Un médaillé Fields : ChatGPT 5.5 Pro a produit une recherche niveau doctorat en moins de deux heures sans aide humaine

DeepSeek-V4 : performances proches du meilleur niveau pour un sixième du coût d'Opus 4.7 et GPT-5.5

DeepSeek, la startup chinoise d'intelligence artificielle issue du fonds de trading quantitatif High-Flyer Capital Management, a publié DeepSeek-V4, un modèle de langage aux capacités proches des meilleurs systèmes mondiaux. Avec 1 600 milliards de paramètres organisés selon une architecture Mixture-of-Experts (MoE), ce modèle est disponible gratuitement sous licence MIT commercialement permissive, sur la plateforme Hugging Face et via l'API de DeepSeek. Son tarif d'accès : 1,74 dollar par million de tokens en entrée et 3,48 dollars par million en sortie, soit environ 5,22 dollars pour une utilisation combinée standard. Avec les entrées mises en cache, ce coût descend à 3,63 dollars. À titre de comparaison, GPT-5.5 d'OpenAI coûte 35 dollars pour la même transaction, et Claude Opus 4.7 d'Anthropic 30 dollars. Une version allégée, DeepSeek-V4-Flash, est proposée à seulement 0,42 dollar combiné, au prix d'une baisse de performance. Deli Chen, chercheur chez DeepSeek, a décrit cette sortie sur X comme "un travail d'amour", réalisé 484 jours après le lancement du V3, avec cette formule : "L'AGI appartient à tout le monde." L'impact économique est immédiat et brutal pour les acteurs américains du secteur. DeepSeek-V4-Pro coûte environ six fois moins cher que Claude Opus 4.7 et sept fois moins que GPT-5.5 en conditions normales, et jusqu'à dix fois moins avec les entrées en cache. La version Flash, elle, revient à moins de 1 % du tarif des modèles premium américains. Pour les entreprises traitant de gros volumes de requêtes, cette différence de coûts transforme radicalement le calcul de rentabilité : des tâches d'automatisation jugées trop onéreuses avec les modèles fermés américains deviennent soudainement viables. Développeurs et directions techniques sont contraints de réévaluer leurs choix d'infrastructure, et les fournisseurs positionnés sur le haut de gamme voient leur argument tarifaire sérieusement fragilisé. Ce lancement s'inscrit dans la continuité du "moment DeepSeek" de janvier 2025, quand le modèle R1 avait stupéfait la communauté internationale en rivalisant avec les meilleurs systèmes propriétaires américains à une fraction de leur coût de développement. Depuis, la startup avait publié plusieurs mises à jour de ses séries R1 et V3, mais la communauté attendait un successeur de grande envergure. Ce DeepSeek-V4 est d'ores et déjà qualifié de "deuxième moment DeepSeek", et il ravive les débats sur la pérennité commerciale des modèles fermés face aux alternatives open source chinoises. Il soulève également des questions sur la capacité de DeepSeek à maintenir cette trajectoire malgré les restrictions américaines sur l'exportation de puces haut de gamme, contraintes que l'entreprise semble contourner avec une efficacité croissante grâce à des optimisations architecturales poussées.

💬 Six fois moins cher qu'Opus 4.7, performances comparables, licence MIT. C'est exactement le scénario que les équipes produit chez OpenAI et Anthropic essayaient de ne pas avoir à gérer, et il arrive quand même. "L'AGI appartient à tout le monde", dit DeepSeek, bon, sur le papier c'est beau, mais le vrai truc c'est que des automatisations qu'on refusait de budgéter il y a six mois deviennent rentables dès ce soir.

Un nouveau site évalue les modèles d'IA de pointe sur l'échelle de QI humain : les résultats font déjà débat

