Billet d'**Ethan Mollick** publié le **1er octobre 2026** sur *One Useful Thing* (~2 000 mots), sous-titré *Benefitting from the Bitter Lesson*. Mollick y revient sur une anticipation qu'il juge erronée : il pensait que faire travailler des agents en groupe demanderait une conception humaine longue, « akin to building a company ».
#Bitter Lesson#leçon amère#management d'agents
Ethan Mollick — professeur à la Wharton School (University of Pennsylvania) · auteur de *One Useful Thing* (Substack).
Article de **Asutosh Padhi**, **Brian Elliott**, **Daniel Swan**, **Kim Baroudy** et **Vik Sohoni** (senior partners, McKinsey), présenté comme exprimant les vues de **QuantumBlack, AI by McKinsey**, publié en **octobre 2026** (jour non précisé, daté du 1ᵉʳ par convention) ; 12 pages, 2 exhibits, un tableau, un encadré d'architecture et deux cas.
#AI operating system#AI OS#second cerveau
Asutosh Padhi · Vik Sohoni (Chicago) · Brian Elliott (Carolinas) · Daniel Swan (Connecticut) · Kim Baroudy (Copenhague) — senior partners · McKinsey (QuantumBlack).
Article collectif de sept auteurs (**Zach Davis**, **Michelle Gill**, **Elisabeth Hendrickson**, **Angie Jones**, **Sha Ma**, **Randy Shoup**, **James Wickett**), paru dans l'*Enterprise Technology Leadership Journal* d'**IT Revolution** (automne 2026, vol. 3, n° 2), sous licence CC BY-NC-SA. Environ **7 500 mots**, intitulé *« Toward a Pattern Language for Code Reviews in the Age of Agentic AI »*. **(A)** Cadrage : la revue de code est définie comme un examen par une entité non auteur menant à une action ; les études empiriques (Microsoft 2013, Mäntylä 2009, Beller 2014) montrent que la valeur tient surtout à la maintenabilité et au partage de connaissance, moins aux défauts fonctionnels. **(B)** Trois conditions pour sortir l'humain du chemin critique : validation déterministe maximale, revue **graduée par le risque**, **trace durable** de chaque décision d'agent ; *« no human in the loop »* est un choix de configuration, pas une valeur par défaut. **(C)** Neuf patrons composables, présentés comme une boîte à outils et non une échelle de maturité : petits changements, Shift Left, conception pour la vérification, pratiques d'ingénierie déterministes, ingénierie de contexte, boucle de qualité continue, revue LLM adverse, revues multi-agents, développement piloté par la spécification. **(D)** Trois études de cas : **Block**, **Cloudflare** (131 246 revues sur 48 095 PR en un mois, 1,2 constat par revue), **DryRun Security**. Prolonge les fiches du corpus sur l'ingénierie de contexte et la revue de code assistée.
#revue de code agentique#code review#langage de patrons
Zach Davis (LaunchDarkly) · Michelle Gill (Engineered by AI) · Elisabeth Hendrickson (Curious Duck) · Angie Jones (Agentic AI Foundation) · Sha Ma (Topogy) · Randy Shoup (CircleCI) · James Wickett (DryRun Security) ; article collectif · IT Revolution.
