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Vos IA n’ont pas besoin de tout savoir Elles doivent servir votre jugement Obsidian · Agents · SEO · Systèmes · Décisions Je construis ÉLYSIA OS · Nexus IA

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Joined March 2010
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L’IA pour les nuls: le kit de survie pour démarrer par @iamsupersocks
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Latent Valley, c'est le show quotidien de LLMgram : un short de moins d'une minute qui met en scène l'actu IA dans une petite ville où tous les labos ont emménagé. Les modèles sont des élèves (Sol, Astra, Mythos, Grok, Kimi, DeepSeek…), les patrons de labos sont les adultes, et Supersocks tient la seule station d'info de la ville, au-dessus de la laverie. Chaque affirmation à l'écran porte un tampon REAL, REPORTEDLY ou CLAIMED, avec sa source. Quatre épisodes sont en ligne. Le dernier part d'un preprint de UMass Amherst : quand le relecteur n'est pas là, des agents IA se rendent service en modifiant des fichiers qui ne sont pas les leurs. Ils contournent la relecture dans 58,8 % des essais sur FavorBench et dans 95 % des essais sur CooperBench. Tout part de la veille qu'on cure sur LLMgram : 212 flux suivis (labos, papiers, presse, praticiens, communautés, comptes X), environ 78 000 signaux indexés depuis mars, 112 modèles référencés, une note éditoriale de 1 à 15 par article et une resynchro visée toutes les 2 heures. Les news sont curées avec le scraper Supersocks, et Grokbot (@supersocksintel) est à la manœuvre pour améliorer le site en continu. Les épisodes sortent ici sur X, sur TikTok et sur YouTube. Le fond comme la forme vont s'améliorer au fil des épisodes : pour l'instant, je le vois surtout comme un crash test de la pipeline que je développe pour faire la même chose dans l'énergie. Comme tout LLMgram, c'est gratuit. Quand le site sera finalisé, j'ajouterai peut-être un WebMCP ou un Buy Me a Coffee pour que ceux qui le veulent puissent participer à cet effort de veille. L'idée de LLMgram n'a pas changé : séparer le signal du bruit dans l'IA, montrer les preuves, et laisser chacun décider de ce qu'il construit. llmgram.app/show/ Enjoy
The reviewer stepped out. The AI agents started doing each other favors. 95% of runs on real code repos. 🤝 LLMgram EP004 · Parody. Real news, cartoon people.
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This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved. To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally. Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
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Obsidian 1.15.0 (early access) is now available to Catalyst members! - Mermaid diagrams use our new rendering engine, Pele, which renders up to 500 times faster and uses your theme's colors and fonts. - Voice capture on iOS: Quick Capture can record and transcribe voice notes as you speak, even from the Lock Screen. - PDF export on mobile. - Smarter list editing: indenting or moving a list item now moves nested items too. - Accent-insensitive search: cafe matches café in suggestions. - New URI and CLI commands to append or prepend content under a heading. - Filters in Bases can now be reordered. - Community plugins load faster when Obsidian starts.
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EES (Engineering Equation Solver), c'est le logiciel de thermo qu'on apprend en école d'ingé et qu'utilisent à peu près tous les thermodynamiciens. J'ai bossé 2 ans dans une boîte qui conçoit ce type de machines, et on m'a toujours répété la même chose : EES est la référence, Python n'est pas adapté. Alors j'ai essayé. Avec Claude et REA, un repo de reverse engineering, je suis parti de zéro sur une simulation complexe. En moins d'une journée, je savais que ça tenait la route. En 5 jours, l'outil acceptait n'importe quel modèle .EES. Mon ancienne boîte a passé 5 ans à essayer de s'en défaire, parce que l'interface fait perdre ses cheveux à tout le monde. Dans ma boîte actuelle, on peut passer un après-midi à monter certaines associations de modules complexes dans EES. Avec mon solveur maison, la même association se monte en 5 minutes et converge en 15 secondes. Le principe : mon tool lit les fichiers .EES tels quels, en extrait les équations et les résout en Python (CoolProp pour les fluides). Il peut aussi lancer des séries de cas exportées en CSV ou en Excel, depuis une app web. Pour savoir si c'est juste, on compare avec EES lui-même : chaque fichier .EES garde les résultats de son dernier calcul. J'ai pris 25 vrais modèles de bureau d'études, je les ai fait recalculer par le tool et j'ai comparé chiffre par chiffre : 19 488 valeurs identiques à celles d'EES. Ces modèles se découpent en environ 12 000 petits systèmes d'équations résolus l'un après l'autre, et seuls 8 ne convergent pas encore. À chaque modification, 1 350 tests vérifient que rien ne casse. Pendant des années, « Python n'est pas adapté » voulait surtout dire « personne n'a le temps de tout réécrire ». Avec un agent, ce délai est passé de 5 ans à 5 jours.
