Dernières brèves

Nomination

Google nomme le Nobel Philippe Aghion conseiller et confie son programme AI & Economy à Anu Madgavkar et Daniel Rock

Le 18 septembre 2026, Google a annoncé l'élargissement de son programme de recherche AI & Economy, lancé récemment avec la base ATLAS v1.0 sur les usages de ses outils d'IA. Philippe Aghion, prix Nobel d'économie 2025, professeur à l'INSEAD et au Collège de France, rejoint le groupe de conseillers académiques, où siègent déjà le Nobel Michael Spence et Diane Coyle, de l'université de Cambridge. Ajay Agrawal, professeur à la Rotman School of Management de Toronto, entre comme chercheur invité et travaillera avec David Autor, chef du département d'économie du MIT. Les travaux portent sur le futur du travail, la productivité, la diffusion mondiale de la technologie et la découverte scientifique. Anu Madgavkar, ancienne associée du McKinsey Global Institute, et Daniel Rock, économiste de la Wharton School, prennent la direction du programme aux côtés d'Alex Imas, directeur de l'économie de l'AGI chez Google DeepMind, et de Zanna Iscenko.

Avancée méthodologique

Google DeepMind mesure sur 992 participants les effets de la personnalisation des modèles de langage, dont un regret accru de s'être confié

Le 17 septembre 2026, neuf chercheurs de Google DeepMind ont déposé sur arXiv une étude longitudinale sur la personnalisation des modèles de langage. Ils ont recruté 992 participants sur Prolific pour une demande de conseil quotidienne pendant cinq jours, en comparant un modèle non personnalisé à deux méthodes : une personnalisation fondée sur la mémoire des échanges antérieurs et une personnalisation fondée sur un questionnaire préalable, dont les réponses étaient résumées en « persona » par Gemini 3.1 Pro. Plusieurs évolutions du comportement des participants tiennent à la répétition des échanges plutôt qu'à la personnalisation elle-même. Les participants du groupe mémoire se sont davantage livrés et ont jugé le modèle moins dérangeant, tandis que ceux du groupe questionnaire ont déclaré un regret plus élevé d'avoir partagé des informations personnelles avec l'IA. Le document, déposé le 17 septembre, n'a pas encore été relu par des pairs.

Conférence / salon

Le roi Charles III réunit en Écosse Nvidia, Google DeepMind et OpenAI et alerte sur les dangers existentiels de l'IA

Le 17 septembre 2026, le roi Charles III a reçu à Dumfries House, à Cumnock (Écosse), des dirigeants du secteur de l'IA et des responsables publics, pour une réunion sur le développement de l'IA au bénéfice de la société. Le patron de Nvidia Jensen Huang, le président de Google DeepMind Demis Hassabis, la directrice financière d'OpenAI Sarah Friar et le ministre britannique chargé de l'IA Kanishka Narayan y assistaient. Dans ses propos liminaires, le souverain a jugé le développement de l'IA, « sa substance et son rythme », « à la fois intrigant et profondément préoccupant, à parts égales », et appelé à considérer d'urgence « les dangers existentiels de telles technologies tombant entre de mauvaises mains et employées de façon potentiellement catastrophique ». Il a demandé aux participants d'examiner comment obtenir les bénéfices de l'IA « avec la sécurité en son cœur » et comment « bâtir une coopération et un consensus internationaux ».

Source : Associated Press
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Création d'entité / lancement de structure

Google DeepMind ouvre le DeepMind Institute, plateforme d'essais sur l'AGI dirigée par Shane Legg, James Manyika et Demis Hassabis

Le 16 septembre 2026, Google DeepMind a rendu public le DeepMind Institute (DMI), plateforme de recherche et de débat sur l'intelligence artificielle générale. Ses trois directeurs sont Shane Legg, James Manyika et Demis Hassabis ; Legg en est aussi le rédacteur en chef. L'essai de lancement définit l'AGI comme un système présentant toutes les capacités cognitives du cerveau humain, constate que les modèles actuels échouent encore à des tâches simples et dit attendre la fermeture de cet écart « bientôt ». Il cite la cybersécurité, les risques biologiques et la perte de contrôle de futurs systèmes qui s'améliorent eux-mêmes, et précise que les auteurs publiés, venus de Google DeepMind, de Google et d'ailleurs, « ne seront pas toujours d'accord ». Quatre autres textes ouvrent le site, dont « The case for reasoning transparency » de Rohin Shah et Anca Dragan et « Economic policy for AGI » de Julian Jacobs et Alex Imas.

