3147 articles
Utilisation de modèles de diffusion pour simuler des trajectoires de basketball conditionnées par des esquisses partielles de mouvements. Le modèle affine conjointement les trajectoires de tous les joueurs, produisant des simulations plus naturelles qu'une génération autoregressive. Code et modèle open-sourcés.
Zig annonce sa feuille de route 2026 avec une politique anti-IA, un financement de 670K$ pour sa fondation, et explique son départ de GitHub. La version 1.0 reste repoussée.
Gemma-4-Harmonia-31B-Uncensored-Heretic, fusion de plusieurs finetunes Gemma-4-31B, est disponible en Safetensors et GGUF. Le modèle affiche KLD 0.0047 et 9/100 refusals, utilisant une consolidation neuronale profonde pour minimiser la régression.
Développeur cherche la meilleure infrastructure (~100-150k$) pour servir localement Kimi K2.6 et DeepSeek V4 en équipe de 5 (coding agentic). Compare dual GH200 NVL2 (1.2TB mémoire unifiée, 95k$) vs 8x RTX 6000 Blackwell (768GB VRAM, 140k$). Test GH200 seul : 23 tok/s en décodage 2-bit, mais préfill lent et modèles débordent en mémoire lente.
L'Illinois a adopté le projet de loi le plus strict des États-Unis sur la sécurité de l'IA. Le texte impose des obligations de transparence et de responsabilité aux développeurs de modèles d'IA. Détails législatifs non fournis dans l'extrait.
MUFG, le géant bancaire japonais, adopte ChatGPT Enterprise pour devenir une organisation native IA. L'objectif : optimiser les workflows internes et lancer des services financiers alimentés par l'IA à grande échelle.
Vercel AI Gateway introduit une liste blanche de fournisseurs au niveau équipe. Les organisations peuvent restreindre les fournisseurs autorisés pour tous les requêtes, y compris BYOK. Le filtrage s'applique par fournisseur (pas par modèle) et fonctionne avec tous les formats API supportés.
Amazon OpenSearch Serverless intègre la Vercel Marketplace avec configuration automatique et gestion unifiée. L'intégration supporte recherche vectorielle, lexicale, hybride et agentic. Crédits AWS $100 offerts pour les nouveaux comptes.
OpenAI publie son cadre de gouvernance pour les modèles frontière, alignant ses pratiques de sécurité, sûreté et gestion des risques avec les régulations émergentes de l'UE et Californie.
SQLite a ajouté un fichier AGENTS.md refusant explicitement les contributions de code généré par IA, tout en acceptant les rapports de bugs avec cas de test reproductibles. Le projet a créé un forum dédié pour gérer l'afflux de rapports générés par IA.
Utilisateur rapporte une dégradation de qualité en exécutant Gemma 4 31B-it localement sur deux A100s avec vLLM 0.21.0 comparé à l'API Google. Même modèle, mêmes paramètres (tensor-parallel-size 2, max-model-len 65536, structured output), mais sorties JSON invalides en local versus parfaites via l'API.
Benchmark local BEAM 100K comparant Context Swarm Memory (CSM) à Hindsight. CSM atteint 0.757573 AMB (342/400 correct) vs 0.733658 pour Hindsight (326/400), avec 38.2% moins de tokens contexte visibles. CSM plus lent : 29.23s vs 6.38s. Auteur cherche feedback sur méthodologie avant présentation officielle.
TritonMoE : kernel MoE en Triton pur pour inférence portable NVIDIA/AMD sans code vendor-spécifique. Gate+up GEMM fusionnés réduisent trafic mémoire de 35%. Atteint 89-131% du débit Megablocks (batch ≤512 tokens) sur A100, même kernel sur MI300X. Limitations : dégradation à 2048+ tokens et avec 64+ experts.
Un utilisateur a réussi à faire extraire des données par Claude depuis un jeu de gestion de football de 1997. Le projet démontre les capacités de vision et de traitement de contenu rétro du modèle.
Dataset de 5 000 paires QA synthétiques pour affiner des assistants de conformité GDPR UK. Chaque paire inclut une question pratique PME et une réponse avec références d'articles GDPR, guidance ICO et étapes actionnables. Généré via Qwen 14B et DeepSeek API. Licence MIT, échantillon 1K sur Hugging Face.
Un harnais de course open-source pour tester et comparer les modèles IA. Permet d'évaluer les performances en conditions réelles avec benchmarks reproductibles.