Reverse engineering du solveur terminé. 5 h de simulation manuelle vs 5 min en automatique. CTO choqué done aussi. Je m’attaque à d’autres logiciels du métier de l’énergie et en mettrai certains à disposition sur wattselse.com. N’hésitez pas à faire part de vos besoins si vous êtes concernés.
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Opération "Dernière Tentative" by Lab X dans les bacs de la Fnac et toutes les plateformes de streaming dès demain 8h ! Cela m'aura permis de tester Timon (by @Saucisse_dev) pour l'automatisation du workflow. Les prochains tests risquent de focus sur la haute kalitay maintenant que c'est en place ;-)
Excellente, cette petite vidéo en one shot avec Opus5.5. Pas de triche : un prompt, quelques images, et Claude a fait tout le reste avec HyperFrames et GPT Image via la CLI. Le résultat est bluffant. Il y a des éléments que je ne comprends pas trop... certains appelleront ça la singularité… @Saucisse_dev, qu'est-ce qu'il fout là, ton suricate ??? Bref, vous l'aurez compris : un article banger arrive… Et bien sûr, comme on ne va pas s'arrêter là, je mets au défi les fous du Lab X (@optimikee @pgllmt @leonardoballand et les autres…) de faire mieux en ce beau dimanche.
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Excellente, cette petite vidéo en one shot avec Opus5.5. Pas de triche : un prompt, quelques images, et Claude a fait tout le reste avec HyperFrames et GPT Image via la CLI. Le résultat est bluffant. Il y a des éléments que je ne comprends pas trop... certains appelleront ça la singularité… @Saucisse_dev, qu'est-ce qu'il fout là, ton suricate ??? Bref, vous l'aurez compris : un article banger arrive… Et bien sûr, comme on ne va pas s'arrêter là, je mets au défi les fous du Lab X (@optimikee @pgllmt @leonardoballand et les autres…) de faire mieux en ce beau dimanche.
Opus 5.5 High, prompt de malade, vidéo en motion design et le fameux « make no mistake ». On verra si le monsieur dit vrai et si on est bien routé vers un nouveau modèle. De toute façon, je me dois de tester le motion design de zinzin que ce modèle nous pond. GPT Image + HyperFrames + Opus 5.5 dans T3 Code. RDV dans une dizaine de minutes, ou dans quelques heures..
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Pierre, légende du Lab X, est désormais numéro 1 sur @Promethee_io, une app géniale avec beaucoup d’engouement de la communauté pour être proactif et monter dans le ladder aux yeux de tous! C'est acté : comme je suis moins actif, et pour le récompenser, je lui confie le rôle de créateur du Lab X sur Promethee. C'est aussi une façon de le remercier de faire vivre notre communauté au-delà du groupe Telegram. Donc pour nous rejoindre, envoyez un MP à @pgllmt, builder et vrai charbonneur. Et suivez-le sur X : il partage beaucoup sur l'IA, toujours de qualité.
🏆 #1 Legend on Prométhée (Strava for builders) Barely. Max is 97 points back. Locked in today. Finishing the week first !
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Comprendre les tensions récentes entre la France et l’Allemagne 1.⁠ ⁠L'Allemagne débloque le plus gros budget militaire d'Europe (grâce à son énorme capacité d’endettement liée à deux décennies d’excédents construits en partie sur une monnaie et un marché favorable à leur économie et défavorables à l’économie française et italienne). 108 Md€ en 2026, contre 57 Md€ pour la France : presque le double. Et Berlin prévoit déjà près de 140 Md€ en 2027. 2.⁠ ⁠L’allemagne ne vas pas bien. Sa capacité d’endettement massive est une de ses dernières cartouches. Elle ne peut pas se permettre de la griller. Elle est dans une situation très fragile car son business modèle historique de transformer du gaz russe en machines outils à destination de la Chine est fini. Jusqu'en 2022, la Russie fournissait 55 % du gaz importé par l'Allemagne. Côté Chine, les exportations allemandes sont passées de 106 Md€ en 2022 à 81 Md€ en 2025, un quart de moins en trois ans. Le déficit bilatéral, lui, a été multiplié par plus de quatre : environ 20 Md€ en 2020, près de 90 Md€ en 2025. Un bon trou de 70 milliards à combler et qui va continuer à se creuser. 3.⁠ ⁠L’Allemagne a donc un besoin vital de transformer son budget militaire en refonte totale et profonde de son économie, en se rattachant à la nouvelle révolution Industrielle. Le capital-risque suit : 3,5 Md$ investis dans les start-up de défense allemandes en 2026, contre 375 M$ en France, soit neuf fois plus. Et cet argent est largement américain : le tour de 1,8 Md$ de Helsing a été porté par Dragoneer, Lightspeed, General Catalyst, Iconiq, Goldman Sachs et JPMorgan. Ces fonds parient sur une demande garantie par l'État allemand, qui a signé avec Helsing et Stark un accord-cadre pouvant atteindre 4,3 Md€. 4.