Habr comment fonctionnent les agents AI pour le développement logiciel : des tokens aux outils
Telegram est devenu le principal environnement pour les agents AI : l’environnement compte plus que la qualité du modèle
Gemma 4 de Google : comment exécuter le tool calling en local avec Python et Ollama
Machine Learning Mastery a montré comment transformer Gemma 4 en agent local avec tool calling : via Ollama et Python, le modèle appelle des fonctions, récupère des…
OpenClaw : comment mettre en place un runtime local et sécurisé pour des agents AI sans passer par le cloud
Le nouveau guide d'OpenClaw montre comment mettre en place un runtime local-first pour un agent AI : gateway sur loopback, accès au modèle via des variables…
Hugging Face et Lambda : comment parser et fine-tuner des reasoning traces d’agents
IBM Research a analysé où les agents AI échouent face aux API, aux documents et aux règles dans VAKRA
Alibaba publie Qwen3.6-35B-A3B — un modèle MoE multimodal axé sur le codage agentique
Yandex Cloud a expliqué comment déployer des agents AI en sécurité de l'information sans faux blocages ni pannes
Open WebUI et llama.cpp : comment configurer une recherche web locale avec Qwen et Docker sous Windows
Microsoft OpenMementos: comment travailler avec la compression de contexte et les données d'entraînement des modèles
OpenAI lance GPT-5.4 : pari sur les agents informatiques, pas seulement sur le code
Nvidia perd deux cadres dirigeants : ils rejoignent la société d'investissement Era avec un fonds de 250 millions de dollars
Jeffrey Levin et Max Cohen ont quitté Nvidia pour rejoindre Era, basée à New York, qui lève 250 millions de dollars pour investir dans des startups et des…
Une stack open source de 6 modèles et 9 agents a montré comment constituer une équipe d’AI sur un seul serveur
Six modèles open source et neuf agents sur un seul serveur GPU forment une équipe autonome d’AI qui conçoit, écrit, teste et déploie de nouveaux agents par…