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Google releases its own ‘reasoning’ AI model

Après o1 et DeepSeek-R1, Google lance son modèle qui “réfléchit”. En fait juste un LLM qui fait du Chain of Thought lui-même (mais on est mauvaise langue). En tout cas, c’est clairement le besoin, la genAI en mode LLM qui crée des textes ou des images atteint son plateau. Cela ouvre la porte à beaucoup de choses. À petite échelle, comparez ChatGPT 4o et o1 pour créer des fonctions matricielles complexes sur Google Sheet ou Excel. De 15 itérations sans solution à un résultat qui fonctionne, c’est bluffant.

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A Chinese lab has released a ‘reasoning’ AI model to rival OpenAI’s o1

J’essaie ici d’éviter de suivre toutes les annonces de nouveaux modèles, mais celle-ci est importante pour deux raisons. Premier modèle Chinois à s’opposer aux américains et un changement majeur dans les applications avec des modèles qui raisonnent, ce que ne fait vraiment pas la première génération de LLM. Cela permettrait de développer des Agents IA plus ou moins autonomes parce que capables de prendre des décisions dans une situation inconnue. Beaucoup plus lent et coûteux que les modèles génératifs classiques, ils viennent en complément pour rendre possibles les Agentic Workflow dont toute la tech rêve depuis bien avant la GenAI.

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Agent d’IA : de quoi parle-t-on et quelles sont les possibilités actuelles ?

Bien que rien de très neuf dans cette définition des Agents IA, il est toujours utile de se mettre au clair sur les définitions précises des différents concepts poussés par les équipes marketing les plus puissantes du monde et repris parfois avec peu de précision dans les médias. C’est clairement l’étape du moment qui devrait éclipser l’IA Générative ou le positionner comme un outil IA parmi d’autres. A sa place donc.

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What is a “cognitive architecture”?

Sujet peut-être un peu technique : les “cognitive architecture” expliquée par LangChain. Cela reste simple et vaut le coup de bien comprendre les différents modèles, du 100% humain au 100% autonome. Aucune solution n’est meilleure qu’une autre, tout va dépendre du problème à résoudre. On visualise aussi qu’une confusion peut se créer : beaucoup de workflow sont connus et prévisibles, l’autonomie d’un agent pour décider quelle est la prochaine étape n’est pas nécessaire, un bon vieux (no)code est bien plus frugal et maîtrisable.

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AI21 CEO says transformers not right for AI agents due to error perpetuation

Au moment où OpenAI pousse ses LLM (sur une technologie de Transformers) pour développer des Agents IA, on entend de plus en souvent la petite musique : trop d’erreurs, pas de mémoire, le perroquet stochastique ne pourra pas prendre des décisions fiables. Il faudrait attendre la fin de l’ère des LLM pour passer à la phase des Agents ? Il va falloir changer un peu le vocabulaire du marketing ambiant… Et refaire atterrir les entreprises qui croyaient à la baguette magique pour leurs opérations.

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Agent database by Agency : 400 Agents

Agency répertorie 400 services ou technologies pour créer des Agents. Comme dit précédemment, on n’y est pas encore, mais ça montre que beaucoup sont dessus. Notamment en open source. Cette liste sera probablement mise à jour, à suivre donc.

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AI Agents: A New Architecture for Enterprise Automation

On s’approche d’une définition de plus en précise de “comment ça marche” les Agents. Quatre modèles d’architectures différents. Cela aide à vraiment comprendre la différence sans besoin d’entrer dans trop de détails techniques. Une référence à garder et regarder

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Nouvelles fonctionnalités IA chez Make. Soyez prêt pour “Human in the Loop” !

C’est tellement simple que c’en est génial : en ajoutant du “Human in the Loop”, Make résout une des raisons pour lesquelles les Agents ne sont pas activables. Le niveau de qualité n’étant pas là, ils sont vite bloqués. En ajoutant une validation humaine simple, cela peut débloquer le scénario qui devient “viable” tout en limitant les risques de problème.

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Beyond Bots: How AI Agents Are Driving the Next Wave of Enterprise Automation

Une plongée dans l’univers encore incertain des Agents. Menlo Venture tente une cartographie des start-ups du secteur, mais on remarque que certaines sont encore à la périphérie du sujet. Au moment où les avancées tech, notamment o1 va bouleverser les cartes. Un sujet à suivre, c’est le stade de l’automation que personne n’avait réussi à exécuter avec succès même avec toute la stack no-code.