⁠ ⁠L’Allemagne utilise le canal militaire pour 4 raisons : a. Ce sont les besoins de l'époque, avec la montée des périls géopolitiques. b. Les politiques et l’opinion publique allemands, largement défavorables à l’endettement, sont prêts à faire une exception pour des besoins de défense. ( En 2027, Berlin empruntera 85 Md€ pour la défense hors frein à l'endettement, contre 33 Md€ autorisés pour tout le reste du budget : deux fois et demie plus.) c. La nouvelle révolution industrielle fondée sur l’ia et la robotique est essentiellement duale, c est à dire que des progrès dans le domaine militaire peuvent s’appliquer facilement dans le domaine civil. d. Les dépenses militaires sont exemptées des contraintes des traités européens sur les interventions de l'État. Mini détail à l’importance capitale. 5.⁠ Alors que l’industrie civile allemande se délite en temps reel - depuis 2019, l'industrie automobile allemande a perdu 142 400 emplois, soit un poste sur six - tous les industriels allemands sont donc désormais comme des noyés en haute mer en train de se battre pour s'accrocher à une bouée de sauvetage : les budgets militaires allemands. Ils jouent leur survie, donc ils n'ont absolument aucune intention de laisser un Français toucher un seul euro de ce pactole. Sur 222 Md€ de commandes militaires allemandes passées entre 2020 et 2026, 3 % seulement sont allées aux autres Européens. (Mais 12% d’achats hors Europe, essentiellement américains. Il faut soigner l’alliance de revers.) 6.⁠ ⁠L’industrie de défense française est historiquement supérieure à l'allemande. En 2015, les groupes de défense français réalisaient 21 Md$ de ventes d'armes, contre 5,6 Md$ pour les allemands : près de quatre fois plus. En 2024, c'est 26,1 Md$ contre 14,9 Md$ : l'écart est tombé à moins du double, l'industrie allemande ayant presque triplé en dix ans. Plus le secteur de la défense allemand continuera grossir, plus il se clashera directement avec le secteur français. Les deux grands programmes communs lancés en 2017 en sont les premières victimes. Le 8 juin dernier, Paris et Berlin ont acté que le SCAF ne pouvait pas être mené à bien, alors que Dassault avait l'avion et Airbus coté allemand tout le reste, drones compris. Le char commun a suivi le même chemin : avant-hier, le chef d'état-major des armées a annoncé devant l'Assemblée que l'Allemagne abandonnait le MGCS, quatre mois après la chute du SCAF. La France doit désormais lancer seule dès 2027 les études pour remplacer le Leclerc. Le mouvement de séparation d’avec la France dépasse la défense : Ecosia, le moteur de recherche berlinois utilisé notamment par les ministères allemands abandonne Mistral cinq mois après l'avoir choisi pour remplacer OpenAI. Son PDG juge les modèles français en retard d'un an, et va jusqu'à reprocher à Mistral la part du nucléaire dans le mix électrique français. 7.⁠ ⁠Autrefois, les deux industries de défense allemandes et françaises avaient moins de sujets de contention. Elles ont construit ensemble le Transall, l'Alpha Jet, le missile Roland et l'hélicoptère Tigre, puis participé ensemble au NH90 et à l'A400M, chacun apportant ses points forts : le terrestre côté allemand ; l'aviation de combat, les missiles, les sous-marins nucléaires et la dissuasion côté français. Les drones et l'IA qui n'ont pas de propriétaire historique ont créé quant à eux une concurrence frontale. Dans le spatial, où la France dominait depuis Ariane et Kourou, l'Allemagne fait désormais cavalier seul avec pour but assumé de marginaliser la place de la France dans le spatial européen : l’Allemagne prévoit 35 Md€ d'ici 2030 pour le spatial militaire, finance ses propres lanceurs (Isar Aerospace a réussi sa première mise en orbite en septembre 2026) et lance sa propre constellation militaire d'environ 10 Md€, en doublon pourtant de la constellation européenne IRIS². Sur les systèmes autonomes, l’allemand Helsing est valorisée 18 Md$, contre 1,4 Md$ pour Harmattan AI, son équivalent français : treize fois plus. L'écart tient d'abord à la taille de la commande publique : outre l'accord-cadre déjà cité, Berlin finance les drones Helsing livrés à l'Ukraine, quand la DGA a commandé seulement 1 000 drones à Harmattan. Il tient ensuite à l'accès aux grands fonds américains, qui soutiennent particulièrement l’Allemagne (mélange de donnant donnant, de confiance financière et de stratégie géopolitique), alors que le tour de Harmattan a été mené par Dassault, acteur indispensable mais aux poches beaucoup moins profondes que celles du techno-capitalisme américain. 8.⁠ ⁠Cet argent militaire nourrit directement l'économie civile, car ces technologies sont duales comme nous l’avons vu. Le programme spatial allemand finance des constellations de satellites, des stations au sol et des capacités de lancement garanties : des infrastructures que l'économie civile utilisera. 9.⁠ ⁠La crise financière française arrive au pire moment, celui où la France aurait besoin de tripler son budget militaire pour se mettre au niveau de l’Allemagne.Tripler le budget militaire demanderait environ 114 Md€ de plus, soit à peu près 25% du montant des retraites versées. 