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Home » In the Weights est votre nouvelle recherche de vanité centrée sur l’IA
Startups

In the Weights est votre nouvelle recherche de vanité centrée sur l’IA

JohnBy Johnjuin 20, 2026Aucun commentaire4 Mins Read
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Quiconque a récemment effectué une recherche sur Google sait que les choses ne fonctionnent plus comme avant. Bien sûr, il se passe tout avec la recherche Google elle-même, mais il existe également un sentiment incontournable que la recherche sur le Web n’est plus la source canonique d’informations qu’elle était auparavant, avec autant de personnes qui découvrent vous et moi grâce aux chatbots.

Thomas Dimson et Joey Flynn ont eu un sentiment similaire, ce qui les a amenés à créer In the Weights. Les « poids » en question sont les paramètres numériques qui façonnent la formation et les résultats d’un modèle d’IA. Le site Web prétend donc mesurer dans quelle mesure « un modèle est capable de rappeler quelqu’un sans utiliser d’outils comme la recherche sur le Web ».

« Être dans la catégorie des poids signifie que votre existence a été jugée importante dans le processus de création d’une intelligence artificielle surhumaine », indique le site Internet.

Pour y parvenir, In the Weights est censé interroger différents modèles (y compris Grok, Gemini, plusieurs versions de GPT, Claude et Llama, ainsi que des modèles moins connus) avec une question similaire à « Qui est ? Donnez jusqu’à 10 résultats, chacun avec une brève description et une confiance. » Il « regroupe ensuite des descriptions similaires et attribue un score de force ».

Crédits image : Dans les poids

Par exemple, cet humble blogueur technologique a reçu un score de force de 641, me plaçant dans le top 6 % des noms. Je me sentais plutôt bien jusqu’à ce que je voie que plusieurs collègues de TechCrunch ont obtenu des résultats encore plus élevés. Et le classement a changé au moment où j’écris cet article, avec la star de « Home Alone » Macaulay Culkin actuellement en première position avec un score de force de 988, suivi du chanteur d’opéra Luciano Pavarotti.

Les résultats montrent également quels modèles ont renvoyé des réponses pour un nom donné, et mettent en évidence des hallucinations potentielles – apparemment GPT-5.4 Mini dit qu’Anthony Ha est une « forme de nom ambigu qui pourrait faire référence à plusieurs personnes avec les initiales AHA ».

Lorsqu’on lui a demandé pourquoi il avait construit In the Weights, Dimson a déclaré à TechCrunch par e-mail que lui et Flynn cherchaient à « relancer la créativité » après avoir quitté OpenAI (qu’ils ont tous deux rejoint via l’acquisition de leur startup de conception Global Illumination).

Dimson a déclaré qu’il réfléchissait au fait que « les recherches personnalisées de Google ne sont pas un bon objectif en 2026 alors que davantage de trafic se déplace vers les LLM » et au fait que « tant de vies sont codées d’une manière ou d’une autre dans un tas de nombres à virgule flottante à l’intérieur du cerveau de l’IA ». Il a également déclaré que la direction du site avait été « scellée » par un article de blog ironique sur les poids de l’IA et la nouvelle classique de Terry Bisson « Ils sont fabriqués à partir de viande ».

« La réception a été insensée jusqu’à présent, nous pensions que ce serait une légère curiosité, mais il semble que cela ait touché une corde sensible de vouloir voir si vous vivez éternellement dans la super intelligence (le facteur de comparaison ne fait pas de mal non plus !) » a ajouté Dimson.

Crédits image : Dans les poids

Même si je ne suis pas aussi convaincu qu’être « rappelé » par un chatbot est un ticket garanti pour l’immortalité, je ne peux pas nier que je trouve les résultats à la fois intriguants et induisant la jalousie, d’autant plus qu’ils sont codifiés dans un score facile à comparer. (Le critique de l’IA Anthony Moser s’est moqué du fait que cela équivaut « littéralement à demander à 13 chatbots de vous parler de vous-même. ») Cela aide également : le fait que le site présente un joli design rétro inspiré de Nintendo.

Dimson a déclaré qu’il prévoyait d’approfondir les raisons pour lesquelles différents modèles d’une même série renvoient des résultats différents, quels modèles sont biaisés en faveur de différents types de personnes et quelles personnes « devraient avoir un article Wikipédia mais ne le font pas ».

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