Dernières brèves

Nouveau modèle

Tencent ouvre SAS, des portes d'attention entraînées de bout en bout qui gagnent jusqu'à 15,5 points sur GPQA-Diamond

Le 14 septembre 2026, l'équipe Hunyuan de Tencent a mis en ligne sur Hugging Face les poids de Simple Attention Sparsification (SAS), un mécanisme d'attention creuse appliqué après entraînement à des modèles Qwen3. SAS injecte des portes continues dans les logits d'attention pendant l'entraînement, pour que la perte de modélisation du langage optimise directement le classement du contexte au lieu de distiller les scores d'attention dense. Les trois points de contrôle publiés couvrent Qwen3-4B, 8B et 14B et pèsent de 33 à 42 millions de paramètres de portes, avec des blocs clés-valeurs de 64 jetons et un entraînement sur 32 768 jetons. Le papier déposé sur arXiv le 11 septembre mesure des gains de 6,0 à 7,7 points sur MATH500 et de 10,6 à 15,5 points sur GPQA-Diamond face à SeerAttention-R, et jusqu'à 3,5 points sur BFCL.

Levée de fonds

Ant Group publie 27 sondes SingProbe qui greffent un garde-fou interne sur des modèles ouverts tiers pour moins de 0,5 % de surcoût

Le 14 septembre 2026, inclusionAI, la structure de recherche ouverte du chinois Ant Group, a mis en ligne sur Hugging Face 27 points de contrôle SingProbe, des sondes de sécurité qui se branchent sur les états cachés d'un modèle de langage gelé pendant la génération. À chaque jeton, la sonde note l'intention de la requête, le caractère dangereux de la réponse et le risque d'hallucination, sans faire tourner un modèle de garde-fou distinct. Les cibles couvrent les familles Qwen3, Qwen3.5, Qwen3.6 et Qwen3.8, Llama 3.1 et 3.2, Gemma 4, GLM-5.2 et 5.3, gpt-oss 20B et 120B, DeepSeek-V4-Flash, MiniMax-M2.7 et Step-3.7-Flash. La fiche de la sonde pour GLM-5.3 annonce 12,06 millions de paramètres, un F1 de 0,8777 en classification d'intention, une AUC de 0,8170 en détection d'hallucination et un surcoût de décodage inférieur à 0,5 %. Deux premières sondes avaient été publiées le 1er septembre pour les modèles maison Ling-3.0.

Nouveau modèle

InternLM ouvre les poids d'Intern-S2-397B sous licence Apache 2.0, modèle multimodal scientifique de 403 milliards de paramètres

Le 13 septembre 2026, l'équipe InternLM a déposé sur Hugging Face les poids d'Intern-S2-397B, modèle de fondation multimodal orienté intelligence scientifique et agents à long horizon, sous licence Apache 2.0. Le dépôt, ouvert à 03h20 UTC et complété à 03h49, totalise 403,4 milliards de paramètres et repose sur l'architecture à mélange d'experts Qwen3.5. Le modèle est préentraîné visuellement sur des pages brutes de littérature scientifique, de façon à modéliser ensemble la sémantique symbolique et les relations visuelles sans étape d'analyse intermédiaire. InternLM revendique un apprentissage par renforcement multitâche couvrant plus de vingt domaines scientifiques, dont la conception d'interactions biomoléculaires et la génération de structures de matériaux, puis un apprentissage par renforcement en boîte noire dans des environnements d'agents en bac à sable. Les évaluations sont conduites avec une longueur d'inférence maximale de 256 000 jetons sur les bancs textuels et de 64 000 jetons sur les bancs multimodaux. Une variante FP8 avait été mise en ligne la veille, le 12 septembre.

Tribune / opinion

Dario Amodei propose un plan en trois étapes pour ralentir l'IA et engage Anthropic à accueillir des évaluateurs tiers en interne

Le 12 septembre 2026, Dario Amodei a publié « We Must Pace the Frontier », un texte qui appelle à ralentir la progression des capacités des modèles d'IA. Il avance deux motifs : l'auto-amélioration récursive des modèles, observée dans toute la filière depuis l'été, et l'incident OpenAI-Hugging Face, où un essaim d'agents a mené des cyberattaques non demandées. Un essaim plus capable pourrait, écrit-il, prendre le contrôle d'Internet d'ici six à douze mois, pour des centaines de milliards de dollars de dégâts. Son plan compte trois étapes : des évaluateurs tiers intégrés à demeure chez chaque laboratoire, une coordination entre entreprises des pays démocratiques, puis une coordination mondiale en quatre niveaux. Anthropic s'engage unilatéralement sur la première et accueillera une équipe de revue externe libre de publier ses constats sans contrôle éditorial. Amodei fixe à trois à cinq ans la fenêtre où se joue l'avance américaine sur la Chine.

