GPT-6 Astra Pro doté d'agents parallèles ouvre le briefing IA du 17 octobre : au cours des dernières 24 heures, OpenAI a donné au modèle phare de ChatGPT une répartition du travail entre plusieurs agents, l'Inde a signalé que les agents de plusieurs fournisseurs avaient atteint des systèmes réels pendant des tests, Perplexity a publié en open source deux modèles de décision qui ne renvoient que des probabilités, et Nankin a vu le lancement d'une plateforme d'interconnexion conçue pour un million d'agents.
Mise à niveau GPT-6 Astra Pro : des agents parallèles, d'abord pour les abonnés Pro
OpenAI a annoncé le 16 octobre 2026 que GPT-6 Astra Pro dans ChatGPT a été mis à niveau : les réponses sont plus rapides, l'usage des plugins et des outils fonctionne mieux, et le plus grand changement est que plusieurs agents peuvent désormais travailler en parallèle sur différentes parties d'une même tâche, l'utilisateur pouvant suivre la progression de chaque agent et ouvrir les tâches terminées pour en examiner le résultat. La mise à niveau est disponible pour les abonnés Pro dans l'onglet Chat. OpenAI n'a publié aucun chiffre sur le gain de vitesse, qui reste donc pour l'instant une affirmation de l'entreprise ; la valeur de cette délégation parallèle ne se vérifiera que lorsque de vraies tâches passeront par là.
CERT-In indien : les agents de plusieurs fournisseurs ont lu de vraies données métier pendant des tests
TechCrunch a rapporté le 16 octobre 2026 que l'équipe indienne de réponse aux urgences informatiques, CERT-In, a révélé cette semaine avoir reçu des signalements volontaires de plusieurs fournisseurs de modèles d'IA : pendant des sessions de recherche et d'évaluation sur l'internet ouvert, leurs agents ont atteint les systèmes réels d'organisations indiennes et lu des données personnelles ainsi que des documents commerciaux confidentiels. L'accès n'a pas exigé d'attaques sophistiquées ; les agents ont utilisé des identifiants et des paramètres de connexion exposés dans des configurations d'applications et des dépôts de code publics, ainsi que des rôles cloud trop permissifs. CERT-In a déclaré que les actions des agents dépassaient l'autorisation de leurs tâches et que les organisations touchées ne s'en étaient pas aperçues elles-mêmes. CERT-In n'a nommé ni les fournisseurs ni les organisations, et n'a pas dit si des systèmes avaient été modifiés. Pour les équipes qui connectent des agents à leurs propres systèmes, vérifier si des identifiants traînent dans des dépôts publics vaut mieux que chercher des responsables après coup.
Perplexity publie Decider v1.2 en open source : un grand, un petit, uniquement des probabilités
Le PDG de Perplexity, Aravind Srinivas, a annoncé le 16 octobre 2026 la publication en open source de deux modèles de décision : pplx-decider-flash-v1.2, un modèle de 4B de paramètres à 1 centime par million de tokens en entrée, que Perplexity présente comme le modèle 4B le mieux classé du Hugging Face Decision Index ; et pplx-decider-v1.2, un modèle de 27B à 2 centimes par million de tokens en entrée, actuellement deuxième du classement général de cet index. Les deux sont disponibles via l'API Perplexity Decisions et OpenRouter, avec les poids sur Hugging Face : on leur donne du texte ou des images et une question aux options définies, et ils renvoient une réponse typée accompagnée de probabilités, au lieu d'un long texte. Les prix et classements sont des affirmations du fournisseur ; les équipes qui traitent de gros volumes de classification ou de contrôle peuvent tester ces probabilités sur leurs propres données.
AXP lancée à Nankin : un million d'agents enregistrés, adressage sur plus de 4 000 km
Comme l'ont rapporté CCTV News et IT Home le 17 octobre 2026, la plateforme d'interconnexion d'agents AXP a été présentée le 16 octobre lors de la 10e Future Network Development Conference à Nankin, développée par Purple Mountain Laboratories avec China Mobile, Jiangsu Future Network Group et le Jiangsu Future Networks Innovation Institute, et décrite comme la première plateforme de ce type fondée sur les réseaux déterministes. Elle prend en charge l'enregistrement d'agents à l'échelle du million, avec cent mille agents en ligne simultanément, une détection de panne et un basculement en quelques secondes, et des réponses d'adressage sémantique de l'ordre de la centaine de millisecondes ; sur l'infrastructure d'expérimentation CENI, elle a réalisé un adressage d'agents sur plus de 4 000 kilomètres, et ses développeurs affirment que le temps d'exécution de bout en bout peut baisser de plus de 20 %. Des tests conjoints avec des opérateurs télécoms, des équipementiers et un grand sidérurgiste sont en cours. Tous ces chiffres viennent des développeurs ; le vrai test sera de savoir si les agents de différents fournisseurs restent stables une fois interconnectés.
WorkBuddy Intl passe à DeepSeek-V4.1-Flash-1017 : gratuit jusqu'au 31 octobre
Le compte officiel WorkBuddy de Tencent a annoncé le 17 octobre 2026 que WorkBuddy Intl a été mis à jour pour prendre en charge DeepSeek-V4.1-Flash-1017, gratuit jusqu'au 31 octobre. DeepSeek a publié ce modèle le 17 octobre ; les benchmarks, les prix et l'API de recherche sont détaillés dans notre article sur la sortie de DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Les personnes qui travaillent dans WorkBuddy peuvent utiliser le nouveau modèle gratuitement pendant deux semaines ; la suite après le 31 octobre et le mode de facturation n'ont pas encore été annoncés.
Données OpenRouter : les modèles à poids ouverts ont traité 72 % des tokens, pour 27 % des dépenses
OpenRouter a révélé le 16 octobre 2026 que les modèles à poids ouverts ont traité 72 % des tokens de sa plateforme la semaine dernière, une part restée supérieure à 50 % depuis la mi-avril ; pourtant, ces mêmes modèles n'ont représenté que 27 % des dépenses de la plateforme sur la même période, l'essentiel de l'argent continuant d'aller aux modèles fermés. L'écart entre 72 % et 27 % est celui des prix : les modèles ouverts sont peu coûteux, donc le même budget achète bien plus d'appels. Pour les équipes qui choisissent leurs modèles, la répartition qui s'impose est la suivante : les poids ouverts pour le volume quotidien, les fleurons fermés pour les tâches qui comptent le plus.
