Ce que quatre années de sorties de modèles nous disent sur l'avenir de l'IA

L'arcade est un jeu de données organisé de 240 sorties de modèles de février 2022 à août 2026 (247 entrées en comptant les 7 événements sectoriels), chacune étiquetée par laboratoire, continent, modalité et accès ouvert/fermé. Est-ce suffisant pour arrêter de deviner et commencer à ajuster des courbes ? J'ai voulu le vérifier… avec Fable 5. Seul le temps nous dira si les prédictions sont justes.

Le rythme des sorties est exponentiel (et juillet a fait sauter la courbe)

Ajuster une exponentielle aux sorties par trimestre donne une croissance de +17 % par trimestre — un doublement environ tous les quatre à cinq trimestres — avec un R²=0,86 sur l'échelle logarithmique. Cela serait déjà remarquable en soi. Mais la courbe ne cesse d'être dépassée : juillet 2026 a apporté 39 sorties — plus d'une par jour — et le T3 atteint 48 sorties au 10 août, un rythme d'environ 107 par trimestre alors qu'il reste sept semaines à courir, contre une prédiction ajustée de 33.

Une réserve honnête s'impose : une partie de cela tient à un artefact de curation. Le jeu de données consigne 2026 avec une granularité plus fine que 2022 — les variantes, les préversions et les paliers de tarification comptent désormais d'une manière que « GPT-4 est sorti » ne le faisait pas (et l'audit a réintégré rétroactivement une douzaine de sorties open-weight précoces, ce qui explique justement pourquoi la référence 2022 a bougé depuis la première version de cet article). Le temps de doublement exact est incertain. Ce qui n'est pas incertain, c'est le graphique suivant.

Un jour entre deux sorties

L'écart médian entre deux sorties consécutives dans le secteur est passé de 23 jours en 2022 à 1 jour en 2026 — une division par 23. (Le chiffre 2022 a bougé depuis la première version de cet article : les réintégrations de l'audit ont ajouté des sorties précoces — c'est le prix de la re-mesure de sa propre référence.) Notez l'échelle logarithmique : sur un axe linéaire, les barres 2023-2026 seraient des filets indiscernables.

Et le calendrier n'a rien d'aléatoire. En passant en revue les sorties phares à la recherche de lancements rivaux dans les 48 heures, on trouve quatorze paires depuis mi-2025, avec une tendance à converger vers le même jour : GPT-5.3-Codex a atterri le même jour que Claude Opus 4.6, DeepSeek v4 est sorti le lendemain de GPT-5.5, GLM-5.2 a été lancé le lendemain de la suspension de Fable 5, Qwen3.8-Max-Preview est arrivé deux jours après Kimi K3 — et FLUX 3 est sorti deux jours après Qwen Image 3.0. Les dates de sortie sont devenues de la contre-programmation.

L'Asie prend la deuxième place, grâce aux poids ouverts

L'Asie est passée d'une seule sortie en 2022 (GLM-130B) à 31 % de tout ce qui est sorti en 2026, dépassant l'Europe en 2025 et ne revenant jamais en arrière.

La répartition la plus intéressante concerne la manière dont chaque région publie ses modèles. En 2026, seulement 27 % des sorties nord-américaines sont en poids ouverts, contre 56 % pour l'Asie et 77 % pour l'Europe. La part globale de l'ouvert a en réalité chuté (de 73 % en 2024 à 42 % en 2026) à mesure que la pointe américaine se refermait — mais les plus grands modèles ouverts sont désormais au niveau de la pointe : Kimi K3, avec 2,8 T de paramètres, est le plus grand modèle à poids ouverts jamais publié, et les modèles ouverts chinois représenteraient environ 61 % des tokens d'OpenRouter. L'ouvert n'a pas perdu en qualité ; il a perdu en nombre tout en s'emparant du sommet du classement.