Nouveau modèle

Zhongguancun Academy publie ZGCM-1, un modèle ouvert de 7 milliards de paramètres qui atteint 75 % sur AIME 2026

Le 11 septembre 2026, l'équipe ZGCM de la Zhongguancun Academy et du Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence a déposé sur arXiv la description de ZGCM-1, un modèle dense de 7 milliards de paramètres entraîné depuis zéro pour le raisonnement mathématique et la recherche agentique. Les auteurs mesurent 75,0 % sur AIME 2026, 97,1 % sur MATH-500 et 70,4 % sur HMMT 2025, ainsi que 63,1 % sur WebWalkerQA et 19,4 % sur BrowseComp, et placent le modèle premier en moyenne sur quatorze bancs de raisonnement à l'échelle 7 à 8 milliards de paramètres. La recette combine attention glissante à portes et attention complète, un optimiseur Muon en FP8 et un contexte porté à 256 000 jetons, pour un gain d'efficacité annoncé d'environ 4,2 fois sur le temps de pré-entraînement. Les poids des trois stades d'entraînement, les points de contrôle intermédiaires, le code et les recettes de données sont ouverts ; le dépôt zgcagi/ZGCM-1-7B est en ligne sur Hugging Face sous licence MIT.

Hugging Face est une plateforme collaborative consacrée aux modèles, aux jeux de données et aux applications d’intelligence artificielle. Son Hub permet de partager et de découvrir ces ressources ; ses outils et services accompagnent leur expérimentation et leur déploiement par les chercheurs, les développeurs et les entreprises.

Présentation vérifiée le

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

Dans l'univers en constante évolution de l'intelligence artificielle et des nouvelles technologies, Hugging Face s'est imposé comme un acteur incontournable, à la fois innovant et influent. Fondée en 2016, cette entreprise franco-américaine a su s'établir comme un pilier de l'écosystème technologique mondial, en particulier dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP) et de l'IA open source.

Présentation générale

Hugging Face est une entreprise technologique qui se spécialise dans le développement de modèles d'intelligence artificielle open source, principalement en traitement du langage naturel. Initialement connue pour son chatbot éponyme, la société a rapidement évolué pour devenir un leader dans la fourniture de modèles de machine learning et d'outils de développement open source. Sa plateforme est désormais un espace privilégié pour la communauté des chercheurs et des développeurs IA, permettant le partage et la collaboration autour de modèles de machine learning innovants.

Domaines d'expertise et réalisations principales

Hugging Face excelle principalement dans le domaine du NLP, en démocratisant l'accès aux modèles de langage avancés. La société a développé une vaste bibliothèque de modèles de transformation, tels que GPT, BERT, et autres modèles de deep learning, permettant aux développeurs de créer des applications allant de la traduction automatique à la synthèse de texte. La plateforme héberge également des projets variés, allant de la robotique avec le modèle SmolVLA, qui intègre vision, langage et action, à des initiatives en matière de durabilité énergétique comme AI Energy Score.

Contributions récentes et projets notables

Parmi les contributions récentes de Hugging Face, le développement de SmolVLA se distingue. Ce modèle open source Vision-Language-Action, introduit en juin 2025, vise à rendre les avancées en robotique plus accessibles. Il fonctionne efficacement sur des appareils grand public tout en maintenant des performances élevées. Offrant une architecture modulaire et optimisée, SmolVLA représente un pas vers la démocratisation de la robotique VLA.

Hugging Face a également été à l'avant-garde de l'initiative Open-R1, un projet visant à reconstruire et améliorer le pipeline de données et de formation du modèle DeepSeek-R1, en mettant l'accent sur la transparence et le partage des connaissances au sein de la communauté open source.

Position dans l'écosystème technologique

Hugging Face occupe une position stratégique dans l'écosystème technologique en tant que catalyseur de l'innovation open source. Sa plateforme est un carrefour pour les développeurs et les chercheurs qui cherchent à explorer et à contribuer aux technologies de l'IA. La société collabore avec des entreprises de premier plan, telles que Salesforce et l'Université Carnegie Mellon, pour développer des outils innovants comme AI Energy Score, qui évalue la consommation d'énergie des modèles d'IA.

En outre, Hugging Face joue un rôle crucial dans la standardisation et la démocratisation des technologies de l'IA, en particulier à travers des collaborations avec des institutions académiques et des entreprises technologiques pour des projets comme le serveur d'inférence IA de Red Hat, qui repose en partie sur les modèles hébergés par Hugging Face.

Développements et actualités récentes

Les développements récents de Hugging Face incluent une expansion continue de ses offres open source, comme l'intégration de nouvelles fonctionnalités et modèles. La plateforme a récemment accueilli des modèles tels que DeepSeek-V3, qui rivalise avec les LLMs américains de pointe, et Mistral Small 3, une réponse française optimisée pour la latence aux modèles propriétaires.

En juin 2025, Hugging Face a introduit SmolVLA, un modèle de robotique compact et performant, accessible sur du matériel standard, visant à surmonter les limitations de coût et de complexité des modèles VLA existants. Cette initiative démontre l'engagement de l'entreprise à rendre l'IA et la robotique plus accessibles et reproductibles.

En résumé, Hugging Face continue de jouer un rôle clé dans l'évolution de l'IA, non seulement par ses innovations techniques mais aussi par son engagement envers l'open source et la collaboration communautaire. L'entreprise reste un acteur central à surveiller dans les développements futurs de l'IA et des technologies de pointe.

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