Le fil du jour traverse la recherche en cryptanalyse, la génération multimodale, un MoE à activation dense sur une voie de poids ouverts, l’évaluation d’agents scientifiques et la finance grand public en lecture seule : Google DeepMind a rapporté que des agents IA guidés par l’humain avaient trouvé deux faiblesses majeures du RSA 1024 bits hérité, en soulignant que les clés modernes 2048 bits et plus restent sûres ; Gemini Omni 1.2 Flash est devenu généralement disponible ; Thinking Machines Lab a publié Inkling 2 Small avec le détail du préentraînement et du RL conjoint ; OpenAI et Ligo ont lancé BioBasicsBench pour des tâches de laboratoire humide de routine ; et Anthropic a commencé le déploiement de Claude Finances personnelles pour les paliers payants aux États-Unis via Plaid, en insistant sur la lecture seule et l’absence d’usage pour l’entraînement.

1. Google DeepMind : des agents IA guidés par l’humain exposent deux faiblesses du RSA 1024 bits hérité

Le 6 novembre 2026, Google DeepMind — cadré par Pushmeet Kohli, VP of Science — a annoncé que des agents IA guidés par l’humain avaient mis au jour deux faiblesses majeures du RSA 1024 bits hérité. Les travaux ont été dirigés par Dj Dvijotham et Abhradeep Thakurta, en collaboration avec Nadia Heninger (UC San Diego et Inria) et Emmanuel Thomé (Inria). DeepMind et les comptes rendus associés soulignent que le RSA moderne à 2048 bits et au-delà reste sûr, et que les expériences de signature se sont déroulées en bac à sable sur un benchmark 1024 bits déjà résolu, sans toucher de systèmes en production.

Sur les signatures et le padding, DeepMind a indiqué qu’une fois qu’un attaquant contrôle à peu près la moitié ou plus du bloc signé, le padding n’ajoute pratiquement aucune protection. Dans le bac à sable, l’approche améliorée a utiliséé environ 3,5× moins de temps CPU et moins d’un millième du calcul nécessaire pour briser la clé elle-même. Lorsque l’attaquant ne contrôle qu’une courte empreinte (par exemple 32 octets), le nouvel algorithme est environ 1600× meilleur que le meilleur précédent pour le RSA 1024 bits selon des estimations théoriques. Séparément, pour la factorisation par lots de modules de même longueur de bits, DeepMind a rapporté un coût moyen environ 30× plus bas par clé 1024 supplémentaire par rapport aux méthodes par lots antérieures.

À retenir : La cryptanalyse assistée par l’IA affine les attaques contre le RSA 1024 bits hérité sous les hypothèses énoncées, tandis que le cadrage propre de DeepMind maintient la frontière opérationnelle : les déploiements 2048 bits et plus ne sont pas présentés comme brisés, et les tests de signature sont restés hors production live.

2. Google : Gemini Omni 1.2 Flash généralement disponible — vidéo native jusqu’à 15 s, prix en baisse d’environ 30 %

Le product manager Google DeepMind Anish Nangia a annoncé le 5 novembre 2026 que Gemini Omni 1.2 Flash est généralement disponible (GA) sur l’API Gemini et Gemini for business / Google Cloud. La model card porte la même date de publication. Face au plafond de 10 secondes d’Omni 1.1, 1.2 Flash étend la vidéo native à 15 secondes, avec une durée sélectionnable de 3–15 secondes par pas d’une seconde ; le prix 720p baisse d’environ 30 % par rapport à Omni 1.1, à 0,07 dollar par seconde.

Côté capacités, le billet insiste sur le montage conversationnel multi-tours et une meilleure adhésion aux images de référence, aux clips de mouvement jusqu’à environ trois secondes et à l’audio. Les flux peuvent brouillonner en 360p / 720p puis monter en 1080p / 4K, avec filigrane SynthID. Provisioned Throughput est disponible. Le modèle se déploie aussi dans Flow, Google Vids, l’application Gemini (Ultra), Google Ads, AI Studio, Vertex AI, YouTube et Workspace.

À retenir : La génération vidéo passe de « peut-elle produire un clip » à des paliers de durée tarifés, une adhésion aux références et des garanties de débit entreprise, avec résolution brouillon et upscaling inscrits dans le flux par défaut.