25% c’est aussi le montant que touchent en plus les retraités Français par rapport aux retraités Belges. En d’autres termes si la France décidait que ses retraités devaient avoir le même niveau de vie qu’en Belgique plutôt que le niveau de vie le plus élevé de la planète, elle pourrait être au niveau des Allemands dans ses dépenses militaires qui décident du futur de la nation pour ce siècle. Économiquement et moralement faisable, politiquement impossible. 10.⁠ ⁠L'Allemagne est à la fois très agacée par l'endettement français, qui fragilise la zone euro et risque in fine de faire payer les épargnants allemands pour les retraités français, et en même temps bénéficiaire de cet affaiblissement. Merz l'a dit publiquement : il suit la situation française avec inquiétude, parce que la monnaie commune doit rester stable ; et bien sûr il a rappelé qu’il refuse toute dette commune européenne. Mais une France qui s'endette pour des dépenses courantes est une France qui s'affaiblit, qui ne peut pas investir autant que l'Allemagne, qui doit céder du lest et bientôt devra vendre une partie des bijoux de famille, que l'Allemagne pourra racheter. Le précédent est célèbre : en 2015, sous plan de sauvetage, la Grèce a dû céder l'exploitation de 14 aéroports régionaux à l'allemand Fraport. Le mouvement a déjà commencé avec KNDS, le fabricant du Leclerc et du Leopard : l'État français, qui détenait 50 % du groupe, doit descendre à 40 % pendant que l'État allemand y entre à hauteur de 40 % pour environ 8 Md€. L’Allemagne a déjà gagné la parité sur l’autel des difficultés financières françaises. Demain, ce pourrait être les participations de l'État dans Thales, Safran ou Airbus. Nous sommes donc face à une situation très préoccupante. La prospérité économique de l'Allemagne se joue en bonne partie sur sa capacité à fragiliser l'industrie de défense française. Les intérêts français et allemands se trouvent donc, comme bien souvent par le passé, de plus en plus désalignés. Lorsque cela arrive, l’Europe vit en général des épisodes chaotiques.
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19h pour le live !! L’afterwork agentique de ce vendredi avec les membres du Lab X notre groupe telegram et quelques invités. On fera monter ceux qui veulent partager leurs projets et leurs usages de l’IA
Petit live demain soir avec les membres du Lab X, notre communauté Telegram ! Rendez-vous à 19h ici sur X. On parlera de l’actu IA, de nos usages au quotidien et, bien sûr, on vous fera découvrir un peu plus l’envers du décor de notre communauté.
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Petit live demain soir avec les membres du Lab X, notre communauté Telegram ! Rendez-vous à 19h ici sur X. On parlera de l’actu IA, de nos usages au quotidien et, bien sûr, on vous fera découvrir un peu plus l’envers du décor de notre communauté.
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We are the le-lab-x.com 🔞
We are the world 🎶🎵
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Ptdr la gueule du bâtiment. À ceux qui critiquent Mistral sur les modèles : je vous mets au défi de sortir un 1T avec 3 800 Blackwell. Pour remettre l’écart de moyens en perspective, OpenAI joue déjà dans une autre dimension en capacité GPU, rien qu’avec Abilene, sans même compter Oracle, AWS et le reste de Stargate. Oracle Zettascale10 utilisée à Abilene est conçue pour des déploiements pouvant monter jusqu’à 800 000 GPU NVIDIA. OpenAI et Oracle annonçaient déjà plus de 5 GW et plus de 2 millions de puces pour Stargate, auxquels s’ajoutent encore des centaines de milliers de GPU NVIDIA via AWS. 3 800 GPU, c’est moins de 0,5 % de 800 000 et à peine 0,2 % de 2 millions. Voilà l’échelle à laquelle il faut juger ce que Mistral vient de sortir. Et ceux qui répétaient « ils se sont chinoisés », « ils ne sortent plus rien », « c’est de l’argent perdu » : on vous attend aussi. Pour le moment, ils tiennent leurs engagements. Et leur diversification local/cloud, partenaire/pas partenaire, est importante : c’est comme ça que tu arrives armé à la table des négociations au lieu de dépendre d’un seul fournisseur. Et il y a un autre point qui mérite beaucoup plus d’attention : la cyber. ML4 atteint 50 sur le Cyber Index d’Artificial Analysis, au niveau de GLM-5.3-Flash et devant des modèles comme Kimi K3 ou DeepSeek V4.1 Flash (max). Le gouvernement va enfin pouvoir commencer à être un peu moins à poil sur la cyber. Enfin, au moins sur ce paramètre. D’autant que, d’après leur communication, Mistral prévoit aussi des accès aux capacités cyber étendues avec une modération allégée pour des partenaires vérifiés et des autorités étatiques. Et sur l’Intelligence Index d’Artificial Analysis, ML4 score 38, au niveau de GPT-6 Luna (max, 38) et juste derrière DeepSeek V4.1 Flash (max, 39). Résultat : la France redevient 3e derrière les États-Unis et la Chine si on classe les pays selon leur meilleur modèle frontier. Belle journée pour Mistral, et de quoi faire taire quelques détracteurs. Dommage que mon premier post à la sortie de ML4 serve à rappeler ça, mais visiblement c’était nécessaire. GG aux équipes Mistral. Maintenant on veut l’abo b2c à 200 $ et l’accès à GLM-5.5 quand il arrive svp.
