AWS et Johns Hopkins lancent une base de données inédite pour la conception d'anticorps par IA

Une étude Databricks montre que les agents multi-étapes surpassent le RAG mono-requête sur des sources multiples

Une équipe de recherche de Databricks a publié des résultats montrant que les agents multi-étapes surpassent systématiquement les systèmes RAG classiques lorsque les questions nécessitent de croiser données structurées et contenu non structuré. Testés sur neuf tâches de connaissance d'entreprise, les agents multi-étapes affichent des gains de 20% ou plus sur le benchmark STaRK de Stanford, qui couvre trois domaines semi-structurés : les données produits Amazon, le Microsoft Academic Graph et une base de connaissances biomédicale. Sur ce dernier domaine, l'écart de performance atteint 38%. Pour s'assurer que ces gains ne s'expliquent pas simplement par la qualité du modèle sous-jacent, Databricks a réexécuté les baselines STaRK publiées en utilisant un modèle de fondation plus récent et plus puissant : ce modèle plus fort a quand même perdu face à l'agent multi-étapes, confirmant que le problème est architectural. Le problème fondamental des systèmes RAG à passage unique est leur incapacité à décomposer une requête hybride, c'est-à-dire une question qui mélange un filtre structuré précis avec une recherche sémantique ouverte. Une question telle que "Quels produits ont vu leurs ventes baisser ces trois derniers mois, et quels problèmes connexes remontent dans les avis clients ?" exige d'interroger simultanément un entrepôt SQL et des documents non structurés, puis de combiner les résultats. Un système RAG classique ne peut pas scinder cette requête, router chaque partie vers la bonne source de données et synthétiser le tout. Michael Bendersky, directeur de la recherche chez Databricks, résume ainsi la limite : "RAG fonctionne, mais ça ne passe pas à l'échelle. Si vous voulez comprendre pourquoi vos ventes baissent, il faut aider l'agent à voir les tables et les données commerciales. Votre pipeline RAG sera incompétent pour cette tâche." Pour répondre à ce problème, Databricks a conçu le Supervisor Agent, implémentation concrète de cette approche de recherche. Son architecture repose sur trois mécanismes : la décomposition parallèle des outils, où l'agent lance simultanément des requêtes SQL et des recherches vectorielles avant d'analyser les résultats combinés ; l'auto-correction, qui lui permet de détecter un échec de récupération, de reformuler la requête et d'emprunter un autre chemin, comme lorsqu'il exécute une jointure SQL pour trouver un auteur ayant exactement 115 publications sur un sujet précis ; et une configuration déclarative en langage naturel, qui permet de connecter n'importe quelle nouvelle source de données sans ré-entraînement. Ces travaux s'appuient sur les recherches antérieures de Databricks sur les retrievers instruits, qui avaient déjà amélioré la récupération sur données non structurées via des requêtes enrichies de métadonnées, et marquent une extension logique vers les sources relationnelles que les entreprises utilisent le plus au quotidien.

Google AI propose Vantage : un protocole basé sur les LLM pour mesurer la collaboration, la créativité et la pensée critique

Des chercheurs de Google Research ont publié un article présentant Vantage, un système d'évaluation basé sur des grands modèles de langage (LLM) conçu pour mesurer trois compétences humaines longtemps considérées comme impossibles à tester à grande échelle : la collaboration, la créativité et la pensée critique. L'étude, conduite auprès de 188 participants âgés de 18 à 25 ans recrutés via la plateforme Prolific, a généré 373 transcriptions de conversations entre humains et groupes d'agents IA. Chaque session durait 30 minutes et impliquait des tâches collaboratives structurées, comme la conception d'une expérience scientifique ou un débat argumenté. Les modèles utilisés sont Gemini 2.5 Pro pour les modules de collaboration et Gemini 3 pour la créativité et la pensée critique. L'apport technique central de Vantage est ce que les chercheurs appellent l'architecture "Executive LLM" : plutôt que de faire fonctionner un agent IA distinct pour chaque participant simulé, un seul LLM orchestre tous les personnages artificiels de la conversation. Ce modèle coordinateur a accès à la rubrique d'évaluation en temps réel et s'en sert activement pour piloter les échanges vers des situations révélatrices. Si la compétence ciblée est la résolution de conflits, l'Executive LLM peut faire exprimer un désaccord par l'un de ses personnages et le maintenir jusqu'à ce que le participant humain réagisse. Les tests ont montré que cette approche surpasse significativement une configuration où des agents indépendants interagissent sans coordination : sans pilotage, les conversations peuvent se dérouler sans jamais créer les conditions nécessaires à l'évaluation d'une compétence donnée. Les scores attribués automatiquement par le système ont atteint un niveau de fiabilité comparable à celui d'experts humains formés à la notation. Ce travail s'attaque à un problème de mesure vieux de plusieurs décennies. Les tests standardisés classiques, comme le PISA 2015 sur la résolution collaborative de problèmes, ont tenté de simuler le travail en groupe via des interfaces à choix multiples avec des coéquipiers scriptés, sacrifiant l'authenticité au profit du contrôle. Les évaluations humaines réelles font l'inverse, mais ne passent pas à l'échelle. Google positionne les LLM comme la première technologie capable de satisfaire simultanément ces deux exigences contradictoires : produire des interactions conversationnelles naturelles tout en maintenant des conditions reproductibles et comparables. Les implications dépassent largement le cadre académique : cette approche pourrait transformer les recrutements en entreprise, les certifications professionnelles ou les outils pédagogiques adaptatifs. Avec des entreprises comme Google, Microsoft et OpenAI qui investissent massivement dans les agents conversationnels, Vantage illustre une nouvelle frontière où les LLM ne servent plus seulement à produire du texte, mais à modéliser et évaluer le comportement humain lui-même.

