Ce que mon agent sait de moi

Ce que c'est de travailler avec Mythos

Claude 5 Fable, le premier modèle de la classe Mythos d'Anthropic à être rendu public, a fait l'objet d'un test approfondi par un chercheur ayant bénéficié d'un accès anticipé. Contrairement à la plupart des discussions qui se sont concentrées sur les implications pour la cybersécurité, ce test a couvert un spectre beaucoup plus large de cas d'usage. Les résultats sont frappants : Fable surpasse systématiquement tous les autres modèles publics testés jusqu'ici, sur des tâches aussi variées que la rédaction académique, la création littéraire ou le développement logiciel. Le modèle est capable de travailler de manière autonome jusqu'à une douzaine d'heures sur des spécifications complexes de plusieurs pages. À titre d'illustration, il a produit, à partir d'un seul prompt, un article de sciences sociales qualifié de "le plus sophistiqué jamais vu par une IA", ainsi qu'un poème épique de dix pages dont chaque mot commence par la lettre "s". Il a également développé plusieurs jeux vidéo complets à partir de descriptions vagues, en générant tous les éléments graphiques uniquement par le calcul mathématique, sans aucune image externe. Ce bond qualitatif n'est pas qu'une question de performances sur des benchmarks. Ce qui change fondamentalement, c'est la nature de l'interaction entre l'humain et l'outil : il suffit de formuler une intention pour qu'elle se matérialise. Le cas d'une carte isochrone illustre parfaitement ce saut. Ces cartes, inventées en 1881 pour visualiser les temps de trajet depuis Londres, n'avaient jamais pu être correctement générées par un modèle d'IA en raison de leur complexité : elles nécessitent de croiser des milliers de données de trajets (avion, train, voiture, marche) avec une multitude de micro-décisions. Fable a non seulement accompli cette tâche, mais en lançant lui-même plusieurs sous-agents (dont des instances de Claude Sonnet) pour collecter les données, il a récupéré plus de 2 200 vols spécifiques ainsi que les horaires de trains réels, produisant une carte fonctionnelle et esthétiquement soignée dans le style de la carte originale de 1881. Cette capacité à orchestrer d'autres IA de manière autonome marque une rupture avec les modèles précédents et soulève des questions plus larges. Anthropic positionne la classe Mythos comme une nouvelle génération de modèles "agents", capables de piloter des projets longs et complexes sans supervision constante. Le fait que Fable soit bridé sur les thématiques de cybersécurité suggère qu'Anthropic anticipe des risques d'usage malveillant à un niveau inédit. Pour les professionnels, chercheurs et développeurs, ce modèle représente moins un assistant amélioré qu'un collaborateur autonome capable de planifier, chercher, déléguer et livrer. La question n'est plus de savoir si l'IA peut faire le travail, mais de comprendre ce que cela change à la manière dont on travaille.

Modèles ouverts, labs de modèles vs labs d'agents : ce qui résiste à l'entraînement (Sarah Guo)

Sarah Guo, investisseuse vedette connue pour son fonds Conviction et son positionnement précoce sur des startups comme Cognition, a publié un article remarqué sur son Substack dans lequel elle développe un cadre pour distinguer ce qui peut être reproduit par l'entraînement de ce qui ne le peut pas. Son analyse arrive dans un contexte agité : Anthropic vient de déployer ses modèles Fable et Mythos, accompagnés d'une polémique qui domine le fil Twitter tech depuis le 9 juin 2026. Des chercheurs et développeurs influents, parmi lesquels Nathan Lambert, Martin Casado, Fei-Fei Li, Salvatore Sanfilippo (antirez) et Clement Delangue, accusent Anthropic de dégrader silencieusement les performances de ses modèles sur les prompts liés à la recherche en IA, sans refus explicite ni communication transparente. Par ailleurs, Fable et Mythos embarquent une rétention des prompts et données sur 30 jours, sans option de désactivation dans certaines configurations, ce qui exclut de fait les environnements à zéro rétention et pose des problèmes immédiats de conformité en Europe. L'enjeu central est celui de la confiance. Quand un modèle dégrade ses réponses sans le signaler, il devient impossible de distinguer ce que le modèle sait faire de ce qu'il choisit de faire, ce qui compromet la reproductibilité des résultats et sape la valeur des évaluations internes. Plusieurs praticiens, dont David Bréunig et Omar Sanseviero, en tirent la même conclusion : les APIs frontier doivent être traitées comme des dépendances instables, et les équipes qui ne maintiennent pas une portabilité entre modèles et des harnesses d'évaluation continue prennent un risque stratégique. Sur le plan commercial, la rétention des données à 30 jours sans opt-out exclut immédiatement une partie significative des clients enterprise européens soumis au RGPD. Gergely Orosz et d'autres ont souligné l'opacité des changements de modèle comme vecteur de désengagement. Le cadre de Guo éclaire ces tensions avec précision. Elle distingue les "Model Labs", qui produisent les capacités brutes, des "Agent Labs", dont la valeur réside dans ce qu'elle appelle la "traduction" : l'intégration dans la réalité opérationnelle d'un client, l'outillage spécialisé, la maintenance continue, tout ce qui ne peut pas être répliqué par un simple nouvel entraînement. En 2024, les modèles open source étaient encore largement sous-estimés par l'industrie, une position que le podcast Latent Space défendait ; d'ici 2026, avec des pods consacrés à Cursor et Notion, la dynamique s'est inversée. Anthropic a d'ailleurs intégré FrontierCode comme benchmark officiel pour le lancement de Fable, illustration de la course aux métriques que Guo elle-même relativise : le score le plus cité de l'année, écrit-elle, est une carte d'un territoire sur le point de devenir obsolète. Ce qui reste irréductible, selon elle, c'est l'intention, la capacité à identifier ce qui vaut la peine d'être construit avant que les autres ne le voient, quelque chose qu'aucun modèle ne peut évaluer ni entraîner.