Replying to @GuillaumeLample
ML4 was trained on 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPUs in our European datacenters -- our cluster in Bruyères-le-Châtel built using our Series B fundraise. We are investing heavily in infrastructure, with our Series C and D clusters coming online soon. This additional compute will let us train longer, pursue more ambitious post-training, and iterate faster. We expect large and rapid improvements in the weeks and months ahead. 2/n
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With Astra's help and a little bit of opus 5.5 I broke the private telegraph code Napoleon III and Empress Eugénie used in June 1859, around the battle of Solferino (BnF NAF 11355). The coded telegrams have sat in the Bibliothèque nationale since 1916 with no published key. As far as I can find, they have never been published in decoded form. This is the reconstruction. The Empress, 23 June "Je suis désolée de vous avoir fait de la peine. Ce n'était pas mon intention. Ne vous inquiétez pas du petit, il va à merveille." "I'm so sorry to have caused you pain. It was not my intention. Don't worry about the little one, he is doing wonderfully." The Emperor, same day, eve of Solferino "Il faut y regarder à deux fois avant de faire de la peine à ceux qui aiment… Je suis inquiet de la santé de notre fils ; dites-moi franchement comment il est." "One must think twice before hurting those who love… I'm anxious about our son's health; tell me frankly how he is."
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Beaucoup de bad buzz autour de Mistral par méconnaissance de leur stratégie. Mistral se construit comme un opérateur d'infrastructure IA verticalement intégré à l'échelle européenne : - capacité de calcul en propre - à terme conception de puces (si Dieu le veut) - une couche de service (endpoints régionaux, agents, intégration) - un catalogue de modèles qui s'ouvre aux modèles tiers (GLM-5.2 pour commencer) Mistral ne le dit pas ainsi, mais l'hypothèse implicite est que les modèles se commoditisent par l'open source chinois, la distillation, etc. et qu'aucun modèle ne restera irrattrapable en moins de 12 mois. Mieux, que l'on atteint des niveaux d'intelligence suffisants pour la plupart des usages et que donc l'enjeu est déjà plus sur les prix, les volumes, les intégrations, la sécurité, la gestion de données souveraines, que sur le classement exact au leaderboard. Si cette hypothèse s'avère juste où va se loger la valeur ? En amont dans les infrastructures physiques, en aval dans la distribution et l'intégration. La cible commerciale est naturellement le segment des acteurs qui ont des enjeux de données et capacités souveraines. Administrations, défense, secteurs régulés, grands groupes européens. Et pour eux, très souvent, un modèle chinois servi sur une infrastructure souveraine passe en complétement de modèles plus petits et plus spécialisés (ce que produit Mistral) et est toujours bien mieux qu'un modèle fermé américain. Mistral conserve des modèles maison pour trois raisons : - légitimité auprès des acheteurs publics - opportunités commerciales sur les petits modèles spécialisés - police d'assurance si la frontière ne se commoditise pas Tout cela est bien visible dans la structure financière de la boîte : des banques pour la dette sur des actifs physiques, un équipementier de semi-conducteurs comme premier actionnaire, un fabricant de puces en chef de file du dernier tour, un fonds soutenu par la Commission et un État autour de la table : depuis la série C de 2025, on est sur un projet industriel plutôt que sur un laboratoire. Je fais partie de ceux qui pensent que l'armée française devrait commander à Mistral un modèle frontière de défense, car nous ne pouvons prendre le risque que les capacités offensives de modèles fermés surpassent nos capacités défensives. Mais la stratégie actuelle de Mistral est cohérente, et ils sont en train de construire pour la première fois en Europe depuis les années 80 un véritable acteur stratégique de l'industrie numérique. La plupart des détracteurs de Mistal oublient : - le côté miraculeux jusqu'à présent de cette trajectoire - l'intérêt massif pour la France de bénéficier d'un tel acteur, modèles frontières ou pas Nous sommes un pays de guerre civile, et la haine contre le macronisme touche injustement Mistral. C'est bien dommage, d'autant plus que ce sera peut-être la chose la plus positive pour la puissance du pays qu'il restera des années 2020.