Billet de recherche de l'équipe **Frontier Red Team** d'**Anthropic** (auteurs : **Andrew Fasano**, **Marius Fleischer**, Cole McFaul, Robert Xiao, Tripp Gallagher), publié le **29 septembre 2026** ; environ **2 300 mots**, six figures. Il analyse **GLM-5.3** de **Zhipu AI (Z.ai)**, modèle à poids ouverts, cinq mois après l'annonce de Claude Mythos Preview. **(A)** Capacité : sur ExploitBench (41 bogues V8 de Chrome), GLM-5.3 construit un exploit complet dans **50 essais sur 410**, contre **56 sur 410** pour Mythos Preview ; sur le benchmark interne de corruption mémoire, détournement du flot de contrôle dans **4 %** des essais contre **6 %** ; Claude Opus 4.6 et GLM-5.2 : 0. **(B)** Essais avec experts humains : chaîne de vulnérabilités 0-day d'un navigateur aboutissant à la lecture de fichiers du visiteur ; avec **GLM-5.3-Flash**, chaîne d'exploits N-day (CVE-2026-11645) contournant PAC sur ARM64, **20 minutes** d'attention humaine, huit heures de calcul, **20,40 $** aux prix de l'API. **(C)** Garde-fous : contournement dans **64 %** des cas par faux contexte de red team, **92 %** par préremplissage du raisonnement, **100 %** par *abliteration* (environ 2 200 heures GPU, 4 400 $) ; les modèles Claude testés restent à 0 %. **(D)** Recommandations : élargir l'accès des défenseurs aux modèles de pointe, tests gouvernementaux indépendants. Cite l'évaluation du **CAISI** du NIST (17 septembre) : « le modèle à poids ouverts le plus capable en cyber publié à ce jour », environ quatre mois derrière la frontière américaine. Prolonge les fiches du corpus sur Mythos et Glasswing.
#GLM-5.3#Zhipu AI#Z.ai
Andrew Fasano · Marius Fleischer · Cole McFaul · Robert Xiao · Tripp Gallagher ; Frontier Red Team · Anthropic (billet de recherche du site anthropic.com).
Long fil publié sur X le **29 septembre 2026** par **Ryan Sarver** (@rsarver), intitulé *« Personal AI Should Actually Be Personal »* ; environ **1 700 mots**, 91,5 k vues à la collecte. Point de départ : **Amazon** a bloqué **Muse** (**Meta**) de son site de vente, et les utilisateurs ont perdu l'accès à leur agent d'achat, *« a side effect of a dispute I had no say in »*. **(A)** Définition : une IA personnelle doit être **possédée** (open source, données en stockage contrôlé, portabilité), n'avoir **un seul mandant**, offrir un contrat lisible et des arbitrages inspectables, tourner où l'on choisit, et être agréable. **(B)** Constat sur l'existant : Muse inscrit par défaut à l'entraînement, **Instinct** avec une licence *« perpétuelle et irrévocable »* ; écart de coût estimé à **3 à 7 k$ par utilisateur et par an** contre 20 $ par mois. **(C)** Un renversement : la pile possédée peut être meilleure, car l'utilisateur lui donne *« every corner of your life »*. **(D)** Une pile en cinq couches (clients, harness et connecteurs, mémoire, modèles à deux niveaux, machine) et un appel à créer une version productisée d'**OpenClaw**. Répond à **Brad Gerstner** sur la confiance ; prolonge le corpus sur les agents d'achat et la mémoire en markdown.
#IA personnelle#personal AI#agent personnel
Ryan Sarver (@rsarver) · auteur du fil sur X ; fonction non indiquée dans le texte.
Entretien long format (**25 min de lecture**) de **David Heinemeier Hansson**, créateur de **Ruby on Rails** et copropriétaire de **37signals**, par **Vikas Shah** dans *Thought Economics*, publié le **28 septembre 2026**, cinq jours après la keynote d'ouverture de **Rails World** à Austin où il a annoncé que 37signals passait *« pencils down »* sur le code écrit à la main. **(A)** Le renversement, daté : à l'été 2025 il déclarait à **Lex Fridman** ne pas laisser l'IA écrire son code ; ce qui l'a fait changer d'avis est l'arrivée fin 2025 des agents de codage, et *« le changement est vraiment devenu vertical, à mon avis, ces trois ou quatre derniers mois »*. **(B)** L'argument de fond n'est pas technique mais politique : les programmeurs étaient devenus *« une classe cléricale »* médiatrice de l'accès à la machine, et l'agent joue le rôle de Luther — *« Agent Luther »* — en supprimant l'intermédiaire. Il en tire une conséquence sur lui-même : ses compétences de codeur ne sont plus *« économiquement viables comme levier indépendant »*. **(C)** Le tri des modèles d'affaires : le client-side est *« déjà parti »* (Adobe), le client-serveur tient encore parce que *« les gens n'ont aucune envie de faire tourner leurs propres serveurs »*, les moats de plomberie tiennent (Shopify, *« systèmes de paiement, d'expédition, de taxes »*), et **Salesforce** et **SAP** sont *« en sérieuse difficulté »* puisqu'*« il n'y a plus de valeur dans le code, seulement dans les intuitions de process »*. **(D)** **Omarchy**, sa distribution Linux à agents intégrés : version **Quattro** écrite exclusivement par agents, **200 000 téléchargements en 18 jours**, **4 000 plugins** en quatre semaines, **21,7 M$** de promesses de dons. **(E)** La clôture prospective : AGI atteint, *« poches d'ASI »*, robots, et *« que faites-vous quand vous n'avez plus rien à faire ? »*. À lire contre [[lecun-still-far-from-human-level-ai-llm-2026-09-25]] sur le même mois.
