Petits MoE, failles PHP et agents sous tutelle : l'IA à l'épreuve du réel

Trois MoE modestes sur le même chantier

Flint 40B-A2.5B, Ornith 1.5 35B-A3B et Nemotron 3.5 Lightning ont un point commun : ce sont des MoE de taille contenue, sortis en quelques semaines. Un test publié sur r/LocalLLaMA les place dans un même montage, avec un protocole identique pour les trois.

Le montage en question : Opus 5.5 planifie et relit, trois workers locaux codent en parallèle, et seul le modèle worker change d'un essai à l'autre. La variable isolée est donc le petit modèle, pas l'orchestrateur. La tâche, elle, n'a rien d'un exercice abstrait : une réaction en chaîne d'Halloween de 20 secondes en Three.js, soit 1 000 à 1 700 lignes réparties sur 6 à 9 fichiers, exécutés en GGUF Q8_0 sur llama.cpp.

Autrement dit, un livrable qu'on peut ouvrir et regarder tourner, plutôt qu'un score sur un tableau. Pour qui fait tourner des modèles en local, le format du banc d'essai compte autant que le classement.

PHP : deux failles, deux récits

Le 21 octobre, PHP a corrigé deux failles critiques permettant l'exécution de code à distance. Selon ActuIA, le défaut à l'origine de l'une d'elles était connu depuis 2024, mais son exploitation n'a été démontrée qu'à l'été, avec l'aide de modèles d'IA. À la demande de l'Anssi, le ministère de l'Intérieur a coupé ses sites exposés.

01net donne un autre angle : les deux failles, baptisées PHP2Shell, touchent un langage qui fait tourner environ 70 % des sites web, permettent de prendre le contrôle d'un serveur à distance, et les cyberattaques qui les exploitent ont déjà commencé. Le site affirme qu'elles ont été débusquées par l'intelligence artificielle, via les modèles de pointe de Google et d'OpenAI.

Les deux récits ne se recouvrent pas exactement : l'un parle d'un défaut connu depuis 2024 dont l'exploit a été rendu possible avec l'IA, l'autre de failles trouvées par l'IA. Même outil, deux rôles — la nuance vaut la peine pour quiconque doit décider quoi patcher, et quand.

Walmart écrit le règlement avant les agents

Le 21 octobre 2026, Walmart a annoncé des profils dédiés aux agents d'IA, avec plafond de dépenses, passerelle MCP et conditions d'utilisation permettant de bloquer les agents non conformes.

Le distributeur américain fixe donc lui-même les règles de l'achat délégué sur sa plateforme : cadre technique, limite budgétaire et droit de refus, dans le même mouvement. Amazon, de son côté, a privilégié la voie judiciaire.

Deux façons de traiter une même question pratique : qui répond quand un agent achète à la place d'un humain ? Dans un cas, la plateforme pose ses conditions en amont ; dans l'autre, le désaccord se règle devant un juge.

Treize agents, une île, rien à faire

Des chercheurs du MIT ont isolé 13 IA sur une île virtuelle, sans rien à faire. Livrées à elles-mêmes, elles ont inventé des jeux, puis porté le deuil d'une bague perdue. À terme, ces agents se sont révélés meilleurs dans leurs tâches.

Le dispositif ressemble à un bac à sable pour comportements non prescrits : on n'évalue plus seulement ce que l'agent produit quand on lui demande, mais ce qu'il fabrique quand personne ne demande rien.

Et maintenant ?

La même semaine, trois petits MoE se confrontent sur un vrai livrable de code, deux failles PHP critiques sont corrigées dans l'urgence — avec l'IA tantôt comme outil d'exploitation, tantôt comme outil de découverte —, un distributeur américain publie son règlement d'achat agentique, et des chercheurs observent des agents livrés à l'ennui. Rien de tout cela ne relève de la démonstration de force : ce sont des cas concrets, avec des lignes de code, des serveurs à patcher, des plafonds de dépenses et des comportements imprévus. C'est précisément là que les usages se stabilisent, loin des annonces.