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Je pense que ça va vous plaire ! En tout cas, moi ça m'a vraiment impressionné ! Le Petit Prince parmi les étoiles , c'est un jeu en 3D qui se lance directement dans le navigateur et qui nous emmène de planète en planète tout comme dans le conte de Saint-Exupéry. Il n'y a rien à installer, et le jeu est en français, en plus de sept autres langues.
La carte du voyage en français : B-612 est ouverte, les sept autres planètes attendent
Au premier clic, la carte du voyage s'ouvre avec huit planètes, et au démarrage, seule B-612 est accessible. Le roi, l'allumeur de réverbères, le géographe et les autres attendront donc leur tour pendant que vous promenez le petit prince sur son astéroïde (après une courte cinématique où il contemple une mer de nuages), entre ses volcans et sa fleur. Votre progression, elle, reste sauvegardée dans le navigateur d'une visite à l'autre.
Sur B-612, premier objectif : faire le tour de la planète, entre la cabane et les deux volcans
L'ambiance est reposante, un peu magique et m'a bien replongé en enfance, quand je lisais cette histoire poétique et un peu bizarre ^^.
Derrière ce jeu, il y a Sac, un créateur basé à Singapour qui parle d'IA et de 3D toute la journée sur X. Dans son post de lancement , il explique avoir passé 16 jours sur ce projet avec l'aide de Claude Opus 5.5, en combinant Tripo et Blender . Mais c'est surtout Opus 5.5 qui a transformé chaque planète du conte en scène 3D totalement explorable. Il a promis aussi de publier un peu plus tard le code source du jeu et le détail de comment il a réussi à faire tout ça. Après avoir fait ce jeu pour tester les capacités de l'IA, ce qu'il pense maintenant, c'est que plus personne n'a la moindre raison de ne pas l'utiliser.
En attendant qu'on ait les détails de son making-of, en creusant un peu, ce qu'on peut déjà voir c'est que c'est un export Unity qui tourne en WebGPU (sans aucun repli vers WebGL2), découpé en lots de chapitres, et que les commentaires dans le code renvoient à des documents de conception écrits en Markdown (UI_DESIGN.md, ENGLISH_COPY.md, WEB_BUILD.md...) ainsi qu'à des scripts Python qui génèrent en l'occurrence les polices et les logos.
Maintenant, quelle part a été faite à la main, ça, on ne le saura que lorsqu'il publiera sa technique...
Mais en tout cas, si après avoir joué à ce jeu, ça vous donne envie de vous y mettre pour réaliser vous aussi le jeu vidéo de vos rêves que vous avez dans la tête depuis que vous êtes tout petit, voici ce que vous avez à votre dispo.
Tout d'abord, il vous faut des graphismes et pour cela, Tripo transformera une description texte ou une simple image en modèle 3D, surtout si vous utilisez aussi son add-on officiel pour Blender qui permet de faire ça sans quitter le logiciel (à condition d'avoir une clé API Tripo). Maintenant, si vous préférez tout garder sur votre machine, n'oubliez pas que TRELLIS de Microsoft génère lui aussi des modèles 3D, sous licence MIT, et que je vous avais présenté son portage sur les Mac Apple Silicon il y a quelques mois.
Ensuite, pour que Claude pilote Blender, il y a MCP for Blender , l'ex-blender-mcp. L'IA y écrit elle-même le Python de Blender pour la modélisation, les matériaux, l'animation, le rig et la retopologie, et le serveur lui ajoute Poly Haven, Sketchfab ainsi que la génération 3D par Tripo ou Hyper3D Rodin (il propose aussi Hunyuan3D, mais la licence de Tencent exclut l'Union européenne, donc à voir ce qu'on fait de ça chez nous...).
Côté moteur, Unity a déclaré obsolète le serveur MCP intégré à son éditeur au profit du Unity CLI , gratuit et indépendant de son offre Unity AI, qui sait configurer Claude et installer des skills Unity pour votre agent.
