Revealing

• Le CDC a publié son premier ensemble important de données génétiques provenant de 1 000 virus de la rougeole circulant aux États-Unis l'année dernière, et d'autres données sont attendues prochainement pour évaluer si le statut d'élimination a été perdu. • En 2025, les cas de rougeole ont atteint 2 285 dans 44 États — le pire bilan depuis plus de 30 ans — tandis que l'année 2026 a enregistré 1 575 cas à la fin mars, dans un contexte de baisse des taux de vaccination. • Les retards dans la publication des données sont dus à des licenciements massifs et à des démissions ; les chercheurs critiquent les coupes budgétaires de l'administration Trump et la lenteur de la réponse face aux épidémies.

• Des ingénieurs de l'Université Washington à St. Louis ont découvert que les cellules peuvent percevoir des signaux bien au-delà des surfaces qu'elles touchent grâce à un processus appelé « mécano-détection en profondeur », où des amas de cellules épithéliales normales détectent des couches situées jusqu'à 100 microns en tractionnant sur les fibres de collagène environnantes. • Les cellules cancéreuses individuelles peuvent sonder environ 10 microns devant elles, tandis que les amas de cellules normales travaillant ensemble peuvent détecter des signaux 10 fois plus loin, aidant ainsi les cellules à décider où migrer et offrant de nouvelles perspectives sur le comportement des cellules cancéreuses. • Ces conclusions, publiées dans PNAS, pourraient révéler de nouvelles cibles pour empêcher la propagation du cancer et faire progresser la compréhension de la manière dont les cellules cancéreuses se déplacent dans le corps.

Tommy Thompson a refusé de divulguer l'emplacement de 500 pièces manquantes trouvées dans l'épave d'un navire historique

Des chercheurs de la Texas A&M University ont développé ce qu'ils décrivent comme le benchmark d'IA le plus exigeant à ce jour, avec des résultats qui contredisent les attentes précédentes concernant les capacités de l'intelligence artificielle. Cette étude complète a mobilisé une vaste équipe de scientifiques pour analyser la performance des systèmes d'IA de pointe face à des évaluations d'une difficulté extrême, alors que ces modèles deviennent de plus en plus sophistiqués. Les conclusions suggèrent que les systèmes d'IA actuels atteignent des niveaux de performance inattendus dans ce cadre d'évaluation rigoureux, apportant ainsi des éclairages importants sur les capacités et les limites réelles des modèles d'apprentissage automatique avancés.

• Des scientifiques de l'université Texas A&M ont créé le test d'IA le plus exigeant à ce jour, impliquant plus de 50 collaborateurs, pour évaluer les modèles de langage avancés sur des tâches de raisonnement complexes. • Les premiers résultats montrent que même les meilleurs systèmes d'IA éprouvent des difficultés significatives, mettant en évidence des lacunes dans les capacités actuelles malgré la réussite de benchmarks plus simples. • Le benchmark, détaillé dans un article revu par des pairs, repousse les limites de la recherche sur la sécurité et la robustesse de l'IA.