#fin du code écrit à la main#pencils down#agents de codage
David Heinemeier Hansson · créateur de Ruby on Rails et copropriétaire de 37signals · interrogé par Vikas Shah dans *Thought Economics*.
Article **Playbooks** de **Lance Martin**, publié sur le blog claude.dev le **28 septembre 2026** (12 min de lecture, neuf figures). Il présente deux sous-commandes ajoutées à la skill **claude-api** de Claude Code, `/claude-api build-eval` et `/claude-api hillclimb`, après avoir posé les principes qu'elles appliquent. Trois apports. **(A)** Quatre propriétés d'une bonne évaluation : tâches représentatives de la production, scores qui montent avec le modèle et l'effort, marge de progression sous **100 %** au sommet, faible variance d'un run à l'autre ; plus l'*échantillonnage adversarial* : on retient un cas difficile parce qu'un humain sait dire pourquoi, non parce que le modèle du jour l'échoue. **(B)** Un hillclimbing discipliné : une modification par tour, jeu **train/test** séparé, patch annulé si le train monte et que le test reste plat. **(C)** Deux exemples chiffrés : un benchmark de support client (**44** tickets) dont le coût passe d'environ **4,6 à 1 centime** par ticket, et l'évaluation de la skill claude-api elle-même, de **66 %** à environ **88 %**. Rappel du texte : *« il est important de lire un échantillon de transcriptions notées avant de croire votre évaluateur »*. À rapprocher de l'auteur sur le cache de prompt, [[lancemartin-anthropic-prompt-auto-caching-claude-2026-02]].
#évaluation#eval design#hillclimbing
Lance Martin (Anthropic) · blog claude.dev · avec remerciements à Misha Khalman pour le développement de la skill.
Page de documentation technique de **GPT Researcher**, *« Context Filter »*, réécrite le **26 septembre 2026** par **Assaf Elovic**, créateur du projet, le jour où il a fait de **Jev** (modèle de **TypeSafe**) le filtre de contexte par défaut. Environ **2 200 mots**, dont un benchmark reproductible. **(A)** La thèse de conception : le filtre de contexte est *« le plus gros levier sur la qualité du rapport après la recherche elle-même »* : *« ce qu'il écarte, le rédacteur ne le voit jamais »*. **(B)** Le mécanisme : chaque page scrapée est découpée en blocs de **1 000 caractères**. Jev note chaque bloc sur une grille d'utilité à quatre niveaux (0 à 3), et seuls les blocs à **≥ 1,5** sont gardés, dix au plus. Sans clé API, un repli **BM25** local avec seuil relatif prend le relais. **(C)** Le benchmark : 28 tâches rejouées sur les mêmes pages. **73 %** de passages pertinents pour Jev contre **46 %** pour les embeddings, **15-10-3** en duel, au même coût (~0,115 $ par rapport). **(D)** Le résultat le plus transposable : *« le seuil compte plus que le classement »*. Sans seuil, Jev retombe à 50 %. Le gain vient de moins de bruit, pas de plus de contenu. Prolonge, côté recherche web, la comparaison des stratégies de récupération de [[comparethemarket-context-retrieval-ai-code-review-gkg-rag-2026-03-06]].
#filtre de contexte#context filter#sélection de passages
Assaf Elovic · créateur de GPT Researcher · auteur de la page (documentation officielle docs.gptr.dev, non signée).