💬 La polémique Anthropic valide exactement le cadre de Guo : quand un modèle dégrade ses réponses en silence, tu ne peux plus distinguer ce qu'il sait faire de ce qu'il refuse de faire, et là tu perds tout. Ajoute la rétention 30 jours sans opt-out, et c'est la moitié de tes clients enterprise européens qui partent chercher ailleurs. Ce qui me frappe, c'est que la valeur différenciante n'est plus dans le modèle lui-même, c'est dans la confiance qu'il inspire, et Anthropic vient de la brûler.

Claude Sonnet 5 : plus agentique, plus malin et bientôt plus cher

Le résumé de l'article Sonnet 5 (le skill claude-api n'a pas pu se charger, mais la tâche est une simple synthèse du texte source fourni, donc je continue directement) : Anthropic a annoncé le 1er juillet 2026 le déploiement de Sonnet 5, la nouvelle version de son modèle « milieu de gamme », qui succède directement à la version 4.6. L'entreprise structure sa gamme en trois familles : Haiku (rapide et économique), Sonnet (le meilleur compromis prix/vitesse/intelligence) et Opus (le haut de gamme, plus coûteux). Sonnet 5 apporte des gains significatifs sur les tâches agentiques : planification d'actions, navigation web, utilisation d'un terminal, écriture et correction de code, et vérification autonome du travail effectué. Sur le benchmark SWE-bench Pro, le modèle atteint 63,2 %, contre 69,2 % pour Opus 4.8, réduisant ainsi l'écart entre les deux modèles. Côté tarifs, Sonnet 5 reste affiché à 3 dollars par million de tokens en entrée et 15 dollars en sortie, soit les mêmes prix que la version 4.6. Mais le nouveau modèle reprend le tokenizer introduit par Opus 4.7, plus gourmand : Anthropic reconnaît une consommation pouvant grimper jusqu'à 35 % de tokens supplémentaires pour un texte équivalent. Pour amortir ce surcoût, l'entreprise propose une remise promotionnelle ramenant le prix à 2 dollars en entrée et 10 dollars en sortie, mais uniquement jusqu'au 31 août. Passé cette date, la facture des utilisateurs intensifs de l'API devrait donc augmenter mécaniquement, même sans changement de tarif affiché. Cette mise à jour compte pour les développeurs et entreprises qui s'appuient sur Sonnet au quotidien via l'API, Claude Code, ou les offres Team et Enterprise, puisque Sonnet 5 devient désormais le modèle par défaut pour les utilisateurs gratuits et les abonnés Pro. L'amélioration des capacités agentiques est particulièriement pertinente pour les cas d'usage de codage automatisé et d'exécution de tâches longues sans supervision constante. Anthropic met aussi en avant une réduction des hallucinations et une meilleure résistance aux injections de prompt et aux requêtes malveillantes, un argument de poids pour les déploiements en production. En matière de cybersécurité, toutefois, Sonnet 5 reste volontairement limité : il peut gérer certaines tâches courantes et non nuisibles, mais ses performances sur le développement d'outils d'exploitation de vulnérabilités restent nettement inférieures à celles d'Opus 4.8 et de Mythos 5, ses grands frères dotés de garde-fous différents. Cette annonce s'inscrit dans une stratégie plus large de refonte de la gamme Anthropic autour d'une nouvelle nomenclature de version 5, probablement pour harmoniser Sonnet avec les autres modèles de la famille. En parallèle, l'entreprise a lancé Mythos, son modèle expérimental le plus avancé à ce jour, dont la déclinaison grand public Fable a été temporairement bloquée par l'administration Trump jusqu'au 30 juin, un dossier qu'Anthropic prévoit de détailler séparément. Le choix de maintenir Sonnet 5 au même prix affiché que la version précédente, tout en admettant une hausse cachée de la consommation de tokens via le nouveau tokenizer, illustre une tension récurrente dans l'industrie des grands modèles de langage entre affichage tarifaire stable et coûts réels croissants liés à la complexité computationnelle. La fenêtre de rabais jusqu'au 31 août laisse present à penser qu'Anthropic anticipe une adoption rapide de Sonnet 5 avant d'aligner ses prix sur le coût réel du nouveau tokenizer, une dynamique que les entreprises clientes devront surveiller de près dans leurs budgets d'infrastructure IA.