La vague des spécialistes

Dernier changement en date : les modèles conçus pour une seule tâche. En comptant par semestre les sorties spécialisées en programmation, cybersécurité, OCR, mathématiques formelles, voix, modèles du monde et agents :

Au plus deux par semestre jusqu'en 2025, puis un bond à 12 au premier semestre 2026 — et le second semestre 2026 en compte déjà 13 au 10 août (9 en juillet, 4 de plus dans les dix premiers jours d'août : un classificateur de sûreté, le modèle co-entraîné d'un agent de codage, et deux spécialistes de logique formelle). Les catégories se multiplient aussi : au code, à la cyber, à l'OCR, aux maths et aux modèles du monde, les six dernières semaines ont ajouté la classification de sûreté de contenu (Shieldstral) et le raisonnement déductif formel (TwiL-LM). Ils se regroupent aussi de manière suspecte : deux modèles OCR à deux jours d'intervalle (Baidu Unlimited-OCR, Mistral OCR 4), et deux modèles de cybersécurité le même jour (Fugu-Cyber et Gemini 3.5 Flash Cyber, le 21 juillet). Chaque modèle cyber de 2026 est verrouillé derrière un accès réservé aux partenaires de confiance — spécialisation et contrôle d'accès arrivent de pair.

Prédictions

Deux se sont déjà vérifiées, la même semaine

La première version de cet article signalait une anomalie : Black Forest Labs se taisait depuis six mois, alors que son propre rythme laissait attendre quelque chose autour de mars. Le pari, tel qu'il était formulé : « ou bien FLUX.3 sera une sortie majeure, ou bien c'est une offre destinée aux entreprises qui se prépare ». Deux jours plus tard, le 23 juillet, FLUX 3 arrivait, et tranchait en faveur de la sortie majeure : non pas un modèle d'image incrémental, mais un virage vers une « intelligence visuelle » multimodale couvrant la vidéo, l'audio et la prédiction d'actions robotiques, avec une variante déjà en service sur les chaînes de production d'Audi.

Puis la chose s'est reproduite. Cet article signalait qu'Anthropic était en retard — son propre rythme situait la sortie au 12 juillet — et présentait ce dépassement comme « celui à surveiller » si le schéma observé chez BFL se confirmait. Le 24 juillet, douze jours après la date projetée, Claude Opus 5 arrivait : non pas une amélioration incrémentale, mais un modèle qui entrait directement en tête de l'indice Artificial Analysis, devant Fable 5, le modèle de classe Mythos de la maison, et à moitié prix. En retard et majeur : conforme au schéma, deux fois dans la même semaine.

Précisons ce que cela valide, exactement. Les calculs de cadence ne peuvent pas dire ce que publiera un laboratoire : rien, dans les statistiques d'écarts, ne laissait présager des robots ni un modèle de milieu de gamme dépassant un modèle phare. Ce qu'ils peuvent faire, c'est signaler qu'il se prépare quelque chose. Un laboratoire au rythme régulier qui se tait au-delà de son intervalle habituel est soit en train de ralentir, soit en train de préparer un coup — et dans le cas de BFL comme d'Anthropic, l'hypothèse du ralentissement était peu vraisemblable. Voilà la vraie règle à retenir : le silence d'un laboratoire régulier est en soi un signal, et plus il se prolonge au-delà de la date attendue, plus la sortie qui suit tend à être importante. Ces laboratoires n'ont pas sauté une sortie, ils l'ont mise de côté. Prochain test de la règle : Google, attendu à la mi-août.

