Bruxelles, 9 novembre 2026
La sortie de PostgreSQL 19 est repoussée au 19 novembre 2026, le temps de corriger davantage de bugs détectés avant la publication. PostgreSQL est un logiciel libre de base de données : un programme dont le code est public et qui sert à stocker et organiser les informations de millions d'applications et de sites web. Selon Robert Haas, cité par Numerama, les outils d'IA font remonter les anomalies bien plus vite que les équipes humaines ne peuvent les examiner et les corriger. Cette surcharge a déjà conduit à retirer des nouveautés, et la question de la capacité du projet à continuer d'innover est posée. Numerama cite dans son titre : « Comment allons-nous rattraper notre retard ? »
Les mainteneurs de logiciels libres relisent des correctifs à Stanford. Pour la deuxième édition de CS146S, « The Modern Software Developer », l'enseignant Mihail Eric a fait entrer des mainteneurs de logiciels libres dans le cursus. Les étudiants doivent prendre en main un dépôt de code inconnu, proposer une modification et expliquer leur correctif à la personne qui pourrait l'intégrer. Le point de départ, selon Latent Space : un agent de code peut aujourd'hui terminer en une seule requête les devoirs de l'an dernier. Latent Space EN en fait le portrait.
La revue Numerama rapporte aussi cette semaine que l'IA déniche des failles dans un logiciel libre. OpenAI affirme que ses agents ont exploité 948 failles du noyau Linux, le cœur du système d'exploitation qui fait tourner la plupart des serveurs et des supercalculateurs du monde. Ces failles permettent à un utilisateur local sans privilèges d'obtenir les droits d'administrateur et de prendre le contrôle total de la machine. Chaque faille est détectée, reproduite et exploitée par la chaîne d'agents, qui livre ensuite un correctif. OpenAI annonce un coût total de 1,2 million de dollars, soit environ 1 280 dollars par faille. Il s'agit d'un prototype dont les exploits et les correctifs doivent être vérifiés par des chercheurs humains.
OpenAI est aussi à l'origine d'une annonce dans la recherche fondamentale. Le comité de cinq physiciens chargé par l'entreprise de vérifier sa preuve de l'existence de la théorie de Yang-Mills a indiqué, selon Numerama, dans un deuxième communiqué daté du 3 novembre, qu'une première publication pourrait sortir « si possible la semaine prochaine », c'est-à-dire la semaine qui commence ce 9 novembre. Chaque publication de contenu produit par l'IA sera annoncée un jour entier à l'avance. Le comité épluche la version formalisée en Lean, un langage informatique qui oblige la machine à vérifier chaque étape d'une démonstration, pour s'assurer que les définitions et les énoncés correspondent à ce qui est standard en physique et en mathématiques. Les 1 147 pages rédigées par l'IA resteront confidentielles tant que le comité ne sera pas convaincu de leur validité. Rappelons que, fin octobre, neuf mathématiciens de l'AGMAI avaient demandé à OpenAI de publier « sans délai ». Le comité est présidé par David Gross, prix Nobel de physique 2004, et compte Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov et Nikita Nekrasov. Cette première publication ne portera que sur la théorie de Yang-Mills dite « pure », sans les quarks, alors qu'OpenAI dit avoir aussi traité le cas avec les quarks.
GPT-6 Astra, le modèle d'OpenAI, figure dans deux autres études parues cette semaine. Des chercheurs du MIT rapportent que ce modèle peut interpréter les poids de petits réseaux de neurones — les paramètres internes qui déterminent le comportement du programme. Il peut aussi les modifier et en concevoir sans entraînement. En corrigeant 0,016 % des poids de Qwen3.5-0,8 milliard de paramètres, Astra a fait passer son score en mathématiques de 7,9 % à 48,1 %. Les auteurs reconnaissent toutefois que cette méthode ne peut pas ajouter une capacité absente du modèle, et les tests ne montrent pas qu'Astra puisse s'améliorer lui-même. Numerama évoque ces travaux dans la même revue.
