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L'IA au MIT

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Au MIT, l'intelligence artificielle a cessé d'être un domaine spécialisé pour devenir l'infrastructure invisible de la recherche scientifique. Sili Deng, professeure associée en génie mécanique, illustre ce basculement : arrivée en 2019 pour étudier la cinétique de combustion, elle s'est tournée vers le machine learning pendant la pandémie de covid-19, contrainte d'interrompre les rénovations de son laboratoire. Son groupe a depuis développé un "jumeau numérique" capable de modéliser en temps réel le comportement de systèmes de combustion de carburant. Zachary Cordero, professeur associé en aérospatiale, a suivi une trajectoire différente : en 2024, sur recommandation de John Hart, directeur du département de génie mécanique, il a collaboré avec Faez Ahmed, spécialiste du machine learning, sur un projet financé par la DARPA. Ensemble, ils ont conçu un outil d'IA capable d'optimiser la composition matérielle d'un "blisk", disque à aubes central dans les turbines de moteurs à réaction et de fusées, avec des retombées directes sur la fiabilité des lanceurs réutilisables lourds.

Ces cas ne sont pas des exceptions. Dans chaque département du MIT, l'IA transforme la recherche : développement de médicaments, neurosciences, métallurgie, robotique, préservation de la faune. Angela Koehler, professeure de bioingénierie et responsable du MIT HEALS, affirme que 90 % des comités de thèse auxquels elle participe comportent désormais une composante IA significative, contre une minorité cinq ans auparavant. Son propre groupe utilise des modèles d'IA pour cibler des molécules longtemps considérées comme "indruggables", comme les facteurs de transcription ou les cytokines. Ian Waitz, vice-président pour la recherche au MIT, résume : "Je ne connais pas un seul domaine de recherche ici qui n'ait pas été impacté par l'IA."

Ce déploiement massif s'inscrit dans une histoire longue : le MIT est l'un des berceaux historiques de la recherche en IA, mais la vague actuelle marque une rupture qualitative. Les outils comme le machine learning, les grands modèles de langage et les réseaux de neurones ne servent plus seulement à des projets dédiés à l'IA, ils amplifient des disciplines qui n'avaient pas, jusqu'ici, de rapport direct avec l'informatique. Le professeur Ju Li pousse la réflexion plus loin : si on accorde à l'IA l'autonomie de mener des expériences, d'échouer et d'apprendre, elle pourrait évoluer vers quelque chose de proche de l'intelligence humaine. L'enjeu n'est plus de savoir si l'IA va transformer la science, mais à quelle vitesse les institutions sauront structurer cette transformation sans en perdre le contrôle.

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1AI News

Une startup d'un milliard de dollars avec une vision différente de l'IA

Yann LeCun, ancien directeur scientifique de l'intelligence artificielle chez Meta, a fondé AMI Labs (Advanced Machine Intelligence Labs) après avoir quitté son poste fin 2025. La startup vient de lever un milliard de dollars de financement, une somme remarquable pour une équipe de seulement 12 personnes. LeCun prévoit de ne pas commercialiser de produit avant au moins cinq ans, positionnant AMI Labs comme une organisation de recherche pure. Son approche repose sur des architectures d'IA modulaires composées de plusieurs blocs spécialisés : un modèle du monde propre au domaine d'application, un acteur chargé de proposer des actions via l'apprentissage par renforcement, un module critique qui évalue ces options selon des règles fixes, un système de perception adapté au type de données traité (vidéo, texte, audio), une mémoire à court terme, et un configurateur orchestrant l'ensemble. Chaque instance serait entraînée uniquement sur des données pertinentes à son environnement, contrairement aux grands modèles de langage nourris de l'intégralité du web. Cette approche remet fondamentalement en question le paradigme dominant des LLMs comme GPT ou Claude. Là où ces modèles généralistes mobilisent des centaines de milliards de paramètres et nécessitent une infrastructure colossale pour fonctionner, les modules spécialisés d'AMI Labs pourraient se contenter de quelques centaines de millions de paramètres, voire tourner directement sur un appareil local. Le coût d'entraînement et d'inférence serait alors une fraction de celui des modèles actuels, rendant l'IA viable pour des acteurs qui ne disposent pas des ressources d'Anthropic, OpenAI, Google ou Meta. Pour les entreprises, cela ouvrirait la voie à des systèmes IA déployables en interne, sans dépendance aux grandes plateformes cloud. Le contexte donne tout son poids à cette prise de position. Les LLMs ont absorbé des ressources exponentiellement croissantes à chaque génération, et les techniques d'amélioration récentes, comme le prompting récursif des modèles de raisonnement, alourdissent encore la facture. Seuls de très grands groupes peuvent aujourd'hui se permettre de les exploiter à perte. LeCun, l'un des pères fondateurs du deep learning et lauréat du prix Turing 2018, défend depuis plusieurs années l'idée que les LLMs constituent une impasse pour atteindre une intelligence artificielle véritablement générale. Des précédents existent : les systèmes d'apprentissage automatique capables de maîtriser des jeux vidéo ou de plateau illustrent déjà la puissance des approches ciblées. Si AMI Labs parvient à ses fins, l'industrie pourrait connaître un rééquilibrage majeur, fragmentant un marché aujourd'hui dominé par une poignée d'acteurs disposant de budgets quasi illimités.

