Le scientifique en chef d'OpenAI fait confiance à l'IA pour les expériences, mais estime qu'elle n'est pas encore capable de concevoir des systèmes complexes

Les LLM excellent en code et en maths mais peinent sur les questions triviales, et ce n'est pas contradictoire

Les grands modèles de langage (LLM) affichent des performances remarquables sur les tâches structurées : ils peuvent remanier des bases de code entières en quelques heures, résoudre des problèmes mathématiques complexes et obtenir des scores proches de l'humain sur les benchmarks académiques les plus exigeants. Pourtant, ces mêmes modèles trébuchent régulièrement sur des questions anodines du quotidien, des situations qui ne requièrent aucune expertise technique mais simplement du bon sens et une compréhension souple du langage naturel informel. Ce paradoxe apparent n'en est pas un : il révèle une limite structurelle des architectures actuelles. Les LLM excellent dans les domaines où les données d'entraînement sont abondantes, formatées et codifiées, comme le code source ou les démonstrations mathématiques. En revanche, le langage courant est ambigu, chargé de sous-entendus culturels et de contexte implicite, des dimensions que les modèles reproduisent statistiquement sans les comprendre véritablement. Le fossé entre performance sur benchmark et utilité réelle dans la vie quotidienne reste donc considérable. Ce constat alimente un débat central dans la recherche en IA : les capacités impressionnantes des LLM sur des tâches spécialisées sont-elles le signe d'une intelligence générale émergente, ou simplement le reflet d'une mémorisation sophistiquée de patterns ? Pour les équipes qui développent des assistants grand public chez OpenAI, Google ou Anthropic, combler cet écart entre compétence technique et intelligence conversationnelle ordinaire constitue l'un des défis prioritaires des prochaines années.

Le prompt système d'OpenAI Codex contient une directive explicite : "ne jamais parler de gobelins

Le system prompt du CLI Codex d'OpenAI contient une directive inhabituelle : GPT-5.5 reçoit l'instruction explicite de "ne jamais parler de gobelins, de gremlins, de ratons laveurs, de trolls, d'ogres, de pigeons ou d'autres animaux ou créatures, sauf si cela est absolument et sans ambiguïté pertinent pour la requête de l'utilisateur." Cette consigne, rendue publique la semaine dernière via le dépôt GitHub open source de Codex CLI, apparaît deux fois dans un ensemble d'instructions de base de plus de 3 500 mots destinées au modèle récemment lancé. Elle côtoie d'autres rappels plus classiques, comme l'interdiction d'utiliser des emojis ou des tirets cadratins sans instruction explicite, ou encore la mise en garde contre les commandes destructives telles que git reset --hard. Ce qui rend cette directive significative, c'est son absence dans les instructions système des modèles antérieurs figurant dans le même fichier JSON. Cela suggère qu'OpenAI fait face à un problème apparu spécifiquement avec GPT-5.5 : le modèle aurait tendance à introduire spontanément des références à des gobelins ou autres créatures dans des conversations sans rapport. Des témoignages récents sur les réseaux sociaux confirment ce comportement, plusieurs utilisateurs signalant des réponses inopinément peuplées de créatures fantastiques lors d'échanges techniques ou professionnels. Ce type d'incident met en lumière un défi persistant du développement des grands modèles de langage : les comportements émergents imprévisibles qui surgissent lors du passage à l'échelle. Lorsqu'un modèle développe des biais ou des obsessions thématiques non intentionnelles, la solution la plus rapide reste souvent d'intervenir directement dans le system prompt plutôt que de relancer un cycle d'entraînement complet. Cette approche, parfois surnommée "patch de comportement", révèle les limites du contrôle fin sur des systèmes aussi complexes que GPT-5.5, dont le déploiement s'accompagne inévitablement d'ajustements post-lancement que même l'équipe d'OpenAI ne peut anticiper entièrement.

Le directeur IA de Microsoft affirme que l'entreprise est "libérée" d'OpenAI pour poursuivre la superintelligence