Un site baptisé AI IQ (aiiq.org) propose depuis la semaine dernière de noter les modèles d'intelligence artificielle selon le même barème que le quotient intellectuel humain. Créé par Ryan Shea, ingénieur et investisseur providentiel cofondateur de la plateforme blockchain Stacks ainsi que de Voterbase, le projet attribue un score IQ estimé à plus de 50 des grands modèles de langage actuels, puis les place sur une courbe en cloche standard. La méthodologie repose sur 12 benchmarks répartis en quatre dimensions : raisonnement abstrait (ARC-AGI-1 et ARC-AGI-2), mathématique (FrontierMath, AIME, ProofBench), programmatique (Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Verified, SciCode) et académique (Humanity's Last Exam, CritPt, GPQA Diamond). L'IQ final est la moyenne arithmétique des quatre scores dimensionnels. Au classement de mi-mai 2026, GPT-5.5 d'OpenAI trône en tête avec un IQ estimé à 136, talonné par Opus 4.7 d'Anthropic (environ 132), GPT-5.4 (131), Gemini 3.1 Pro de Google (131) et Opus 4.6 (129), un peloton de tête anormalement serré. L'initiative a immédiatement divisé. Du côté des partisans, des stratèges et technologues d'entreprise comme Brian Vellmure ou le commentateur Thibaut Mélen saluent sur X un outil qui rend lisible un marché impossible à comparer : là où les tableaux de benchmarks classiques noient l'utilisateur dans des colonnes de chiffres disparates, une seule valeur résume l'essentiel. Pour les décideurs qui doivent choisir un modèle sans être chercheurs en IA, c'est une boussole bienvenue. Mais les critiques ont été tout aussi rapides. Le compte AI Deeply, relayant l'inquiétude de nombreux chercheurs, résume le problème en une formule : « C'est du non-sens. L'IA est bien trop irrégulière. La carte n'est pas le territoire. » Le reproche central est que les capacités d'un modèle sont profondément asymétriques, excellent en code, médiocre en raisonnement spatial, brillant en langues latines, défaillant en logique formelle, et qu'un seul chiffre efface précisément cette information. Le projet s'inscrit dans une quête plus large de lisibilité du marché des LLMs, qui s'est fragmenté à une vitesse vertigineuse depuis 2024. Les benchmarks traditionnels prolifèrent, souvent incomparables entre eux, parfois contaminés par des données d'entraînement, et régulièrement accusés de ne mesurer que ce que les modèles ont déjà appris à optimiser. AI IQ tente d'y répondre en compressant les plafonds des benchmarks jugés trop faciles ou trop susceptibles de saturation, et en pénalisant les modèles dont les données sont incomplètes plutôt qu'en leur bénéficiant du doute. La convergence spectaculaire au sommet, où quatre modèles de trois laboratoires différents se retrouvent dans un écart de cinq points, illustre la compétition féroce entre OpenAI, Anthropic et Google, et pose la vraie question : si les scores sont presque identiques, sur quoi les entreprises vont-elles désormais choisir leur modèle ?

Actualité : “Un seuil a été franchi” : le nouveau modèle de Claude a fuité par erreur, Anthropic évoque des capacités sans précédent

Anthropic a involontairement dévoilé l'existence de son prochain modèle phare, baptisé Claude Mythos, à la suite d'une erreur de configuration dans son système de gestion de contenu. Un brouillon de page interne est brièvement devenu accessible au public, révélant le nom du modèle ainsi que plusieurs formulations suggérant des capacités inédites. La société a rapidement retiré le document, mais des captures d'écran avaient déjà circulé sur les réseaux sociaux et les forums spécialisés. Ce type de fuite est rare chez Anthropic, réputé pour sa discrétion opérationnelle, et l'incident soulève l'attention de l'ensemble du secteur. Le fait que l'entreprise elle-même qualifie les capacités de Mythos de "sans précédent" et évoque un "seuil franchi" laisse entendre un bond qualitatif significatif par rapport à Claude 3.5 et à la série actuelle Claude 4. Pour les développeurs, entreprises et concurrents qui suivent la course aux modèles de fondation, ce signal — même involontaire — pèse lourd dans l'évaluation des dynamiques compétitives. Anthropic se positionne depuis plusieurs années comme l'alternative "safety-first" face à OpenAI et Google DeepMind, avec une communication volontairement mesurée. La fuite de Mythos intervient dans un contexte d'accélération brutale du secteur : GPT-5, Gemini Ultra 2 et plusieurs modèles open-source ont rehaussé les attentes du marché en quelques mois. Si Mythos tient ses promesses implicites, il pourrait redéfinir le positionnement d'Anthropic — et forcer ses rivaux à accélérer leurs propres calendriers de lancement.

ChatGPT intègre GPT-5.5 Instant : moins d'hallucinations et des réponses plus personnalisées

OpenAI a commencé à déployer GPT-5.5 Instant comme modèle par défaut de ChatGPT, remplaçant ainsi le modèle précédemment utilisé par des centaines de millions d'utilisateurs. Selon les tests internes de l'entreprise, cette mise à jour produit 52,5 % d'hallucinations en moins sur des sujets à enjeux élevés comme la médecine et le droit. Le déploiement est immédiat pour l'ensemble des utilisateurs, bien que certaines fonctionnalités avancées de personnalisation soient réservées, dans un premier temps, aux abonnés Plus et Pro sur la version web. La réduction des hallucinations sur des domaines sensibles représente un progrès concret pour les professionnels de santé, les juristes et tous ceux qui utilisent ChatGPT comme outil de travail. Une nouvelle fonctionnalité baptisée "memory sources" permet désormais aux utilisateurs de voir précisément quels éléments de contexte mémorisé ont influencé une réponse donnée, apportant une transparence inédite sur le fonctionnement de la personnalisation. La personnalisation basée sur les conversations passées, les fichiers et Gmail marque une intégration plus profonde dans l'écosystème quotidien des utilisateurs. Ce déploiement s'inscrit dans une course effrénée entre les grandes plateformes d'IA générative à améliorer la fiabilité de leurs modèles, point noir persistant depuis l'émergence des LLMs. OpenAI, sous pression concurrentielle d'Anthropic, Google et des acteurs open source, mise sur la personnalisation contextuelle et la réduction des erreurs factuelles pour fidéliser sa base d'utilisateurs. L'intégration Gmail, en particulier, soulève des questions sur la confidentialité des données qui devraient alimenter le débat dans les mois à venir.