Édition du 20 octobre 2026

Demandez à une IA « une infirmière » ou « un avocat ». Vous ne parlez jamais d'apparence. Une équipe menée par Cornell l'a fait avec 27 générateurs d'images : 51 300 visages.

Notés par 550 personnes, les 23 générateurs assez représentés battent tous les vraies photos en attractivité. Parmi les visages demandés féminins, 37 % dépassent le mannequin médian selon les scores automatiques. Les visages demandés nigérians, noirs ou éthiopiens sont les moins bien notés.

Puis 570 personnes ont trié des candidats à un emploi. Certaines avaient d'abord vu de très beaux visages d'IA. Elles ont ensuite jugé les mêmes vrais candidats moins embauchables et moins fiables. Moins d'entretiens : 72,5 % contre 77,4 %.

La retouche photo classique ne change rien. Les auteurs ne savent pas encore pourquoi l'IA, si. Mais les personnes synthétiques envahissent pubs, sites et banques d'images.

Source : Generative AI Produces and Transmits Beauty Bias, https://arxiv.org/abs/2610.22553

Imaginez plusieurs coureurs sur une piste circulaire. Même départ, chacun à sa vitesse constante. Chaque coureur sera-t-il, à un moment, loin de tous les autres ? C'est la conjecture du coureur solitaire.

Avec n + 1 coureurs, elle prédit un écart d'au moins 1/(n + 1) de tour. Un simple argument de comptage n'en garantit que la moitié. Pendant des décennies, les gains sur cette borne facile fondaient à mesure qu'on ajoutait des coureurs.

Xiyu Hu et Yifan Jing démontrent un gain qui ne s'efface jamais : une fraction fixe au-dessus de la borne facile, quel que soit le nombre de coureurs. Les outils : une nouvelle inégalité sur les chevauchements et des arguments sur les diviseurs communs.

Les auteurs ont utilisé ChatGPT 6 pour vérifier et peaufiner des preuves. Ils écrivent que les modèles n'ont pas su améliorer la borne seuls.

Source : Near optimal gap in the Lonely Runner Conjecture, https://arxiv.org/abs/2610.23790

Les modèles de climat tournent sur certains des plus gros supercalculateurs du monde. Mais combien de précision achète chaque surcroît de calcul ? Une équipe de 24 auteurs a examiné 159 modèles construits depuis 1995.

La réponse est d'une régularité frappante. Chaque doublement du calcul a réduit l'erreur d'environ 13,5 %. Diviser l'erreur actuelle par deux demanderait environ 28 fois plus de calcul.

Les progrès sont inégaux. Depuis la première génération, l'erreur sur la pression a été divisée par 3,5, celle sur la température de surface par 2,7. Celle sur la pluie n'a baissé que de 7 %.

Les IA météo égalent désormais les meilleures prévisions. Aucune ne publie pourtant son énergie mesurée. En comptant l'entraînement, l'une passe de deuxième à dernière en efficacité. L'équipe demande de publier l'énergie à côté de la précision.

Source : Energy-Aware Earth System Science: A Community Roadmap, https://arxiv.org/abs/2610.23216

Notez la pluie chaque jour et relevez chaque record : un jour plus arrosé que tous les précédents. Beaucoup de records, donc un pic final élevé, non ? Trois physiciens ont vérifié par un calcul exact.

Pour des valeurs aléatoires tirées d'une loi continue quelconque, la réponse est non. Le nombre de records et la valeur la plus haute sont totalement sans lien. Connaître l'un n'apprend rien sur l'autre, quelle que soit la longueur de la série.

Ajoutez des jours secs, sans pluie, et un lien apparaît. Au-dessus d'une part critique de jours secs, il grandit puis s'efface. En dessous, il ne fait que s'effacer. Le seuil a une formule exacte.

L'équipe l'a testé sur les relevés quotidiens de stations météo allemandes. Un groupe était au-dessus du seuil, l'autre en dessous. Les deux ont suivi la forme prévue, sans aucun paramètre ajusté.

Source : Emergence of Correlations Between Records and Maximum in Random Time Series, https://arxiv.org/abs/2610.23217

La godille est une vieille façon de faire avancer un bateau avec un seul aviron. Il repose dans une encoche à l'arrière, la pale toujours sous l'eau. Les mains du godilleur dessinent un signe infini.

Une équipe française a équipé un bateau de 4,7 mètres de jauges de force, de capteurs de mouvement et d'un loch. Deux godilleurs expérimentés l'ont poussé du repos à sa vitesse maximale, sur eau calme.

Pendant les balayages latéraux, la pale travaille comme une aile. La portance pousse le bateau. À chaque bout, le retournement rapide de la pale chasse l'eau vers l'arrière. Les quatre phases du geste propulsent.

Le rendement culmine vers 65 % à 1,2 mètre par seconde, une allure modérée. À 2 mètres par seconde, il tombe vers 25 %. La coque approche alors sa vitesse critique, et les vagues avalent l'effort.

Source : Hydrodynamics and propulsive efficiency of stern-sculling propulsion, https://arxiv.org/abs/2610.23444

Les quatre planètes géantes de notre Système solaire ont des anneaux. Pourtant, aucun anneau n'a été confirmé autour d'une planète mature d'une autre étoile. Sont-ils rares, ou juste difficiles à voir ?

