TRIBE de Meta AI : Prédire les Réponses Cérébrales aux Vidéos Sans Scans

Le paysage de l’intelligence artificielle poursuit sa transformation rapide, avec des percées récentes allant de la compréhension de l’esprit humain à la conception de produits pharmaceutiques salvateurs. Ces avancées soulignent la sophistication croissante de l’IA et ses profondes implications pour la science, la technologie et la société.

Parmi les développements les plus intrigants, on trouve l’introduction par Meta de TRIBE, un modèle d’IA massif doté d’un milliard de paramètres, capable de prédire comment les cerveaux humains réagissent au contenu cinématographique. Développé par l’équipe de Recherche Fondamentale en IA (FAIR) de Meta, TRIBE analyse la vidéo, l’audio et le texte des films pour anticiper quelles régions du cerveau s’activeront chez un spectateur, le tout sans nécessiter de scanners cérébraux directs. Le système a notamment excellé lors du concours de modélisation cérébrale Algonauts 2025, démontrant sa capacité à prédire avec précision plus de la moitié des schémas d’activité cérébrale sur 1 000 régions distinctes après avoir été entraîné sur des sujets ayant regardé 80 heures de médias divers. TRIBE s’est avéré particulièrement apte dans les zones où les entrées sensorielles comme la vue, le son et le langage convergent, surpassant les modèles à sens unique de 30 %. Sa précision a également été marquée dans les régions cérébrales frontales associées à l’attention, à la prise de décision et aux réponses émotionnelles. Bien que cette technologie promette des aperçus sans précédent sur les processus cérébraux, elle soulève également des questions sur le potentiel de création de contenu conçu pour maximiser l’engagement au niveau neuronal, intensifiant potentiellement des phénomènes comme le « doomscrolling ».

Parallèlement, OpenAI a démontré les progrès remarquables des capacités de raisonnement de l’IA. Leur modèle de raisonnement à usage général a obtenu un score de niveau or à l’Olympiade Internationale d’Informatique (IOI) 2025, un prestigieux concours de programmation pré-universitaire. En compétition contre les meilleurs étudiants programmeurs du monde entier, sous des contraintes de temps et de soumission identiques, le modèle d’IA a obtenu la 6e position globale et s’est classé premier parmi tous les participants d’IA. Ce qui rend cette réalisation particulièrement notable est que le modèle n’a pas été spécifiquement affiné pour la programmation, s’appuyant uniquement sur des outils de base. Sa performance représente un bond substantiel par rapport à l’année précédente, où un modèle similaire avait obtenu 49 %, atteignant désormais le 98e centile. Ce même modèle a également remporté l’or aux Olympiades Internationales de Mathématiques et à AtCoder, soulignant sa polyvalence dans des domaines complexes de résolution de problèmes. De telles avancées rapides suggèrent que l’ère de la domination humaine dans les tâches intellectuelles compétitives pourrait toucher à sa fin, ouvrant la voie à de futurs modèles d’IA capables de découvertes pionnières en science, en mathématiques et en physique.

Dans le domaine de la médecine, des chercheurs du Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST) ont dévoilé BInD, un nouveau modèle de diffusion destiné à révolutionner la découverte de médicaments. Contrairement aux méthodes conventionnelles qui impliquent une conception et des tests itératifs, BInD peut concevoir des candidats médicaments anticancéreux optimaux à partir de zéro en une seule étape, sans dépendre de données moléculaires antérieures ou d’exemples d’entraînement. Cette IA innovante ne se contente pas de créer la molécule du médicament, mais détermine également simultanément comment elle se fixera aux protéines malades. Il est crucial de noter que BInD conçoit des médicaments qui ciblent précisément uniquement les mutations protéiques causant le cancer tout en laissant les versions saines intactes, soulignant son potentiel pour une médecine véritablement personnalisée. De plus, le modèle peut optimiser simultanément plusieurs critères, garantissant que les médicaments conçus sont sûrs, stables et fabricables – une amélioration significative par rapport aux anciens systèmes d’IA limités à l’optimisation monocritère. En apprenant de ses succès et en employant une « technique de recyclage », BInD affine itérativement ses stratégies, accélérant le développement de traitements plus efficaces. Alors que les premiers médicaments conçus par l’IA commencent à arriver sur le marché, ces percées laissent entrevoir une vague à venir d’avancées médicales transformant l’humanité, propulsées par des modèles d’IA avancés.

Au-delà de ces progrès majeurs, d’autres développements significatifs de l’IA incluent la sortie de GLM-4.5V, un nouveau modèle de raisonnement visuel open-source du laboratoire d’IA chinois Z AI, démontrant des performances de pointe sur de nombreux benchmarks. Dans l’espace de la génération vidéo, Pika Labs a introduit un nouveau modèle pour son application sociale, capable de générer des vidéos de qualité HD avec synchronisation labiale et audio en quelques secondes seulement. Les modèles Qwen3 d’Alibaba ont été mis à niveau avec des capacités de contexte ultra-long, traitant désormais jusqu’à 1 million de tokens, tandis que l’IA Claude d’Anthropic a acquis des fonctionnalités de mémoire, lui permettant de référencer des conversations précédentes pour une cohérence améliorée. Ces avancées collectives soulignent le rythme implacable de l’innovation, repoussant les limites de ce que l’IA peut accomplir dans divers secteurs.