0:00 Cette semaine, une fois de plus, Lia a fait quelque chose qu'elle ne faisait pas avant. Elle a été compétente dans des domaines extrêmement exigeants. Cette semaine, donc Google a sorti un système capable de remplacer des semaines de data science. En quelques minutes, notre labo a publié un système pour construire des mondes virtuels qui se souviennent de ce qui se passe. Moderna qui a choqué l'industrie et pris tout le monde de cours. Ils ont annoncé les premiers résultats positifs d'un vaccin ARN contre le cancer qui vient de finir la phase 3 grâce à Lia, tropique qui publie fable 5.1 et qui a prouvé que son modèle conçoit des protéines thérapeutiques mieux que les meilleurs cherchants humains. Deux autres projets ont bouclé le tableau en résolvant des problèmes que personne ne trouvait glamour mais que bon que tout le monde avait. Ce sont six actu. Cette semaine, c'est du lourd. Messieurs
0:45 dames, bonjour à toutes et à tous. Un plaisir de vous retrouver aujourd'hui pour ce nouveau numéro de la semaine. Alors vous allez le voir mais l'Aine, elle a particulièrement bien avancé du côté de la science, de la médecine, de la recherche automatisée et de systèmes qui en fait vont nous permettre de progresser beaucoup plus vite. Je parle de la recherche scientifique. Je vous rappelle rapidement que la chaîne a récemment atteint les 300000 abonnés. Merci à tous pour le soutien. Si ce n'est pas déjà fait, vous pouvez vous abonner, ça vous prend un clic et ça nous permet de continuer à proposer ces contenus gratuitement ici sur YouTube. Dans le même esprit, nous avons une newsletter quotidienne gratuite, elle aussi où vous recevez chaque matin les infos et les idées de la veille à ne pas louper. Tous les liens sont sous la vidéo si cela vous intéresse en description. Alors, on commence avec
1:31 Google qui était en feu cette semaine et notamment avec il y a une nouvelle qui est franchement assez impressionnante. Google Research vient de publier ce qu'ils appellent le PPE, donc Planetary Prediction Engine, le moteur de prédiction planétaire si l'on traduit en français. Le nom est pompeux hein, mais le concept est assez simple en réalité. Vous allez lui poser une question en langage naturel. Donc par exemple, où sont les zones à risque de pénurie alimentaire au Nigéria ? ou alors quelque chose comme quel quelles sont les zones sanitaires qui vont être touchées par Ébola en République démocratique du Congo ? C'est des exemples. À partir de cette simple phrase en langage naturel, le système fait tout seul ce qui prenait des semaines à une équipe de spécialistes. Il va chercher les données satellitaires pertinentes sur Google Earth. Donc une
2:17 gigantesque base d'images satellite mise à jour en continu. Il va croiser cela avec des données socio-économiques issues de Data Commands puis nettoyer le tout. Entraînez ensuite des modèles de machine learning dessus puis il vous sort un rapport complet. Dans cette boucle, il n'y a aucune intervention humaine entre la question et le résultat. Et pour ceux d'entre vous qui pensent qu'il s'agit d'un gadget, détrompez-vous. Les résultats sont déjà très concrets sur la sécurité alimentaire au Nigéria. Cet outil a plus que doublé la précision des prédictions en descendant au niveau local. En fait, il a croisé des signaux que les équipes humaines n'auraient jamais combiné entre eux. des choses comme des variations de prix sur les marchés locaux, des anomalies sur le coût des denries alimentaires, des microariations climatiques, plein de choses. Toutes ces données existaient déjà mais personne ne pensait à les assembler dans un même
3:04 modèle. Sur l'épidémie d'Ebola en République démocratique du Congo. Le système a identifié correctement 15 des 18 nouvelles zones sanitaires touchées, donc sur 5 semaines de prévision consécutives. C'est 10 points au-dessus du meilleur modèle de prédiction existant aujourd'hui. En épidémiologie, 10 points, c'est la différence entre anticiper une crise sanitaire et la subir. Est-ce que c'est un produit fini, prêt à l'emploi ? Non, c'est encore au stade expérimental. Mais le fait qu'ils en parlent publiquement, qu'ils commencent à montrer aux gens ce qui se fait vraiment dans les labos de recherche avancée parce qu'ils font ça mais ils font plein d'autres choses que les gens n'ont pas conscience encore. Et bien ça c'est un signal assez clair. On est en 2026, vous le savez maintenant mais çaen est un exemple de plus. Lia ne se contente plus de générer du texte ou des images. Elle commence à faire le
