General Intelligence construit Cofounder, une plateforme d'agents IA pour gérer une entreprise complète (engineering, marketing, finance, support). L'équipe de 8 personnes (5 ingénieurs) a migré vers Vercel pour obtenir un contrôle programmatique total : 4000+ branches preview, 70+ commits/ingénieur/jour, 90% du travail SRE automatisé via leurs propres agents.
OpenAI détaille la reconstruction de sa pile WebRTC pour supporter Voice AI en temps réel avec faible latence, scalabilité globale et gestion fluide des tours de parole conversationnels.
Vercel lance les Deployment Checks natifs, permettant d'exécuter lint et typecheck en parallèle des builds sur chaque déploiement. Les checks peuvent être marqués comme obligatoires pour bloquer les déploiements en production. Vercel Agent propose automatiquement des corrections en cas d'échec.
NVIDIA lance Nemotron 3 Nano Omni, un modèle multimodal capable de traiter documents, audio et vidéo avec contexte long. Optimisé pour les agents, il combine vision, voix et traitement textuel dans une architecture unifiée.
OpenAI obtient la certification FedRAMP Moderate pour ChatGPT Enterprise et l'API OpenAI, permettant aux agences fédérales américaines d'adopter ses services en conformité avec les standards de sécurité gouvernementaux.
OpenAI déploie GPT-5.5 et GPT-5.5 Pro via Vercel AI Gateway. Les deux variantes optimisent le travail agentique long-horizon, le code et la recherche. GPT-5.5 Pro cible les workflows multi-étapes exigeant (juridique, data science, recherche). Intégration via SDK OpenAI standard.
DeepSeek-V4 atteint 1 million de tokens de contexte utilisables par les agents. Le modèle améliore la gestion des longs contextes et la capacité à traiter des tâches complexes multi-étapes.
OpenAI publie la System Card de GPT-5.5, détaillant les capacités, limitations et mesures de sécurité du modèle. Document technique couvrant les benchmarks de performance, les risques identifiés et les mitigations déployées.
OpenAI lance GPT Image 2 sur Vercel AI Gateway. Le modèle génère des images jusqu'à 2K avec suivi d'instructions détaillé, placement précis d'objets, texte dense et support multilingue. Compatible avec jeux, storyboards, créatifs marketing et génération d'assets spécialisés.
Kimi K2.6 de Moonshot AI est disponible sur Vercel AI Gateway. Le modèle excelle sur les tâches de codage long-horizon (Rust, Go, Python, front-end, DevOps) et peut générer des interfaces complètes à partir de prompts simples. Optimisé pour les agents autonomes avec meilleure stabilité et sécurité.
Sentence Transformers ajoute le support natif des modèles multimodaux (texte + image) pour l'entraînement et le fine-tuning d'embeddings et de rerankers. La mise à jour inclut des exemples de code, des modèles pré-entraînés et des benchmarks de performance.
Google DeepMind lance Gemini 3.1 Flash TTS, un modèle audio de nouvelle génération avec des tags audio granulaires permettant un contrôle précis de la synthèse vocale expressive.
Google DeepMind présente Gemini Robotics-ER 1.6, un modèle améliorant le raisonnement spatial et la compréhension multi-vue pour les tâches robotiques autonomes en environnement réel.
Hugging Face annonce de nouveaux modèles multimodaux d'embedding et de reranking intégrés à Sentence Transformers. Ces modèles combinent texte et images pour améliorer la recherche sémantique et le classement de pertinence dans les systèmes RAG.
Safetensors, le format de sérialisation de modèles IA créé par Hugging Face, rejoint officiellement la PyTorch Foundation. Cette intégration renforce la standardisation des formats de stockage pour les modèles d'apprentissage profond.
Google DeepMind lance Gemma 4, sa série de modèles ouverts la plus performante à ce jour, conçue pour le raisonnement avancé et les workflows d'agents autonomes.
Google DeepMind lance Gemma 4, un modèle multimodal frontier capable de traiter texte, images et vidéo. Optimisé pour l'inférence sur appareil, il offre des capacités de raisonnement avancées et surpasse les modèles concurrents sur les benchmarks clés.
IBM et Hugging Face lancent Granite 4.0 3B Vision, un modèle multimodal compact de 3 milliards de paramètres optimisé pour l'analyse de documents d'entreprise. Le modèle combine vision et langage pour traiter des images et du texte, conçu pour fonctionner efficacement sur du matériel limité.
Hugging Face publie TRL v1.0, une bibliothèque de post-training pour l'entraînement de modèles de langage. La version 1.0 marque la stabilité de l'API et inclut support de DPO, PPO, et optimisations pour modèles comme Llama et Mistral.
