Une IA Ethique pour transformer votre business
Poursuivons l’exploration et la compréhension du multi-agent vs mono-agent, surtout en tenant compte des avancées des monos agent (ChatGPT 5 par exemple). La discussion n’est pas tant technique que structurelle, il faut être capable de challenger nos équipes tech !
Cela évolue sans cesse, mais c’est toujours intéressant de savoir quels sont les modèles les plus utilisés dans les entreprises (Anthropic, de loin). Et de constater que OpenAI a vraiment choisi un angle B2C (même s’il alimente encore Microsoft).
Ebook en mode Brand content de Galileo sur l’évaluation des agents (leur business). Néanmoins, les deux premiers chapitres sont intéressants pour la compréhension des différents agents et plateformes pour les opérer (LangGrap, AutoGen, CrewAI)
Cela peut paraître un peu technique : les avantages et inconvénients des multi-agent vs mono-agent. Cela dépend vraiment de vos besoins. Le choix de l’architecture est difficilement réversible une fois lancé. Autant bien le discuter avec les équipes techniques en amont.
Les prompts utilisés pour analyser et annuler les contrats du département des Vétérans par le DOGE. On a souvent des exemple de comment prompter correctement un IA. Ici c’est l’inverse. Tout ce qu’il ne fallait pas faire dans le paramétrage d’une IA, sans oublier les biais politiques évident dans les instructions…
Encore un ajout à la collection des études qui montrent que la mise en place de l’IA est complexe et dans tous les cas, les gains attendus, sur-estimés. Elle montre aussi que 67% des dirigeants interrogés le font par peur de ne pas “rester à la traîne”. Le FOMO peut coûter cher… En plus du coût des investissements gâchés dans ces projets, perdre confiance dans l’IA pourrait ralentir les futures innovations.
40% des projets Agent IA (les vrais, les autonomes) abandonnés dans les trois ans d’après Gartner. Seulement 10% des offres actuelles autour des agents IA seraient vraiment à valeur ajoutée (les autres étant du repackaging de systèmes existants). Si on avait besoin de se convaincre que le hype sur les Agents IA était bien là…
Une vidéo de 10 minutes qui démonte les conclusions du papier de recherche d’Apple sur les modèles de raisonnement. Ce qui est vraiment malaisant, c’est qu’elle doit réexpliquer ce qu’est un LLM aux chercheurs d’Apple. Certains y verront causalité avec leur position sur le marché de l’IA… C’est surtout l’occasion de mieux comprendre ce qu’on appelle raisonnement en IA : pour l’instant cela reste l’imitation d’un raisonnement. Et c’est déjà très impressionnant. L’AGI n’est effectivement pas pour demain.
Du bon brand content de Galileo qui en listant ses propres mesures d’évaluation de l’IA donne à voir une bonne liste de moyens de mesurer la qualité une fois la solution implémentée. Les “evals” sont probablement la partie le plus souvent oubliée dans une solution IA et pourtant la plus importante. On se trouve parfois mieux disant que des solutions à plusieurs milliards de dollars, mais on ne le sait pas…
La papesse du Web Mary Meeker continue avec l’IA. Un rapport de 340 pages ! Tellement de choses intéressantes que la synthèse est difficile à faire, mais une référence à garder sous le coude.