3:50 boulot d'équipe entière de spécialistes sur des crises humanitaires. Et c'est franchement une application de l'IA qui m'enthousiasme particulièrement. On a récemment parlé de l'avancée de Google sur la prédiction des ouragans grâce à Lia qui avait fait une grosse percée dans ce domaine qui avait bien prédit des ouragans dans le sur le continent africain qui avait sauvé plein de vie. Puis encore avant ça, ils avaient une ia de recherche qui leur a permis de faire des découvertes sur leur propre système. J'ai vraiment hâte de voir ce que ça fera d'autre. Donc comptez sur moi comme d'habitude pour continuer à vous tenir informé. Allez, on continue. Changement de sujet. On quitte la terre pour rentrer dans la matrice littéralement. un projet qui vient de sortir cette semaine et s'appelle Code World Model. Pour ceux qui ne suivent pas ce domaine, sachez que un modèle monde dans le domaine de l'IA, c'est un c'est une IA capable de simuler un environnement
4:36 complet, donc une une vraie simulation de monde où on fait ce qu'on veut à l'intérieur. C'est comme la matrice hein, littéralement, vous lui donnez une action, elle vous montre ce qui se passe ensuite dans ce monde simulé là. Concrètement, c'est la technologie qui pourrait un jour permettre de générer des jeux vidéos entiers à la volée, par exemple, mais c'est pas vraiment sa vraie application. sa vraie application, ce sera de créer des stimulations virtuelles réalistes du monde pour entraîner des robots humanoïdes par exemple, les entraîner dedans et ensuite prendre ses connaissances dans le monde réel ou de construire des mondes virtuels interactifs dans lesquels se balader ou lancer des simulations physiques. Le problème c'est que pour l'instant ces modèles là butent sur un problème précis, c'est la mémoire. Pas la mémoire au sens technique, c'est plutôt que ces modèles en fait ne comprennent absolument rien au monde qu'ils génèrent. Les modèles vidéos actuels savent créer des images
5:23 impressionnantes, mais ils ne se souviennent de rien. Ils prédisent l'image suivante à partir de ce qu'ils voi sans comprendre les règles du monde dans lequel ils opèrent. Si un personnage pousse un objet, le modèle ne sait pas que l'objet a bougé intuitivement. Il le devine visuellement certes, mais parfois il se trompe. Du coup, au bout de quelques secondes, le modèle part en pris. Ça a l'air impressionnant pendant 10 secondes puis tout se désintègre. Code world model attaque ce problème en séparant deux jobs qui n'auraient jamais dû être mélangés. D'un côté, Unia qui va jouer le rôle du cerveau. Donc quand quelque chose se passe dans le monde, elle va raisonner sur l'événement et mettre à jour un carnet. Ce carnet va garder à mémoire où sont les objets, quelles sont les règles, ce qui se passe avant, ce qui s'est passé avant et cetera. De l'autre côté, nous avons une partie, un modèle vidéo qui lui va prendre ce carnet de bord pour le transformer en image. Le cerveau pense, le générateur
6:09 dessine. Les démos qu'ils nous ont montré nous montrent des des montres virtuels qui tournent assez longtemps pour être et c'est assez impressionnant pour être honnête. On passe du pastel au pixel art puis au réaliste. Les personnages interagissent avec les objets. Le monde se souvient, il n'y a il y a même une mini carte parfois en haut à l'écran qui suit tout en temps réel. Bon, on en est encore loin d'un vrai monde entièrement simulé mais c'est exactement la brique en fait qu'il manquait pour que les mondes généri par passent de la démo à quelque chose qui tient debout sur la durée qui est en fait le nerf de la guerre. Le code est déjà open source sur GitHub, ce qui veut dire que les ingénieurs vont s'en emparer assez vite pour construire par-dessus. Je vous tiendai au courant de ce qu'il crée avec. OK. L'actue suivante, on va changer complètement de registre. On passe du virtuel au très réel. C'est probablement
