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Exécutez Asterbot — un agent IA où chaque capacité (recherche, mémoire, LLM, etc.) est fournie comme un composant WASM sandboxé et remplaçable via WASI. Ce guide explique l'approche, les tests d'acceptation et les hypothèses opérationnelles (UK context).
Playbook opérationnel pour exécuter un pilote d’automatisation limité et auditable : capteurs → jumeau numérique → couche décisionnelle ML → ERP/MES, inspiré par la stratégie évoquée par le CEO de Siemens Roland Busch.
Tutoriel reproductible pour créer un harness d'évaluation inspiré du benchmark APEX‑Agents (résumé TechCrunch). Mesurez la capacité d'un agent à assembler le contexte à travers Slack, Google Drive et autres sources, et produisez des métriques et gates de déploiement.
Des captures d'écran affirmant une fuite d'une publicité OpenAI du Super Bowl (Alexander Skarsgård, sphère brillante, écouteurs) ont été fabriquées selon The Verge. Guide opérationnel bilingue pour ingénieurs, fondateurs et responsables comms : vérification, pipeline de métadonnées, seuils et checklist à déployer en 72 heures.
Guide d'intégration de Sediment — binaire Rust mono-fichier, local-first, pour ajouter une mémoire sémantique privée et persistante aux agents LLM via quatre outils (store, recall, list, forget).
Le 27 janvier 2026, le Bulletin of the Atomic Scientists a réglé l'Horloge de l'Apocalypse à 85 secondes avant minuit. Guide opérationnel pour développeurs, fondateurs et responsables techniques : gouvernance, résilience et artefacts à produire cette semaine.
Guide technique et opérationnel (contexte UK) pour implémenter PCE — Planner–Composer–Evaluator — qui transforme les hypothèses fragmentées issues des traces de raisonnement des LLM en un arbre de décision scoré par probabilité de scénario, gain visé et coût d'exécution, afin de réduire la communication inter-agents dans des tâches incarnées multi-agents (référence : arXiv:2602.04326).
Guide pratique pour développeurs et fondateurs US : utiliser l'onboarding CLI d'OpenClaw pour provisionner un Gateway local (port 18789), semer ~/.openclaw/workspace, installer un démon utilisateur et connecter au moins un canal.
Traduction et localisation professionnelle de l'article arXiv sur Active Epistemic Control (AEC). Résumé technique et opérationnel destiné aux développeurs, fondateurs de startups et passionnés d'IA (contexte US). Met en évidence les éléments factuels extraits du résumé de l'article et sépare clairement les propositions opérationnelles (hypothèses) des revendications supportées par la source (arXiv:2602.03974).
Résumé et adaptation française pour développeurs, fondateurs et passionnés d'IA de l'étude «When AI Persuades» (arXiv:2602.04003). Présente le concept d'Adversarial Explanation Attacks (AEAs), les preuves expérimentales (n = 205), conséquences techniques et business, et un cadre opérationnel avec métriques et hypothèses à valider.
Traduction et mise en perspective de Agent-Omit (arXiv:2602.04284). Expose la proposition : entraîner des agents LLM à omettre de manière adaptative des « pensées » internes et des observations inutiles via un cold-start d'exemples d'omission puis un RL agentique aware de l'omission ; inclut une borne en KL-divergence et des résultats rapportés pour Agent-Omit-8B.
Résumé professionnel (contexte US) : AgentArk propose de « distiller » la dynamique de débat et d’auto‑correction d’un système multi‑agent dans les poids d’un seul grand modèle de langage (LLM). L’objectif annoncé : transférer la complexité et le coût computationnel de l’inférence vers l’entraînement pour obtenir un agent unique plus efficace tout en préservant le raisonnement, la robustesse et la capacité d’auto‑correction.