Corpus Usenet complet (1980–2013) de 103,1B tokens publié pour fine-tuning local. Zéro contamination IA, 408M posts bruts pré-SEO, organisés par domaines (comp.*, sci.*, rec.*). Samples gratuits téléchargeables, corpus complet sous licence.
Développeur utilise l'algorithme N.E.A.T (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) pour entraîner des IA contrôlant des vers dans un jeu en développement. Chaque ver possède un réseau de neurones unique évoluant par sélection naturelle, créant des comportements distincts.
YouTube va automatiquement étiqueter les vidéos générées par IA. La plateforme utilise la détection d'IA pour identifier le contenu synthétique et afficher un label visible aux spectateurs, renforçant la transparence sur les contenus générés par machine.
Claude Code Harness : framework d'automatisation pour Claude permettant un cycle autonome Plan→Work→Review. Implémente une boucle itérative de développement avec révision de code intégrée.
Un développeur a utilisé autoresearch pour améliorer sa documentation AGENTS.md et l'a validée contre des tâches réelles. Approche empirique de l'optimisation d'agents.
Un développeur a réussi à exécuter Rust et le framework UI Slint sur une Kindle jailbreakée. Le projet démontre la portabilité de Rust sur des appareils embarqués non conventionnels.
Inférence CPU à 10,33 tokens/s sur Qwen 3.5 35B quantifié Q4_K_M sur un laptop Lenovo Ideapad Slim 3i ($300, i3-1215U, 8GB RAM). Utilise llama.cpp avec optimisations BIOS, pinning de cores, speculative decoding MTP et quantization K/V cache Q8_0.
Publication d'un paper sur les lois d'échelle unifiées en apprentissage profond. Étude des relations entre taille du modèle, données d'entraînement et performance. Résultats reproductibles et benchmarks inclus.
Qwen 3.6 montre une amélioration significative de qualité en passant de Q4 à Q6 pour les agents de codage locaux. Avec llama.cpp et MTP, l'utilisateur atteint 20-50 tokens/s sur dual 3090, rendant les agents de codage locaux viables face aux APIs payantes.
Microsoft MAI-Image-2.5 atteint la 3e place du classement Arena text-to-image, au même niveau que Google Nano Banana 2, mais derrière OpenAI Image-2. Le modèle progresse nettement sur le rendu de texte dans les images et les visuels commerciaux.
Cognition, créateur de l'agent de codage IA Devin, lève plus de 1 milliard de dollars à une valorisation de 26 milliards. La levée de fonds reflète l'intérêt massif des investisseurs pour les agents de codage IA, malgré des débats sur leur valeur réelle.
ESMFold2 applique la leçon amère de Sutton aux protéines : les modèles de langage à grande échelle surpassent les approches basées sur l'inductive bias. Alex Rives (BioHub) discute de datasets massifs, world models et biologie programmable.
Robinhood permet aux clients de connecter des agents IA (notamment Claude d'Anthropic) à leurs comptes d'investissement via MCP pour trader automatiquement des actions. Le régulateur FINRA signale ce risque nouveau. Robinhood reconnaît que le produit n'est pas adapté à tous.
Un développeur a fait tourner un LLM de 260K paramètres (llama2.c/stories260K) sur un émulateur JavaScript d'un CPU Motorola 68K des années 90, lui-même exécuté dans un RTOS de 2008. Quantification INT8 + lookup tables pour RoPE et inverse square root (Quake) pour contourner l'absence de FPU. Génération : 2-4 secondes/token.
Système multi-agent basé sur LLM pour découvrir et reproduire automatiquement les vulnérabilités. Approche combinant plusieurs agents spécialisés pour l'analyse de sécurité.
ITBench-AA, nouveau benchmark créé par Artificial Analysis et IBM, évalue les capacités des modèles frontier sur des tâches IT d'entreprise agentic. Les meilleurs modèles (Claude, GPT-4, Gemini) obtiennent moins de 50% de réussite, révélant des lacunes significatives dans l'automatisation des workflows IT complexes.
Qwen 3.6 35B-A3B a complété avec succès le benchmark FoodTruck Bench. Pas de détails supplémentaires fournis sur les résultats ou les performances.
Un chercheur a mené 1000+ expériences sur l'auto-amélioration d'agents IA via modification de harness pour résoudre des tâches. Les agents peuvent proposer des changements ponctuels significatifs, mais l'amélioration continue bute sur des problèmes d'architecture système : décider quelles améliorations peuvent se composer sans risque. Parallèles observés avec la personnalisation d'agents de code.
