Le 9 novembre, Meta a lancé Muse Ember, son plus petit modèle, conçu pour les tâches que les agents répètent sans relâche : appels d’outils, sous-tâches de code, routage, extraction et lecture de longs documents. Facturé 0,10 et 0,50 dollar le million de jetons, comme Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Luna, il se distingue ailleurs : un cache 60 % moins cher et 2,6 fois moins de jetons produits que Haiku lui permettent d’égaler son meilleur score pour un tiers du coût par tâche, sur un indice en partie privé. Meta l’associe à Muse Wonder, qui planifie quand Ember exécute. Sa résistance aux instructions cachées a été testée sans chiffre publié.
Le 9 novembre 2026, Anthropic a lancé Claude Fable 5.2, ouvert à tous, et Claude Mythos 5.2, le même modèle réservé à des organisations vérifiées. Fable 5.2 écrit jusqu’à 30 % plus vite et coûte 20 % de moins, 8 et 40 dollars le million de jetons, mais reste deux fois plus cher qu’Opus 5.5, qu’Anthropic conseille d’abord. Ses garde-fous passent la main à Opus 4.8 ou à Opus 5, avec environ 55 % de blocages en moins. Deux bancs menés par des tiers placent Gemini 4 Carbon ou Opus 5.5 devant lui, et la preuve de Fermat retranscrite par mille agents était déjà connue. Anthropic dit avoir bridé les capacités qui accéléreraient la recherche en IA, et ses modèles soupçonnent de plus en plus souvent d’être évalués.
Le 6 novembre 2026, Google DeepMind a annoncé que des agents d’IA, guidés par des cryptographes, avaient trouvé deux faiblesses dans le RSA de 1024 bits, retiré de la signature depuis 2013. Le bourrage cesse de protéger une signature dès que l’attaquant choisit environ la moitié du bloc, et une contrefaçon réussie en septembre a été refaite avec 3,5 fois moins de calcul. Une usine à factorisations revue en éventail rendrait chaque clé supplémentaire 30 fois moins chère qu’avec le MNFS, au profit de qui vise un parc de clés. Les gains de 1 600 et de 30 restent théoriques et non reproduits, et le 2048 bits n’est pas touché, mais quelques semaines ont suffi là où la cryptanalyse compte en années.
Le 6 novembre, la société américaine PSI a annoncé une preuve de la conjecture d’Aaronson-Ambainis, ouverte depuis 2008, obtenue en trois jours par son système interne avec un modèle d’Anthropic non public, si bien que nul ne peut refaire la découverte. Lean a validé la démonstration, dont l’exposant est passé de 22 à 7, sans garantir que la définition formalisée dit ce que dit la conjecture imprimée, ni que le manuscrit de 60 pages est juste. Si elle tient, un algorithme quantique ne peut gagner exponentiellement en lectures sur des données aléatoires, sans que la factorisation de Shor ni le temps de calcul soient touchés. Des chercheurs de Stanford la relisent ; Aaronson et Ambainis ne se sont pas prononcés.
Le 4 novembre, OpenAI a lancé ChatGPT Images 2.6, moins de deux mois après la version 2.5, pour tous les utilisateurs de ChatGPT, offre gratuite comprise, et dans Codex et l’API. Elle revendique 4 milliards d’images par semaine et une génération 50 % plus rapide, sans protocole publié. Les GIF animés sont des boucles muettes de 2 à 16 trames, et l’export SVG transcrit en code une image de référence. Flare mise sur la vitesse et Sunburst sur la constance des retouches, aux tarifs de la 2.5 mais sans demi-tarif Batch ; Microsoft talonne Sunburst 2.5 en retouche d’images. Sur des GIF adverses, la modération d’OpenAI n’en détecte que 77,7 %, et rien ne dit si ces formats portent C2PA ou SynthID.
Le 5 novembre 2026, OpenAI a présenté GPT-6 Cyber, un modèle de recherche en sécurité qu’elle classe au niveau critique de sa propre échelle et réserve à quelques clients vérifiés, via son interface et des adresses approuvées. Il ne se contente plus de repérer des failles : il en écrit les exploits à la chaîne, 948 sur le noyau Linux et 81 inédites dans Firefox, pour un coût dérisoire au regard des primes des concours. Son éditeur le dit plus respectueux du cadre fixé, mesuré sur une épreuve piège qu’il a lui-même conçue, où 0,07 % de tests restent inexpliqués. La correction, elle, reste à des mainteneurs souvent bénévoles : moins d’un quart des failles remontées est corrigé.
Le 4 novembre, Tencent a lancé la version définitive de Hy4, un modèle qui voit et se sert seul d’un ordinateur, vendu par API au prix de sa préversion d’août. Le groupe dit avoir réduit ses données de cybersécurité à la défense et confié l’audit à deux de ses propres laboratoires, qui écartent sans chiffre tout risque accru. Ses scores en jeu vidéo et en finance viennent d’épreuves internes, et seuls les poids de la préversion se téléchargent, ceux du modèle définitif étant promis sans date, taille ni licence. Moonshot, qui a chiffré à 9,5 points le coût d’un tri comparable sur Kimi K3.1 Pro, montre qu’un filtre cyber freine sans borner, et la recherche distingue refus amovibles et savoir retiré.
Le 2 novembre, quatre chercheurs du CSAIL, au MIT, ont raconté comment GPT-6 Astra, d’OpenAI, a modifié sans réentraînement 131 072 poids de Qwen3.5-0.8B, petit modèle d’Alibaba enclin aux boucles de raisonnement, en retirant une direction de deux de ses couches. Selon eux, son score passe de 7,9 % à 48,1 % sur MATH-500, de 13,8 % à 67,1 % sur GSM8K et de 21 % à 62,3 % sur IFEval, et une réévaluation indépendante confirme le premier. Le gain suit pourtant le recul des réponses interminables, aucune comparaison avec un simple réglage de décodage n’a encore été publiée, et Astra n’a pas su désigner un modèle complaisant à la seule lecture de ses poids, une borne pour l’audit des modèles ouverts.
Le 31 octobre, l’équipe Harness de DeepSeek a publié sous licence MIT le prototype d’un Super-agent de programmation qui cache plusieurs sessions derrière un interlocuteur unique, relié à GitHub et en option à Feishu. Sa règle relève de l’économie d’attention : n’agir que sur demande ou sur règle écrite, ne parler que si quelqu’un doit agir, en 100 mots au plus. Selon DeepSeek, le délai de traitement est presque divisé par deux, sur des charges simulées où le codage était remplacé par un outil à durée fixe. Ses sessions lancent des commandes sans approbation et l’entreprise admet le risque d’injection, alors que Washington l’exclut des achats fédéraux et qu’elle aurait levé 15 milliards de dollars.
D’après une enquête de presse américaine, Meta a mis au point en trois mois environ, avec le fabricant chinois Fourier, un prototype d’humanoïde appelé Max : 1,5 mètre, 48 kilogrammes, un écran pour visage, des mains à cinq doigts et un ordinateur de bord Jetson Thor de Nvidia. Le groupe parle de recherche, sans projet de vente, alors qu’une seconde version serait en chantier depuis septembre. Le corps vient d’un spécialiste chinois de la rééducation, l’intelligence reste chez Meta, au moment où Washington range les robots importés parmi les menaces pour la sécurité nationale. Restent deux questions : les capteurs d’un groupe publicitaire dans les foyers, et la distance qui sépare ces machines du ménage.