6:56 euh pour être honnête avec vous, la nouvelle la plus importante de toute cette vidéo. L'CTU date de 2 semaines à peu près. Je n'ai pas pu vous en parler dans la semaine dernière. C'est c'est tombé juste au moment où je publie la vidéo de la semaine dernière. Mais en fait, elle est tellement importante que j'ai voulu la ramener ici. Vous savez, alors une note un peu personnelle, mais je me souviens clairement qu'il y a 2 à 3 ans euh quand L a commencé à décoller, beaucoup d'analystes et de et de grands ingénieurs avancé l'idée que Lia pourrait un jour guérir le cancer. Pour être honnête avec vous, on avance clairement dans cette direction. C'est pas une blague, c'est pas une info que je balance à la volée ou pour faire le buzz en fait avec ce type d'info là, on vérifie trois à quatre fois avant d'en parler car le sujet est vraiment sérieux ici. On n'est pas là pour vendre des
7:41 faux espoirs. Alors, on a personnellement vérifié, revérifié, revérifié l'information de de personnes des personnes très sérieuses ont également fait le travail sur lesquels on s'est appuyé. Donc oui, on a eu un progrès de ce côté-là. Ce qu'il s'est passé est vraiment significatif, donc il faut qu'on en parle. Les labos de Moderna et Merk ont annoncé avoir développé un vaccin ARN personnalisé contre le cancer qui a réussi son essai clinique de phase 3 sur le mélanome. La phase 3, c'est le dernier mur, la dernière étape avant la demande d'approbation officielle à la FDA. Le test Grandeur Nature en conditions réelles avec un groupe de contrôle. Plus de 1100 patients retirés chirurgicalement mais avec un risque élevé de récidive. Le vaccin a ralenti significativement le retour du vaccin ainsi que de sa propagation dans le
8:27 corps et dans de nombreux cas à supprimé cette récidive. C'est la première fois dans l'histoire de la médecine qu'un vaccin ARN anticancer réussit à ce stade. Le mécanisme est remarquable parce que c'est là que Lia, elle rentre en jeu en fait tout simplement. Ce vaccin n'est pas un vaccin générique qu'on produit en masse comme ça peut être le cas de certains vaccins. Ici, chaque dose est fabriquée pour un patient spécifique. En fait, pour le produire, on va commencer par séquencer la tumeur du patient. Des algorithmes d'IA vont analyser ensuite les mutations pour prédire quel néoantigène donc qui sont ces protéines anormales à la surface de des cellules cancéreuses vont pouvoir déclencher la meilleure réponse immunitaire possible. L'AR RN est ensuite conçue sur mesure pour coder jusqu'à 34 de ces néo-antigènes. Tous
9:13 uniques à cette tumeur là spécifique. Le corps du patient les produit. Son système immunitaire va donc apprendre à reconnaître spécifiquement ces cellules cancéreuses-là puis il va les attaquer. On parle d'un vaccin conçu avec l'aide de l'IA fabriqué sur mesure à chaque patient qui apprend à votre corps ou en tout cas au corps du patient à combattre son cancer à lui. La bourse ne s'y est pas trompée. L'action Moderna abondit de 177 % en une seule journée. Sa capitalisation est passée de 25 milliards à 69 milliards de dollars dans la journée suite à l'annonce. C'est environ 45 milliards de dollars créés en quelques heures seulement. Suite à cette annonce avec un volume d'échange 18 fois supérieur à la moyenne. Bio tech qui travaille sur des
9:58 technologies similaires avec Rush a pris 22 % dans la foulée aussi. C'est une réaction assez folle pour être honnête. le marché ne réagit pas aussi fort. Normalement, c'est rare, du moins pour de telles entreprises qui sont déjà massives à la base. À moins d'avoir une vraie percée spectaculaire, que ce ne soit pas du vent. Le plus frappant, c'est que ce n'est pas que le mélanome. Moderna et Merk ont neuf et ces cliniques en cours sur d'autres cancers. Du poumon jusqu'au pancréas en passant par la vessie, le rein, l'estomac. Ils sont sur neuf fronts différents. L'analyste William Blair projette des ventes annuelles de pointes de 5,4 milliards de dollars pour le seul mélanome sur la part 5050 de Moderna. Si les autres indications suivent, on parle d'un changement de paradigme complet dans le traitement du cancer. Quelques