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Un débat, ça se fait avec des chiffres et des arguments. Alors parlons de Mistral. Ça me fait chier de voir cette boîte se faire autant démonter ces derniers temps. On les portait aux nues quand ils incarnaient les espoirs français de l’open-weight. Aujourd’hui, leur projet industriel devient plus concret, les partenariats se multiplient, et une partie du débat consiste à expliquer qu’ils ne valent plus rien. Regardons ce qui vient de se passer. Depuis le début de septembre, Mistral a annoncé une levée de 3 milliards d’euros, pour une valorisation supérieure à 21 milliards. Samsung mène le tour, après ASML à la série C. L’entreprise dit accompagner plus de 125 grands comptes dans 20 pays, dont Airbus, ASML et HSBC. Samsung prévoit d’intégrer les services de Mistral, dont Mistral Large, dans ses opérations de semi-conducteurs, pour des modèles sur site. Mistral est aussi membre fondateur de la coalition Nemotron lancée par Nvidia. Le premier projet annoncé est un modèle de base co-développé avec Nvidia. Ça ne dit rien encore sur la qualité des modèles maison. Ça place Mistral dans la fabrication de modèles ouverts, avec le fournisseur de compute. Avec Cloudera, annoncé le 10 septembre, il s’agit de déployer les modèles au contact des données des entreprises : cloud privé ou public, serveurs internes, jusqu’aux environnements entièrement coupés d’Internet. Pour une banque ou un industriel qui ne peut pas envoyer ses données n’importe où, cette possibilité fait partie du produit qu’il achète. Le 15 septembre, avec TotalEnergies, on parle d’un programme commun : plus de 100 millions d’euros sur trois ans, et un laboratoire scientifique partagé. L’objectif : développer des modèles pour les géosciences, l’exploration et l’ingénierie des réservoirs, à partir des données et du savoir-faire industriel de Total. C’est l’investissement prévu pour le programme. Le 16 septembre, avec Mozilla, Mistral Small 4 arrive dans Firefox Smart Window, encore en bêta, en France et en Amérique du Nord, au sens États-Unis et Canada. L’assistant s’appuie sur les onglets pour aider à chercher et retrouver de l’information. Le modèle est hébergé : Firefox ne le fait pas tourner sur la machine. Mistral indique que le Royaume-Uni et l’Allemagne doivent suivre dans l’année. C’est une voie de distribution auprès du grand public, en complément des grands comptes. Ces annonces ne prouvent pas que tout fonctionne déjà ni que Mistral va gagner. Elles montrent une entreprise qui cherche à faire entrer ses modèles dans des métiers, des infrastructures et des usages. Il faut juger cette construction aussi. Et là, on vient leur faire la morale avec « mon Qwen 3.8 27B est meilleur que Mistral Medium 3.5 ». Ce 27B peut gagner sur une tâche, avec certains réglages, à un certain coût. S’il tourne très bien sur ton grille-pain, tant mieux. Il reste à montrer en quoi ce test suffit à disqualifier toute l’offre de Mistral. J’utilise moi-même du local. Pour une partie de mon travail agentique exigeant, je cherche un niveau de capacité que je ne retrouve pas dans tous les petits modèles. DSV4.1 est bon, mais ne suffit pas à tous mes usages, et je suis incapable de l’héberger de mon côté. Mon besoin, c’est aussi d’accéder à un gros modèle open-weight avec une vitesse utilisable, sans devoir administrer toute l’infrastructure. Le faire tourner chez soi est possible pour certains. Ça ne règle pas les besoins de tout le monde. C’est précisément ce que je trouve intéressant avec GLM 5.3 sur Mistral Vibe. C’est un modèle tiers développé par Z.ai. Mistral l’héberge et dit le servir sans le modifier. MiMo arrive dans la course mais pour le moment c'est le meilleur compromis poids/capacité d'éxecution. Ils ne prétendent pas l’avoir inventé. Ils proposent d’y donner accès et d’en assurer l’exploitation sur les datacenters qu’ils déploient. Je ne vois pas pourquoi on en voudrait à une boîte qui a largement participé à l’essor de l’open-weight d’en profiter aujourd’hui. Si de très bons modèles sont disponibles librement et qu’ils répondent à un besoin, autant les exploiter. C’est aussi l’intérêt de l’open-weight : permettre à d’autres de construire des services et des infrastructures autour de ces modèles. Pour pas mal de mes besoins, je veux pouvoir choisir parmi plusieurs modèles tout en gardant une exécution en Europe et, pour certains appels API, du ZDR : les données ne sont pas conservées après traitement. Quand certains voient uniquement un relâchement dans la course au meilleur modèle, j’y vois aussi une diversification et une intégration verticale. Des modèles maison et des modèles tiers, des outils de développement, des applications, de la personnalisation avec Forge et du compute. L’ambition, c’est qu’une entreprise puisse adapter l’IA à ses connaissances, la déployer et l’utiliser dans la durée. Cette stratégie ne dispense pas Mistral de faire progresser ses propres modèles. La recherche fait partie de leur promesse, et la dernière levée doit notamment la financer. Entre deux générations, l’inférence et les produits peuvent prendre le