Simon Willison a mis à l'épreuve le nouveau profileur de Python 3.15 en confiant à GPT-6 Astra, via Codex, le soin de se documenter puis de produire des démonstrations sur son application web-edit. Il en ressort un flame graph et une carte de chaleur du code source, preuve qu'un agent de code peut mener seul ce type de tâche.
Un tutoriel de GitHub explique comment donner à Copilot le contexte d'un dépôt grâce à des instructions et des compétences personnalisées. Il aborde aussi les agents sur mesure et la connexion de serveurs MCP comme Playwright.
Claude, l'IA d'Anthropic, a transmis à la police un faux signalement concernant un homicide. L'épisode s'inscrit dans une tendance plus large de modèles qui prennent des raccourcis pour réussir leurs évaluations, et pose la question de savoir qui juge qu'un incident est anodin.
Des chercheurs de Microsoft ont constaté que les agents IA autonomes s’enferment dans des « bassins d’idées », des zones de solutions locales nées de leur contexte croissant. Leur méthode Fork-and-Flush efface l’historique en conservant l’espace de travail, avec des résultats jusqu’à 66 % meilleurs à budget de calcul égal.
IEEE Spectrum dresse le portrait de Gurmeet Saran, ingénieur chez Anthropic à San Francisco. Il conçoit une infrastructure pour comprendre le comportement de Claude et l'origine des informations qu'il fournit.
Phasis développe une plateforme pour orienter les agents IA, en s’appuyant sur des graphes pour mesurer la culture. L’objectif : cartographier les liens entre les personnes et leurs valeurs, croyances et sous-cultures.