10:43 jours avant ça, le 5 août, la FDA avait déjà approuvé le premier vaccin antigripal aérienne de l'histoire, celui de Moderna aussi, le M Fluciva, donc 27 % plus efficace que les vaccins classiques dans l'essai clinique. Lia, elle est au cœur de cette accélération médicale et ce n'est que le début. Encore une fois, personnellement, je savais que ça arriverait, mais ça va quand même plus vite que ce qu'on prévoyait, ce que moi-même je prévoyais. En fait, il y a 2 ans, on disait que ça arriverait vers les années 203. On est en 2026 et on est déjà en passe de passer la phase 3 vers l'approbation de la FDA. C'est une sacrée époque à laquelle nous sommes en train de vivre. C'est comme s'il y avait un ancien monde, un nouveau monde qui arrive et on est dans l'entre deux. En fait, beaucoup de choses sont en train de changer et vont encore changer pour passer de l'un
11:29 à l'autre. En tout cas, je vous tiendrai bien évidemment au courant pour la suite. Alors, on continue. Maintenant, restons dans la science bien sûr, mais changeons de labo. Le 1er septembre, en Tropic a sorti Claude Fable 5.1 ainsi que Claude Mythos 5.1. Même modèle sous le capot, mais deux versions différentes. Fable, il est accessible à tous. Vous savez lui il est réservé aux organisations vérifiées en cybersécurité et en science du vivant car trop dangereux pour être laissé dans la nature. Les benchmarks sont solides. Sur Terminal Bench 4 en test de code agentique, Fable atteint 55,8 % contre 42 % pour Fable 5. Mythos 5.1 lui monte à 60,9 % tandis que GPT 5.6 sol d'open plafonne à 37,3 %. Mais les benchmarks ce n'est pas ce qui a fait exploser les réseaux sociaux. Ce qui a frappé tout le
12:14 monde, c'est la partie de recherche anthropique a donné à Mythos 5.1 des outils open source de design et de repliement des protéines. Puis ils l'ont laissé travailler de manière complètement autonome sur des cibles thérapeutiques. Le modèle a conçu des protéines capables de se lier à ces cibles, des binders, donc en langage pharma. Deux labos externes indépendants ont fabriqué pu tester ses protéines en conditions réelles. Les résultats sont assez dingues. Sur trois cibles, les affinités de liaison des designs de Mythos étaient 10 fois supérieurs au meilleur design soumis à compétition. Sur la cible RBX1, Mythos a atteint un taux de réussite de 40 %, là où les participants humains de la compétition ont été à 3,7 %. En fait, le taux de réussite globale de Mythos, c'est-à-dire le pourcentage de design de protéines qui sont effectivement des binders fonctionnels qui marchent quoi, approche
13:00 les 50 % sur 12 cibles. La norme dans le domaine aujourd'hui, c'était entre 10 et 15 %. C'est une sacrée amélioration. Vous voyez le lien avec tout ce qu'on vient de dire sur Moderna. Le vaccin anticancer repose sur l'identification des néoantigènes je vous l'ai dit, le design de protéines qui déclenche la bonne réponse immunitaire. C'est exactement le type de tâches dans lesquelles un modèle d'IA vient de surpasser les experts humains. Fable 5.1 a aussi entraîné un réseau de neuron sur des images radar de la sonde magélante de la NASA, donc des données qui ont plus de 30 ans. Il en a tiré une nouvelle carte d'élévation dentière de la surface de Vénus. La résolution passe de 10 20 km à 2 3 km avec des altitudes jusqu'à 25 % plus précises. La carte a été publiée en accès libre sous licence Creative Commands en préparation des
13:46 futures missions véritas de la NASA ainsi que Envion de de l'ESA. Un modèle d'IA qui fait de la science planétaire à partir de données que la NASA avait dans son tiroir depuis trois décennies. Les données étaient là mais personne n'avait pensé à les à les retraiter comme ça, à les interpréter de cette manière. Et c'est un schéma qui se répète beaucoup. Si vous suivez la chaîne, si vous suivez les vidéos sur la science, vous le savez souvent, c'est l'IA permet ça, c'est que on prend des vieilles données qu'on a déjà et Lia fait des découvertes dessus. Pour la nuit suivante, on redescend sur terre mais on reste dans le visuel. Un projet appelé Fix anything qui vient de sortir cette semaine. Le problème qu'il résout, vous le connaissez si vous avez déjà touché ou entendu parler de n'importe quelle technique de reconstruction 3D à partir de photo. Le résultat peut être correct vu depuis les angles de la caméra d'origine, mais dès
