Derniers ajouts

IAB Benchmarks AI Adoption, Evolving Impact On Advertising

Une étude très complète de l’IAB sur l’usage de l’IA par les agences, les annonceurs et les éditeurs dans le cadre des campagnes de publicités.
Un bilan contrasté avec encore 2/3 des projets IA en exploration, tests ou POC. Les freins classiques se retrouvent ici avec une attention particulière à la data étant donné le sujet. Les recommandations de l’IA pour débloquer tout ça sont bien vues et peuvent être appliquées à d’autres secteurs.

Meta déploie son outil d’intelligence artificielle conversationnel en France, qui sera disponible sur WhatsApp, Instagram et Facebook

C’est passé presque inaperçu : le chantage de Meta et d’Apple de ne pas proposer leurs services en Europe alors qu’ils refusaient d’appliquer les lois s’arrête. Meta vient, et en respectant les règles de la CNIL Irlandaise et le DSA. Beaucoup craignaient à l’époque que l’Europe soit à la traîne suite à ces coups de bluff. Mais le business a été plus fort. 450 millions d’habitants, plus riches, avec des pratiques numériques plus développées qu’aux États-Unis, ils ne peuvent vraiment pas s’en passer. A mémoriser pour la prochaine fois.

Marketers and GenAI:Diving Into the Shallow End

L’étude (d’un vendeur de technologie, à prendre avec des pincettes donc) fait le bilan sur l’usage de l’IA dans les départements marketing. Encore en phase de test, mais tout le monde s’y est déjà mis, notamment sur la génération de textes, images ou vidéos. Moins clair sur le ciblage et la création d’audience. À comparer dans cette rubrique avec les cas d’usages des grandes agences qui semblent bien plus avancées sur le sujet.

AI at SAP: “The real challenge lies in transforming your own work”

Cas d’implémentation de l’IA chez SAP. Encore des choses applicables dans vos entreprises : laisser les équipes expérimenter elles-mêmes pour changer leur méthodes de travail, faites des formations et mettez en place un organe de contrôle pour valider que l’usage de l’IA reste éthique. Plein de bon sens, pourtant on entend souvent l’inverse (en mode petit chef) : “faites un POC, ça va se répandre naturellement ensuite”…

Y Combinator startups are fastest growing, most profitable in fund history because of AI

Il s’agit des start-ups, et de la dernière fournée du fameux Y Combinator. Le chiffre est impressionnant : 10% de croissance par semaine. Du jamais vu. La raison ? Pour un quart d’entre elles, 95% du code est écrit par l’IA. Ce qui permet d’arriver plus vite sur le marché en consommant moins de capital. Deux choses pour les entreprises plus traditionnelles. D’abord, les start-ups vont être encore plus disruptives, plus vite, et donc plus menaçantes. Ensuite, il serait bon de s’en inspirer ? Des changements d’organisation et de modèles économiques à venir bien plus profonds qu’une “nouvelle technologie” pour les “incumbents” ?

The Cybernetic Teammate

Je commence à avoir une belle collection d’études sur l’impact de l’IA dans le travail quotidien en entreprise (rubrique Futur of Work et/ou mot-clé “Etude”). Celle-ci est intéressante parce qu’elle est réalisée chez Procter and Gamble et qu’elle s’intéresse à l’impact sur le travail créatif en équipe et pas sur des tâches purement productives. Elle démontre qu’une équipe avec IA produit un résultat bien meilleur avec plus d’émotions positives. L’arrivée de l’IA dans une entreprise va donc nécessiter de revoir l’organisation des équipes et du management.

Most AI researchers are skeptical about language models achieving AGI

Sur le sujet de l’AGI (toujours pas très clair dans sa définition), quand les fournisseurs en parlent, c’est pour après-demain. Quand on interroge les chercheurs, ils répondent qu’on n’y est pas, et en tout cas pas avec les approches actuelles. Il est vrai que les premiers y voient leur profits futurs et ont levé beaucoup sur cette thèse…

Google calls for weakened copyright and export rules in AI policy proposal

Google et OpenAI profitent de la tendance politique aux US pour tenter de se débarrasser des questions de droits d’auteurs / voisins sur les data d’entrainement et de garder les modèles en mode boîte noire. Cela va à l’opposé de la plupart des “bills” dans les États et bien sûr de l’IA Act en Europe. Ce sont deux piliers fondamentaux de l’IA Éthique qui sont à risque.