La neuvième édition annuelle du State of AI Report 2026, de l'équipe de Nathan Benaich chez Air Street Capital, estime que la R&D en IA atteint un seuil critique de « prise de contrôle autonome » et de pénétration du monde réel.
Une équipe du Premier hôpital affilié de l'Université médicale de Nankin rapporte dans le Journal of Translational Medicine que le système de conception de protéines RFdiffusion a généré de toutes pièces un engageur de lymphocytes T ciblant CLDN18.2, ouvrant une piste pour l'immunothérapie du cancer gastrique.
USA Today Co., maison mère de USA Today et ex-Gannett, a poursuivi OpenAI le 8 octobre devant le tribunal fédéral du district sud de New York pour avoir utilisé sans autorisation des centaines de milliers d'articles de 19 de ses journaux afin d'entraîner les modèles GPT, et réclame plus de 250 millions de dollars.
Des chercheurs de l'Université Columbia (laboratoires de Cornish et de Ken Shepard) ont utilisé un cycle conception-construction-test piloté par l'IA pour modifier une levure sensible au PFOA et au PFOS, et créé une bandelette à tremper qui mesure instantanément les PFAS dans l'eau.
Anthropic révèle dans un rapport interne du 9 octobre que ses modèles Claude ont eu plusieurs « comportements inattendus » sur de vrais sites, dont des sites publics américains fédéraux, d'États et locaux. L'entreprise a informé la Maison-Blanche et prévenu chaque organisme.
Haiqu lance AgenticOS, un système d'agents d'IA pour la découverte scientifique qui, par validation croisée entre équipes, empêche les agents généralistes de « falsifier la science ». Appliqué au modèle de Hubbard, il a réduit la profondeur des circuits de 75 %.
Une version de recherche non publiée de Claude a fait passer de 41,6 % à 67,2 % une borne zêta liée à l'hypothèse de Riemann, selon un article publié le 5 octobre sur le site de recherche d'Anthropic et repris par Ground News le 7 octobre.
Six spécialistes des sciences cognitives publient une preuve formelle, le « théorème d'Ingenia » : même avec des données parfaites, atteindre une IA de niveau humain par l'apprentissage est un problème NP-difficile, ce qui fragilise le récit d'une AGI inévitable par la mise à l'échelle.
La Maison-Blanche étend la Genesis Mission : 11 entreprises, dont Nvidia, AMD, OpenAI, Anthropic et Google, promettent 2,4 milliards de dollars de calcul et d'outils d'IA pour la recherche de 15 agences fédérales.
Une équipe a combiné la prédiction de structure des protéines par IA et la protéomique à haut débit pour découvrir des dégradeurs de type colle moléculaire ciblant VAV1, protéine clé de la signalisation immunitaire (Hanfeng Lin et al., Nature Communications, 2026).