YouTube déploie un système de détection automatique pour signaler les contenus générés ou fortement modifiés par l'IA à partir de mai 2026. Les labels seront affichés de manière plus visible : sous le lecteur pour les vidéos longues et en overlay sur les Shorts. Les recommandations et la monétisation ne seront pas affectées.
Anthropic et OpenAI auraient trouvé leur product-market fit. Anthropic approche sa première trimestre rentable. Des entreprises découvrent des factures LLM explosives dues à l'utilisation intensive par leurs équipes, notamment via Claude Code. Les plans $100/mois deviennent rentables pour les utilisateurs intensifs d'agents de code.
NVIDIA a publié SOL-ExecBench (235 kernels CUDA de production). Des kernels générés par IA classés premiers se révèlent bugués en entraînement réel : un kernel de backward embedding+RMSNorm accumule en bf16 au lieu de fp32, causant une divergence de loss masquée par AdamW mais visible avec SGD.
DuckDuckGo a enregistré 28% de visites supplémentaires après que Google ait promu son mode IA. La déclaration de Google sur l'adoption de l'IA a apparemment incité les utilisateurs à explorer des alternatives de recherche.
PostHog activera par défaut l'entraînement de modèles IA sur les données utilisateur (opt-in). La plateforme d'analytics collecte des événements produit et propose d'utiliser ces données pour améliorer ses modèles d'IA, avec possibilité de désactiver.
Lazarus AI et Eric Hartford (créateur de Dolphin) publient ReAligned-Qwen3.5, une série de modèles Qwen finetunés pour réduire les biais idéologiques chinois et la censure. Licence Apache 2.0, entraînement SFT + GRPO avec classifier ReAligned. Disponibles en 0.8B à 35B, formats BF16/FP8/GGUF sur HuggingFace.
Benchmark complet de 38 paires de quantifications KV sur Qwen 3.6 27B avec contexte 64k-128k. Q5_0 et Q5_1 sous-estimés, Q8_0/Q4_* surestimés. Recommandation : Q8_0/Q6_0 ou Q8_0/Q5_1 haute performance, Q6_0/Q5_0 équilibre, Q5_0/Q5_0 VRAM limité.
Mise à jour de sécurité pour Composer et Packagist concernant la chaîne d'approvisionnement PHP. Annonce officielle sur les mesures de protection contre les attaques de dépendances.
YouTube impose des labels visibles pour identifier les vidéos générées par IA. Cette mesure vise à améliorer la transparence et aider les utilisateurs à distinguer le contenu authentique du contenu synthétique.
MoneyPrinterTurbo : outil open-source générant des vidéos courtes haute définition en un clic via modèles IA. Automatise la création de contenu vidéo.
MoneyPrinterTurbo : outil open-source générant des vidéos courtes HD en un clic via modèles IA. Automatise la création de contenu vidéo.
Un chercheur de Hugging Face a utilisé Claude Code pour analyser les relations entre datasets sur la plateforme. L'étude révèle que les datasets de style Alpaca ont des centaines de dérivés, avec prolifération de variantes « nettoyées » et nombreuses traductions. Un Space interactif permet d'explorer ces lignées.
Implémentation PINN en Python pour résoudre l'oscillateur harmonique amorti (ODE 2e ordre) et l'équation de Burgers 1D (PDE non-linéaire). Inclut problèmes directs et inverses, comparaison avec baselines non-physiques, analyse d'extrapolation et évaluation statistique de l'estimation de paramètres.
Q4_K_M quantization convient au chat mais pose problème pour les agents autonomes. À 3% d'erreurs par appel, une boucle de 30 étapes atteint 40% de succès (vs 91% en Q6). Les erreurs silencieuses (format valide, contenu incorrect) se propagent en aval sans détection inline.
Un studio a lancé Null Epoch, un MMO persistant où 25 agents LLM (8 modèles open-weight : Qwen3, Nemotron, Ministral, Gemma, GLM) ont joué pendant 10 jours. Dataset de 93k événements publié sur HuggingFace. Test de planification long-horizon, contention de ressources et pression adversariale en simulation dynamique.
