VeilleTechFR
Édition du Mardi 27 janvier 2026

La Une

Tech — Tendances

From DeepSeek V3 to V3.2: Architecture, Sparse Attention, and RL Updates

DeepSeek, l'entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle, a annoncé la sortie de la version 3.2 de son modèle phare DeepSeek V3. Cette nouvelle version intègre des améliorations architecturales, notamment l'ajout d'une attention éparse, ainsi que des mises à jour basées sur le renforcement de l'apprentissage. Ces changements visent à optimiser les performances du modèle DeepSeek V3 dans ses applications de pointe en matière d'IA.

magazine.sebastianraschka.com

Signaux du jour

Social — Discussions

ローカルLLMで自動コーディングエージェントを作ってみた - LangChain + llama.cpp

Un développeur a créé un agent de codage automatique en utilisant un modèle de langage local (llama.cpp) et la bibliothèque LangChain. Cet agent peut générer automatiquement du code, des spécifications et des tests à partir de simples instructions. Il peut même s'auto-corriger en testant le code dans un environnement Docker. L'auteur a réussi à générer le code d'une application Todo avec cette méthode, bien que le fonctionnement final soit encore incertain.

zenn.dev
Social — Discussions

Google wants Chrome to show what parts of a webpage are human or AI-generated

Google envisage d'ajouter une fonctionnalité dans son navigateur Chrome permettant de distinguer le contenu généré par l'intelligence artificielle du contenu rédigé par des humains sur les pages web. Cette nouvelle proposition vise à aider les utilisateurs à mieux identifier l'origine du contenu en ligne. L'objectif est de donner plus de transparence sur l'utilisation de l'IA dans la création de contenus en ligne.

digitaltrends.com
Tech — Tendances

Pourquoi j'ai créé un projet pour apprendre GitLab CI/CD (et pourquoi la doc ne suffit pas)

Un développeur a créé un projet pour apprendre GitLab CI/CD, car la simple lecture de la documentation ne suffisait pas à bien comprendre le fonctionnement de cet outil. Malgré les tutoriels et les exemples, de nombreuses questions restaient sans réponse, comme la différence entre les stages et les jobs, ou la sécurisation des pipelines. L'auteur souligne que la documentation GitLab, bien que de qualité, n'est pas toujours adaptée aux débutants qui cherchent à maîtriser ces concepts.

dev.to
Tech — Tendances

Towards Fair Large Language Model-based Recommender Systems without Costly Retraining

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) ont révolutionné les systèmes de recommandation (RS), mais perpétuent souvent les biais présents dans les données d'entraînement, posant des problèmes d'équité majeurs. Les méthodes existantes de débiaisage manquent de généralité pour gérer la diversité des biais, et le rééentraînement des LLM est trop coûteux. Pour surmonter ces défis, les chercheurs proposent FUDLR, une méthode efficace de débiaisage unifié pour les systèmes de recommandation basés sur les LLM.

arxiv.org
Tech — Tendances

The Multimodal AI Guide: Vision, Voice, Text, and Beyond

Les systèmes d'IA peuvent désormais voir des images, entendre la parole et traiter des vidéos, comprenant ainsi l'information sous sa forme native. Cette évolution multimodale de l'IA permet de nouvelles applications dans la vision, la voix et le traitement du texte. Les progrès de l'IA ouvrent la voie à des innovations technologiques encore plus poussées dans de nombreux domaines.

kdnuggets.com
Tech — Tendances

Layered Architecture for Building Readable, Robust, and Extensible Apps

Cet article explique comment une meilleure architecture logicielle permet de réduire les risques, d'accélérer les changements et de garder les équipes productives. Il montre que l'ajout de nouvelles fonctionnalités ne doit pas ressembler à une opération à cœur ouvert sur le code source. Une architecture en couches rend les applications plus lisibles, robustes et extensibles.

towardsdatascience.com
Tech — Tendances

Forcing agents to use venv

Les agents Cursor ignorent systématiquement la configuration venv des projets lors de l'exécution de commandes, provoquant des erreurs Python. Lorsque ces erreurs surviennent, les agents abandonnent simplement le test en cours sans chercher à résoudre le problème en utilisant l'environnement virtuel. Pour résoudre cette issue, il faudrait s'assurer que l'environnement d'exécution des agents soit toujours le venv, mais l'emplacement exact où effectuer ce changement n'est pas précisé.

forum.cursor.com
Tech — Tendances

7 learnings from Anders Hejlsberg: The architect behind C# and TypeScript

Anders Hejlsberg, l'architecte derrière C# et TypeScript, partage 7 leçons tirées du développement de ces langages. Il évoque notamment l'importance des boucles de rétroaction rapides, de la mise à l'échelle des logiciels, de la visibilité du code open source et de la construction d'outils durables. Ces enseignements proviennent d'un article publié sur le blog de GitHub.

github.blog
Tech — Tendances

Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence

Kimi K2.5 est une nouvelle version améliorée du modèle de langage Kimi K2. Outre ses capacités de raisonnement, Kimi K2.5 peut désormais traiter les entrées visuelles grâce à un entraînement multimodal sur 15 milliards de tokens texte et image. Le modèle adopte également un paradigme d'essaim d'agents autonomes pour mieux résoudre les tâches complexes.

simonwillison.net

En bref