Le même modèle arrive en tête d'un nouveau test consacré aux agents de code, ces programmes d'IA qui écrivent et modifient des logiciels à la place d'un développeur. Des chercheurs d'Alibaba et de plusieurs universités asiatiques publient Co-Design Bench, un banc d'essai construit à partir de demandes réelles d'utilisateurs qui avaient déjà mis des agents en difficulté. Selon The Decoder EN, le meilleur des dix modèles testés, GPT-6 Astra, remplit en moyenne environ 70 % des exigences d'une tâche, mais ne la réussit entièrement que dans 26,4 % des cas. Sur les tests plus anciens, les mêmes modèles dépassent 99 %. Suivent Claude Opus 5 et Qwen3.8-Max ; Grok 4.6 est dernier. GLM-5.2 consomme près de six fois plus de jetons qu'Astra sur les petites modifications et obtient un score nettement moins bon. Selon l'environnement d'exécution — le « harnais » qui donne à l'agent l'accès aux fichiers et aux outils —, Qwen3.8-27B obtient 75 % ou seulement 56 % sur les grosses refontes. Les auteurs recommandent de toujours publier ensemble le modèle et son environnement.
Un ancien dirigeant d'OpenAI, aujourd'hui chercheur chez Anthropic selon The Decoder EN, a construit un service vidéo en un week-end avec un agent. Andrej Karpathy a utilisé Claude Opus 5.5 pour filtrer 43 millions de commentaires publiés en vingt ans sur Hacker News et en tirer 6 454 vidéos souvent recommandées sur le forum. Il écrit sur X que l'expérience de visionnage est « nettement meilleure » que les recommandations de YouTube. Il a ensuite construit TristanTube, 47 000 vidéos, « en 3 minutes » avec Claude Code. La seule chose qu'il ait faite à la main, dit-il, a été l'achat du nom de domaine. La location du serveur et l'obtention d'une clé d'API Google Cloud ont suivi.
Ces projets montés en quelques heures ne signifient pas pour autant que la puissance de calcul suffise à produire l'intelligence. Richard Sutton, lauréat du prix Turing et auteur de l'essai « The Bitter Lesson » (2019), écrit, selon The Decoder EN, dans un message sur X que la seule puissance de calcul ne suffit pas et que la science de l'IA est « loin d'être finie ». Jerry Tworek, ancien chercheur d'OpenAI, estime que le succès temporaire de l'augmentation d'échelle des transformers, combiné à une mauvaise lecture de la leçon, a détourné l'attention de toute une génération de chercheurs.
Sur le marché financier, les entreprises qui louent la puissance de calcul indispensable à ces modèles ont subi une passe d'armes brutale. Le 5 novembre, selon Numerama, alors que le Nasdaq chutait de 5,5 %, CoreWeave a perdu 10 %. Nebius et IREN ont respectivement reculé de 15 et 17 %, là où Microsoft ne perdait que 3,6 %. CoreWeave affichait 25,1 milliards de dollars de dette à la fin du premier trimestre. Le 3 novembre, les restrictions sur les centres de données l'ont emporté dans 40 des 41 scrutins locaux aux États-Unis. Au Texas, la nouvelle gouverneure démocrate Gina Hinojosa entend geler la construction de nouveaux centres de données.
Le report de PostgreSQL 19 au 19 novembre place le projet devant une accumulation de bugs que les outils d'IA remontent plus vite que les équipes humaines ne peuvent les examiner et les corriger. Robert Haas note que ce déséquilibre a déjà conduit à retirer des nouveautés. Numerama y consacre sa revue de la semaine, qui mêle l'exploitation de 948 failles Linux par OpenAI et l'attente du comité de physiciens sur Yang-Mills. Les mainteneurs de logiciels libres relisent les correctifs des étudiants de Stanford. Les agents d'OpenAI livrent des correctifs que des chercheurs humains doivent vérifier.
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