RSI : Recursive self-improvement
Sweet Dreams (are made of this)
On n’appelle plus ça directement de l’AGI. C’est trop connoté et ça a été abandonné par les géants de l’IA, tellement ils en ont galvaudé l’usage. Non maintenant on parle de l'auto-amélioration récursive, ou “recursive self-improvement (RSI)” en anglais.
Cette auto-amélioration récursive désigne l'idée qu'un système d'IA devienne capable d'améliorer sa propre conception, et que chaque version améliorée soit à son tour meilleure pour s'améliorer, déclenchant une boucle qui s'accélère d'elle-même. Une IA qui devient meilleure pour se rendre meilleure. Et ça marche, ou ça va marcher, nous dit-on.
Ce RSI -ce sigle rappelle des cauchemars à certains, non ?- c'est le mécanisme central derrière l'hypothèse du “takeoff” vers une superintelligence : pas un progrès linéaire poussé par des humains, mais une dynamique où l'IA est à la fois l'ingénieur et le produit, chaque itération raccourcissant la suivante. C’est beau n’est-ce pas ? Et c’est ce dont parle Anthropic cette semaine - voir plus bas “l’article qui fait réfléchir”.
Mais vous savez quoi ? En même temps, Anthropic propose à toute l’industrie un moratoire sur les développements de l’IA : “il faut se poser avant de se faire dépasser, car on écrit déjà 80% du code de Claude avec Claude et ça nous fait peur”. Si ça vous rappelle comme un “déja-vu”…
Oui il y a 3 ans, tout un mouvement de personnes avec parfois des intérêts divergents -hein Elon- avaient publié une tribune demandant déjà un moratoire sur les développements de l’IA, en particulier des LLM. Ce qui est “plus inquiétant” aujourd’hui c’est que ce moratoire est évoqué par le boss du lab AI qui semble être le plus en avance sur la question.
Et pourtant, toujours dans le même temps, on observe le même Anthropic continuer, comme si de rien n’était, sa marche triomphale vers les marchés boursiers, en déposant les documents administratifs nécessaires à son introduction en bourse. Dario Amodei veut-il protéger le monde d’un péril imminent ou l’avance de son entreprise ? Forcément, c’est la première option. Anthropic se sont les gentils. N’est-ce pas ?
La peur est une bonne planche à billets.
Déjà-vu.
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⏱️Temps de lecture de cette newsletter par une unité carbone : 10 mins
Cette semaine la partie de cette newsletter gérée par l’IA, les 3 clusters d’articles, a été générée par Claude Opus 4.8 pour les résumés des sources, ainsi que la génération des clusters et des titres. Comme d’habitude j’ai fait quelques modifications, mais j’ai aussi laissé quelques tournures typiques des modèles de langage. Et bien entendu, mes commentaires éventuels sont en italique dans ces résumés. Le texte de “l’article qui fait réfléchir” est issu de Opus 4.8 . L’image d’illustration ci-dessous a été générée par Midjourney
📰 Les 3 infos de la semaine
🧞 Scout face à Gemini Spark : la bataille de l'assistant d'entreprise
Microsoft a présenté Scout, son assistant IA qui ne dort jamais. Branché à Outlook, Teams et OneDrive, il lit vos messages, vos courriels et votre agenda en arrière-plan, reprogramme vos réunions et rédige vos réponses pendant que vous discutez à la machine à café. « Le but d'un assistant personnel, c'est qu'il travaille quand vous ne travaillez pas », résume Omar Shahine, le vice-président chargé du produit. Traduction : Scout ne se déconnecte pas, parce qu'à la différence de vous, il n'a ni famille, ni amis, ni besoin de dormir -c’est une machine quoi…
Le détail amusant, c’est que Scout est bâti sur OpenClaw : le projet open source que Satya Nadella comparait il y a quelques mois à un virus, et dont les extensions étaient qualifiées de cauchemar sécuritaire. Microsoft le fait désormais tourner dans un bac à sable dédié, le traite comme « non fiable », et y ajoute contrôles de conformité et journaux d’audit. On appelle ça revenir à de meilleurs sentiments. Chez Microsoft en interne, plus de 3 000 employés s’en servent déjà.