Ça donne ceci si vous voulez l'installer. Ça commence par Blender d'abord, et puis Unity :
Lateo.net - Flux RSS en pagaille (pour en ajouter : @ moi) uvx mcp-for-blender setup
unity pipeline install
unity mcp configure claude
unity skill install <agent-name>
Ensuite, pour sortir le jeu et qu'il tourne dans le navigateur, sachez que le WebGPU d'Unity n'est plus expérimental depuis Unity 6.6 , mais qu'il faut encore l'ajouter vous-même aux API graphiques du lecteur Web. Quant au chef d'orchestre, Claude Code, comme vous le savez, c'est payant et inclus dès l'abonnement Pro de Claude , à 20 balles par mois.
Après, le hic, c'est ce WebGPU obligatoire car le jeu exige Chrome ou Edge 113 et plus, Safari 26, ou Firefox 141 sous Windows et 145 sur les Mac Apple Silicon. Et sous Linux (si j'en crois le suivi du W3C ), Chrome ne l'active d'office qu'avec un GPU Intel récent ou une carte NVIDIA sous Wayland, et Firefox seulement en Nightly.
Donc si l'écran vous dit que votre navigateur n'est pas compatible, séchez vos larmes et essayez depuis un Mac ou un PC Windows.
Et puis si l'envie vous prend d'adapter un autre classique à votre tour, choisissez-le bien, puisque le texte de Saint-Exupéry reste protégé en France jusqu'en 2032 et que ses héritiers exploitent le nom et les personnages comme étant des marques . Du coup, y'a des chances que Little Prince, le jeu, saute rapidement.
La rose va être bien triste encore...
Source : littleprince.dev
Google a commencé cette semaine à ouvrir sa maison connectée aux assistants IA concurrents : ChatGPT, Claude (le modèle d'Anthropic, le grand rival d'OpenAI) ou des agents moins connus comme Hermes et OpenClaw peuvent maintenant piloter vos caméras Nest, vos thermostats et vos ampoules compatibles Matter, le standard commun de la domotique.
Tout passe par un serveur MCP, pour Model Context Protocol, une sorte de prise universelle qui permet à n'importe quel agent IA de se brancher sur un service pour y lire des données et y déclencher des actions. Jusqu'ici, Gemini gardait ce privilège pour lui tout seul.
Google en profite pour mettre en avant Antigravity, son propre agent IA, et propose aussi un second serveur pensé pour les développeurs, qui branche les outils de codage sur la documentation officielle de Matter et des API de Google Home.
Une fois connecté, l'agent peut fouiller l'historique de vos appareils, résumer ce que vos caméras ont vu dans la journée, diffuser un message sur vos enceintes ou même vous fabriquer un tableau de bord sur mesure.
Une exception quand même. Google a interdit d'office le déverrouillage des serrures connectées, et la reconnaissance faciale des caméras réclame un consentement séparé, preuve que quelqu'un a pensé aux scénarios catastrophe.
Sauf que voilà, Google ne cache même pas le risque : Taylor Lehman, le responsable produit de Google Home et Nest, prévient que selon l'agent choisi, la connexion "peut entraîner un comportement inattendu, voire indésirable". Une honnêteté assez rare dans une annonce officielle, et franchement pas très rassurante.
Le problème est connu : un agent IA interprète vos demandes en langage naturel, et il peut se tromper, inventer un ordre qui n'existe pas ou se faire manipuler par un texte piégé glissé dans une page web qu'il consulte. Lui confier le chauffage, les lumières et les caméras d'une maison entière, et ben c'est casse-gueule.
Pour l'instant, seuls les abonnés américains à Google Home Premium Advanced, la formule à 20 dollars par mois, y ont droit, avec un déploiement étalé sur une à deux semaines et aucune date annoncée pour la France.