Le télescope spatial Roman emporte un coronographe qui masque la lumière des étoiles. Il devrait voir des planètes géantes grâce à la lumière qu'elles réfléchissent. Une équipe de l'université du Michigan a modélisé ce qu'y ajouteraient des anneaux.

Des anneaux peuvent briller dix à cent fois plus que leur planète. Et ils laissent une empreinte : quatre pics et creux de luminosité au fil de l'orbite, au lieu de deux.

L'équipe a simulé Epsilon Eridani b, une cible prioritaire de Roman. Sans anneau, elle passe souvent sous le seuil de détection. Avec un anneau comme celui de Saturne, elle brille jusqu'à deux fois plus et reste visible sur presque toute son orbite.

Source : Detecting Exoplanetary Rings with Roman CGI Reflected Light Phase Curve Observations, https://arxiv.org/abs/2610.23835

Le courant du secteur tourne à 50 ou 60 hertz, mais jamais exactement. Sa fréquence ondule, de la même façon sur tout un réseau. Les lampes scintillent avec elle, et les caméras enregistrent ce scintillement.

Deux chercheurs de l'université Southampton Solent espéraient que les vidéos d'IA en seraient privées. Surprise : les générateurs le reproduisent aussi fort que de vraies images. Sa présence ne prouve rien.

Ils comparent donc l'ondulation à un relevé indépendant du réseau. Leur système a accepté 93 % des vrais extraits audio et 100 % des vraies vidéos. Il sait dater un enregistrement sonore à une seconde près sur une journée.

Deux remakes par IA d'une vraie scène scintillaient à 60 hertz, là où le lieu revendiqué tourne à 50. Le point faible demeure : un visage échangé dans une vraie vidéo garde un vrai bourdonnement.

Source : An Agentic ENF Framework for Forensic Video Authentication Against Generative AI, https://arxiv.org/abs/2610.22440

Les gluons portent l'interaction forte, celle qui lie les quarks. Chauffez-les assez et ils forment un plasma. Quelle pression exerce-t-il ? Les physiciens calculent la réponse pas à pas, chaque pas étant une correction plus fine.

Un de ces pas, le terme dit g⁶, est resté hors de portée pendant plus de vingt ans. Il exige 65 diagrammes enchevêtrés, à quatre boucles chacun.

Une équipe d'Helsinki, de Turku, du Chili et de Berne l'a enfin achevé. Elle a résolu neuf intégrales inconnues avec une nouvelle méthode, en un million d'heures-processeur environ sur supercalculateurs.

Le gain : les pas précédents oscillaient au-dessus et en dessous des simulations du plasma sur ordinateur. Avec le nouveau terme, théorie et simulation concordent, jusqu'à quelques fois la température où les gluons se libèrent. Prochain objectif : ajouter les quarks, pour les fusions d'étoiles à neutrons.

Source : Complete g⁶ pressure of hot Yang-Mills theory, https://arxiv.org/abs/2610.23675

En Inde, une grande partie des courses du quotidien se fait dans de petites épiceries appelées kirana. Une IA pourrait-elle en tenir une ? Une équipe du BITS Pilani a construit une boutique simulée pour le savoir.

Un seul modèle d'IA joue les quatre employés : gérant, caissier, commis et comptable. Le gérant ne voit jamais la boutique, seulement les rapports. Clients et fournisseurs parlent anglais, hindi ou hinglish.

Quatre modèles d'IA ouverts l'ont chacun tenue 30 jours simulés. Un commerçant qui suit des règles simples a gagné environ 103 000 roupies. Le meilleur modèle, environ 13 700 en moyenne. Deux ont perdu plus qu'une boutique sans personne aux commandes.

Les échecs ont un nom. Des e-mails à des fournisseurs inexistants. Un paiement qui n'a jamais eu lieu. Des commandes payées deux fois. Un modèle a vu 42 % de ses e-mails en hindi renvoyés comme illisibles.

Source : KiranaBench: Can a Language Model Run a Neighbourhood Shop?, https://arxiv.org/abs/2610.22980

Les applis de santé suivent votre rythme cardiaque, votre glycémie, parfois votre santé mentale. Une équipe d'universités américaines et canadiennes en a examiné plus de 10 000 sur Google Play.

69 % réclament au moins une autorisation que leur description ne justifie pas. Environ la moitié veulent votre position ou votre caméra sans raison affichée. Un tiers veulent le micro.

L'équipe a lancé les applis sur des téléphones de test. Sur les 3 599 qui ont fonctionné, 93 % n'affichaient aucun écran de consentement. Beaucoup envoyaient pourtant l'identifiant publicitaire du téléphone.

Quand un formulaire de consentement existe, les applis tiennent en général parole : 1 sur 14 collectait une donnée non mentionnée. Même de grands développeurs ont failli. Les auteurs réclament des contrôles automatiques avant l'arrivée d'une appli en boutique.

Source : Bad Diagnosis: Analyzing Consent and Data Collection Practices of Mobile Medical Apps, https://arxiv.org/abs/2610.23851