Présentation : repenser l'engagement sur les plateformes avec les réseaux de neurones de graphes

Mariia Bulycheva, ingénieure chez Zalando, a présenté comment la plateforme de mode européenne a migré son système de recommandations pour sa page d'accueil des architectures classiques de deep learning vers les réseaux de neurones sur graphes (GNN). L'approche consiste à convertir les journaux d'interactions des utilisateurs en graphes hétérogènes, où chaque noeud représente un utilisateur, un produit ou une session, et chaque arête encode un type de relation différent. L'entraînement repose sur un mécanisme dit de "passage de messages", où chaque noeud agrège progressivement les informations de ses voisins pour construire une représentation contextuelle enrichie. Cette évolution permet à Zalando de capturer des signaux comportementaux bien plus fins que les modèles séquentiels traditionnels : les GNN peuvent modéliser simultanément les affinités entre produits, les habitudes d'un utilisateur et les tendances collectives, ce qui améliore directement la pertinence des recommandations affichées dès l'arrivée sur la page. Pour une plateforme générant des milliards d'euros de chiffre d'affaires annuel, même une fraction de point de gain sur le taux de conversion représente un impact commercial significatif. Le déploiement a cependant révélé deux obstacles majeurs : le risque de fuite de données propre aux graphes, où les connexions entre noeuds peuvent involontairement exposer des informations futures lors de l'entraînement, et la latence à l'inférence, incompatible avec les exigences temps réel d'une page d'accueil. Zalando a résolu ce dernier point par une architecture hybride : les GNN génèrent des embeddings contextuels en amont, transmis ensuite à un modèle aval plus léger pour la décision finale, découplant ainsi la richesse de la représentation de la contrainte de rapidité.

Comprendre l'état actuel de l'IA : ces graphiques sont essentiels

Le rapport annuel AI Index 2026 de l'Institut HAI de l'Université Stanford, publié ce mois-ci, dresse un bilan saisissant de l'état de l'intelligence artificielle mondiale. Malgré les prédictions d'un essoufflement technologique, les modèles de pointe continuent de progresser à un rythme sans précédent. Sur le benchmark SWE-bench Verified, qui mesure les capacités en ingénierie logicielle, les meilleurs scores sont passés d'environ 60 % en 2024 à près de 100 % en 2025. Les modèles atteignent désormais ou dépassent les performances d'experts humains sur des tests de niveau doctorat en sciences, mathématiques et compréhension du langage. L'adoption de l'IA par le grand public progresse plus vite que celle du PC ou d'Internet en leur temps, et les entreprises du secteur génèrent des revenus plus rapidement que lors de n'importe quel autre boom technologique de l'histoire. Le tout, en dépensant des centaines de milliards de dollars en centres de données et en puces électroniques. Cette accélération a des conséquences concrètes et massives. Les centres de données IA dans le monde peuvent désormais consommer 29,6 gigawatts d'électricité, soit l'équivalent de la consommation maximale de l'État de New York. La seule utilisation de GPT-4o d'OpenAI pourrait dépasser annuellement les besoins en eau potable de 12 millions de personnes. La chaîne d'approvisionnement en semi-conducteurs représente une vulnérabilité stratégique majeure : les États-Unis concentrent la majorité des centres de données mondiaux, mais une seule entreprise taïwanaise, TSMC, fabrique la quasi-totalité des puces IA de pointe. Par ailleurs, les benchmarks censés mesurer les progrès de l'IA, les cadres réglementaires et le marché du travail peinent à suivre un secteur qui avance bien plus vite qu'eux. Sur le plan géopolitique, la course entre les États-Unis et la Chine est désormais au coude à coude. En début d'année 2023, OpenAI dominait nettement avec ChatGPT, mais l'écart s'est resserré en 2024 avec l'arrivée des modèles de Google et Anthropic. En février 2025, DeepSeek R1, développé par un laboratoire chinois, a brièvement égalé ChatGPT. En mars 2026, Anthropic prend la tête du classement Arena, suivi de près par xAI, Google et OpenAI, tandis que DeepSeek et Alibaba ne sont qu'à faible distance. Si les États-Unis disposent de modèles plus puissants, de davantage de capitaux et de 5 427 centres de données (dix fois plus que tout autre pays), la Chine domine en publications scientifiques, brevets et robotique. La transparence, elle, recule : OpenAI, Anthropic et Google ne divulguent plus leurs codes d'entraînement ni la taille de leurs modèles, compliquant le travail des chercheurs indépendants en matière de sécurité de l'IA.

💬 SWE-bench à presque 100% en un an, des modèles qui surpassent des experts sur des tests de doctorat, une adoption plus rapide qu'Internet en son temps. Les chiffres Stanford HAI 2026 sont là, vérifiables, pas du storytelling de keynote. Ce qui coince, c'est que pendant que les perfs s'envolent, OpenAI, Anthropic et Google ont discrètement arrêté de publier tailles de modèles et codes d'entraînement, laissant les chercheurs en sécurité IA travailler de plus en plus dans le noir.