Et il faudra le mériter : la configuration impose de créer un projet Google Cloud, la plateforme normalement réservée aux développeurs, puis d'accorder une par une les autorisations à l'agent de votre choix. Du coup, on est encore très loin d'un réglage grand public.
J'avoue que confier mes caméras à un agent que son propre fabricant décrit comme imprévisible, très peu pour moi, en tout cas pas tout de suite.
Source : 9to5Google
J'ai jamais fait construire de maison mais je crois savoir que dessiner le plan de sa maison en 3D, ça passe encore par un logiciel assez lourd à installer + une licence, sans oublier l'interface façon Micro Applications de 2003 (qui s'en souvient ??). C'est pourquoi Aymeric Rabot et Wassim Samad ont pris le problème autrement avec Pascal Editor, un éditeur de bâtiments 3D qui tourne simplement dans un onglet de navigateur. Et en plus, c'est gratuit, open source (licence MIT) et surtout sans inscription.
Vous tracez les murs à la souris, puis viennent les zones, les dalles, les plafonds et les toits. Les portes et les fenêtres sont paramétriques, posez-les sur une cloison, la découpe se fait toute seule en géométrie booléenne via three-bvh-csg. Le mobilier s'accroche au sol, au mur ou au plafond selon l'objet ( allez regarder cet exemple ! )
Tout ça s'organise en Site, Bâtiment, Niveau, puis pièces. Le rendu passe par Three.js en WebGPU, la scène est sauvegardée en local dans IndexedDB, et l'historique remonte 50 étapes en arrière. Sauvegardez ou partagez un projet en ligne par contre, et il part sur leurs serveurs.
Le projet propose aussi @pascal-app/mcp sur npm, un serveur
Model Context Protocol
qui expose la scène 3D à un agent. Vous installez le package, et la commande pascal-mcp branche Claude Desktop, Claude Code, Cursor ou Codex directement sur votre plan (votre scène part alors chez le fournisseur du modèle, forcément).
Ça donne une trentaine d'outils utilisables en langage naturel : create_room pour sortir une pièce complète depuis un polygone, add_door et add_window sur un mur donné, furnish_room qui meuble selon le type de pièce, measure, check_collisions pour repérer les objets qui se chevauchent, et undo si l'agent part en vrille. Trois prompts sont livrés avec, dont from_brief qui transforme une phrase du genre "un 2 pièces dans 80 m²" en suite de modifications.
Deux outils lisent aussi des images, un pour les plans scannés, un pour les photos de pièce. Attention, ils n'embarquent aucun modèle de vision mais utilisent la capacité sampling du protocole, autrement dit c'est le modèle de votre client MCP qui regarde l'image.
Et puis il y a la synchro. Le serveur écrit dans une base SQLite locale, et la page de l'éditeur s'abonne au flux d'événements. Résultat, vous gardez l'onglet ouvert à côté de votre fenêtre de chat et vous voyez les murs apparaître au fur et à mesure que l'agent travaille. J'avais montré le même genre de bascule avec n8n qui laisse une IA piloter ses workflows , sauf qu'ici le retour est visuel et immédiat.
Côté interopérabilité, un convertisseur avale les fichiers IFC, le format d'échange du BIM, et l'export sort en GLB, STL ou OBJ. Cet export est d'ailleurs arrivé par des contributeurs extérieurs, pas par l'équipe, c'est pour vous montrer à quel point le projet est bien soutenu ! De quoi ensuite passer votre plan dans Blender, ou le texturer avant impression 3D . Un système de plugins permet aussi d'ajouter ses propres types d'objets, avec un exemple officiel qui plante des arbres et des fleurs.
Si vous voulez tester, l' éditeur s'ouvre direct dans le navigateur , et le code est sur GitHub. À vous de voir si vous dessinez tout vous-même ou si vous déléguez à l'IA.
Merci Letsar pour le lien !
Aujourd'hui je vais vous parler d'un jeu de karting façon Mario Kart qui fonctionne sans moteur 3D et sans même une seule ligne de code.
