OpenAI présente IndQA, un nouveau benchmark pour évaluer les systèmes d'IA dans les langues indiennes, développé avec des experts du domaine. Il teste la compréhension culturelle et la capacité de raisonnement en couvrant 12 langues et 10 domaines de connaissances.
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OpenAI et Paradigm présentent EVMbench, un benchmark évaluant la capacité des agents d'IA à détecter, corriger et exploiter des vulnérabilités critiques dans les contrats intelligents. Ce test mesure l'efficacité des systèmes d'IA dans la gestion des failles de sécurité importantes dans ce domaine.
OpenAI a présenté GPT-5.4, un modèle de pointe optimisé pour le travail professionnel, doté de capacités avancées en programmation, utilisation des ordinateurs, recherche d'outils et un contexte de 1 million de tokens. Ce modèle combine efficacité et performance pour des tâches complexes.
Des chercheurs ont présenté SQUIRE (Slot QUery Intermediate REpresentations), un nouveau système d'assistance à la création d'interfaces utilisateur conçu pour aider les développeurs front-end à prototyper plus efficacement. L'outil s'appuie sur l'IA générative mais introduit une couche intermédiaire structurée, les "slot queries", entre l'intention du développeur et le code produit, afin de rendre la génération plus prévisible et plus contrôlable. Le problème que SQUIRE cherche à résoudre est bien réel : les assistants IA actuels, qui fonctionnent via une interface de chat, offrent beaucoup de flexibilité mais peu de précision. Le langage naturel reste ambigu, et les modèles peuvent répondre de façon imprévisible, forçant les développeurs à itérer longuement avant d'obtenir un résultat satisfaisant. En introduisant des représentations intermédiaires explicites, SQUIRE permet à l'utilisateur de spécifier ses intentions de manière plus structurée, réduisant ainsi les allers-retours et accélérant le cycle de prototypage. Cette approche s'inscrit dans une tendance plus large de la recherche en interaction homme-machine : plutôt que de confier entièrement la génération à un modèle de langage via un prompt libre, on intercale des étapes de structuration qui préservent le contrôle humain. Des systèmes similaires ont émergé dans d'autres domaines de la génération de code, et SQUIRE applique ce principe au domaine spécifique des interfaces graphiques, où la précision visuelle et fonctionnelle est particulièrement exigeante. Les suites potentielles incluent une intégration dans des environnements de développement existants comme Figma ou VS Code.
Générer automatiquement le code d'une interface utilisateur complète à partir d'un grand modèle de langage (LLM) reste un défi technique majeur. Des chercheurs ont développé Athena, un système qui introduit des représentations intermédiaires pour décomposer et guider ce processus de génération de manière itérative. Le problème central est que les interfaces applicatives modernes sont constituées de multiples fichiers interdépendants, écrans, flux de navigation, modèles de données, dont la cohérence est difficile à maintenir dans une seule requête adressée à un LLM. La génération directe produit typiquement un fichier monolithique, peu lisible et difficile à maintenir. Athena change d'approche en introduisant une étape de structuration intermédiaire avant la génération finale du code. Plutôt que de demander à un LLM de tout produire en une seule passe, le système décompose la tâche en représentations abstraites qui servent d'échafaudage, d'où le terme "scaffolded generation". Cela permet au modèle de raisonner sur l'architecture de l'application avant d'écrire la moindre ligne de code, réduisant les incohérences entre composants. Cette recherche s'inscrit dans un mouvement plus large visant à rendre les LLMs réellement utilisables pour le développement logiciel complet, au-delà des simples snippets de code. Les outils actuels de génération de code, GitHub Copilot, Cursor, ou encore Claude, peinent encore à produire des applications entières et cohérentes. Athena propose une piste concrète pour franchir ce cap, en s'inspirant des pratiques de décomposition utilisées par les développeurs humains eux-mêmes. Les suites naturelles incluent l'intégration de ce type d'approche dans des environnements de développement intégrés et des agents de codage autonomes.
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