Anthropic utilise désormais l'IA pour concevoir une IA plus puissante, et le procédé fonctionne remarquablement bien. C'est ce que conclut METR, l'organisation de recherche en sécurité de l'IA, dans un rapport publié jeudi au terme d'une enquête de 11 semaines menée à l'intérieur de l'entreprise. Cette boucle d'automatisation du développement est précisément ce qui inquiète les chercheurs.
Côté cybersécurité, l'écart entre modèles fermés et modèles ouverts continue de se réduire. Sur le benchmark Vals AI, qui simule des réseaux d'entreprise, GPT-6 Sol Daybreak d'OpenAI atteint 80,8 % des objectifs d'attaque. Le modèle à poids ouverts DeepSeek V4.1 Flash n'est pas loin derrière, avec 72,8 %.
Enfin, Nous Research a publié Arete-27B, une version de Qwen3.8-27B, le modèle d'Alibaba, affinée par apprentissage supervisé pour supprimer le cadrage de l'État chinois. Le taux de réponses relevant de la propagande tombe de 22 % à 0,9 %, et le modèle est distribué sous licence Apache 2.0, comme sa base. Pour les chercheurs, cette propagande n'est qu'une « fine couche » que le fine-tuning suffit à effacer. Des IA qui aident à fabriquer des IA, des modèles ouverts qui rattrapent les modèles fermés, des biais corrigés en un réentraînement : le contrôle de ces systèmes échappe de plus en plus à ceux qui les conçoivent.