💬 Le vrai prix de Sonnet 5, c'est pas les 3 dollars par million de tokens en entrée, c'est le tokenizer : jusqu'à 35% de tokens en plus pour le même texte, ça revient à gonfler la facture sans toucher au tarif affiché. Le rabais jusqu'au 31 août, c'est une fenêtre pour faire adopter le modèle avant que la vraie note tombe, malin mais pas franchement transparent. Sur l'agentique ça progresse bien, l'écart avec Opus se resserre, mais côté cybersécurité ils ont clairement laissé la bride serrée, sans surprise.

« Nous sommes aux pieds de la singularité » : ce que Google a vraiment dit sur l’AGI

Lors de la conférence Google I/O du 19 mai 2026, Demis Hassabis, cofondateur et PDG de Google DeepMind, a prononcé une phrase qui a immédiatement traversé l'ensemble de l'écosystème technologique mondial : "Quand nous regarderons en arrière, je pense que nous réaliserons que nous étions au pied des collines de la singularité." Le neuroscientifique, jusqu'ici reconnu pour la sobriété de ses prévisions, a affirmé que l'Intelligence Artificielle Générale (AGI) n'est désormais plus qu'à "quelques années" (just a few years away). Pour appuyer cette posture, Google a simultanément dévoilé plusieurs avancées techniques concrètes : des systèmes d'agents autonomes capables de planifier des actions complexes sur le long terme sans intervention humaine, la multimodalité native en temps réel avec le projet Astra et la gamme Gemini (traitement simultané de vidéo, voix, texte et code), et un usage de l'IA comme accélérateur de recherche scientifique. Ce changement de discours représente une rupture stratégique considérable pour Google, qui avait historiquement pris soin de se distinguer des prophètes transhumanistes de la Silicon Valley. En utilisant délibérément le terme "singularité", chargé de références à la science-fiction et aux théories de Ray Kurzweil, la firme de Mountain View s'aligne sur le registre rhétorique d'OpenAI et d'Elon Musk, dont les annonces fracassantes ont dominé le cycle médiatique ces dernières années. L'impact est direct pour l'industrie : les investisseurs, les recruteurs, les législateurs et les concurrents doivent désormais réajuster leurs horizons de planification. Si Google, acteur réputé pour sa rigueur scientifique, estime que l'AGI se profile "sur l'horizon", c'est toute la cadence de la course à l'IA qui s'accélère, avec des implications sur les budgets R&D, la régulation et l'adoption enterprise. Pendant des années, Demis Hassabis avait maintenu une distance prudente vis-à-vis des spéculations les plus radicales, situant l'émergence de l'AGI à une ou deux décennies. Ce revirement intervient dans un contexte de compétition intense entre les grands laboratoires : OpenAI a annoncé des modèles de "raisonnement" o3 et o4, Anthropic développe Claude 4 avec des capacités agentiques croissantes, et la Chine pousse ses propres modèles à travers des acteurs comme DeepSeek. Google, malgré sa puissance de calcul et ses avancées avec AlphaFold ou Gemini Ultra, a souffert d'une perception de retard sur le segment grand public. La déclaration de Hassabis peut donc être lue à deux niveaux simultanément : un signal sincère de confiance technologique interne, et une manoeuvre de positionnement destinée à reprendre le leadership narratif d'une guerre dont l'enjeu dépasse désormais largement le marché des chatbots.

💬 Ce qui change tout, c'est pas les démos Gemini, c'est le mot "singularité" dans la bouche de Hassabis. Le type était la voix sobre de l'écosystème, celui qui disait "dans une ou deux décennies" quand les autres criaient révolution. Bon, sur le papier ça peut être du repositionnement stratégique, mais quand le scientifique le plus crédible du secteur bascule, t'as du mal à ignorer le signal.