Un modèle interne d'OpenAI a résolu le problème des distances unitaires d'Erdős, la conjecture numérotée 90 dans la liste laissée par le mathématicien hongrois. Ce n'est pas une première : dès novembre, l'entreprise affirmait déjà que GPT-5 avait débloqué d'autres résultats inédits en mathématiques. L'IA générative s'installe ainsi comme un outil de recherche à part entière, capable de proposer des pistes que les mathématiciens eux-mêmes n'avaient pas explorées.
Le UK AI Security Institute a publié une étude passant au crible sept benchmarks utilisés pour évaluer les agents IA, avec un constat net : ces tests sous-estiment systématiquement leurs performances réelles. En cause, des protocoles d'évaluation mal calibrés qui ne reflètent pas les conditions d'usage concret des agents. Autrement dit, les IA agentiques seraient déjà plus capables que ce que montrent les classements officiels.
Chez Meta, Mark Zuckerberg a reconnu lors d'un town hall jeudi que le développement des agents IA du groupe n'avançait pas au rythme espéré, malgré des investissements massifs en infrastructure et en talents. La trajectoire du développement agentique, a-t-il admis devant les employés, déçoit en interne. Un aveu rare qui tranche avec le discours habituellement offensif du groupe sur l'IA.
Trois signaux, un même paradoxe : la recherche avance plus vite qu'on ne la mesure, mais transformer cette avance en produits fiables reste, même pour les géants du secteur, un chantier loin d'être achevé.