IA dans la recherche fondamentale

Le 22 septembre 2026, dans son discours d'ouverture de l'Apsara Conference, le directeur général d'Alibaba Group Eddie Wu a indiqué que l'équipe Qwen prévoit d'entraîner un nouveau modèle à l'échelle de 5 000 à 10 000 milliards de paramètres, pour traiter des tâches plus complexes et à horizon plus long. Il dit l'équipe engagée dans l'auto-amélioration récursive, où le modèle repère ses propres limites, conçoit ses expériences, synthétise ses données et évalue ses résultats, et fait état de progrès sans les chiffrer. Wu range les modèles, les puces et le cloud d'IA parmi les trois piliers de la stratégie du groupe, qualifie Qwen-27B de modèle ouvert le plus populaire auprès des développeurs dans le monde et annonce le lancement de Qwen Intelligence, une offre destinée aux terminaux mobiles.

Le 22 septembre 2026, à l'ouverture de l'Apsara Conference de Hangzhou, le directeur général d'Alibaba Group Eddie Wu a présenté le Zhenwu V900, nouvelle puce d'IA de la division T-Head du groupe, qu'il décrit comme la plus puissante aujourd'hui en Chine. Alibaba lui attribue trois fois les performances de son prédécesseur, le Zhenwu M890, et annonce qu'une grappe unique bâtie sur V900 peut réunir jusqu'à 500 000 cartes pour l'entraînement et l'inférence de modèles de pointe. Le catalogue de T-Head couvre désormais les GPU Zhenwu, les processeurs Yitian, les cartes réseau intelligentes Panmai et les puces d'interconnexion ICN. Eddie Wu indique que le supernœud M890 fait déjà tourner en inférence des modèles de plus de 2 000 milliards de paramètres et que la mise en service commerciale de ces supernœuds démarre ce trimestre.

Le 21 septembre 2026, OpenAI a annoncé travailler avec un groupe consultatif indépendant constitué par des mathématiciens eux-mêmes, en réponse à la lettre ouverte « A Severe Misalignment of AI in Mathematics ». Le laboratoire indique avoir lancé le 28 août l'entraînement d'un nouveau modèle interne qui, après la résolution du problème du millénaire de Navier-Stokes, a résolu « plus de 100 problèmes ouverts de longue date » dans la plupart des branches des mathématiques. Le groupe réunit François Charles (ENS-PSL), Camillo De Lellis (IAS, GSSI), Timothy Gowers (Collège de France, Cambridge), Martin Hairer (EPFL, Imperial College London), Nikhil Srivastava (Berkeley), Ulrike Tillmann (Oxford), Ravi Vakil (Stanford), Edward Witten (IAS) et Melanie Matchett Wood (Harvard). Ses membres ne sont pas rémunérés par OpenAI et peuvent rendre publics des avis non sollicités, mais le groupe n'aura pas à se prononcer sur le rythme des travaux internes du laboratoire en mathématiques.

Le 19 septembre 2026, le projet SGLang a publié la version 0.5.20 de son moteur d'inférence, qui regroupe 713 demandes de fusion issues de 237 contributeurs. Huit modèles entrent dans la liste prise en charge, dont GLM-5.3-Flash, Hy4-Preview de Tencent, Qwen3.8-Flash-Next, K2 Horizon et Nanbeige4.2, plus trois modèles de diffusion. La nouveauté mise en avant est l'option return_sampling_mask : à chaque pas de décodage, le moteur renvoie l'ensemble exact des jetons parmi lesquels l'échantillonneur a tiré, ainsi que la log-probabilité du jeton retenu, ce qui permet à un entraîneur de rejouer un déroulé sans reconstruire le top-k ni le top-p. Sur Qwen3-8B, l'équipe mesure un débit de décodage supérieur de 17 % à lot unitaire et de 52 % à lot de 64 par rapport à l'implémentation précédente. La capacité est réglée par le paramètre sampling-mask-max-tokens, fixé à 4 096 jetons par défaut.

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.