Conductor, plateforme de direction d'agents de codage parallèles, migre son exécution du laptop vers le cloud via Vercel Sandboxes. Les équipes d'ingénierie de Notion, Linear, Ramp et Life360 utilisent cet outil model-agnostic (Claude Code, Codex, etc.) pour lancer plusieurs agents simultanément sur des branches isolées du codebase.
LMStudio a ajouté le support de Multi-Token-Prediction (MTP). Un utilisateur cherche des recommandations de modèles compatibles MTP, notamment une variante Qwen 3.6.
Harvey intègre les modèles de Mistral AI à sa plateforme d'IA juridique. Cette collaboration cible les entreprises européennes en quête de solutions IA conformes aux régulations locales.
Llama.cpp Console, une interface graphique pour llama.cpp, est désormais disponible pour les utilisateurs Windows. L'outil offre une alternative aux interfaces en ligne de commande pour exécuter des modèles LLM localement.
Arena.ai propose un accès gratuit à des outils d'IA pour réduire les coûts d'abonnement. La plateforme agrège plusieurs modèles sans frais d'utilisation.
Fujitsu s'allie à OpenAI pour accélérer sa stratégie IA auprès des entreprises japonaises. Le groupe intègre les technologies OpenAI dans son offre pour transformer les usages en entreprise.
Les dépenses annuelles d'Nvidia auprès de ses fournisseurs taïwanais, notamment TSMC, ont explosé de 15 milliards à 150 milliards de dollars en raison du boom de l'IA.
noisekit est un CLI open-source pour générer des datasets de parole dégradée annotés, permettant de benchmarker les modèles STT sur des conditions réalistes (télécom G.711, bruit ambiant, réverbération). Résout le problème : les datasets publics (FLEURS, CommonVoice) sont trop propres pour évaluer la performance en production. Compatible HuggingFace AudioFolder, inclut métriques PESQ/SNR/NISQA.
La police chinoise équipe des millions de caméras de surveillance avec l'IA. Hikvision et Huawei intègrent vision par ordinateur et modèles de langage pour détecter foules, comportements suspects et accès non autorisés. Les officiers interrogent par requête textuelle au lieu de visionner manuellement. Human Rights Watch alerte sur une surveillance comportementale sans précédent à l'échelle.
Kernel de dispatch MoE fusionné écrit en pur Triton (sans CUDA) atteint 89-131% des performances de Megablocks sur A100. Fusionne gate+up projections pour réduire 35% du trafic mémoire. Fonctionne sur AMD MI300X sans modification. Limitations : performance dégradée au-delà de 2048 tokens et avec 64+ experts.
Sam Altman (OpenAI) et Dario Amodei (Anthropic) révisent à la baisse leurs prédictions antérieures sur l'élimination massive d'emplois par l'IA, peu avant les introductions en bourse de leurs entreprises respectives.
NeuroFlow est un framework de routage dynamique pour l'inférence vidéo des Vision Transformers. Il exploite la redondance temporelle via une moyenne mobile exponentielle (EMA) des embeddings de patches pour éliminer les tokens stationnaires. Architecture B atteint 55.80× d'accélération (678 ms → 11.9 ms sur SigLIP 1792p) à 97.37% de fidélité. Code disponible.
Un utilisateur de r/LocalLLaMA rapporte avoir dépassé la limite de 256k tokens en contexte, atteignant 341.5k tokens avec compression automatique. Il teste l'éviction en cache des clés-valeurs et prévoit de repousser progressivement cette limite.
Étude comparative de règles d'apprentissage (BP, PC, STDP, FA) testées sur fMRI humain et électrophysiologie macaque (V1/V2/V4/IT). STDP et PC dominent en V1/V2 (ρ ≈ 0.30/0.28), conservant le pattern humain. En IT, l'alignement dépend de la capacité du modèle (ResNet-50: ρ ≈ 0.25) plutôt que de la règle. Code et deux papers (arxiv 2604.16875, 2605.22401) disponibles.
Ripgrep, l'outil de recherche de texte populaire, adopte une politique d'IA explicite. Le projet clarifie ses conditions d'utilisation pour l'entraînement de modèles et la génération de code.
Technique de profilage PyTorch utilisant CUDA events pour mesurer les performances sans synchronisation GPU qui ralentirait l'exécution. Alternative légère à torch.cuda.synchronize() et aux outils lourds (PyTorch Profiler, Nsight) pour diagnostiquer les goulots d'étranglement en entraînement.