Mustafa Suleyman, directeur de Microsoft AI, a révélé lors de Microsoft Build 2026 qu'un changement contractuel conclu il y a environ six mois avec OpenAI a officiellement autorisé sa division à développer de manière autonome ce qu'il appelle ouvertement la "superintelligence". Cette annonce, faite en coulisses du Fort Mason Center à San Francisco, s'est accompagnée d'une démonstration concrète : Microsoft a présenté une famille de sept modèles d'IA entièrement développés en interne par son équipe AI Superintelligence Team, regroupés sous le nom "MAI". Le modèle phare, MAI-Thinking-1, est un modèle de raisonnement de 35 milliards de paramètres actifs qui, selon Microsoft, rivalise avec les meilleurs modèles de sa catégorie sur les benchmarks d'ingénierie logicielle et de raisonnement mathématique. La famille comprend également MAI-Code-1-Flash pour GitHub Copilot et VS Code, MAI-Image-2.5 pour la génération et l'édition d'images, MAI-Transcribe-1.5 couvrant 43 langues, et MAI-Voice-2 pour la synthèse vocale multilingue. Tous sont disponibles via Microsoft Foundry, et pour la première fois, les développeurs peuvent ajuster les poids des modèles via des plateformes tierces comme OpenRouter, Fireworks et Baseten. Ce virage stratégique marque une rupture significative pour une entreprise dont l'identité en matière d'IA était jusqu'ici presque entièrement définie par son partenariat avec OpenAI, dans lequel elle a investi un total cumulé dépassant 13 milliards de dollars. Le point le plus frappant du discours de Suleyman n'est pas la liste de modèles, mais la philosophie qui les sous-tend : tous sont entraînés depuis zéro sur des données propres et commercialement licenciées, sans distillation à partir de modèles tiers. Cette position contraste directement avec une pratique répandue dans l'industrie, où les labs utilisent les sorties de modèles concurrents pour entraîner leurs propres systèmes. Pour les entreprises clientes soucieuses de la traçabilité des données et des risques juridiques liés au copyright, ce choix représente un argument différenciant concret. La relation avec OpenAI n'est pas rompue pour autant, mais elle se transforme. Pendant des années, un arrangement contractuel spécifique limitait la capacité de Microsoft à construire ses propres modèles de frontier, la positionnant davantage comme distributeur et intégrateur que comme laboratoire de recherche à part entière. L'assouplissement de ces clauses il y a six mois marque donc un tournant institutionnel autant que technique. Suleyman l'a clairement formulé : l'objectif est qu'en 2030 et au-delà, Microsoft soit capable de "construire les meilleurs modèles au monde", et non plus seulement de les acheter. Cette transition sera longue, et les sept modèles annoncés ne sont qu'une preuve de concept. Ce qui se joue ici, c'est la capacité de Microsoft à devenir un acteur de recherche fondamentale en IA, aux côtés d'OpenAI, Google DeepMind et Anthropic, plutôt que dans leur ombre.

💬 Le plus intéressant dans cette histoire, c'est pas les sept modèles, c'est le changement contractuel signé il y a six mois dans la plus grande discrétion. Microsoft s'est reconstruite une liberté de recherche sans rompre avec OpenAI, c'est bien joué. Et le choix d'entraîner depuis zéro sur des données licenciées, sans distillation depuis les concurrents, ça pèse lourd pour les boîtes qui naviguent avec l'AI Act.

OpenAI lance GPT-Rosalind, son premier modèle d'IA pour les sciences du vivant, conçu pour accélérer la découverte de médicaments et la génomique

OpenAI a lancé GPT-Rosalind, son premier modèle d'intelligence artificielle spécialisé dans les sciences du vivant, conçu pour accélérer la recherche en biologie, en génomique et en découverte de médicaments. Contrairement aux modèles généralistes comme GPT-5, GPT-Rosalind est fine-tuné sur les exigences analytiques propres à la recherche biologique : synthèse de littérature scientifique, conception de protocoles expérimentaux, prédiction de comportements de séquences ARN, et planification d'hypothèses. Le modèle est accessible via ChatGPT, Codex et l'API d'OpenAI, mais uniquement dans le cadre d'un programme d'accès contrôlé réservé aux entreprises qualifiées aux États-Unis. OpenAI lance simultanément un plugin Life Sciences pour Codex, connectant les modèles à plus de 50 outils scientifiques et bases de données biologiques. Sur le benchmark BixBench, conçu pour évaluer des tâches réelles de bioinformatique, GPT-Rosalind atteint un taux de réussite de 0,751. Sur LABBench2, il surpasse GPT-5.4 sur six des onze tâches testées, avec des gains particulièrement nets sur CloningQA, qui évalue la conception de réactifs pour des protocoles de clonage moléculaire. Le potentiel concret de ce modèle est illustré par une évaluation menée en partenariat avec Dyno Therapeutics sur des séquences ARN inédites, jamais intégrées à aucun corpus d'entraînement public. Dans cet environnement Codex, les meilleures soumissions du modèle se sont classées au-dessus du 95e percentile des experts humains pour les tâches de prédiction, et au 84e percentile pour la génération de séquences. Ce résultat est particulièrement significatif car il exclut tout effet de mémorisation et démontre une capacité de raisonnement réelle sur des données biologiques nouvelles. Pour l'industrie pharmaceutique, où le développement d'un médicament prend en moyenne dix à quinze ans et coûte des milliards de dollars, des outils capables de compresser les phases analytiques les plus lourdes représentent un levier économique et scientifique considérable. Ce lancement s'inscrit dans une course que se livrent les grands laboratoires d'IA pour s'imposer dans les sciences de la vie, un secteur qui attire des investissements massifs et où les enjeux réglementaires sont élevés. Google DeepMind a déjà marqué ce terrain avec AlphaFold pour la prédiction de structures protéiques, tandis que des startups comme Insilico Medicine ou Recursion Pharmaceuticals misent sur l'IA pour repenser entièrement le pipeline de découverte de médicaments. OpenAI positionne GPT-Rosalind non pas comme un remplaçant des chercheurs, mais comme un assistant capable de prendre en charge les étapes les plus chronophages du processus scientifique. L'accès restreint au lancement, avec des garde-fous techniques pour signaler les activités potentiellement dangereuses, reflète la prudence qu'impose ce domaine sensible, où une erreur de modèle pourrait avoir des conséquences directes sur des protocoles de laboratoire ou des décisions cliniques.