Décan AI, rivale de Mercor, obtient 25 millions de dollars en financement et recrute des experts en provenance d'Inde

Perplexity AI publie WANDR, un benchmark ouvert pour évaluer les agents de recherche capables d'explorer largement et en profondeur

Perplexity AI a publié WANDR (Wide ANd Deep Research), un nouveau benchmark ouvert conçu pour évaluer les agents de recherche capables à la fois d'explorer largement un sujet et d'investiguer chaque piste en profondeur. L'outil comprend 500 tâches réalistes de collecte de données, construites autour d'une architecture appelée "qualification key hierarchy", qui combine recherche large (identifier un grand nombre d'entités correspondant à des critères) et recherche approfondie (documenter chaque entité avec des preuves vérifiables). Un exemple concret illustre le principe : la tâche "ceocfoappointments" demande de recenser au moins 70 entreprises américaines ayant annoncé la nomination d'un nouveau PDG ou directeur financier entre le 1er mars et le 30 avril 2026, chacune accompagnée d'une page source faisant autorité, soit 140 enregistrements vérifiables au total. Les tâches ont été générées à partir de schémas d'usage réels et anonymisés, via un pipeline en quatre étapes (amorçage, rédaction, validation, curation) combinant génération automatique et vérification croisée. Au total, les 500 tâches de WANDR exigent 170 495 enregistrements sourcés, avec une médiane de 50 entités et 245 preuves par tâche, réparties en trois niveaux de difficulté à peu près égaux. Ce benchmark comble un vide important dans l'évaluation des agents d'intelligence artificielle dédiés à la recherche documentaire. Jusqu'ici, la plupart des outils de mesure testaient la capacité d'un agent à produire une réponse unique et bien rédigée, sans vérifier s'il pouvait réellement rassembler et vérifier un grand volume d'informations factuelles. Or de plus en plus d'entreprises délèguent à ces agents des tâches de cartographie concurrentielle, de vérification préalable (due diligence) ou de revue de littérature, des travaux qui exigent précisément cette combinaison d'ampleur et de rigueur. Chaque affirmation soumise par l'agent est revérifiée automatiquement par un système qui récupère la page citée, contrôle qu'elle est pertinente et vérifie que les extraits sélectionnés confirment bien la réponse fournie, avant de calculer des scores de précision et de rappel à différents niveaux de la hiérarchie. WANDR est présenté comme le pendant "large" du benchmark DRACO, déjà développé par Perplexity pour évaluer la qualité de rapports longs et approfondis. Dans les premiers tests, six systèmes de production ont été évalués sur l'ensemble des 500 tâches, et c'est la propre architecture "Search as Code" de Perplexity qui obtient le meilleur score, avec un F1 souple de 0,363. Aucun système, cependant, ne parvient à résoudre la totalité du benchmark, ce qui souligne l'écart qui subsiste entre les capacités actuelles des agents de recherche et les exigences réelles du travail de connaissance à grande échelle.

💬 Ce qui me frappe, c'est que Perplexity teste enfin ce qui compte pour un usage pro : pas "écrire une belle réponse", mais aller chercher 140 preuves vérifiables sur 70 boîtes différentes. Et le meilleur score du marché plafonne à 0,363 sur leur propre benchmark, ce qui dit clairement que la recherche automatisée à grande échelle reste loin d'être fiable pour de la vraie due diligence. Bon, sur le papier ça tire tout le monde vers le haut, reste à voir si les autres labos adoptent ce genre de mesure au lieu de continuer à vendre du "agent qui répond bien".

Anciens chercheurs d'Anthropic en discussion pour lever des fonds pour une nouvelle startup évaluée à 1 milliard de dollars

D'anciens chercheurs d'Anthropic sont en discussions avancées pour lever 175 millions de dollars à une valorisation d'1 milliard de dollars pour financer une nouvelle startup baptisée Mirendil. Cette jeune entreprise ambitionne de développer des modèles d'IA spécialisés pour accélérer la recherche scientifique dans des domaines tels que la biologie et la science des matériaux. Le projet s'inscrit dans une tendance de fond qui voit émerger des "neolabs", des startups de recherche cherchant à appliquer l'intelligence artificielle aux grandes disciplines scientifiques. Ces structures attirent des investisseurs de premier plan, et Mirendil ne fait pas exception : les fonds Andreessen Horowitz et Kleiner Perkins seraient en négociation pour co-diriger ce tour de table. Ce qui distingue ce cas, c'est l'origine des fondateurs. Si de nombreux chercheurs ont déjà quitté OpenAI, Google ou Meta pour lancer ce type de projets, Anthropic avait jusqu'ici été relativement épargné par les départs au sein de ses équipes de recherche. Mirendil marque donc une rupture notable dans l'écosystème de la startup fondée par Dario Amodei. Cette levée de fonds, si elle se concrétise, confirme l'appétit sans faille des investisseurs pour les applications de l'IA à la recherche fondamentale, un segment perçu comme l'un des plus prometteurs à long terme, malgré des coûts de développement considérables.

Fonctions d'activation Sigmoid et ReLU : le coût en inférence de la perte de contexte géométrique

Les réseaux de neurones profonds peuvent être compris comme des systèmes géométriques : chaque couche transforme l'espace d'entrée pour construire des frontières de décision de plus en plus complexes. Une étude comparative récente explore comment deux fonctions d'activation fondamentales, Sigmoid et ReLU (Rectified Linear Unit), influencent cette géométrie interne et, par conséquent, l'efficacité des modèles lors de l'inférence. L'expérience repose sur un jeu de données synthétique classique, le "two-moons", généré avec scikit-learn : 400 points répartis en deux classes non linéairement séparables, avec un bruit de 0,18 pour simuler des conditions réalistes. Les deux architectures sont strictement identiques, même nombre de couches, même largeur, seule la fonction d'activation diffère, ce qui permet une comparaison propre et isolée. Le constat central est le suivant : Sigmoid compresse toutes les valeurs d'entrée dans un intervalle étroit entre 0 et 1. Conséquence directe, les points éloignés des frontières de décision deviennent indiscernables les uns des autres, car l'information sur leur distance à ces frontières est effacée couche après couche. Ce phénomène, appelé perte de contexte géométrique, affaiblit la capacité du réseau à construire des représentations riches en profondeur. ReLU, à l'inverse, conserve la magnitude des entrées positives : l'information de distance continue de circuler à travers les couches, permettant au réseau de rester expressif sans nécessiter une largeur excessive ni une puissance de calcul démesurée. En pratique, cela se traduit par des modèles ReLU plus efficaces à l'inférence et mieux adaptés au passage à l'échelle. Ces observations s'inscrivent dans une évolution plus large du domaine du deep learning. ReLU a progressivement remplacé Sigmoid comme fonction d'activation standard dans les réseaux profonds dès les années 2010, notamment grâce aux travaux fondateurs d'Hinton, LeCun et Bengio sur le problème de la disparition du gradient. Sigmoid souffrait en effet d'un double problème : saturation des gradients lors de la rétropropagation, et perte d'information géométrique lors de la propagation avant. L'étude actuelle met l'accent précisément sur ce second aspect, moins souvent discuté que le premier. Avec la montée en puissance des grands modèles de langage et des architectures à des centaines de milliards de paramètres, l'efficacité à l'inférence est devenue un enjeu industriel majeur. Des variantes de ReLU comme GELU ou SwiGLU, utilisées dans GPT-4 ou LLaMA, héritent de cette même propriété de préservation de l'information, confirmant que le choix de la fonction d'activation reste un levier critique pour la performance et l'économie de calcul des systèmes d'IA modernes.

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.