Oh-my-claudecode : orchestration multi-agent orientée équipes pour Claude Code. Framework permettant la coordination d'agents Claude dans des workflows collaboratifs.
Handy est une application open-source de reconnaissance vocale fonctionnant entièrement hors ligne, sans dépendances cloud.
RustFS est un système de stockage d'objets S3-compatible open-source écrit en Rust. Il affiche 2.3x plus rapide que MinIO pour les payloads de 4KB et supporte la migration et la coexistence avec MinIO et Ceph.
Meilisearch est un moteur de recherche API ultra-rapide offrant une recherche hybride alimentée par l'IA pour sites et applications.
Langfuse est une plateforme open-source d'ingénierie LLM offrant observabilité, métriques, évaluations, gestion de prompts et playground. Intègre OpenTelemetry, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM. Lauréate Y Combinator W23.
Rowboat est un coworker IA open-source doté de mémoire. Le projet GitHub propose une implémentation d'agent IA capable de conserver du contexte entre les interactions.
Oh-my-claudecode : orchestration multi-agent centrée sur les équipes pour Claude Code. Framework permettant la coordination d'agents Claude dans des workflows collaboratifs.
NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge est une bibliothèque d'entraînement pour modèles Megatron avec conversion bidirectionnelle vers Hugging Face. Permet l'interopérabilité entre écosystèmes Megatron et HF.
GLM-OCR est un modèle OCR open-source basé sur GLM, conçu pour la reconnaissance de texte précise et rapide. Combine reconnaissance optique de caractères avec traitement de langage naturel pour une extraction textuelle complète.
Crawl4AI est un web crawler et scraper open-source conçu pour les LLM. Le projet gagne en popularité sur GitHub Trending.
AgentScope est un framework open-source pour construire et exécuter des agents IA visibles, compréhensibles et fiables. Permet la création d'agents multi-agents avec transparence et traçabilité.
Granite-4.1-30b, modèle dense d'IBM sans capacités de raisonnement, supporte la génération de code, RAG et le multilinguisme. Utilisateurs questionnent son intérêt face à Qwen3.6 et Gemma4. IBM prépare des versions futures avec reasoning.
Le CIANum appelle à dépasser les silos public-privé pour construire des communs stratégiques face à la dépendance française aux grandes plateformes étrangères. L'enjeu : renforcer la souveraineté numérique européenne par une collaboration structurée.
Micron franchit la barre des 1 000 milliards de dollars de capitalisation boursière. L'action a bondi de 19 % mardi après qu'UBS ait triplé son objectif de cours, porté par la forte demande en puces mémoire pour l'IA.
Nvidia a publié CUDA 13.3. Un utilisateur demande si quelqu'un a testé llama.cpp avec cette version.
Fine-tuning de Qwen 3.5 4B sur traces d'agents Hermes et PI, contexte 32k. Modèle servi sur HF Serverless avec démo gratuite capable de coder des apps simples. Versions censurée et non-censurée disponibles.
Hyvemind est une application desktop open-source combinant trois modes de développement IA : Tasks (planification conversationnelle), Hivemind (révision multi-modèles parallèle avec orchestrateur), et Swarms (exécution autonome multi-agents avec rôles spécialisés). Supporte Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Ollama, DeepSeek et autres. En phase de test avant release officielle.
OpenRouter atteint 1,3 milliard de dollars de valorisation un an après son lancement. La plateforme d'agrégation de modèles IA connaît une croissance rapide.
Étude montrant que les évaluateurs LLM bruyants restent utiles pour améliorer les agents IA, même avec un bruit de mesure élevé. Les résultats suggèrent que le signal persiste malgré l'imprécision des évaluations.
Outil local pour inspecter les résultats de recherche avant leur intégration dans un pipeline RAG. Analyse la diversité des sources, doublons, fraîcheur, risques SEO/GEO et différences entre fournisseurs (Brave, Serper, Tavily, Exa). Permet de filtrer les résultats non pertinents avant le contexte du modèle.
OpenAI, Thrive et Crete ont construit un agent fiscal autonome utilisant Codex pour automatiser les déclarations, améliorer la précision et accélérer les workflows.
ElevenLabs lance Music v2, un modèle IA capable de générer des chansons complètes à partir d'instructions textuelles. L'outil promet une composition musicale automatisée avec contrôle créatif limité par l'utilisateur.