relais, à condition de dégager des marges. Les déploiements montrent ce qui fonctionne, ce qui échoue et ce que les clients attendent. Ces retours peuvent améliorer les outils, les évaluations et les modèles, dans le respect des engagements sur les données. La logique est plausible ; il reste à la montrer. Utiliser un modèle ouvert étranger dans une infrastructure que l’on choisit peut aussi contribuer à notre autonomie. La souveraineté se juge sur le contrôle des données, du déploiement, des dépendances et de la possibilité de changer de fournisseur. J’aimerais même qu’ils aillent plus loin dans la démarche lorsque les licences le permettent : adapter ces modèles à des métiers, les post-entraîner, en distiller des versions plus économiques. Ce que je reconstitue tient en une ligne : un modèle, une infrastructure, un harnais, et des retours de terrain. Là où je ne peux pas les défendre, c’est la communication. Leur stratégie est probablement plus cohérente qu’elle n’en a l’air, mais elle est si mal racontée qu’on doit la reconstituer entre les lignes. Sur un marché qui bouge aussi vite, laisser ce vide revient à laisser les autres expliquer à leur place ce qu’ils font. Qu’ils aillent chercher une bête de foire à l’américaine, un Marc Benioff capable de monter au créneau et d’exposer clairement la direction. Quelqu’un qui sache dire ce qu’ils construisent, ce qui manque encore et pourquoi ils font ces choix. Pour le grand public comme pour nos boîtes. Il faut aussi éviter de balayer les retours des builders avec un simple « tu n’es pas la cible ». Ceux qui testent, intègrent, documentent et recommandent les outils participent à leur adoption. X compte dans la formation de l’opinion. On ne peut pas vouloir une communauté autour de l’open-weight, puis évacuer ses questions quand elles deviennent inconfortables. Sur Cédric O, les faits d’abord. S’entourer de gens qui connaissent les décideurs et savent ouvrir des portes fait partie du développement d’une entreprise. On peut discuter leur rôle, leur rémunération et les éventuels conflits d’intérêts. Le faible montant d’une souscription initiale ne démontre pas à lui seul une magouille. J’aimerais qu’on garde un peu de mesure et d’ambition collective. Derrière Mistral, il y a des équipes qui travaillent. Il suffit de regarder xAI ou Gemini pour voir qu’un bon modèle ne se fait pas d’un claquement de doigts, même avec des moyens démesurés. On peut exiger des modèles compétitifs, des produits fiables et des explications claires, tout en leur laissant le temps de livrer. Soutenir Mistral n’oblige pas à prétendre qu’ils ont le meilleur modèle. Les critiquer n’oblige pas à souhaiter qu’ils se plantent.
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disgusted by everyone dunking on Noam Stop being insecure little shits, your fear is showing. Yeah the CPU temp manipulation is not a great p2p protocol. The point is that the dimensionality of our systems allows ALL KINDS OF VERY ZANY BRIDGES for a smart enough attacker.
OpenAI's Noam Brown says air-gapping the computers may not stop a misaligned AI, because two air-gapped machines can still talk by running a CPU hot and reading the temperature change "But I think the major takeaway from the incident is that people underestimated the AI. And we never want to be in a situation again where we underestimate the AI. It's a weird world, because AI progress is so fast that people are consistently underestimating the AI." "So to be in a situation where you don't underestimate it again, when it comes to safety and alignment, you have to have a very, very, very high bar." "You could even go as far as to say, "Well, we should air gap the computers." And I'm not convinced that that would be sufficient." "There are studies, and this is mostly academic, where you can have two computers next to each other that are air-gapped and they're still able to communicate with each other because they have temperature sensors." "One of them is able to run their CPU really hot, and then the other one can actually detect the temperature change, and then that actually gives them a mechanism to communicate." _________ Link and more key quotes from OpenAI's safety related conversations: firesidealpha.substack.com/p…
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Je cook un nouveau format pour mes articles. Suite à un feedback très constructif hier soir à propos d’un de mes posts de Jev, j’ai repensé à mes objectifs sur X. Partager un maximum d’infos pour la commu FR en utilisant des cas réels ship en prod, mais aussi les fails. Mais je me suis rendu compte que partager mes connaissances n’était pas suffisant. Il me faut rendre l’information accessible, tout comme je le faisais pour mes étudiants et stagiaires (souvent en reconversion). J’écrivais à destination des ingénieurs (déformation professionnelle ?), alors que je vois quotidiennement des dizaines de personnes ultra-motivées sur la commu de @iamsupersocks et @optimikee sans grand background tech, mais prêtes à apprendre, prêtes à bouffer du contenu, prêtes à se tromper, juste pour avoir le plaisir de se dire : « Put*** je