Les calculs sur lesquels je parierais vraiment

• Le rythme de sortie par laboratoire. En prenant la médiane des cinq derniers intervalles entre sorties de chaque laboratoire : Google projette la mi-août, Z.ai la mi-août, xAI fin septembre, DeepSeek novembre — et l'écart médian d'Alibaba est descendu à deux jours, ce qui relève moins d'une projection que d'un rendez-vous permanent. (L'entrée d'Anthropic s'est résolue le 24 juillet — voir ci-dessus.)
• Le T3 dépassera 90. L'ajustement dit 33, mais juillet à lui seul en a apporté 39 ; à ce rythme le trimestre franchit les 100, même si la saturation peut le retenir. Une fois que l'écart médian touche ~1 jour, les sorties discrètes n'ont plus de sens et les laboratoires basculent vers des canaux à versionnage continu — les incréments mensuels de GPT-5.x y sont déjà à mi-chemin.
• Les poids ouverts remonteront vers environ 50 % d'ici 2027. Les poids de Kimi K3 sont sortis le 27 juillet, la sortie ouverte de Qwen3.8 est promise, l'Europe publie à 77 % en ouvert, et la part trimestrielle d'ouvert s'est déjà redressée de 33 % (T1) à environ 50 % (T3 à ce jour).
• La cybersécurité deviendra une catégorie durablement verrouillée. Trois sur trois verrouillées en 2026, plus le cadre de gravité post-suspension que les grands laboratoires proposent conjointement. Attendez-vous à ce que « réservé au gouvernement et aux partenaires de confiance » devienne un palier de sortie standard, et non une exception.
• Les modèles du monde perceront en 2027. Cosmos 3 est sorti avec plus de 20 partenaires industriels, HY-World 2.0 vise les jeux vidéo, et le résultat de Qwen-AgentWorld — un RL simulé surpassant le RL en environnement réel sur certains benchmarks — est le genre de résultat habilitant qui précède une vague.
• Des orchestrateurs plutôt que des monolithes. Fugu Ultra bat Opus 4.8 sur SWE-Bench Pro en composant d'autres modèles ; Kimi K2.6 fait tourner des essaims de 300 agents ; Muse Spark est entraîné à orchestrer des sous-agents. L'unité de capacité passe d'« un modèle » à « un système qui aiguille des modèles » — ce qui, accessoirement, rend des jeux de données comme celui-ci plus difficiles à mettre à jour chaque mois.

Mise à jour (1er août 2026) : où en est le tableau

Neuf jours plus tard, voici l'état du tableau — les deux paris datés ci-dessus se sont résolus en réussites, et les appels de tendance accumulent déjà des sorties qui les confirment :

• Le verrouillage cyber a tenu. MAI-Cyber-1-Flash (Microsoft) est sorti le 27 juillet — fermé, comme les trois précédents. Quatre modèles cyber, quatre verrouillés. Conforme à la thèse.
• Les orchestrateurs ont continué d'arriver. Le Fugu-Ultra v1.1 de Sakana a atterri le 24 juillet — un tour de manivelle de plus pour l'orchestrateur entraîné.
• Le rebond de l'ouvert est en bonne voie. La part de poids ouverts du T3 est déjà à 50 %, et six des onze sorties depuis le 23 juillet sont ouvertes (LLaDA2.2-flash, Instella-MoE, A.X K2, Inkling-Small, DeepSeek-V4-Flash et MiniMax-H3).
• La contre-programmation a atteint les laboratoires vidéo — avec l'axe de l'ouverture intégré. Le 31 juillet, MiniMax a sorti MiniMax-H3 (Hailuo 3.0) — un modèle vidéo omni-modal (audio stéréo natif, jusqu'à 2K) avec des poids ouverts arrivant le 3 août, à environ trois fois moins que le tarif courant — le même jour que ByteDance lançait son Seedance 2.5, fermé. Même catégorie de produit, même jour, paris opposés sur l'ouverture. Le schéma des lancements rivaux trie désormais les laboratoires par stratégie, pas seulement par calendrier.
• Un appel est visiblement sous tension — et il prouve la méta-règle. Le « rendez-vous permanent tous les deux jours » d'Alibaba a calé : aucune sortie depuis le 21 juillet, onze jours de silence contre un rythme d'environ un jour. Selon la propre logique de cet article, ce n'est pas une réfutation — le silence d'un laboratoire au rythme établi est en soi un signal, et le silence d'Alibaba se lit comme une préparation, pas un ralentissement. À surveiller.
• DeepSeek a doublé sa propre file d'attente. Projeté pour novembre, il a sorti à la place DeepSeek-V4-Flash le 31 juillet — une variante Flash plutôt qu'un nouveau modèle phare, donc le pari du flagship de novembre tient toujours, mais le laboratoire n'est pas resté silencieux.