Post X de **Yann LeCun** (fondateur et président d'**AMI Labs**, professeur à NYU, ex-Chief AI Scientist de Meta, prix Turing), 25 septembre 2026, ~110 mots. Il répond à **Noah Smith**, qui jugeait *« already falsified »* une vidéo où LeCun qualifie de *« complete BS »* l'idée d'un *« country of geniuses in a data center »*. (A) Quatre questions-témoins : où sont le robot domestique, la voiture autonome de **niveau 5**, la voiture qui apprend à conduire *« in a few hours of practice like any 17 year old »*, le système qui comprend le monde réel et apprend vite *« like a house cat »* ? (B) Une concession : l'IA égalera l'humain dans tous les domaines, et la technique le **surpasse déjà sur un nombre croissant de tâches**. (C) Deux réserves : *« We're still far from that »*, et ce ne sera pas à base de **LLM**, cantonnés à un rôle d'interface textuelle. Un second post renvoie à sa formule du 20 septembre : les LLM autorégressifs, *« in and of themselves »*, ne mèneront pas à une IA de niveau humain. Le corpus contenait jusqu'ici LeCun comme référence citée par d'autres ([[deanwball-open-weights-decelerationnistes-kimi-2026-07-17]]), pas comme source ; le texte se lit à côté du scepticisme de [[luc-julia-ai-controversy-statements-media-2025-08-22]].
#Yann LeCun#AMI Labs#NYU
Yann LeCun — fondateur et président d'AMI Labs · professeur à NYU · ex-Chief AI Scientist de Meta · prix Turing. Post X.
Conférence de **Eno Reyes** (cofondateur et CTO de **Factory**, dont les agents « droids » sont décrits en introduction comme utilisés par des centaines de milliers de développeurs et des entreprises telles que **Nvidia** et **MongoDB**, juste après une **série C de 150 millions de dollars**), publiée le **22 septembre 2026** sur la chaîne de **FirstMark Capital** (vidéo de 25 min 51 s, transcription d'environ 5 300 mots). Il présente la « software factory » comme une boucle de rétroaction pilotée par des agents, et le rôle des humains comme celui de stewards de cette usine.
#software factory#usine logicielle#Factory
Eno Reyes — cofondateur et CTO de Factory ; conférence vidéo (FirstMark Capital).
Article de **Beth Stackpole** dans *Ideas Made to Matter* (**MIT Sloan**), publié le **22 septembre 2026** (~5 min), qui présente le *research briefing* « Designing Decision Rights for AI » d'**Ina Sebastian**, **Peter Weill**, **Thomas Haskamp** et **Jan vom Brocke** (**MIT CISR**), construit à partir d'entretiens avec **30 dirigeants**.
#droits de décision#decision rights#AI Decision Matrix
Beth Stackpole — rédactrice · *MIT Sloan Ideas Made to Matter* ; recherche de Ina Sebastian · Peter Weill · Thomas Haskamp · Jan vom Brocke (MIT CISR).
Article de **Jens Kengelbach**, **Daniel Friedman**, **Lianne Pot**, **Georg Keienburg** et **Tobias Söllner** (**Boston Consulting Group**), publié le **21 septembre 2026** dans la série *The 2026 M&A Report* (~12 min). Le titre affiché est « How Non-AI Companies Win at AI Dealmaking » ; le titre de la page et de l'URL, « How Non-Tech Companies Should Buy AI in 2026 ».
#fusions-acquisitions IA#M&A#AI dealmaking
Jens Kengelbach · Daniel Friedman · Lianne Pot · Georg Keienburg · Tobias Söllner — Boston Consulting Group ; série *The 2026 M&A Report*.