UESi l'approche modulaire d'AMI Labs aboutit, les entreprises européennes moins capitalisées pourraient déployer des systèmes IA en interne sans dépendance aux grandes plateformes cloud américaines.

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2Latent Space

Dépasser l'IA informelle, par Carina Hong (Axiom Math)

En 2025, Axiom, une startup fondée seulement sept mois plus tôt, a réussi à résoudre les 12 problèmes du Putnam, l'un des concours mathématiques universitaires les plus difficiles au monde, avec un score de 12/12 (8/12 dans le temps imparti). À titre de comparaison, les meilleurs étudiants humains plafonnent autour de 110/120, DeepSeek avait atteint 103/120, et la médiane des participants se situe habituellement à 0 ou 1 point. Carina Hong, PDG d'Axiom, défend une approche radicalement différente de la majorité des laboratoires d'IA : la vérification formelle des preuves mathématiques via le langage Lean, un système qui permet de valider mécaniquement qu'un raisonnement est correct, de la même façon qu'un compilateur vérifie du code. La startup a par ailleurs publié en open source AXLE, une suite d'outils interactifs basés sur Lean pour explorer et manipuler des preuves. Sur le benchmark ProofGen Verina, qui mesure la capacité à générer du code accompagné de sa preuve de correction, Axiom revendique un score de 99 % (187 sur 189). L'enjeu dépasse largement les olympiades mathématiques. En mi-2026, Claude Code d'Anthropic et Codex d'OpenAI dominent le marché du développement logiciel assisté par IA, confirmant le pari d'Anthropic sur le code. Mais Hong estime que la maîtrise du code, aussi impressionnante soit-elle, ne suffit pas à atteindre l'AGI : des lacunes subsistent dans les capacités de raisonnement rigoureux. La vérification formelle offre quelque chose qu'aucune autre approche ne fournit encore : un signal de récompense binaire et fiable pour l'entraînement par renforcement. Plutôt que de s'appuyer sur des heuristiques statistiques comme RLHF ou GRPO, un système peut simplement vérifier si une preuve est valide, exactement comme on compile et teste du code. C'est un avantage considérable pour la qualité et la fiabilité des modèles. Hong illustre sa philosophie par l'exemple de Srinivasa Ramanujan, le mathématicien autodidacte indien dont l'intuition était prodigieuse, mais qui ne formulait pas ses résultats en preuves rigoureuses. Lorsque G.H. Hardy l'a convaincu de formaliser ses démonstrations, Ramanujan a lui-même progressé, car la rigueur l'a forcé à articuler des détails qui ouvrent de nouvelles voies. Surtout, ses preuves sont devenues transmissibles et cumulables : d'autres pouvaient s'appuyer dessus pour aller plus loin. C'est précisément ce que Hong appelle "composer l'intelligence" plutôt que de l'accumuler. Dans un secteur où les grands modèles rivalisent sur des benchmarks de coding et de raisonnement général, Axiom parie que la prochaine frontière se jouera sur la capacité à produire des raisonnements vérifiables de bout en bout, une approche qui pourrait s'avérer décisive à mesure que l'IA s'attaque à des domaines exigeant une fiabilité absolue.

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3MIT Technology Review

Les tables rondes : l'IA peut-elle apprendre à comprendre le monde ?