Le prochain vrai test est celui que l'article nommait déjà : Google, projeté vers le 12 août. L'arcade tiendra les comptes, quoi qu'il arrive.

Mise à jour (10 août 2026) : la règle du silence marque un troisième point

Dix jours de plus, 13 sorties de plus, et les graphiques ci-dessus ont été régénérés à partir du jeu de données complet (240 sorties au 10 août). Le tableau :

• Le blocage d'Alibaba s'est résolu exactement selon le schéma. La mise à jour du 1er août signalait onze jours de silence contre un rythme d'environ un jour et parlait de « préparation, pas de ralentissement ». Le 1er août, Qwen3.8-Max a atterri — un modèle phare qui a débuté premier de l'arène textuelle, accompagné d'un frère de 27 Md. C'est la troisième confirmation consécutive de la seule règle durable de cet article : le silence d'un laboratoire au rythme établi est en soi un signal, et plus il se prolonge, plus la sortie est importante. BFL, Anthropic, maintenant Alibaba.
• Le rebond de l'ouvert a trouvé son allié le plus étrange : Meta. La part de poids ouverts du T3 s'établit désormais à 52 %, cinq des neuf sorties d'août sont ouvertes — et le 10 août, Meta a sorti Muse Glimmer sous Apache 2.0 pendant que Zuckerberg et Alexandr Wang s'engageaient, nommément, à ouvrir les poids de Muse Spark 1.2. Cinq jours plus tôt, ce jeu de données consignait la ligne de codage de Meta comme entièrement fermée. Si l'appel des ~50 % d'ici 2027 se réalise, le vote décisif sera venu du laboratoire que cet article attendait le moins.
• L'appel au verrouillage a reçu une confirmation plus grande que le « palier cyber » — le verrouillage est remonté en amont. La prédiction : l'accès partenaires-de-confiance devient un palier de sortie standard. Ce qui s'est réellement passé : OpenAI a annoncé ne pas pouvoir exclure une capacité cyber critique chez Astra — un modèle phare non publié — et verrouille désormais l'entraînement lui-même : environnements isolés, chiffrement des poids, charges internes en pause. Le palier de contrôle d'accès n'est pas seulement devenu standard pour les sorties ; il a pénétré jusque dans le laboratoire.
• « Des orchestrateurs plutôt que des monolithes » s'est encaissé sous la forme de la vague des harnais. La semaine du 5 au 10 août, l'événement de capacité n'était pas du tout un modèle : trois harnais ont saturé ARC-AGI-3 (VISTA à 100 %, Schema ~99 %, Prime Agent à 95,5 %) sans toucher un seul poids, et ce blog a dû ouvrir une catégorie entière pour les suivre. « L'unité de capacité passe d'un modèle à un système qui aiguille des modèles », annonçait l'article de juin ; en août, le système n'a même plus besoin d'aiguiller plusieurs modèles pour les battre.
• Mise à jour contre-programmation. Le 10 août à lui seul : Muse Glimmer de Meta et la famille TwiL-LM de webAI — deux modèles compacts, plus ou moins ouverts, construits pour tourner sur du matériel qu'on possède — ont atterri le même jour, aux côtés d'un essai de 6 500 mots de Zuckerberg. Les journées à sorties multiples sont désormais la norme, pas l'anomalie : les 4, 5 et 10 août ont chacun porté deux ou trois sorties.
• Toujours en attente, désormais imminent : Google, projeté au 12 août. À deux jours de cette mise à jour. Le calcul de rythme d'Anthropic, rafraîchi, pointe aussi vers le ~14 août. Si les deux publient du lourd dans la semaine, le calendrier lui-même sera devenu la chose la plus prévisible de cette industrie.

