GraphRAG s'impose progressivement face au RAG vectoriel classique pour interroger de gros corpus de documents. Depuis deux ans, la méthode dominante découpait les textes en fragments vectorisés, une approche qui montre ses limites dès qu'il s'agit de répondre à des questions transversales, nécessitant de croiser plusieurs sources à la fois. En structurant les connaissances sous forme de graphe plutôt que de simples vecteurs, GraphRAG capture mieux les relations entre documents, ce qui change la donne pour les entreprises qui interrogent leurs bases documentaires avec des LLM.
Google a dû désactiver en urgence une fonctionnalité de Google Earth intégrant Nano Banana 2, son dernier outil de génération d'images. Le problème: n'importe quel utilisateur pouvait créer de fausses images satellite, en modifiant des lieux réels ou en inventant des scènes de toutes pièces. Un rappel brutal que les outils de génération d'images, aussi impressionnants soient-ils, posent un vrai risque de désinformation géographique quand ils sont déployés sans garde-fou sur des plateformes aussi consultées que Google Earth.
Meta AI a de son côté présenté un système à deux agents pour ses tâches longues: un agent principal épaulé par un second, dédié uniquement à la mémoire. Ce "coach mémoire" tient une banque structurée des échecs passés pour éviter que l'agent principal ne reproduise les mêmes erreurs en cours d'exécution.
Trois signaux qui pointent dans la même direction: l'IA générative et agentique progresse vite, mais sa fiabilité et sa sécurité restent le vrai chantier du moment, que ce soit pour structurer l'information, générer des images ou tenir la mémoire d'une tâche complexe.