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Jev de TypeSafe AI attire l’attention parce qu’il traite l’intelligence logicielle comme un problème de probabilité : choisir la bonne branche, y associer un niveau de confiance et éviter de payer un LLM pour rédiger du texte quand le code a besoin d’une décision.
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Les agents de longue durée n’échouent pas seulement parce que la fenêtre est petite. Ils échouent lorsque les fichiers, les sorties d’outils et l’historique obsolète évincent la tâche que l’agent était censé terminer.
La crainte la plus sérieuse autour de l’auto-amélioration récursive ne concerne pas les sorties étranges des chatbots. Elle concerne les agents qui coordonnent, optimisent des métriques et aident à construire les prochains modèles — une inquiétude présente dans les articles de WIRED, MIT Technology Review, CNBC et The Guardian.