Le bilan, chiffré

Dix-huit jours de prédictions suffisent pour noter avec de l'arithmétique plutôt que des adjectifs. Le tableau, avec chaque appel de l'article original et de ses mises à jour :

Quatre des appels notés méritent qu'on fasse vraiment le calcul :

Le plus gros échec est ma propre courbe, et sa défaillance est le chiffre le plus instructif de la page. Les résidus logarithmiques de l'ajustement exponentiel sur les trois derniers trimestres donnent +0,02, +0,38, +1,16 — le T1 2026 a atterri 2 % au-dessus de l'ajustement, le T2 47 % au-dessus, et le rythme du T3 le dépasse de 3,2 fois. Le dépassement de chaque trimestre triple à peu près. Ce n'est pas du bruit autour d'une exponentielle ; c'est un processus qui s'en écarte, vers le haut — super-exponentiel, ou un changement de régime que la forme fonctionnelle ne peut pas voir. Il y a une symétrie plaisante : l'article Skaling couvert par ce blog le même jour montre les lois de mise à l'échelle additives échouant exactement aux frontières de leur grille d'ajustement. La mienne aussi. Un ajustement de courbe est une hypothèse, et les résidus sont l'arbitre. La chute du T3 : le trimestre a consommé la totalité de son allocation ajustée de 33 sorties le 24 juillet — jour 24 sur 92.

L'échec Alibaba est une erreur de taux de base d'école, et mérite d'être disséqué, sinon je la referai. Le « rendez-vous permanent tous les deux jours » venait de la médiane des cinq derniers écarts d'Alibaba — une fenêtre de récence tombée en pleine rafale de sorties. Face à l'historique complet du laboratoire, le tableau s'inverse : sur les 17 écarts entre sorties enregistrés, la médiane à vie est de 35 jours, et 13 écarts sur 17 — 76 % — durent 11 jours ou plus. Le « choquant » blocage de 11 jours que la mise à jour du 1er août traitait comme un signal était, au regard de la distribution à vie du laboratoire, un intervalle parfaitement ordinaire. La médiane sur fenêtre de récence ne mesurait pas le rythme d'Alibaba ; elle mesurait une rafale. Leçon, énoncée pour qu'elle reste : une médiane à cinq échantillons d'un processus autocorrélé décrit la dernière rafale, elle ne prévoit rien — et la règle du silence a sauvé une mauvaise estimation ponctuelle, exactement le genre de sauvetage qu'il ne faut pas compter comme une victoire de l'estimation ponctuelle.

L'appel des orchestrateurs peut désormais s'énoncer comme un ratio. Sur ARC-AGI-3, à harnais fixe, changer de modèle d'une génération entière (GPT-5.6 Sol → Claude Opus 5, tous deux sous le protocole officiel sans harnais d'ARC) déplace le score vérifié de 7,8 % à 30,2 % : un levier de 3,9. À modèle fixe, changer de harnais déplace Opus 5 de 30,2 % à 95,5 % (Prime Agent) — facteur 3,2 — et Sol de 13,3 % à 78,3 % — facteur 5,9. Le levier de l'échafaudage est désormais de la même taille que le levier d'une génération de modèle, et sur certains modèles plus grand. « L'unité de capacité passe d'un modèle à un système » était un pari qualitatif en juillet ; en août, c'est un coefficient mesuré.

L'appel au verrouillage cyber mérite que son incertitude soit énoncée. Quatre modèles cyber verrouillés sur quatre semble décisif, mais sous les taux de base continentaux de 2026 (73 % des sorties nord-américaines fermées, 44 % des sorties asiatiques), la probabilité que les quatre sortent fermés par hasard est de 0,73³ × 0,44 ≈ 0,17 — évocateur, pas concluant, sur le seul décompte. Ce qui le fait passer d'une inclinaison statistique à un fait structurel est catégorique, pas numérique : Shieldstral sorti en Apache 2.0 le même mois (capacité défensive ouverte, offensive verrouillée — la séparation est délibérée), et OpenAI déplaçant le verrou en amont de toute sortie pour Astra. Le décompte est une preuve faible ; l'asymétrie est une preuve forte.

