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agent-desktop de Vercel passe en 1.0, le benchmark GDPx de SemiAnalysis plafonne à 12 %, Perplexity loue des GPU Blackwell Ultra à IREN : le point du 2 novembre

Vercel Labs publie un outil open source qui permet aux agents de piloter les applications de bureau. Un nouveau benchmark d'agents plafonne à 12 %. Perplexity signe pour des GPU.

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Trois choses du week-end : un outil qui donne aux agents une façon plus propre d'utiliser les applications de bureau, un nouveau benchmark difficile qui remet les modèles de pointe à leur place, et une entreprise d'IA de plus qui sécurise de la capacité GPU.

agent-desktop, de Vercel Labs, passe en 1.0

agent-desktop, de Vercel Labs, permet à un agent IA de lire et de piloter les applications de bureau sur macOS, Windows et Linux. Au lieu de deviner à partir de captures d'écran, il lit l'arbre d'accessibilité du système, la structure qu'utilisent les lecteurs d'écran. Une capture renvoie du JSON avec une référence pour chaque élément sur lequel l'agent peut agir ; l'agent clique ou tape sur une référence, puis reprend une capture pour vérifier le résultat (GitHub).

C'est un outil en ligne de commande et une bibliothèque C écrits en Rust, sous licence Apache 2.0, qui s'installent avec npm install -g agent-desktop. Par défaut, il travaille sans affichage : les actions passent par l'interface d'accessibilité sans bouger le pointeur ni prendre le focus. Le README liste 60 commandes, dont 56 utilisables aujourd'hui. Sur macOS, il demande l'autorisation Accessibilité, et sur Linux une session graphique avec at-spi2-core.

La version 1.0.0 est sortie le 28 octobre et la 1.0.2 le 30 octobre (versions). Le dépôt comptait environ 7 500 étoiles le 2 novembre (API GitHub). Le README prévient à juste titre : captures, copies d'écran et lectures du presse-papiers peuvent contenir des données privées, à garder hors des journaux publics.

GDPx : le meilleur modèle résout 12 % des tâches

Le 2 novembre, SemiAnalysis (Max Kan, Andrew Megalaa et Dylan Patel) a publié GDPx, un benchmark d'agents sur 11 domaines qu'il juge les plus rentables pour l'IA de pointe : conception de puces, cybersécurité, biologie, finance, droit, trading quantitatif, auto-amélioration de l'IA, conception matérielle, science des matériaux, alignement et génie logiciel. La version 1.0 compte 206 tâches construites avec 14 partenaires spécialisés (GDPx).

Le classement rend modeste : Claude Opus 5.5 est en tête avec 12,0 %, devant Gemini 4 Carbon (10,9 %) et GPT-6 Astra (9,6 %) ; GLM 5.3 ferme la liste à 2,7 %. Chaque domaine pèse autant et chaque tâche est notée sur la moyenne de trois essais. Selon SemiAnalysis, Opus 5.5 gagne le trading quantitatif, la conception matérielle et la conception de puces, Gemini 4 Carbon la biologie et le génie logiciel, GPT-6 Astra l'auto-amélioration et la science des matériaux. En finance et en droit, « pratiquement tous les modèles obtiennent exactement 0 » (SemiAnalysis).

Deux réserves venant des auteurs eux-mêmes : les filtres de sécurité font baisser les scores d'Opus 5.5 et de GPT-6 Astra en cyber, biologie et alignement, et le coût par tâche varie beaucoup, environ 51 $ pour Opus 5.5 contre environ 16 $ pour Gemini 4 Carbon (Unite.AI).

Perplexity signe pour des GPU Blackwell Ultra chez IREN

Le 30 octobre, IREN a annoncé un accord pluriannuel : Perplexity fera tourner des charges d'IA sur des GPU Nvidia Blackwell Ultra dans l'un des campus de data centers d'IREN. Cette capacité servira le produit de recherche de Perplexity et Perplexity Computer, qui coordonne des agents pour mener un projet d'une seule demande à un résultat fini. IREN indique que plus de 50 000 organisations utilisent Perplexity (IREN) et que ses utilisateurs posent plus de 1,5 milliard de questions par mois (IREN sur X).

IREN ne donne ni le montant du contrat, ni sa durée, ni le nombre de GPU, ni l'emplacement du campus.

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