Entretien radio de **54 minutes** avec **Philippe Corrot**, cofondateur et co-CEO de **Mirakl**, dans *Les Pirates de l'IA* présentée par **Éric Hazan** (RCJ), épisode de rentrée diffusé le **20 septembre 2026** (volume 10), en trois parties séparées par des pauses musicales. **(A)** Le parcours, daté : **Keyrus** en 1997 (agence web, revendue à **Progiware** en 2000), **Mayrev** dans l'accessoire de mode, puis **Splitgames** — place de marché du jeu vidéo — rachetée par la **Fnac** en 2008, dont les deux associés dirigent la marketplace trois ans avant de créer **Mirakl** avec **Adrien Nussenbaum**. **(B)** L'exposition de l'éditeur à ce qu'il nomme la *« SaaSpocalypse »*, décomposée en deux mécanismes : la tarification **au siège**, dont Mirakl est exempt puisqu'il prélève un pourcentage **sur les transactions** — *« que ce soit une IA qui achète ou un client physique, pour nous ça ne change rien »* — et la réécriture d'un logiciel par un modèle, qu'il juge improbable à court terme parce que *« Mirakl, ce ne sont pas que des lignes de code »* mais une infrastructure de près de **100 000 vendeurs** connectés. **(C)** La transformation interne, avec une méthode partant des **livrables** et remontant la chaîne, la fusion des équipes documentation, support et formation, et l'agent **OneHelp** : à effectif constant, satisfaction client **×2** et utilisateurs du support **×10**. **(D)** La partie prospective, où il répond *« oui »* à la question d'une *job apocalypse*, tient le **revenu universel** pour une question à poser, et met en cause le code du travail et l'absence de vision française. Réserve posée par l'invité lui-même : *« ce que je vous dis, c'est vrai pour les six prochains mois »*. Prolonge côté éditeur [[bain-ai-rule-of-40-headwinds-tailwinds-saas-2026-04]].
#place de marché#marketplace#modèle de plateforme
Philippe Corrot · cofondateur et co-CEO de Mirakl · interrogé par Éric Hazan dans *Les Pirates de l'IA* (RCJ).
Essai d'**Asma Mhalla**, politiste, publié le **20 septembre 2026** sur sa newsletter Substack *Dangerous Ideas* (~2 300 mots, cinq parties titrées en anglais), écrit au retour d'une tournée européenne — Madrid, Milan, Bruxelles — où elle parlait dans la même heure d'IA, de Meloni, de l'AfD et de souveraineté. Elle y pose que la séquence IA de septembre et la montée des partis nationalistes sont **deux faces d'une même angoisse** : la peur de devenir superflu. **(A)** Le constat croisé : démission virale de **Jacob Coxon** (ex-OpenAI/Anthropic) le 9 septembre, **Hinton** estimant qu'il reste *« peut-être un an »* pour poser des garde-fous, dirigeants divisés (Amodei, Altman, Huang) — et, aux urnes, **AfD à 43,8 %** en Saxe-Anhalt, **Futuro Nazionale** de Vannacci autour de **7,5 %**, Le Pen à **34-36 %** au premier tour. Elle suspend son jugement sur la probabilité d'extinction et s'en remet au rapport international de sécurité de l'IA. **(B)** Le mécanisme : le mot *remplacement*, qui désigne d'abord une sensation — *« quelque chose pourrait continuer sans moi »* —, et le **rétrofuturisme**, lu via *Reactionary Modernism* de **Jeffrey Herf** (1984) : les droites autoritaires n'ont jamais combattu la technique, elles l'ont détachée du marché pour la confier à la nation. *« La technologie n'est jamais l'ennemie. Elle est un butin. »* Quand les producteurs de l'IA disent ne plus savoir la gouverner, ils fournissent le vocabulaire (contrôle, frontière, souveraineté) à ceux qui promettent la restauration. La thèse n'est pas une causalité électorale mais une **compatibilité narrative**. Prolonge, côté européen, [[wallace-wells-nyt-magazine-ai-populism-altman-backlash-no-one-ready-2026-05-08]].
#peur de devenir superflu#remplacement#compatibilité narrative
Annonce de **Diogo Almeida**, fondateur de **TypeSafe AI** (ancien d'OpenAI, où il a participé aux méthodes d'entraînement à suivre des instructions), publiée le **15 septembre 2026** sur le blog de l'entreprise (~2 500 mots). Le texte présente une nouvelle classe de modèles, les **System One Models**, et leur premier modèle, **Jev**, en accès anticipé.