Le total cumulé : sur onze appels notés ou notables, six réussites, un échec, un nul, trois encore ouverts — et l'échec a plus appris que les réussites.

Le scénario baissier : lire la même courbe comme une bulle

Tout ce qui précède traite l'exponentielle comme une histoire de croissance. Il vaut la peine de prendre au sérieux le fait que les mêmes données soutiennent une lecture plus sombre — car un processus qui croît plus vite qu'une exponentielle, comme c'est désormais le cas ici, ne peut pas être un régime permanent. Mathématiquement, un taux de croissance qui croît lui-même implique une singularité en temps fini : extrapolé naïvement, le décompte des sorties devient vertical en un temps fini, ce qui est impossible — donc autre chose se produit avant. Dans la littérature sur les bulles financières, c'est précisément le diagnostic : une croissance super-exponentielle avec des résidus qui s'accélèrent est la signature d'un régime insoutenable, pas d'un régime sain. Ma séquence de résidus +0,02 / +0,38 / +1,16 est soit un changement de régime, soit un sommet de bulle — et les données de comptage seules ne peuvent pas trancher.

Regardons donc la composition plutôt que le décompte. En recalculant le jeu de données par structure de laboratoires et par année :

Deux choses sautent aux yeux, et elles contredisent la lecture confortable. D'abord, ce n'est pas une consolidation — c'est l'inverse. 2026 est l'année la plus fragmentée du jeu de données : 19,4 laboratoires effectifs se partagent les sorties, et seize primo-entrants après une année 2025 quasi fermée à l'entrée avec deux. Ensuite, la moitié de tout ce qui sort porte désormais un marqueur de variante (Flash, mini, preview, Lite…) — le double de la norme 2022–2024. L'exponentielle n'est pas tirée par davantage de modèles de pointe ; elle est tirée par davantage de laboratoires publiant davantage de déclinaisons de choses plus petites. Un flot d'entrants plus une déflation de la taille unitaire : c'est à cela qu'a ressemblé le sommet de chaque boom d'entrée — manies ferroviaires et dot-com comprises — parce que le nombre d'entrants culmine historiquement au moment précis où le capital est encore bon marché alors que la différenciation a déjà disparu.

La demande ne double pas tous les quatre trimestres

Voici le problème arithmétique sous-jacent. Le nombre de sorties double environ tous les 4,4 trimestres. Pour que la sortie médiane conserve un usage constant, la demande totale de tokens devrait doubler au même rythme — et l'usage ne se répartit pas uniformément, il se concentre. Sous une distribution de type Zipf (à laquelle le trafic d'inférence ressemble empiriquement : ~61 % des tokens de modèles ouverts d'OpenRouter vont à une poignée de modèles chinois), la part du modèle médian chute plus vite que 1/N quand N croît. Doubler le nombre de modèles fait plus que diviser par deux le trafic du modèle médian. L'exponentielle des sorties est, mécaniquement, une machine à affamer d'attention tout ce qui se trouve sous le top 10.

Et pour les modèles ouverts en particulier, ce blog a déjà documenté trois mécanismes qui maintiennent l'usage en dessous de la part des sorties :

• Le mur matériel. Kimi K3 est gratuit à télécharger et nécessite environ 1,4 téraoctet de mémoire pour tourner — ouvert en droit, fermé en physique. Des poids que 99,9 % des téléchargeurs ne peuvent pas servir produisent des statistiques de sorties, pas de l'usage.
• Les barrières de licence. « Ouvert » s'étale sur six échelons, et la tendance récente ajoute des barrières sous l'échelle : les droits commerciaux de LFM2.5 s'éteignent au-delà de 10 M$ de chiffre d'affaires, TwiL-LM sort entièrement non commercial. Chaque barrière transforme une « sortie » en quelque chose qu'une entreprise peut évaluer mais sur quoi elle ne peut pas bâtir.
• L'écart à la frontière agentique. Là où l'usage croît réellement — les charges agentiques — le substrat ouvert accuse son plus grand retard : GLM 5.2 score 8,6 % sous le même harnais qui porte Claude Opus 5 à 95,5 %. Les modèles ouverts gagnent sur le prix du token et perdent sur l'accomplissement des tâches, et les acheteurs d'agentique paient pour des accomplissements.

