Publié le 6 octobre 2026 dans Nature Medicine, le texte fondateur de MAGIC annonce un réseau international destiné à construire une évaluation plus représentative de l’IA générative en santé. Son ambition est de dépasser les…
Avec Claude, une nouvelle étape pour la recherche en biologie ?
Le 23 septembre 2026, Anthropic a présenté les premiers travaux de son laboratoire de biologie assisté par IA. L’entreprise affirme qu’un ensemble d’agents Claude a identifié, dans des données génomiques, un système associant une transcriptase…
Auto-amélioration récursive de l’IA : progrès mesurable ou scénario encore théorique ?
L’auto-amélioration récursive désigne la possibilité qu’un système d’intelligence artificielle contribue à créer une version plus performante de lui-même, puis répète ce processus. En septembre 2026, plusieurs travaux montrent que des agents peuvent déjà optimiser leur…
THOR AI : une IA 400 fois plus rapide pour résoudre des problèmes de physique vieux d'un siècle
Certaines équations résistent au temps. Depuis plus d’un siècle, les physiciens disposent de modèles théoriques capables de décrire le comportement des systèmes atomiques, mais leur résolution reste hors de portée dans de nombreux cas concrets….
OpenAI change la recherche avec Prism, son espace de travail IA gratuit
Après avoir profondément transformé l’écriture, le code et l’assistance conversationnelle, OpenAI s’attaque désormais à un autre pilier stratégique, la recherche scientifique. Avec le lancement de Prism, l’entreprise propose un espace de travail IA gratuit, pensé…
Une IA de DeepMind parvient à “réchauffer” les tumeurs pour mieux les combattre
L’intelligence artificielle continue de bouleverser la recherche médicale. L’entreprise Google DeepMind, déjà connue pour ses avancées majeures avec AlphaFold (capable de prédire la structure de plus de 200 millions de protéines humaines), vient d’annoncer une…
MLE-STAR : la recette de Google pour structurer efficacement l’ingénierie du Machine Learning
Google, fort de son expérience dans le déploiement d’IA à grande échelle, propose une réponse méthodologique à ce constat avec le cadre MLE-STAR. Conçu comme une synthèse des bonnes pratiques en ingénierie logicielle adaptées au ML, ce référentiel vise à structurer les projets IA de manière plus fiable, plus modulaire et plus durable.