The Download : l'avenir du code, les « Jeux olympiques sous stéroïdes » et la science par l'IA

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.

DeepSeek : dernière avancée en IA et la course aux modèles du monde

La firme chinoise DeepSeek a publié vendredi un aperçu de son nouveau modèle phare, V4, suscitant immédiatement l'attention de l'industrie. Cette version se distingue par sa capacité à traiter des contextes bien plus longs que la génération précédente, grâce à une architecture repensée pour gérer de grands volumes de texte avec une meilleure efficacité. Malgré son statut open source, ses performances se mesurent à celles des modèles propriétaires d'Anthropic, d'OpenAI et de Google. Point stratégique notable : V4 est la première release de DeepSeek optimisée pour les puces Ascend de Huawei, signalant un test grandeur nature de la capacité de la Chine à réduire sa dépendance aux GPU Nvidia. Dans le même temps, Google a annoncé un investissement pouvant atteindre 40 milliards de dollars dans Anthropic, dans une opération valorisant la startup à 350 milliards de dollars, signe que la course au calcul et aux modèles de pointe s'accélère des deux côtés du Pacifique. Ces annonces s'inscrivent dans une semaine marquée par des enjeux géopolitiques et industriels majeurs. La Chine a bloqué le projet de rachat par Meta du studio d'IA Manus pour 2 milliards de dollars, invoquant des raisons de sécurité nationale et qualifiant l'opération de tentative "conspiratrice" de vider la base technologique chinoise. Washington réplique en maintenant ses contrôles à l'exportation sur les puces avancées, tandis que le président Trump a licencié l'ensemble du National Science Board, suscitant des craintes sur l'interférence politique dans la recherche fondamentale américaine. Sur le plan économique, la pression sur les capacités de calcul commence à peser sur des secteurs entiers : emplois, prix de l'électricité et marchés de composants sont tous affectés par l'explosion de la demande en infrastructure IA. En parallèle, un autre front s'ouvre dans la recherche fondamentale : celui des "world models", ces systèmes capables de modéliser le monde physique plutôt que le seul domaine textuel. Des figures comme la professeure de Stanford Fei-Fei Li et Yann LeCun, fondateur d'AMI Labs, défendent l'idée que ces modèles sont indispensables pour dépasser les limites connues des grands modèles de langage et permettre de véritables avancées en robotique. Composer un roman ou générer du code reste infiniment plus simple pour une machine que de plier du linge ou naviguer dans une rue bondée ; les world models ambitionnent de combler cet écart. Ce sujet figure en tête de la liste des dix technologies prioritaires établie par le MIT Technology Review, signe que l'industrie considère désormais cette direction comme l'un des prochains fronts décisifs de l'intelligence artificielle.

Anthropic lance Claude Fable 5 et Mythos 5, avec des progrès majeurs en programmation et en science

Anthropic a dévoilé deux nouveaux modèles d'intelligence artificielle, Claude Fable 5 et Mythos 5, qui surpassent significativement la génération Opus actuelle, notamment en programmation et en recherche scientifique. Fable 5 s'est illustré de manière spectaculaire en réalisant en une seule journée une migration de code pour l'entreprise de paiements Stripe, une tâche qui aurait nécessité deux mois de travail à une équipe entière de développeurs. Mythos 5, de son côté, a démontré une capacité autonome à concevoir des candidats médicamenteux, mais reste pour l'instant inaccessible au public en raison de ses aptitudes jugées dangereuses en cybersécurité offensive. Ces deux modèles redéfinissent ce que l'on entend par agent autonome dans le secteur technologique. La performance de Fable 5 sur la migration Stripe représente un changement de paradigme pour les équipes d'ingénierie : des tâches autrefois réservées à des équipes entières pendant des semaines peuvent désormais être déléguées à un système IA en quelques heures, avec des implications directes sur les coûts et l'organisation du travail. Pour l'industrie pharmaceutique, les capacités de Mythos 5 ouvrent des perspectives considérables dans la découverte de médicaments, en accélérant des processus de recherche qui prennent habituellement des années. Ces annonces s'inscrivent dans une course intense entre les grands laboratoires d'IA, où Anthropic cherche à rivaliser avec OpenAI et Google DeepMind sur le terrain des modèles dits frontier. La décision de restreindre l'accès à Mythos 5 illustre une tension croissante entre la puissance des nouveaux modèles et les risques qu'ils engendrent : même leurs créateurs hésitent désormais à les rendre publics. Cette prudence d'Anthropic, laboratoire historiquement centré sur la sécurité, signale que les capacités des modèles les plus avancés franchissent des seuils préoccupants, et que la question de leur déploiement responsable va s'imposer comme enjeu central de l'industrie dans les mois à venir.

💬 La migration Stripe en une journée, bon, faut voir ce que donne le code en prod. Mais Mythos 5 bloqué par Anthropic eux-mêmes pour risques cyber offensifs, c'est le vrai signal : on a franchi un seuil que même ses créateurs ne savent plus comment tenir. Reste à voir combien de temps cette prudence va durer.

L'avenir de l'IA entre ouverture et propriétaire

L'intelligence artificielle s'impose comme l'infrastructure technologique centrale de notre époque, portée par un écosystème diversifié de modèles — grands et petits, ouverts et propriétaires, généralistes et spécialisés. Lors d'une session spéciale consacrée aux modèles ouverts à la conférence NVIDIA GTC, Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a résumé la situation en une phrase : « Propriétaire versus open source n'est pas un débat. C'est propriétaire et open source. » Pour illustrer cet engagement, NVIDIA a annoncé la création de la Nemotron Coalition, une collaboration mondiale inédite regroupant des laboratoires d'IA et des développeurs de modèles pour faire avancer les modèles fondamentaux ouverts. Le premier projet issu de cette coalition sera un modèle de base codéveloppé par Mistral AI et NVIDIA, dont les membres apporteront données, évaluations et expertise sectorielle. Les modèles Nemotron ont déjà été téléchargés plus de 45 millions de fois sur Hugging Face, plateforme sur laquelle NVIDIA est désormais la plus grande organisation avec près de 4 000 membres d'équipe. Plusieurs panels réunissant des figures majeures du secteur — dont Mira Murati (Thinking Machines Lab), Aravind Srinivas (Perplexity), Michael Truell (Cursor) et Arthur Mensch (Mistral) — ont dégagé des tendances clés. Les agents IA s'apprêtent à devenir de véritables collègues capables de mener des tâches complexes sur plusieurs jours. L'IA n'est plus un modèle unique mais un système orchestré : « ce que vous voulez, c'est une orchestra multimodale, multi-modèles et multi-cloud », a déclaré Srinivas. L'ouverture des modèles est présentée comme un moteur d'innovation indispensable, aussi bien pour les grandes entreprises que pour la recherche académique. Murati a insisté sur ce point : « il y a beaucoup d'études à mener qui ne peuvent pas être réalisées uniquement dans les grands laboratoires — c'est là que l'ouverture est précieuse, elle fait avancer la science de l'intelligence. » Cette dynamique s'inscrit dans un tournant structurel où chaque secteur — santé, finance, industrie — a besoin d'une IA adaptée à ses données et workflows spécifiques, rendant la coexistence de modèles ouverts et propriétaires non seulement inévitable, mais souhaitable pour accélérer l'innovation à tous les niveaux.