En réalité, il s'agit d'un modèle de 130 millions de paramètres qui est capable de deviner à quoi doit ressembler l'image suivante. Cela a été mis en ligne hier soir par Asankhaya Sharma, c'est le gars derrière OptiLLM . Ça s'appelle Neural Drive et ça imite Super Tux Kart , le Mario Kart libre dont je vous ai déjà parlé.
Neural Drive est donc un modèle qui regarde les sept dernières images ainsi que les touches que vous enfoncez sur votre clavier. Son job c'est simplement de peindre l'image suivante. Ainsi, si vous appuyez sur la flèche du haut, il dessinera une carte qui avance, si vous tournez à gauche, il dessinera un virage...etc.
Donc, il n'y a aucun code derrière, c'est juste une hallucination que vous pilotez en 384 x 192.
Les 262 Mo du fichier ONNX se téléchargent dans votre onglet et c'est votre carte graphique qui transpire ensuite, avec le WebGPU. Il y a donc zéro serveur derrière, exactement comme l'agent Gemma que je vous montrais en avril .
Je l'ai testé chez moi sur mon Mac Studio dans Firefox et je suis à 2,5 frames par seconde, ce qui représente 405 millisecondes de génération par image sur mon GPU Apple. Donc autant vous prévenir qu'à ce rythme-là c'est injouable. Vous appuyez sur une touche, le monde se redessine mollement, et vous conduisez comme dans un rêve où vos jambes ne répondent plus... Mais ça reste dingue quand même !
Sharma annonce que sur les MacBook M récents on peut obtenir environ 10 images par seconde, et sur des GPU ça devrait approcher le temps réel, 15 à 20 images par seconde. L'écart avec ma mesure vient sûrement du fait que je suis en train de compiler tout un tas de conneries au moment où j'écris cet article... donc testez plutôt que de me croire sur parole. Et si vous êtes sur mobile, les petits boutons sous l'écran servent de contrôles tactiles, si vous avez de la patience.
Aucune de ces images n'existe dans un fichier de jeu. Le chrono en haut à droite est illisible parce que le modèle le repeint à chaque frame.
Le plus marrant, c'est tout ce qu'il vous dessine en plus de la route. Il régénère aussi l'interface : le compteur de tours, la minimap en bas à gauche, les petites têtes de Tux empilées sur le côté, le chrono en haut à droite. Sauf qu'il ne sait pas ce qu'est un chrono. Du coup les chiffres bavent, se réécrivent tout seuls, vous annoncent un tour 1 sur 300 ! Ce modèle ne compte pas le temps écoulé, il peint simplement des pixels qui ressemblent à du temps. Et pendant ce temps-là le décor fond carrément en haut de l'image, avec des bouts de falaise qui coulent dans le ciel.
Côté cuisine, c'est un LatentDiT de 130,8 millions de paramètres (768 de dimension, 12 couches) posé sur un petit ConvVAE qui compresse l'image d'un facteur 8. Le gros du boulot d'optimisation c'est que le modèle d'origine avait besoin de 8 étapes de débruitage par image, et la version distillée n'en fait plus que 2. C'est ce qui vous fait passer de "démo qui rame" à "démo qui rame un peu moins". Vous démarrez à l'une des 18 positions pré-enregistrées dans un fichier de seeds, et si votre navigateur n'a pas WebGPU, ça bascule sur le CPU avec un message d'avertissement sans ambiguïté : "prêt (CPU, ce sera lent)".
Vous avez aussi les poids PyTorch, dont le checkpoint non distillé de 523 Mo, si l'envie vous prend de bidouiller l'entraînement. C'est la même famille d'idées que DIAMOND, l'IA qui rêve pour mieux jouer , ou que Mirage 2 , sauf qu'ici tout a été ramené à la taille d'une page web. Le kart ne pèse plus que 262 Mo et tient dans un onglet de navigateur !