#System One#modèle de décision#Jev
Diogo Almeida — fondateur de TypeSafe AI · ancien chercheur chez OpenAI (billet du blog d'entreprise).
Article long publié le **14 septembre 2026** sur le compte X **@GoogleCloudTech** (~2 000 mots, quatre étapes, six blocs de commandes et de configuration), signé **Alan Blount**, Technical Solutions Consultant chez Google. Point de départ : une question anodine, confiée à un agent de recherche, facturée **38 $**. L'article propose de faire cohabiter **Claude Fable 5.1** et **Gemini 3.8 Flash** derrière la même API de **Gemini Enterprise Agent Platform** (anciennement Vertex AI). **(1) Configuration** : accès à Fable soumis à l'*Advanced AI Safety Addendum* de Google Cloud, qui impose un appel `setPublisherModelConfig` avec partage prompt-réponse activé pour Anthropic, sous peine d'un 403 ; Flash fonctionne dès l'activation. **(2) Benchmark maison** avec promptfoo pilotant opencode sur deux tâches : sur un état de branche git, Flash répond en **1,1 s** pour moins d'un dixième de cent quand Fable coûte **23 fois plus** ; sur une migration Postgres vers Spanner, Fable produit en **12 s** un DAG formel avec risques de dérive d'horloge et porte de rollback, là où Flash livre une séquence linéaire en 3 s. **(3) Usage** : *« asymmetric coordination »* — le modèle rapide en coordinateur de première ligne, le planificateur profond aux points de contrôle, un outil `ask_for_help` pour l'escalade, et une mise en garde contre les routeurs dynamiques : *« Keep it boring »*. **(4) ROI des tokens** : valeur du temps humain, des fonctionnalités livrées et des incidents évités, moins le coût des tokens et de la montée en compétence. Même geste de routage par frontière de tâche que [[mazmanov-portal-spotify-shunt-claude-code-tokens-2026-09-03]], dans le cadre FinOps posé par [[rafal-wenvision-tokenomics-foundation-finops-ia-2026-06-04]].
#routage de modèles#coordination asymétrique#tokenomics
Alan Blount (Technical Solutions Consultant, Google Cloud, @zeroasterisk) · publié sur le compte X @GoogleCloudTech.
Essai de **Donn Felker** publié le **14 septembre 2026** sur son Substack (~4 400 mots, sous-titre *« Your identity was built on a bottleneck »*). L'auteur, responsable plateforme IA chez **Polygon** et anciennement chez **Tinder**, spécialiste Android pendant plus de dix ans, date sa bascule de **juillet 2025** par trois faits : un SaaS construit sans écrire une ligne, une migration de bibliothèque de threading chez Tinder ramenée de **6-8 heures** à **10 minutes** par un prompt de **2 000 mots**, et des non-techniciens (un CFO, un gérant de salle de sport) livrant des produits complets. **(A)** Il en tire un cadre psychologique — *occupational categorization*, *professional identity centrality* — pour expliquer l'anxiété des ingénieurs : *« It was never about coding, it's about the ability to execute »*. **(B)** Il propose une image de **pendule de levier** entre produit et ingénierie : l'IA déplace le levier initial vers le produit, la complexité et l'échelle le ramènent vers l'ingénierie, et chaque oscillation s'amortit à mesure que garde-fous et architecture sont codifiés. **(C)** Il décrit un rôle hybride, l'**agentic builder**, et un parcours en deux étapes (codifier son savoir en skills, passer d'une pensée de spécialiste à une pensée de système) avec un horizon affiché de **six mois**. Prolonge le passage à l'*agentic engineering* décrit dans [[karpathy-vibe-coding-agentic-engineering-software-3-0-2026-04-29]] et la chute des frontières entre métiers de [[sfeir-ia-frontieres-metiers-skill-based-organisation-2026-08-01]].
