GPT-6 Astra relève la barre en matière de capacité et impose une révision du cadre de sécurité
Ce qui change avec le nouveau modèle, où sont ses limites et pourquoi son déploiement nécessite plus de contexte qu'un tableau de résultats.
Observatoire indépendant de l'IA
L’intelligence artificielle, avec le contexte.
Explorez des modèles, découvrez des outils et comprenez les avancées qui font évoluer la technologie.
RÉSULTATS
01 / ACTUALITÉS
Voir toutes les actualités ↗
Ce qui compte, expliqué
02 / EXPLORER
Commencez par votre question
Six itinéraires allant du titre à la décision éclairée.
CATALOGUE
↗
Modèles
Fiches vérifiées, capacités et versions.
ANNUAIRE
↗
Outils
Ce qu'ils résolvent et pour qui.
SYSTÈMES
↗
Agents
Planification, mémoire et action.
PRATIQUE
↗
Développement
API, modèles et évaluation.
DANS VOTRE ÉQUIPE
↗
IA locale
Confidentialité et contrôle sans cloud.
PREUVE
↗
Enquête
Les papiers, sans perdre en rigueur.
03 / MODÈLES
Une vision comparable
Sélectionnez jusqu'à trois modèles pour contraster leur orientation et leurs modalités.
OVÉRIFIÉ · 16 SEPT. 2026
OPENAI
GPT‑6 Astra
Modèle frontière généraliste orienté vers des tâches complexes, l'utilisation d'outils et un travail professionnel très exigeant.
TexteImage
- Profil
- Frontière généraliste
- État
- Disponible
AVÉRIFIÉ · 16 SEPT. 2026
ANTHROPIC
Claude Opus 5
Modèle orienté vers le travail de code et de connaissances, avec des contrôles qui permettent d'ajuster l'effort à chaque tâche.
TexteImage
- Profil
- Connaissance et code
- État
- Actif
GVÉRIFIÉ · 16 SEPT. 2026
GOOGLE
Gemini 3.8 Flash
Modèle Flash pour l'ingénierie logicielle de longue durée, les agents autonomes et les flux métiers complexes.
TexteImageVidéoAudio
- Profil
- Multimodal rapide
- État
- AG stable
i Les fiches indiquent leur date de vérification et renvoient toujours à la source primaire. Aucune donnée absente n’est déduite.
Comment choisir un modèle local sans acheter aveuglément du matériel
Mémoire, quantification, contexte et rapidité : une voie pratique pour adapter le modèle à l'ordinateur et non l'inverse.
01 Définit l'utilisation02 Mémoire de mesure03 Évaluer la qualité
Lire le guide complet ↗
RECHERCHE EXPLIQUÉELectures récentes
Pourquoi plus de contexte ne produit pas toujours de meilleures réponses
Attention, signal utile et limites pratiques.
L'évaluation des agents doit mesurer les processus, pas seulement les résultats
Un guide pour interpréter les longs benchmarks.
Modèles petits et multimodaux : la course passe à l’appareil
Ce qui change lorsque l'inférence est locale.
04 / OUTILS
Sélection avec critères
Répertoire moins infini ; plus de contexte sur le problème que chaque outil résout.
DÉVELOPPEMENT
Collection en préparationAssistants de code
Comprendre, examiner et maintenir les référentiels.
ENQUÊTE
Collection en préparationRechercher avec des sources
Synthétiser les preuves sans perdre la traçabilité.
CRÉATION
Collection en préparationImage et vidéo
Pour l’idéation, la production et l’édition visuelle.
05 / ÉVOLUTION
Du chat aux systèmes qui agissent
Une lecture éditoriale de la manière dont l'orientation produit a changé. Ce n'est pas un benchmark : il résume les capacités récurrentes dans les annonces officielles analysées.
Capacité consolidéeObjectif émergent
PORTÉE2023202420252026
TexteMultimodalOutilsAgents + locaux
Index éditorial qualitatif · mis à jour septembre 2026
06 / CAS D'UTILISATION
Décidez du problème
Chaque parcours relie un besoin à des critères d’évaluation, et non à une marque spécifique.
Analysez les retours sans perdre la traçabilité
Confidentialité, contexte long et citations comme critères minimaux.
Afficher les critères pertinents →Maintenir un grand référentiel
Comprendre le code, les outils et la vérification automatique.
Comparez les capacités →Traitez les documents sans les envoyer vers le cloud
Mémoire locale, quantification et contrôle de l'environnement.
Ouvrir le guide de l'IA locale →