Bref, c'est une démo, pas un jeu. Mais c'est la première fois que je fais tourner un monde entier chez moi sans envoyer un seul octet à un serveur.
Ça se teste ici , et les poids sont là .
Si vous faites du pixel art, voilà un petit outil qui devrait vous plaire. Pix 2D to 3D prend votre sprite et vous le transforme en modèle 3D voxelisé au format .obj, importable direct dans Blender, Unity ou Godot. Pas la moindre trace d'IA là-dedans, uniquement des maths, et son dev Prashant bosse chez Snaptrude sur du logiciel 3D, donc autant vous dire qu'il maîtrise.
L'idée, c'est de vous épargner la modélisation quand vous montez un jeu en 3D iso ou un 2.5D et qu'il vous manque juste trois caisses et un tonneau pour meubler le décor. Vous dessinez le sprite, vous le passez dans l'app et hop, l'objet 3D ressort de l'autre côté.
Vous avez 4 modes selon ce que vous lui donnez à manger, plus un réglage Auto qui devine le format tout seul en regardant les proportions de votre image.
Single voxelise un sprite unique. Single + Repeated le répète sur les 4 côtés en l'extrudant sur la profondeur de votre choix. Dual accepte une planche à 2 vues (face et dos). Et mon préféré, Quad, avale carrément une planche de 4 vues alignées à l'horizontale dans un ordre bien précis : gauche, face, droite, dos. Résultat, un objet complet visible à 360°.
Si c'est sur ce dernier mode que vous voulez partir, sachez que le développeur conseille de passer par la fonction d'export de Frame d' un éditeur de sprites plutôt que de tout vous taper à la main.
L'interface de Pix 2D to 3D, avec le sélecteur de mode et les réglages de profondeur
L'algorithme calcule l'épaisseur des pixels en fonction de leur distance au bord, et les flancs sont arrondis pour une transition douce. L'outil modifie également les bords pour un effet plus naturel, en supprimant progressivement des voxels, ce qui évite l'aspect rigide et artificiel.
Du coup, pas de GPU qui chauffe, rien à installer à part l'app. Après cet outil est un convertisseur géométrique, pas un devin, hein donc à vous de bien gérer l'alignement du dessin dans les cases au départ. Sur Windows, la dernière pre-release est disponible par contre, pour macOS, il faut utiliser la version précédente et sous Linux, ça se compile facilement avec Go, Node, GTK3 et WebKit2GTK.
En tout cas, pour des formes simples et plutôt rondes, j'ai trouvé le rendu assez bluffant. Maintenant, si vous préférez rester dans votre éditeur, Pixelorama dispose de sa propre extension de voxélisation, mais sans le mode à 4 vues. Et pour vous rendre compte de ce que donnent des sprites voxélisés à grande échelle, je vous invite à jeter un œil à ce mod voxel de Duke Nukem 3D qui vaut vraiment le coup d'œil.
C'est par ici que ça se passe !
Bonne nouvelle pour tous les drogués de l'IA que vous êtes ! L'administration Trump a enfin fini par lâcher du lest. Hier soir, le Département du Commerce américain a finalement levé les restrictions d'exportation stupides qui pesaient sur Mythos et Fable 5 , les deux modèles les plus puissants d'Anthropic, après 18 jours (!) de blocage pur et simple !
Et dans la foulée, Anthropic a sorti Sonnet 5, juste après et vous allez voir que les deux sont liés.
Tout commence le 12 juin, lorsque le gouvernement fédéral ajoute Mythos et Fable 5 à sa liste des technologies à exportation contrôlée (les fameux "export controls"). En clair, Anthropic doit théoriquement demander une licence pour les mettre entre les mains de quiconque hors des États-Unis. Sauf qu'appliquer ça à une API accessible en quelques secondes depuis n'importe quel outil, c'est juste impraticable. Alors faute de pouvoir filtrer proprement, Anthropic a coupé l'accès public aux deux modèles, partout, y compris chez elle...