Et face Google avance avec Gemini Spark. La course au majordome de bureau est lancée.
Pourquoi est-ce important ? La promesse, c'est moins de tâches vécues comme des corvées au boulot. Le vrai pari, c'est que l'agent ne fasse pas de grosses bêtises dans votre boîte mail pendant que vous allez boire un café ou que vous regardez une série en x2 sur Netflix ou un tuto sur Youtube.
Pour aller plus loin : Wired, The Verge, TechCrunch
🛌🏻 Gemma 4 12B : une IA multimodale qui tient dans la main infère en local
Pendant que l’industrie se ruine en mémoire pour entraîner et inférer des modèles toujours plus gros – Google en tête –, Google sort aussi l’exact contraire : Gemma 4 12B, un modèle open source weight de presque 12 milliards de paramètres qui tient sur un ordinateur portable à 16 Go de RAM. Pas d’accélérateur à 20 000 dollars, pas de cloud, pas de facture d’API. Le poids des fichiers : 18 Go. À peu près un film en 4K. Ce modèle comble un vide trou dans la gamme Gemma 4 lancée plus tôt dans l’année, entre les versions mobiles légères et les modèles lourds destinés aux GPU. Google affirme qu’il atteint des performances proches de son modèle 26B tout en occupant environ deux fois moins de mémoire.
La trouvaille technique est réelle. Là où les modèles multimodaux classiques collent un encodeur séparé pour digérer l’audio et l’image, Gemma 4 12B s’en passe : les signaux bruts entrent directement dans le modèle. L’encodeur vidéo tombe à 35 millions de paramètres, l’encodeur audio disparaît carrément. Résultat annoncé : presque les performances du modèle 26B pour moitié moins de mémoire. S’ajoutent une fenêtre de 256 000 tokens, un mode de raisonnement et l’appel de fonctions. Les limites restent honnêtes : audio plafonné à 30 secondes, vidéo à 60.
Les usages visés : confidentialité des données, déploiements hors ligne et agents autonomes. Voir plus bas dans “Des outils, des tutos et des modèles à tester”
Pourquoi est-ce important ? Après quelques heures de tests dans un environnement très low (16Gb de ram, pas de GPU et puce Intel) ce modèle semble bien être assez “puissant” pour inférer en local de “bonne” manière avec des résultats de “qualité” même sur ce type de config “bas de gamme”. Bon n’attendez pas non plus des générations à la vitesse de la lumière, mais le compromis est là. Et annonce un avenir.
Pour aller plus loin : VentureBeat, Ars Technica, Google
🪄 Le rayon des articles introuvables, que nous attendions tous depuis toujours, est enfin ouvert par Amazon grâce à l’IA
Amazon va afficher des images de produits générées par IA dans la barre de recherche de son application. Lorsqu’un client saisit une requête, des visuels apparaissent sous les suggestions automatiques, pour l’instant limités aux vêtements et aux articles de maison. L’entreprise présente la fonction comme une aide à la recherche quand on ne connaît pas le terme exact : décrire « un chemisier au col drapé » faute de connaître l’appellation « col bénitier ». En cliquant sur l’image correspondante, l’utilisateur est dirigé vers des résultats au style approchant.
L’utilité paraît mince pour une requête simple comme « t-shirt bleu », et la démarche soulève des objections. Les produits montrés n’existent pas : un client peu attentif peut croire qu’il sera mené vers cet article précis, puis le constater indisponible. La question se pose de savoir pourquoi inventer des images alors que le site regorge de photographies réelles. À ne pas confondre avec une autre fonction, « shop by style », où les collages générés présentent des vêtements réels et achetables. Ces nouveautés prolongent une série d’usages de l’IA chez Amazon, du résumé d’avis clients au remplacement du chatbot Rufus par Alexa for Shopping. Google propose déjà une fonction comparable.