14:32 que vous bougez la caméra ailleurs, ça se dégrade. Des trous, de la géométrie flottante, des zones flous, des artefacts partout. Fixening prend ses rendus dégradés pour les nettoyer en utilisant un modèle de vidéo pré-entraîné. Le point clé, c'est que même un rendu très bruité conserve le mouvement de caméra ainsi que la structure grossière de la scène. Le nettoyage peut donc être formulé comme de la traduction vidéo vers vidéo. Ça marche sur tous les types de représentations 3D, que ce soit du Gion splating, des nerves, des mèches, des nuages de point, peu importe. Un seul modèle pour tout ça. Le code, il est disponible sur GitHub dès maintenant. Alors, je sais que vous êtes nombreux, très nombreux à manipuler les objets 3D, à regarder cette vidéo. Donc, ça peut valoir le coup de creuser ce domaine si vous y êtes. Dernier actu de la semaine qui était très chargé, vous l'avez vu. On finit par quelque chose que vous allez pouvoir utiliser concrètement dès demain. Google a sorti G Mini 3.5
15:18 Transcribe, donc le dernier modèle IA de transcription vocale qui fait bien plus que convertir du son en texte. Il propose deux modes à ce jour. Un mode verbatim qui capture tout exactement comme c'est dit. Puis un mode intelligent qui va nettoyer les étitations, corriger votre autocorrection, retirer les mots de remplissage, bref, qui va formater le texte proprement. Vous savez comme on parle dans la vraie vie. On commence une phrase, on se reprend, on change d'avis à mi-chemin. Par exemple, si vous êtes au bar et que vous dites "Je veux un grand laté glacé ou lait d'avoine avec deux doses de noisette, en fait non. Euh oui, non, changer la noisette en caramel, enlever le chaude, pas pas de glace du tout et cetera." Tout ça va être capté par le modèle. quelque chose qu'un client aurait pu vous dire par exemple et bien le modèle va comprendre l'intention finale pour vous sortir le résultat propre le taux d'erreur moyen de % en non streaming. Il est 70 % plus
16:05 rapide que le modèle précédent. Détection automatique de plus de 85 langues, y compris le changement de langue en milieu de phrases. En fait, vous pouvez commencer en français par l'anglais, glisser un mot en espagnol, le modèle ne va pas perdre le fil. Google annonce ailleurs que cette technologie va être intégrée directement dans Chrome et à terme dans Google Translate et un peu partout. Transcription vocale dans n'importe quel champ, sur n'importe quelle page web. Plus besoin de taper. Vous parlez, le texte apparaît propre et formaté. Mais si je vous en parle aujourd'hui, c'est pour tout ce que ça rend possible. Concrètement, vous êtes médecin, par exemple, maintenant vous allez pouvoir dicter vos compte-rendus de consultation pendant que le patient est encore en face de vous. Le texte va sortir propre et structuré. Vous êtes journaliste, vous posez votre téléphone sur la table pendant une interview, par exemple d'une heure avec un avec trois interlocuteurs différents et le modèle va réussir à séparer les voies, à attribuer chaque
16:50 passage à la bonne personne, euh plein de choses. Vous allez récupérer en fait une transcription propre avec les time stamp adaptés. Vous êtes développeur, vous parlez à votre navigateur au lieu de taper dans un formulaire. Vous êtes en réunion Zoom. Les sous-titres vont arriver en temps réel avec moins d'une seconde de décalage et 20 exemples d'utilisation supplémentaire que j'ai pas cité. C'est le genre d'outil qui dans 6 mois par exemple vous paraîtra aussi naturel que le correcteur octrogographique aujourd'hui. Cette semaine six actuat. Lia a prédit des épidémies mieux que le modèle de référence. Elle a construit des mondes virtuels. Elle a contribué au premier vaccin antiancer à réussir en phase 3. Elle a conçu des protéines thérapeutiques qui surpassent les experts humains. Elle a nettoyé des scènes 3D. Elle a appris à comprendre la façon dont les humains parlent vraiment.