Source : DeepMind Institute
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Alliance stratégique

OpenAI confirme discuter avec Anthropic et Google d'un organisme de normalisation de la sûreté de l'IA proposé par Demis Hassabis

Le 15 septembre 2026, un porte-parole d'OpenAI a confirmé à CNBC que l'entreprise échange avec d'autres laboratoires, dont Anthropic et Google, sur une coopération en matière de sûreté. Ces discussions ont commencé après la proposition publiée en juillet par Demis Hassabis, président de Google DeepMind, qui plaidait sur X pour un organisme de normalisation dirigé par les États-Unis, sous la forme d'un partenariat public-privé ou d'un organisme d'autorégulation placé sous contrôle fédéral, sur le modèle de la FINRA américaine. Chris Lehane, directeur des affaires publiques mondiales d'OpenAI, avait annoncé plus tôt en septembre un effort volontaire de normes sectorielles mené avec ou sans soutien des pouvoirs publics, en complément et non en remplacement de garde-fous fédéraux obligatoires. Google et Anthropic n'ont pas répondu à CNBC.

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Google DeepMind est le laboratoire d’intelligence artificielle issu du rapprochement des équipes DeepMind et Google Brain, sous la direction de Demis Hassabis. Il développe notamment la famille Gemini ainsi que des systèmes pour les sciences, la programmation, la robotique et la génération de médias. Son histoire comprend les travaux d’AlphaGo sur le jeu de go et d’AlphaFold sur la structure des protéines. Le laboratoire mène aussi des recherches sur l’interprétabilité, l’évaluation et la sécurité des modèles, en complément de leur développement et de leur intégration aux services de Google.

Présentation vérifiée le

Lire la suite du profil Historique mis à jour le 11 juillet 2025

DeepMind est fondée en 2010, puis rejoint Google en 2014, comme le rappelle le laboratoire. Le 20 avril 2023, Google annonce le rapprochement de DeepMind et de l’équipe Brain de Google Research dans une unité nommée Google DeepMind. Cette histoire distingue la création du laboratoire initial, son acquisition et le regroupement des équipes de recherche.

Domaines d'expertise et réalisations principales

DeepMind est principalement connue pour son expertise en apprentissage par renforcement, une technique qui permet aux systèmes d'apprendre par essais et erreurs, en recevant des récompenses pour des actions correctes. Ce paradigme a été au cœur de leur succès avec AlphaGo, le premier programme informatique à battre un champion mondial de Go, un jeu notoirement complexe. Ce succès a mis en lumière le potentiel de l'IA pour surmonter des défis considérés comme inaccessibles pour les machines.

En plus du jeu de Go, DeepMind a développé AlphaFold, un système révolutionnaire pour prédire la structure 3D des protéines, une avancée majeure qui pourrait transformer la biologie moléculaire et la médecine. Cette prouesse a été saluée comme un pas de géant vers une meilleure compréhension des mécanismes biologiques.

Contributions récentes et projets notables

Récemment, DeepMind a poursuivi ses innovations avec des projets comme Gemini, leur modèle multimodal intégré dans divers produits Google tels que Workspace et le moteur de recherche. Gemini vise à rendre ces outils plus interactifs et intelligents, renforçant ainsi leur utilité pour les utilisateurs finaux.

Par ailleurs, DeepMind a collaboré avec NVIDIA pour développer Newton, un moteur physique open source, et MuJoCo-Warp, destiné à accélérer les simulations robotiques. Ces collaborations montrent la capacité de DeepMind à travailler avec d'autres leaders technologiques pour repousser les limites de ce qui est possible en IA et robotique.

Position dans l'écosystème technologique

Google DeepMind s'est positionnée comme une entité centrale dans l'écosystème technologique mondial. Elle joue un rôle clé dans le développement de technologies qui non seulement alimentent les produits Google mais influencent aussi l'ensemble du secteur de l'IA. Cette influence est renforcée par les collaborations avec des institutions académiques et d'autres entreprises technologiques, comme le montre le partenariat avec Harvard pour créer un rat virtuel afin de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau.

En outre, DeepMind est impliquée dans des discussions sur la sécurité et l'éthique de l'IA, participant activement aux forums comme l'AI Safety Summit. Elle s'engage à assurer que le développement de l'IA est sécurisé, durable et éthique, en ligne avec les engagements de sécurité pris avec d'autres grandes entreprises de technologie.

Développements et actualités récentes

Parmi les développements récents, DeepMind a lancé AlphaChip, une technologie qui redéfinit la conception des puces électroniques en utilisant l'apprentissage par renforcement. AlphaChip a optimisé la disposition des composants de plusieurs générations de TPU (Tensor Processing Units), améliorant ainsi leur performance et leur efficacité énergétique.

DeepMind s'est également engagée à rendre ses outils plus accessibles en open source, comme l'outil de filigrane SynthID, qui aide à identifier le contenu généré par l'IA, contribuant à la lutte contre la désinformation. Cette initiative s'inscrit dans leurs efforts pour promouvoir une utilisation responsable de l'IA.

En conclusion, Google DeepMind continue de repousser les frontières de l'IA avec des innovations qui ont des implications significatives pour de nombreux secteurs, de la santé à l'électronique, tout en demeurant un acteur majeur dans la discussion mondiale sur l'éthique et la sécurité de l'IA. Sa capacité à combiner recherche avancée et applications pratiques assure son influence continue dans le paysage technologique mondial.

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