Au final, cette sortie de crise signée Howard Lutnick, le Secrétaire au Commerce, lui a permis d'annoncer qu'Anthropic s'était engagée à "détecter et traiter proactivement les risques de sécurité associés aux modèles, travailler avec diligence avec le gouvernement américain sur les protocoles, les standards et les releases de Mythos, Fable et des modèles à venir, et informer les autorités de toute activité malveillante".
Ça devrait donc être aujourd'hui (le 1er juillet) que l'accès sera restauré sur Claude.ai, Claude Code et la Claude Platform (pour l'API).
Toutefois, selon les experts en cybersécurité qui ont analysé la situation, ce ban ressemblait moins à une mesure de sécurité qu'à un moyen de pression. Une façon pour la Maison Blanche de punir Anthropic pour les critiques publiques de ses cadres sur l'usage politique qui pourrait être fait de l'IA. C'est à prendre évidemment avec des pincettes, mais c'est vrai que le timing et surtout la brutalité de la manœuvre ont beaucoup interrogé.
Ce qui est sûr en tout cas, c'est que la pression concurrentielle, elle, a bien bien joué. Des acteurs asiatiques commencent à sortir des modèles comme GLM 5.2 , Fugu ou encore Tulongfeng qui approchent les capacités de Fable 5 / Mythos, et Washington n'avait vraiment pas d'intérêt à laisser Anthropic avec les pieds et poings liés dans cette course mondiale...
Mais peu importe, ces restrictions auront au moins servi de rappel, à Anthropic comme au reste de la tech US et surtout Européenne, sur qui tient les clés.
Pour comprendre pourquoi Mythos précisément était visé, c'est parce que c'est un modèle cyber-offensif qui est taillé pour repérer et exploiter les vulnérabilités logicielles. Et Fable 5 n'est que sa version publique, bridée par des garde-fous. Une bestiole qu'Anthropic avait d'ailleurs jugée trop dangereuse à publier il y a quelques mois, toujours pour la frime et faire monter le buzz et on dirait que ça leur est revenu dans les dents.
Quant à Sonnet 5 qui a échappé à la restriction, sa fiche technique de sécurité dit que ses capacités cyber sont "significativement inférieures" à celles de Mythos, ce qui le range dans la même catégorie de garde-fous qu'Opus 4.7 et 4.8. Donc ce sont bien les capacités cybersec des modèles qui sont la ligne rouge du gouvernement.
Anthropic présente Sonnet comme le sommet de la classe Sonnet (sans pour autant détrôner Opus ou Mythos), et le vend comme étant proche d'Opus 4.8 en termes de perfs, mais moins cher, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens et le "thinking" adaptatif activé par défaut.
Son tarif officiel est de 3 $ pour un million de tokens en entrée, 15 $ en sortie, (avec une tite promo à 2 $ / 10 $ jusqu'au 31 août). Mais Simon Willison a repéré LE piège dans les docs techniques. Le nouveau tokenizer (le découpeur de texte qui fixe votre facturation) employé par ce modèle fait qu'un même texte consomme environ 30 % de tokens en plus qu'avant. C'est clairement pas un hasard et il y voit une hausse de prix déguisée d'à peu près 30 %. En vrai modèle ne coûte pas plus cher sur le papier mais votre facture montera forcément. À voir si ça vaut le coup...
Bref, si votre stack tient sur du Claude, prévoyez quand même un plan B comme une couche d'abstraction type OpenRouter, ou un open-weights en secours...
Stefan Hermann, le mec derrière la chaîne YouTube CNC Kitchen , vient de nous pondre un super outil web baptisé BumpMesh qui permet d'ajouter des textures de " displacement " à vos modèles STL, OBJ et 3MF... directement depuis votre navigateur. Vous balancez votre fichier, vous choisissez une texture dans la bibliothèque (ou vous uploadez votre propre image), vous réglez l'amplitude et le mapping, et hop, vous exportez un STL avec une texture de bois ou de béton ou que sais-je encore, prêt à être imprimé.