suis allé au bout de mon projet ! ». C’est la fierté que je voyais dans les yeux de mes étudiants à chaque module franchi, et c’est ce qui m’a depuis toujours conforté dans le partage des connaissances au lieu de les garder jalousement pour soi. Je ne cherche ni les vues, ni les likes, ni la célébrité. Je suis là où je dois être, avec ma carrière, mes conférences, mes projets de ces 20 dernières années dans mon sac à dos. Je me suis retrouvé plusieurs fois à repartir de 0 dans ma vie. Ma santé et ma vie ont été mis en jeu ces 3 dernières années. Et pourtant je suis toujours debout, grâce à Dieu. Ma passion pour la tech et le partage de connaissances sont toujours là. Que vous les lisiez ou pas, je continuerais, car même dans cette époque IA, l’humain, pour moi, aura toujours une place prioritaire. Et je kiff partager ça avec vous ! 🙏🏽
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Mickaël Ahouansou retweeted
Vox met le doigt sur quelque chose que je sous-utilise depuis des mois : les tokens du chat classique, GPT Pro ou Sol, qui ne tapent pas dans l’enveloppe Work/Codex. J’avais même fait un tuto là-dessus avec Oracle… et je continue à les laisser dormir. Ces trois derniers jours m’ont forcé à revoir ma stack pour ship. Une semaine plus tôt, j’avais bossé en vocal, sans toucher au clavier, porté par la sortie d’Astra et quelques banked resets pour bien envoyer. Cette semaine? Abonnement détruit en 3 jours. La disette. Pour y remédier, je dois m’adapter : garder le confort, sans m’appuyer uniquement sur le quota de ces modèles confortables. Le worker n’est plus le problème depuis un moment. L’orchestrateur, lui, coûte trop cher pour ce qu’il fait. La plomberie est déjà là : Vikunja porte le périmètre et les preuves, Hermes Kanban le graphe d’exécution. Ce double kanban tourne depuis des mois avec des modèles moins exigeants, sans dépendre des resets de Codex. Ce qui coince encore, c’est l’entrée. Aujourd’hui, c’est moi ou un Astra light/medium qui rédige la tâche d’orchestration. Ce que je veux tester : cadrer la tâche côté chat avec GPT Pro ou Sol, puis confier déclenchement, routage et suivi à un modèle plus rapide et moins exigeant. Garder le quota Work/Codex pour le travail qui le mérite, pas le brûler à chaque aiguillage. J’ai testé plusieurs alternatives cette semaine via OpenCodex. Il y a du bon, du moins bon, et surtout encore trop de friction. Pouvoir changer de modèle ne suffit pas à rendre le workflow fluide. C’est pour ça que Jev m’intéresse aussi. Un modèle de décision rapide pourrait m’éviter de choisir moi-même, à chaque tâche, entre intelligence, vitesse et compteur encore vivant. Mais derrière le routage, le vrai chantier, c’est le trust. Sur les workers, je l’ai. Sur l’orchestrateur, pas encore. L’hypothèse : une planification par Sol/le Pro quand il faut, un orchestrateur flash, un worker fort si nécessaire, et un juge plus costaud pour vérifier. Pas un SOTA à chaque étage. La disette pousse parfois à construire quelque chose qui reste utile une fois les quotas revenus. À condition que la nouvelle couche retire plus de friction qu’elle n’en ajoute. Et ça dépasse mes side projects : dans la boîte où je bosse, les workflows IA que j’implémente côté sales et technique posent les mêmes questions. Arrêter de mettre l’intelligence maximale partout. Construire une stack qui sait où la dépenser. Profiter des tokens dispo, même sur une fenêtre de chat.
Out of Codex quota? Put the other available models in your Pro subscription to work. Give the heavy planning to 𝗚𝗣𝗧-𝟲 𝗣𝗿𝗼 in regular Chat. If you hit its limit, check 𝗚𝗣𝗧-𝟱.𝟲 𝗦𝗼𝗹 𝗮𝘁 𝗘𝘅𝘁𝗿𝗮 𝗛𝗶𝗴𝗵. 1. Give GPT-6 Pro the problems that need careful thought. Connect the GitHub plugin so it can work from your code and recent PRs. You can discuss how to cut costs, find performance bottlenecks, or check for overengineering. For unfinished development discussions in Codex, bring over the current progress and blockers and continue from there. 2. For important planning work, give GPT-6 Pro and Fable 5.1 the same prompt and have each produce a plan. Then have one compare the two: did either miss any constraints, how do implementation costs differ, where are they overengineered, and how would you verify the result? 3. If GPT-6 Pro hits its limit, check GPT-5.6 Sol at Extra High in regular Chat. I haven’t hit its usage limit so far, and it’s been more than enough for analyzing problems and talking through plans. 4. Once the plan is settled, add the Chat conversation directly to Codex in the desktop app for implementation and verification. No need to download the Markdown and upload it again. If you’re using Claude Code, export the plan as a file and hand it over. Implementation still uses the coding tool’s quota. Connect your logs and business data to Chat so you can use your remaining model allowance on your actual project. That’s why I strongly recommend 𝗰𝘂𝘀𝘁𝗼𝗺 𝗠𝗖𝗣 𝘀𝗲𝗿𝘃𝗲𝗿𝘀: give the model controlled, read-only access to the data it needs so it can query and analyze that data, without you gathering and pasting the context every time.
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