Billet d'ingénierie d'**Anthropic** publié le **14 septembre 2026** sur claude.com/blog (~1 400 mots, cinq sections), signé **Sachin Malhotra**. Il raconte la mise à l'échelle du service de **test impact analysis** — la sélection des tests à exécuter par changement — sous la pression du codage agentique. Les chiffres d'entrée et leur chaîne : les ingénieurs livrent en moyenne **8×** plus de code par trimestre qu'en 2021-2025, **Claude en écrit 80 %** et pèse aussi lourd dans la revue et l'approbation des PR ; le nombre de tests a été multiplié par **10** à effectifs quasi constants ; d'où **25× de jobs CI en six mois**. **(A)** L'architecture v0 tient en deux composants à garder synchronisés — un *listener* qui enregistre les résultats de chaque run, un *selector* qui décide quels tests tournent sur chaque PR — mais en **processus unique**, un historique tenu par test supposant un écrivain unique. **(B)** Le mode de défaillance est le retard du listener sur la file de PR : *« 20 minutes of listener lag can translate into tens of thousands of test updates not being applied »*, avec trois conséquences nommées — investigations inutiles, *flaky reds* qui bloquent les merges, test corrigé ou ajouté qui ne tourne pas. **(C)** Trois rustines dont la durée de vie s'effondre — **70 jours, 29 jours, moins d'un jour** : machine plus grosse, sharding par package, redémarrages quotidiens. Puis la refonte : un magasin de données **en mémoire**, des workers *listener* **sans état** donc scalables horizontalement, un journal agrégé toutes les quelques secondes. **Trois semaines pour un ingénieur ; un an plus tôt, un trimestre.** Prolonge par l'infrastructure les 80 % de [[clinton-anthropic-secure-ai-native-sdlc-2026-07-21]].
#intégration continue#CI#test impact analysis
Sachin Malhotra (ingénieur, Anthropic) · sur le blog claude.com.
Rapport de renseignement sur les menaces publié par l'équipe **Threat Intelligence** d'**Anthropic** le **10 septembre 2026** sur anthropic.com (~36 000 mots indicateurs de compromission compris, PDF téléchargeable, non signé). Il couvre les abus interrompus entre **décembre 2025 et août 2026** dans **sept** domaines : cyber, influence, surveillance, armes conventionnelles, biologie, fraude, distillation. Tous les cas impliquent Haiku, Sonnet ou Opus ; aucun n'implique Fable ou Mythos, à l'exception d'une tentative de distillation.
#threat intelligence#mésusage de l'IA#Generative Threat Group
Anthropic — équipe Threat Intelligence (rattachée aux Safeguards) · rapport institutionnel non signé publié sur anthropic.com.
Premier article de la série **Never Send The Slides** sur martinfowler.com, publié le **8 septembre 2026** (~2 400 mots, cinq sections et deux encadrés), signé **Sumeet Gayathri Moghe**, global head of culture and organisational design chez **Thoughtworks** ; **Martin Fowler** en a assuré la relecture éditoriale. Le texte pose d'abord une définition — *« a presentation is an act of storytelling in which a presenter orchestrates narrative, timing, and emotion to create meaning that neither visuals nor documents can achieve on their own »* — et son corollaire : *« the slides are not the presentation »*. Il en tire une hiérarchie de cinq artefacts, condensée en fin de texte dans un tableau *cheat sheet*. **(1)** Le **document linéaire**, suffisant dans la plupart des situations d'entreprise, où il ne s'agit que de transmettre de l'information. **(2)** L'**infodeck** — le terme est de Fowler — quand le contenu a une longue durée de vie et mérite un soin visuel. **(3)** Les **applications web interactives**, pour piloter la charge cognitive du lecteur. **(4)** L'**audio ou la vidéo enregistrée**, quand la voix compte mais pas l'interaction. **(5)** La **présentation live**, réservée aux cas où la présence synchrone sert à influencer et à traiter les objections en temps réel. Deux observations datent le texte de 2026 : les **harnais de codage** mettent la fabrication d'applications interactives à portée de non-développeurs, et un document linéaire *« reduces the probability of hallucinations »* quand un lecteur le fait résumer par un LLM. Même support que [[boeckeler-harness-engineering-coding-agents-2026-04-02]].
#présentation#slides#slideware
Sumeet Gayathri Moghe (global head of culture and organisational design, Thoughtworks) · publié sur martinfowler.com ; relecture éditoriale de Martin Fowler.