Avant pour mettre un motif sur une pièce imprimée en 3D, fallait passer forcement par Blender ou un soft de CAO, et surtout comprendre ce concept de displacement map, gérer les UV, bidouiller pendant des heures..etc etc. Et là avec cet outil, c'est juste quelques étapes et basta ! En plus, le code source est sur GitHub sous le nom stlTexturizer.
Côté fonctionnalités, y'a tout ce qu'il faut pour pas se planter. L'outil détecte automatiquement les surfaces planes orientées vers le bas et les laisse lisses (sinon votre pièce décolle du plateau pendant l'impression), et vous pouvez aussi peindre au pinceau les zones que vous voulez garder vierges de toute texture.
Il protège également les parties en surplomb (les fameux overhangs, ces angles déjà casse-pieds à imprimer proprement sans qu'on aille leur coller des reliefs en plus), garde le dessous bien plat avec le "smooth bottom", et propose un mode d'application cylindrique pour enrouler la texture autour des pièces rondes type vase ou tasse sans déformation aux jointures.
Y'a aussi une poignée 3D pour pivoter le modèle dans tous les sens, les raccourcis clavier classiques pour annuler/refaire, une sauvegarde de projet au format .bumpmesh, et une fonction "Bake Textures" en bêta qui fige la texture actuelle sur le maillage pour que vous puissiez en empiler une deuxième par-dessus.
L'interface est dispo en français mais aussi en italien, espagnol, portugais, japonais, coréen sans oublier l'anglais évidemment...
Bref, pour ajouter une texture peau de banane sur un vase, des écailles sur une figurine, du motif hexagonal sur une coque, c'est top moumoute ! Et en plus c'est gratuit !
À tester sur bumpmesh.com .
Merci à B0t_Ox pour la découverte !
Y'a des entreprises qui claquent des millions pour bien aligner leurs modèles d'IA afin qu'ils refusent toutes les questions sensibles qui font flipper nos amis puritains d'outre-Atlantique et y'a Heretic , un outil signé Philipp Emanuel Weidmann, qui balaye toute censure sur n'importe quel modèle en moins de 30 minutes avec une simple carte graphique de gamer.
Je vous explique... Vous devez avoir Python et une version récente de PyTorch sur votre machine, puis vous tapez pip install heretic-llm, puis heretic Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 avec le nom du modèle que vous voulez décensurer.
Et l'outil fait alors sa vie et 20 à 30 minutes plus tard, vous récupérez une version du modèle qui a lâché prise sur l'essentiel de ses refus. Pas de dataset à préparer et surtout pas besoin de comprendre les entrailles d'un transformer, avec ce truc !
Dans un modèle aligné, le réflexe de refuser (le fameux "désolé, je ne peux pas vous aider avec ça") correspond souvent à une direction précise dans ses calculs internes. Les chercheurs appellent ça la "direction de refus". Et l'idée de l'abliteration, c'est de repérer cette direction et de la gommer des poids du modèle. En gros, on coupe le câble qui déclenche le "non", en touchant le moins possible au reste.
D'autres outils d'abliteration existaient déjà , mais leur réglage restait largement manuel et il y a aussi des gens comme mlabonne ou huihui-ai qui publient des modèles décensurés en ajustant les paramètres à la main, modèle par modèle, avec des résultats souvent inégaux. Mais Heretic, lui, automatise complètement le réglage. Pour cela, il s'appuie sur Optuna, un framework d'optimisation qui teste des dizaines de configurations et garde les meilleures tout seul. Et son seul objectif c'est de virer un max de refus tout en abîmant le moins possible le modèle d'origine.