Pourquoi est-ce important ? Tu n’as rien compris Claude, car Amazon a une idée de génie. Récupérer en temps réel les intentions et envies plus ou moins folles des humains et pouvoir dans un avenir proche brancher dessus un système de production d’objets à le demande. Après les Amazon Basics qui ont retiré pas mal de business à certains petits commerçants et producteurs, Amazon “by Prompt Demand” risque de finir le boulot. Ben entendu, tout cela c’est de la science fiction sorti de mon cerveau malade, ça ne marchera pas et n’arrivera jamais.
Pour aller plus loin : The Verge, TechCrunch
🚀 8 lectures en plus
Is A.I. Replacing Tech Workers or Providing an Excuse for Job Cuts? (NYT)
Anthropic Urges Global Pause in AI Development, Flags ‘Self-Improvement’ Risk (WSJ)
Amazon Shuts Down Internal AI Leaderboard After Employees Cheated (404)
The token bill comes due: Inside the industry scramble to manage AI’s runaway costs (TechCrunch)
Perplexity AI unveils hybrid local-cloud inference system at Computex 2026 (VentureBeat)
Teaching AI agents to ask better questions by playing “Battleship” (MIT News)
OpenAI’s Codex update lets agents build interactive enterprise workspaces via Sites and role-specific plugins (VentureBeat)
🛠️ Des outils, des tutos et des modèles à tester
👉🏼 Gemma 4 12B : HuggingFace, Ollama , LM Studio
Gemma 4 QAT models: Optimizing model compression for mobile and laptop efficiency
Meet Dreambeans, an app that connects you with what matters
Google AI Edge Eloquent : Premium AI voice dictation without subscription
Introducing MAI-Thinking-1 - infos
🧠 See, Act, Correct: three levers for working with a code agent
🧠 L’article qui fait réfléchir - et qu’il faut absolument lire
When IA builds itself
“Everybody' s looking for something”
Anthropic publie ses données internes pour démontrer une chose simple : l’entreprise qui fabrique Claude se fait désormais fabriquer par Claude. Plus de 80 % du code ajouté à ses logiciels est écrit par le modèle, contre quelques pour cent il y a un an. Un ingénieur produit huit fois plus de code qu’en 2024 — il dirige et relit, il ne tape plus grand-chose. Anthropic précise au passage qu’on n’y est pas payé au nombre de lignes. Et c’est tant mieux.
La question que pose l’article tient en une ligne : que reste-t-il à faire aux humains ? Réponse : de moins en moins. Tout ce qui relève de l’exécution — écrire le code, lancer une expérience, corriger un bug — ne coûte presque plus rien en temps humain. Sur un test d’optimisation, Claude est passé en un an d’un gain de 3x à 52x. Il reproduit une étude, règle en deux heures un incident qui prendrait des jours, mène une session de recherche. Le stagiaire idéal, en somme, sauf qu’il tourne en permanence.
Reste le jugement : choisir quel problème mérite qu’on s’y attaque, savoir quels résultats croire. Le dernier carré humain. Sauf qu’il rétrécit : pour choisir l’étape suivante d’une recherche, le meilleur modèle fait mieux que l’humain 64 % du temps, contre 51 % six mois plus tôt. À ce rythme, le carré aura la taille d’un timbre.
Anthropic en tire trois scénarios : la courbe ralentit, elle s’accélère sous contrôle humain, ou le modèle conçoit lui-même son successeur. Dans ce dernier cas, l’entreprise propose une pause coordonnée et vérifiable entre laboratoires.
C’est honnête, c’est solide. Anthropic est une boîte qui écrit tout un article pour prouver qu’elle accélère, avant de suggérer qu’il faudrait peut-être freiner. À condition que les voisins freinent d’abord. Le frein est sincère. Le pied n’est pas dessus.
📻 Le podcast de la semaine
Conférence d’Arthur Mensch, cofondateur et pdg de Mistral AI, à l’École polytechnique
A toutes fins utiles, c’est peut-être le moment de réécouter ou de revoir la conf d’Arthur Mensh d’il y a 3 mois à l’X
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