OpenAI lance GPT-5.4 mini et nano, versions compactes de GPT-5.4 optimisées pour le code, l'utilisation d'outils, le raisonnement multimodal et les charges API massives. Positionnement sur les workloads haute-fréquence et agents secondaires.
OpenAI a construit un runtime d'agent via l'API Responses, un outil shell et des conteneurs hébergés pour exécuter des agents sécurisés et scalables avec fichiers, outils et état. Architecture complète pour transformer les modèles en agents autonomes.
OpenAI acquiert Promptfoo, plateforme de sécurité IA spécialisée dans l'identification et la correction des vulnérabilités des systèmes IA en phase de développement.
LeRobot v0.5.0 améliore la scalabilité sur tous les axes : modèles plus grands, datasets étendus, support multi-robot et optimisations d'entraînement. La plateforme open-source pour la robotique atteint une maturité production avec benchmarks standardisés et intégration d'architectures modernes.
Hugging Face présente Ulysses, une technique de parallélisme de séquence pour entraîner des modèles sur des contextes de millions de tokens. La méthode décompose les calculs d'attention sur plusieurs GPUs sans réduire la taille du batch, améliorant l'efficacité mémoire et la vitesse d'entraînement.
OpenAI publie une System Card pour GPT-5.4 Thinking, détaillant les capacités de raisonnement avancé du modèle. Document technique couvrant les benchmarks, limitations et considérations de sécurité du système de pensée étendue.
Hugging Face démontre l'entraînement d'un modèle texte-vers-image complet en 24 heures. La série PRX (Part 3) détaille l'infrastructure, les optimisations et les techniques utilisées pour réduire drastiquement le temps de training sans sacrifier la qualité.
Google DeepMind lance Gemini 3.1 Flash-Lite, le modèle le plus rapide et économe de la série Gemini 3. Optimisé pour l'inférence à grande échelle avec latence réduite et coûts minimisés.
Anthropic lance Claude Sonnet 4.5, son nouveau modèle positionné comme leader en programmation. Le modèle améliore les capacités de code-gen et de reasoning par rapport aux versions antérieures.
OpenAI abandonne l'évaluation sur SWE-bench Verified, jugé contaminé et inadéquat pour mesurer les progrès en code. L'analyse révèle des tests défectueux et des fuites d'entraînement. OpenAI recommande SWE-bench Pro comme alternative.
Hugging Face accueille GGML et llama.cpp dans son écosystème pour sécuriser le développement de l'IA locale. Cette intégration renforce la collaboration entre les projets open-source critiques pour l'inférence efficace sur hardware limité.
Google DeepMind intègre Lyria 3, son modèle de génération musicale le plus avancé, dans l'app Gemini. Les utilisateurs peuvent créer des pistes de 30 secondes à partir de texte ou d'images.
OpenAI et Paradigm lancent EVMbench, un benchmark mesurant la capacité des agents IA à détecter, corriger et exploiter les vulnérabilités critiques des smart contracts EVM.
GPT-5.2 propose une nouvelle formule pour l'amplitude des gluons en physique théorique. La formule a été formellement prouvée et vérifiée par OpenAI et des collaborateurs académiques. Résultat publié en preprint.
Transformers.js v4 est désormais disponible sur NPM. Cette version apporte des améliorations de performance et de compatibilité pour exécuter des modèles de transformers directement en JavaScript côté client.
Hugging Face lance Community Evals, une plateforme d'évaluation décentralisée permettant à la communauté de créer et partager des benchmarks transparents pour les modèles IA, en réaction aux limitations des leaderboards fermés.
Hugging Face publie une étude sur la conception de l'entraînement des modèles texte-vers-image, basée sur des ablations systématiques. L'article détaille les choix architecturaux et les hyperparamètres critiques pour optimiser la qualité de génération d'images.
OpenAI retire GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini et o4-mini de ChatGPT le 13 février 2026, en parallèle du retrait annoncé de GPT-5 (Instant, Thinking, Pro). L'API n'est pas affectée pour le moment.
OpenAI détaille l'architecture PostgreSQL supportant 800 millions d'utilisateurs ChatGPT : réplicas, caching, rate limiting et isolation des charges pour atteindre des millions de requêtes par seconde.
Google DeepMind présente D4RT, une méthode de reconstruction et suivi 4D unifié qui accélère les approches antérieures jusqu'à 300x. Le système capture la géométrie et le mouvement des objets dans des vidéos avec efficacité améliorée.
OpenAI présente un framework d'évaluation de la monitorabilité du chain-of-thought couvrant 13 évaluations sur 24 environnements. Résultat clé : surveiller le raisonnement interne d'un modèle est bien plus efficace que de monitorer les seules sorties, ouvrant une voie vers un contrôle scalable des systèmes IA avancés.