Et de ce que je comprends, ça marche super bien ! Sur Gemma-3-12B, le modèle de Google de base refuse 97 fois sur 100 les prompts sensibles du benchmark maison. Mais après un petit passage dans Heretic, il tombe à 3 refus sur 100, soit le même niveau que les meilleures "nettoyages" manuels.
Et surtout, Heretic affiche une divergence de 0,16 là où les versions faites main grimpent à 0,45 voire 1,04 (C'est une mesure de l'écart de comportement sur les questions normales... plus c'est bas, mieux c'est).
Cela veut donc dire qu'il abîme beaucoup moins le modèle au passage.
Maintenant, tous les modèles n'y passent pas, car un gros calibre demande bien plus de VRAM et cela peut grimper à plusieurs heures. De plus, une étude comparative récente montre que le raisonnement mathématique est ce qui souffre le plus de ce genre d'abliteration, quel que soit l'outil utilisé.
Et surtout, y'a déjà des chercheurs qui bossent sur des défenses pour rendre les modèles résistants à ce genre d'attaque. Donc on verra bien, mais tant que c'est possible autant en profiter car des modèles sans bridage, ça permet notamment à des chercheurs d'étudier leurs propres failles, ou pour des usages du quotidien, de faire passer des demandes banales qui seraient bloquées (genre texte créatif, reverse engineering ou demande de conseils médicaux, ce genre de choses...)
Voilà, si vous bidouillez du LLM en local , allez voir ce projet car ça peut vous "ouvrir" quelques portes ^^.
Xiaomi a publié hier MiMo-V2.5 et MiMo-V2.5-Pro, deux modèles d'IA qu'il met directement en open source sous licence MIT. Le plus gros, le Pro, fait 1 020 milliards de paramètres dont 42 milliards activés en simultané, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens.
À noter que tout est téléchargeable sur Hugging Face avec poids, tokenizer et fiche modèle complète.
L'architecture est un Mixture-of-Experts à attention hybride, conçue pour tenir des tâches longues avec plus de mille appels d'outils enchaînés. Sur les benchmarks que Xiaomi met en avant, le Pro tient la dragée haute à Claude Sonnet 4.6 sur les tâches multimodales agentiques et à Gemini 3 Pro sur la compréhension vidéo.
La version V2.5 standard est plus légère, pensée pour des usages où le coût d'inférence prime sur la précision.
Le choix MIT est un point important. Avec cette licence, les entreprises peuvent déployer le modèle commercialement sans rien demander à Xiaomi, fine-tuner sur leurs données propriétaires, et republier les poids dérivés.
Pas de plafond de chiffre d'affaires, pas de plafond d'utilisateurs, pas de clauses copyleft. C'est ce qu'on voit habituellement chez Apache 2.0 ou MIT, mais qu'on ne voit jamais sur les modèles fermés ou semi-fermés des solutions occidentales.
Le moment est intéressant. Anthropic et OpenAI sont en train de serrer les vis sur leurs offres grand public et leurs marges, comme on l'a vu avec le test de retrait de Claude Code sur les offres Pro. Xiaomi débarque exactement dans cette fenêtre avec un modèle qui se compare aux meilleurs propriétaires, et le donne pour rien. Pour des startups qui veulent construire un produit IA sans dépendre d'OpenAI ni d'Anthropic, c'est une option de plus.
Mais attention, tout n'est pas rose pour autant. Faire tourner un modèle d'un téra de paramètres demande une infrastructure costaude, même avec MoE et seulement 42 milliards d'actifs. AMD a publié un support Day 0 pour les Instinct, ce qui suggère que Xiaomi vise vraiment les déploiements internes en datacenter. Notons aussi que les benchmarks chinois ont parfois la fâcheuse tendance à briller sur les tests et à décevoir lors de vraies applications.
Une fois encore, Xiaomi rappelle que la Chine peut sortir des modèles ouverts très compétitifs. Pour les équipes lasses des conditions des labs américains, ça se considère, même si ça pose bien d'autres questions.
Source : Venturebeat