17:36 Il y a un mot pour décrire tout ça. Ce n'est pas intelligence artificielle générale, hein. Ce n'est pas la singularité, c'est une compétence. Lia est devenue compétente et la compétence contrairement au spectacle, ça ne fait pas trop de bruit. Ça fait surtout des résultats. Des résultats que des équipes entières de spécialistes mettaient des semaines ou des années à produire. La question maintenant, elle est simple. Vous êtes de quel côté ? celui des gens qui regardent cette transformation se dérouler en spectateur en se disant que ça ne les concerne pas encore ou celui des gens qui comprennent ces outils, qui savent les utiliser, qui ont un avantage concret dans leur carrière comme dans leur quotidien. Si vous êtes dans la deuxième catégorie ou si vous sentez qu'il est temps d'y rentrer, de ne pas louper le train en marche, alors j'ai justement quelque chose pour vous. J'aimerais vous dire
18:22 que depuis quelques mois déjà, j'ai construit un programme d'apprentissage unique. Je vous apprends en Lia sur tous ces aspects. C'est un parcours que j'ai créé et pensé pour vous transmettre tout ce que je sais. Alors, non seulement sur les modèles d'IA comme Chat GPT, Gemini de Google, Grock de Elon Musk, Cloud et cetera, je vous montre en fait et surtout la manière de les intégrer concrètement dans votre vie, dans votre travail, dans vos projets et ce que vous soyez salarié, indépendant, entrepreneur ou même à la retraite. Car oui, nous avons beaucoup beaucoup de retraités dans la communauté et ils utilisent l'IA au quotidien. J'ai récemment sorti la plus grosse mise à jour à ce jour de la formation. Euh ça fait un petit moment que j'en parlais mais ça y est, elle est là, elle est en ligne. Euh c'est un module entièrement dédié à l'automatisation par IA, donc à un
19:08 utilisant N8N. Autrement dit, la création d'agents IA, donc des espèces de salariés virtuels qui vont travailler pour vous et tout faire pour vous. En somme, vous faire gagner des heures et des heures et des heures. Vous êtes déjà plus de 6 à 7000 à avoir rejoint ce programme. Donc merci pour tout ce soutien. Et enfin, sachez qu'il n'y a pas besoin d'être développeur, pas besoin d'avoir un profil technique. Je vous prends par la main et pas à pas avec des leçons vidéos claires, des cas concrets, pratiques, on voit tout ce qui touche à Lia. Dernier point, mais pas des moindres bien sûr, si vous nous rejoignez aujourd'hui, vous aurez accès à toutes les évolutions du futur, sans surcoup, accès illimité à vie, à tout ce que je veux vous apprendre. Donc aujourd'hui, c'est un paiement unique. Ce n'est pas un paiement mensuel, hein.
19:54 C'est juste un paiement unique et vous aurez accès à vie à toutes les mises à jour que je vais faire en permanence et que je fais en ce même d'ailleurs. Donc si cela vous intéresse, vous avez les liens en dessous de la vidéo, donc soit en description, soit en commentaire épinglé pour nous rejoindre. Dans tous les cas, moi je serais très heureux de vous accueillir dans le programme Vision. Si vous êtes encore là, merci d'avoir regardé cette vidéo jusqu'au bout et je vous dis à très très vite pour la prochaine vidéo. À bientôt.