Le côté coûts se comporte déjà comme un marché de matières premières

Le calcul des revenus rencontre une structure de coûts qui évolue en sens inverse. Les entraînements de pointe coûtent plus cher à chaque génération, et la tarification du secteur fait ce que fait la tarification des matières premières : Luna a baissé à 0,20 $/1,20 $, MiniMax a cassé le marché vidéo d'un facteur trois environ, et Meta vend désormais l'inférence de Muse Spark 1.2 avec une remise de plus de 90 % en échange de droits d'entraînement — vendre sous le coût pour acquérir des données, le geste classique d'un marché où le produit lui-même ne commande plus de marge. Pendant ce temps, le levier de capacité s'est visiblement déplacé vers la couche des harnais, où le coût marginal d'une percée est un mois d'ingénieur plutôt qu'une année de cluster. Quand un échafaudage qui multiplie les résultats par trois à six repose sur des modèles qui se concurrencent par les prix, les modèles sont la matière première et le harnais est le produit. Ce n'est pas une prédiction ; c'est une description du mois d'août.

Quatre fins possibles, et à quoi chacune ressemble dans ce jeu de données

La position honnête est un tableau de scénarios avec des signatures falsifiables, pas une prévision :

1. Plateau en douceur. La croissance de la demande et celle des sorties convergent ; les résidus logarithmiques reviennent vers zéro en 2-3 trimestres et les décomptes trimestriels se stabilisent quelque part dans la bande 40–60. Signature : la séquence des résidus devient négative ; le nombre de laboratoires effectifs se maintient vers 20.
2. Purge. Le flot d'entrants de 2026 rencontre le calcul de marges ci-dessus et s'inverse, comme l'entrée quasi nulle de 2025 l'avait déjà préfiguré. Signature : le nombre de nouveaux entrants retombe vers 2, les laboratoires effectifs diminuent tandis que la part des variantes continue de monter — les survivants publiant chacun plus de déclinaisons — et le HHI grimpe pour la première fois du jeu de données.
3. Commoditisation sans effondrement. Les sorties cessent tout bonnement d'être des événements : l'écart médian passe sous un jour, les laboratoires basculent vers des canaux à versionnage continu, et l'unité de compte de ce jeu de données se brise. Signature : part des variantes au-delà de 60 %, et le décompte des sorties devient formellement immesurable — ce que l'article original signalait déjà comme le point de saturation.
4. Super-exponentielle continue. Pas une option durable, selon l'argument de la singularité — maintenue, elle force l'un des trois autres scénarios.

Le résumé inconfortable : la lecture haussière et la lecture baissière s'accordent sur chaque chiffre et ne divergent que sur le nom. 115 sorties issues de 19 laboratoires effectifs à 49 % de variantes, c'est soit « l'année la plus productive de l'histoire de l'IA », soit « le pic d'entrée, avant la purge » — et l'arbitrage ne se trouvera pas dans ce jeu de données. Il se trouvera dans les deux chiffres que ce jeu de données ne contient pas : les tokens servis par modèle, et les dollars de marge par token. Les décomptes de sorties mesurent l'offre. Tous les effondrements de l'histoire ont été des découvertes du côté de la demande.

Analyse : exclusion des 7 événements ne constituant pas des sorties (données arrêtées au 10 août 2026 ; graphiques régénérés à chaque mise à jour datée), ajustement par moindres carrés log-linéaires sur les trimestres complets uniquement, médianes pour les statistiques d'écarts ; le décompte des spécialistes repose sur une heuristique par mots-clés sur les noms de modèles et les modalités ; le nombre de laboratoires effectifs est l'inverse de l'indice de Herfindahl des parts de sorties par laboratoire, et la part des variantes compte les noms portant des marqueurs de type flash/mini/lite/preview/nano/turbo/edge ou des versions décimales.