3. Thinking Machines Lab publie Inkling 2 Small : 594B / 17B actifs, poids Apache 2.0 prévus

Thinking Machines Lab a annoncé Inkling 2 Small le 5 novembre 2026 : un modèle mixture-of-experts (MoE) d’environ 594 milliards de paramètres totaux et 17 milliards actifs, prenant en charge les entrées image et l’effort variable. La société a cité un Artificial Analysis Intelligence Index de 31 (le billet dit 31 ; un tableau indique AA Index v5.0 à 30,6). Le modèle démarre sur Tinker en poids fermés ; l’annonce prévoit des poids complets sous Apache 2.0 la semaine suivante après tests de sécurité externes et red teaming.

Les révélations d’entraînement incluent : un préentraînement H1 d’environ 8,4 billions de tokens en environ 68 heures sur NVIDIA GB300 NVL72 en NVFP4 natif ; un H2 d’environ 3,8 billions de tokens jusqu’à 512K de contexte ; puis un RL conjoint sur 1 075 étapes et plus de 17 millions de rollouts en environ neuf jours sur 2 048 GPU. Le laboratoire a montré des démos de coding agentique, de vision et de travail de connaissance, et cité un score DesignArena Website de 1340 dans son instantané.

À retenir : La voie MoE « petite activation, grand total » lie le débit de préentraînement, l’échelle du RL conjoint et le rythme « livrer fermé, ouvrir les poids ensuite » dans un même récit de publication.

4. OpenAI lance BioBasicsBench : mesurer la façon dont les agents IA traitent la science de laboratoire humide de routine

OpenAI a publié le 6 novembre 2026 une présentation de BioBasicsBench, construit avec la société de conception d’enzymes Ligo. Le benchmark couvre 100 tâches de laboratoire humide de routine dans cinq domaines — méthodes protéiques, imagerie / cytométrie, quantification et dosages, méthodes d’acides nucléiques et clonage moléculaire — avec des entrées telles que gels bruts, plaques, microscopie et exports d’instruments. L’évaluation a porté sur sept modèles, 37 réglages et cinq tentatives par tâche, soit environ 18 500 résultats.

En raisonnement xhigh, GPT-6 Astra a obtenu une récompense moyenne de 66,7 % (IC 95 % 60,3 %–73,1 %), GPT-6.1 Sol 62,0 % et GPT-5.6 Sol 43,8 %. La société souligne que des scores plus élevés n’équivalent pas encore à un jugement de laboratoire fiable. Les exemples incluent Astra repérant un antibiotique incorrect sur l’étiquette du bord d’une plaque de contrôle, et des modes d’échec persistants tels que des hypothèses qui priment sur les contrôles et, dans un cas, un surcomptage de colonies d’environ 12 %.

À retenir : Les éditeurs transforment « lire des artefacts expérimentaux bruts » en un benchmark de laboratoire humide reproductible, tout en utilisant intervalles de confiance et cas d’échec pour freiner l’extrapolation « score élevé égale confiance ».

5. Anthropic : bêta Finances personnelles dans Claude — liaisons de compte en lecture seule via Plaid

Anthropic a commencé cette semaine le déploiement d’une bêta Finances personnelles (Personal Finance) pour les utilisateurs Pro, Max et Ultra aux États-Unis ; Plaid a confirmé le partenariat dans un billet du 5 novembre 2026, TechCrunch et d’autres ont couvert le lancement. Les utilisateurs peuvent connecter banques et cartes via Plaid. La capacité est en lecture seule : elle ne peut ni déplacer, ni gérer, ni investir d’argent, et ne comporte ni publicité ni produits sponsorisés. Les comptes connectés peuvent afficher jusqu’à environ deux ans de transactions ; les chats du hub Finances personnelles ne servent pas à l’entraînement ; l’utilisateur s’authentifie auprès de sa banque via Plaid, de sorte que Claude ne voit pas le mot de passe bancaire ; la déconnexion est possible à tout moment. Anthropic précise que la fonction n’est pas un conseil en investissement.

À retenir : Les assistants grand public entrent dans l’insight financier au niveau du compte, mais avec des frontières lecture seule, non-entraînement, non-conseil et déconnexion à tout moment — en acheminant la connectivité par l’infrastructure de paiement plutôt que par des liaisons bancaires maison.

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En une ligne : DeepMind rapporte des avancées assistées par l’IA contre le RSA-1024 hérité tout en affirmant la sécurité moderne 2048 bits+, Google rend Gemini Omni 1.2 Flash généralement disponible avec une vidéo native plus longue et un prix unitaire plus bas, Thinking Machines trace avec Inkling 2 Small une voie MoE « Apache 2.0 la semaine prochaine », OpenAI quantifie la performance d’agents de laboratoire humide avec BioBasicsBench en avertissant que des scores élevés ne sont pas un jugement fiable, et Anthropic déploie Finances personnelles en lecture seule pour les utilisateurs payants aux États-Unis via Plaid.