Le site In the Weights compare ce que des modèles d’IA retiennent d’un nom. Derrière le jeu, il capte un vrai basculement de la recherche vers les LLM.
- Un site note votre présence dans plusieurs LLM
- Le score compare rappel, erreurs et écarts entre modèles
- L’enjeu dépasse le gadget, Google perd du terrain
641. C’est le score obtenu par le journaliste d’TechCrunch qui raconte avoir testé In the Weights, un site pensé pour mesurer à quel point un nom existe déjà dans la mémoire des IA. Le principe est simple, presque brutal. Si un modèle vous « connaît » sans aller fouiller le web, vous êtes, d’une certaine façon, déjà dans ses poids d’entraînement.
Un score d’existence dans les modèles
Derrière In the Weights, on retrouve Thomas Dimson et Joey Flynn. Les « weights », ce sont les paramètres numériques qui orientent l’apprentissage et la sortie d’un modèle. Leur site dit donc mesurer la capacité d’un modèle à se souvenir d’une personne sans recourir à des outils comme la recherche web.
Concrètement, le service interroge plusieurs modèles, de Grok à Claude, en passant par différentes versions de GPT, Gemini, Llama et d’autres plus discrets. La question ressemble à ceci : qui est telle personne, avec jusqu’à dix résultats, une courte description et un niveau de confiance. Ensuite, le site regroupe les descriptions proches et leur attribue un score de force. C’est assez malin dans l’exécution.
Pourquoi ce petit projet touche un point sensible
Le contraste saute aux yeux. Ce n’est plus seulement Google qui sert de miroir public, ce sont aussi les LLM. Dimson explique qu’après son départ d’OpenAI, comme Flynn, ils cherchaient à relancer une dynamique créative. Tous deux avaient rejoint l’entreprise après le rachat de leur startup de design Global Illumination.
Dans un échange avec TechCrunch, Dimson résume l’idée ainsi : « Les recherches Google sur soi sont le mauvais objectif en 2026, à mesure que le trafic bascule vers les LLM ». Il dit aussi être frappé par le fait que tant de vies se retrouvent encodées dans une masse de nombres à virgule flottante, à l’intérieur du « cerveau » d’une IA. Le ton du site a aussi été fixé par un billet décalé sur les weights, inspiré de la nouvelle classique They’re Made Out of Meat de Terry Bisson.
Des résultats ludiques, mais pas neutres
Le côté jeu est évident. Le journaliste d’TechCrunch obtient 641 points, soit le top 6% des noms testés, avant de découvrir que plusieurs collègues font encore mieux. Et le classement bouge en direct : au moment de l’article, Macaulay Culkin occupe la première place avec 988, devant Luciano Pavarotti.
Mais le site montre aussi quels modèles répondent pour un nom donné, et il signale les hallucinations possibles. Exemple assez parlant, GPT-5.4 Mini affirme qu’Anthony Ha est un nom ambigu qui pourrait renvoyer à plusieurs personnes aux initiales A.H.A. Résultat ? Le score amuse, mais il expose aussi les trous, les biais et les ratés.
Un critique de l’IA, Anthony Moser, s’en moque d’ailleurs en parlant de l’équivalent de demander à 13 chatbots de parler de vous. Pas faux. Mais la comparaison chiffrée, plus le design rétro inspiré de Nintendo, rendent l’ensemble très partageable.
Ce que les fondateurs veulent creuser ensuite
Dimson veut maintenant regarder pourquoi différentes versions d’une même famille de modèles ne renvoient pas les mêmes résultats, quels modèles favorisent certains profils, et quelles personnes devraient avoir une page Wikipédia sans en avoir. Bref, derrière le gadget viral, il y a déjà une grille de lecture utile sur la façon dont les IA distribuent la visibilité.