Articles & Décryptages
L'info IA sans filtre, avec du contexte.
FilmWorld : quand l'IA transforme vos romans en films — et Hollywood commence à transpirer
Depuis deux ans, on génère de la vidéo IA à tour de bras. Sora, Runway Gen-3, Wan, CogVideoX, HunyuanVideo : la liste s'allonge chaque mois. Ces outils sont impressionnants pour produire des clips de 30 secondes. Une explosion dans une ruelle. Un coucher de soleil en time-lapse. Une femme qui marche
RxBrain : Tencent construit le cerveau des robots pendant qu'OpenAI rêve de chatbots
Les robots sont idiots. Pas techniquement — mécaniquement, ils sont géniaux. Un bras robotique ABB peut souder 2 000 pièces par heure avec une précision de 0,02 mm. Mais demandez-lui de ramasser un objet qu'il n'a jamais vu, dans une lumière différente, sur une surface inégale — il plante. Parce que
94% de tokens en moins : ce que les providers d'IA ne veulent pas que vous sachiez
Prenez un agent IA classique. Pas le genre qui résout des équations différentielles ou rédige un roman. Non : le genre banal, opérationnel, celui que les entreprises déploient par dizaines pour automatiser des tâches répétitives. Un agent qui scanne des sources, trie des candidats, rédige un brouill
Censuré ici, bavard là-bas : le grand écart des IA selon les continents
Le 4 juillet 2026, le think tank indien Takshashila a publié les résultats d'une expérience simple mais dévastatrice : tester les mêmes modèles d'IA open-weight depuis quatre juridictions différentes — Inde, Chine, États-Unis, Europe. Même prompt. Même modèle. Résultats radicalement différents.
SEED : le framework qui apprend aux agents IA à s'améliorer tout seuls, sans filet
Depuis deux ans, la formule magique pour entraîner des agents IA tient en deux lettres : RL. Reinforcement Learning. Vous balancez un agent dans un environnement, vous lui donnez une récompense quand il réussit, et vous espérez qu'il apprenne.
Google a lâché 10 crews d'agents IA dans un hackathon cinéma — voici ce qui s'est vraiment passé
Le 17 juillet 2026, Preston Holmes et Hussain Chinoy ont publié sur le blog Google Cloud le debrief d'un hackathon interne pas comme les autres. La question posée : est-ce que des agents IA peuvent collaborer pour créer un court-métrage — un domaine où ils n'ont aucune familiarité innée, contraireme
Censuré, moi ? Jamais. Le guide des LLM qui disent tout, et surtout n'importe quoi
La réponse tient en trois lettres : RLHF. Derrière cet acronyme se cache le *Reinforcement Learning from Human Feedback*, ce dressage industriel où des humains apprennent aux machines ce qu'elles n'ont pas le droit de dire. Résultat : votre LLM refuse de vous expliquer la synthèse de l'aspirine auta