L'IA automatise des tâches de recherche et de freelance en hausse

Une avancée majeure dans l'automatisation de la recherche en IA et une progression mesurée de l'automatisation de tâches freelance en ligne ont été signalées.

Automatisation de la conception de noyaux GPU par une IA Le modèle Fable 5 a généré un noyau GPU considéré comme le plus rapide jamais soumis au benchmark KernelBench-Mega, selon les responsables du benchmark et son classement officiel. Ce noyau, écrit en CUDA, a atteint une accélération de 18,71 fois par rapport à une baseline optimisée avec PyTorch, exécutée sur une carte RTX PRO 6000 Blackwell. À titre de comparaison, d'autres modèles comme Claude Opus 4.8 (14,4 fois), GLM-5.2 (11,14 fois) et GPT 5.5 (4,34 fois) ont obtenu des résultats inférieurs. La particularité de Fable 5 réside dans l'utilisation d'un unique lancement coopératif de noyau par token décodé, là où les autres solutions décomposent le problème en 4 à 14 lancements distincts par token. Cette performance suggère une capacité accrue des systèmes d'IA à contribuer directement à des tâches fondamentales de R&D en IA, comme l'optimisation de noyaux, ce qui pourrait accélérer l'automatisation de processus internes à la recherche.

Progression de l'automatisation de tâches freelance en ligne Une étude conjointe du Center for AI Safety (CAIS) et de Scale Labs révèle une hausse significative du taux de réussite des systèmes d'IA dans l'exécution de projets freelance en ligne. Le Remote Labor Index (RLI), qui évalue la capacité des IA à réaliser des tâches économiquement valorisantes de manière autonome, montre un passage de 2,5 % en octobre 2025 à 16,1 % en juillet 2026. Trois modèles récents — GPT 5.5 (6,3 %), Claude Opus 4.8 (8,3 %) et Fable 5 (16,1 %) — ont été testés sur des tâches variées, incluant la modélisation 3D et CAO, l'architecture, le design graphique, la vidéo et l'animation, l'audio, l'analyse de données et le développement web. Les auteurs soulignent que « la frontière a plus que quadruplé en moins de huit mois », signalant une accélération concrète des capacités économiques des agents IA.

Les tâches évaluées dans le RLI couvrent des domaines où l'automatisation pourrait impacter directement les marchés du travail indépendants. Par exemple, la reproduction et modification d'un modèle 3D de bague avec des rendus photorealistes, ou la production de contenus vidéo publicitaires, illustrent des cas d'usage où l'IA peut désormais rivaliser avec des compétences humaines spécialisées.