Le 21 mai 2026, MIT Technology Review a réuni trois de ses journalistes spécialisés, le rédacteur en chef Mat Honan, le senior editor IA Will Douglas Heaven et la reporter Grace Huckins, pour une table ronde enregistrée consacrée à une question centrale du moment : les IA peuvent-elles apprendre à véritablement comprendre le monde physique ? La discussion s'inscrit dans un mouvement de fond où les grands laboratoires misent sur les "world models", des systèmes capables de se représenter l'environnement réel plutôt que de simplement traiter du texte. L'enjeu est de taille : les grands modèles de langage (LLM) actuels montrent des limites structurelles dès qu'il s'agit d'interagir avec le monde physique, de planifier des actions ou d'anticiper les conséquences de décisions dans des environnements dynamiques. Les world models visent à combler ce fossé, en permettant à des robots, véhicules autonomes ou agents IA d'opérer avec une compréhension spatiale et causale du réel, une capacité que les LLM seuls ne possèdent pas. Le sujet mobilise des figures majeures de la recherche en IA, à commencer par Yann LeCun, directeur scientifique de Meta AI, qui défend depuis plusieurs années une architecture alternative aux transformers pour atteindre cette intelligence "du monde réel". Des applications concrètes émergent déjà, comme l'utilisation des données de Pokémon Go pour offrir aux robots livreurs une cartographie centimètre par centimètre de l'environnement urbain. Le débat sur les world models est désormais au coeur des stratégies des grands acteurs de l'industrie.

UELe chercheur français Yann LeCun est l'une des figures centrales du débat sur les world models, un paradigme qui intéresse les laboratoires européens travaillant sur la robotique et les agents autonomes.

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4MarkTechPost

MaxToki : l'IA qui prédit comment vos cellules vieillissent et comment l'éviter

Une équipe internationale de chercheurs, impliquant notamment les Instituts Gladstone (maladies cardiovasculaires, neurologiques, sciences des données) et l'Université de Californie San Francisco, a développé MaxToki, un modèle d'intelligence artificielle capable de prédire l'évolution dans le temps de l'état génétique des cellules humaines. Contrairement aux modèles existants qui analysent les cellules comme des instantanés figés, MaxToki intègre une dimension temporelle, essentielle pour comprendre comment les cellules vieillissent. Le modèle repose sur une architecture de type transformer décodeur -- la même famille que les grands modèles de langage -- et a été entraîné sur des données de séquençage d'ARN unicellulaire. Il existe en deux versions : 217 millions et 1 milliard de paramètres. Son entraînement s'est déroulé en deux étapes, la première s'appuyant sur Genecorpus-175M, un corpus d'environ 175 millions de transcriptomes unicellulaires issus de 10 795 jeux de données publics, générant quelque 290 milliards de tokens. Une particularité technique clé est l'encodage par rang : plutôt que d'injecter des comptages bruts d'expression génique, chaque cellule est représentée par une liste de gènes classés selon leur expression relative, ce qui rend le modèle plus robuste face aux biais techniques des données biologiques. MaxToki ouvre des perspectives concrètes dans l'étude du vieillissement cellulaire et des maladies qui en découlent -- insuffisance cardiaque, maladie d'Alzheimer, fibrose pulmonaire -- des pathologies qui se développent sur des décennies à travers des changements progressifs dans les réseaux de gènes. Pouvoir modéliser ces trajectoires, et non plus seulement l'état instantané d'une cellule, représente un saut qualitatif pour la recherche biomédicale. La capacité à prédire "où va" une cellule pourrait accélérer l'identification de cibles thérapeutiques et la mise au point d'interventions capables de ralentir ou d'inverser ces processus dégénératifs, avant même l'apparition de symptômes cliniques. Le projet s'inscrit dans une vague plus large de fondation models appliqués à la biologie, une discipline où des acteurs comme NVIDIA (partenaire de ce projet), Google avec son modèle Evo, et plusieurs startups de biotech cherchent à reproduire le succès des LLMs dans le domaine du vivant. La plupart des modèles existants peinent à capturer la dynamique temporelle des systèmes biologiques, limitant leur utilité pour les maladies chroniques. MaxToki répond à ce manque en étendant notamment sa fenêtre de contexte de 4 096 à 16 384 tokens via la technique RoPE scaling, et en excluant délibérément les cellules cancéreuses et lignées immortalisées de l'entraînement pour ne pas biaiser l'apprentissage des dynamiques normales. Des institutions allemandes (Goethe University Frankfurt, Centre allemand de recherche cardiovasculaire) et japonaises (Université de Kyoto, Centre iPS) contribuent également, signe que la course aux modèles fondationnels en biologie est désormais pleinement internationale.

UEDes institutions allemandes (Goethe University Frankfurt, Centre allemand de recherche cardiovasculaire) participent au projet, positionnant l'Europe comme contributeur dans la course aux modèles fondationnels biologiques.

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