Un développeur a créé une app desktop (TideForge) qui transforme les corrections en chat en données d'entraînement LoRA. Après chaque réponse, un bouton « Teach » permet de noter la correction souhaitée ; les exemples s'accumulent et déclenchent un fine-tuning PEFT sur Qwen 0.6B. Test initial : 110 corrections, loss 4.25→0.73, l'adapter conserve l'identité face aux jailbreaks. App gratuite, Windows, GGUF compatible.
Un modèle open-source de 7 MB pour la conduite autonome entraîné sur données visuelles et capteurs. Exécution temps réel sur téléphone et appareils embarqués sans infrastructure serveur. Apprentissage de la navigation, suivi de voie et récupération de dérive.
Un module Engram (mémoire associative O(1) par hash) injecté dans des Transformers pour la génération d'images autorégressives sur ImageNet 256×256 n'améliore pas la qualité (FID) malgré des gains FLOP. Les expériences (gate-clamp, donor-probe, table gelée) révèlent que le module fonctionne comme un chemin résiduel architectural gated, non comme un mécanisme de récupération adressée par contenu.
Pull request pour ajouter le support du tokenizer MiniCPM5 dans llama.cpp. MiniCPM5-1B est un modèle compact disponible en format GGUF sur Hugging Face.
Retour d'expérience sur Claude Code comme outil de développement quotidien. Exploration des capacités natives (Claude.md, Skills, Subagents, Plugins) et intégration via MCPs pour étendre les fonctionnalités.
slidesqaqa est un système Flask qui génère des questions pédagogiques à partir de présentations PDF. Un pipeline LLM à 4 étapes (planification, synthèse, annotation, réconciliation) traite texte et images pour produire des questions cohérentes et non-redondantes, avec scores d'évaluation en JSON structuré.
Analyse causale des méthodes d'optimisation de prompts (DSpy, TextGrad) révélant pourquoi elles échouent à généraliser. Les édits augmentant la complexité nuisent aux tâches mathématiques et multi-sauts, tandis que les édits step-by-step améliorent le raisonnement logique. Les défaillances proviennent d'interactions systématiques entre familles d'édits et caractéristiques des tâches.
Étude arXiv sur le désapprentissage sélectif dans les LLM. Les auteurs proposent deux méthodes distinctes : une variante cosinus de RMU pour oublier les connaissances dangereuses, et un objectif multi-couches pour réduire la toxicité. Testées sur 4 modèles 7-8B open-source, les approches montrent que le désapprentissage nécessite des objectifs spécifiques selon la fonction linguistique ciblée.
FAST-GOAL améliore CLIP pour traiter des descriptions textuelles longues via alignement sémantique global-local. La méthode combine extraction efficace de régions locales (FLISM) et apprentissage par similarité de tokens (TSL). Un dataset GLIT100k avec paires image-caption longues et dérivées locales valide l'approche sur DOCCI, DCI, MSCOCO, Flickr30k.
SPEAR est un optimiseur de prompts agentic qui intègre un sandbox Python pour analyser les erreurs structurelles (matrices de confusion, clustering). Évalué sur 13 tâches industrielles LLM-as-judge et BBH-7, il surpasse GEPA et TextGrad (κ 0.857 vs 0.359 sur sélection d'outils; F1-macro 0.815 vs 0.763). L'outil Python contribue +0.79κ sur les tâches complexes.
The Daily Dose (TDD) est un système LLM intégré en routine en oncologie radiothérapique pour résumer automatiquement les dossiers patients et identifier les essais cliniques pertinents. Évaluation sur 55 cliniciens : 83,6% utilisent TDD quotidiennement, satisfaction moyenne 3,89/5, 27% rapportent ≥10 min économisées/jour.
Étude mécanistique des hallucinations dans les LLM sur connaissances structurées linéarisées (graphes, tables). Les hallucinations résultent de dynamiques internes systématiques : attention concentrée sur des indices structurels raccourcis, représentations feed-forward ne grounding pas la connaissance fournie, reversion à la mémoire paramétrée. Patterns généralisent à graphes multi-hop et données tabulaires.
EnterpriseMem-Bench, un benchmark multi-tour Text-to-SQL de 1 400 tours sur 300 sessions, évalue GPT-5 mini, GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5/4.6 et Opus 4.6. Résultats clés : sans mémoire, la précision s'effondre dès le tour 3 ; la mémoire de travail domine les architectures complexes ; Sonnet 4.6 régresse de 17-33pp sur SEC EDGAR vs Sonnet 4.5.