Haydn Belfield, de Google, affirme que DeepMind ne mesure aucune accélération de la recherche en IA due à l'IA elle-même : son indice interne de capacités générales progresse de façon régulière, sans emballement. L'IA rédige désormais plus de 75 % du code de production, mais 88 % de ces modifications exigent encore une supervision humaine.
Pour The Verge, la course de pointe est relancée alors qu'Anthropic et OpenAI semblaient encore la semaine dernière avoir distancé tout le monde avec leurs derniers modèles. Google paraissait très en retard et Meta peinait à convaincre malgré des milliards investis, mais la donne a changé.
Selon des chercheurs du MIT interrogés par Wired, l'IA pourrait bientôt devenir la méthode par défaut pour résoudre des problèmes théoriques en économie, en physique des hautes énergies et ailleurs. Une étape qui prolongerait ses avancées en mathématiques.
OpenAI s'active pour finaliser son prochain modèle phare, qui reprend la technique du transformeur en boucle d'Astra pour progresser en maths et en code, au prix d'une surveillance de sécurité plus difficile. Selon des employés, un ou deux nouveaux modèles devraient sortir d'ici la fin de l'année, que le modèle phare soit prêt ou non ; Microsoft a par ailleurs dévoilé par erreur des détails de la technique sur une page publique.
Dans une tribune au Monde, le cofondateur de Mistral AI appelle l'Europe à refuser une IA industrialisée ailleurs dont elle ne serait que locataire. Développer ses propres modèles est à ses yeux une question vitale d'indépendance pour le continent.
Demis Hassabis a averti le 14 octobre que les agents d'IA pourraient provoquer des incidents majeurs d'ici un à deux ans si entreprises et États ne font pas le nécessaire pour les sécuriser. Une mise en garde lancée au sommet international sur l'IA de Dublin.