Derniers ajouts

05-Prospective

Study: Growth of AI adoption slows among U.S. workers

Deux études apparemment contradictoires sur les usages IA qui font un plateau aux US et les jeunes générations aux travail qui l’utilisent deux fois plus. On peut y voir la courbe des early adopters : les plus jeunes ne se préocupent pas des insuffisances pour utiliser une nouvelle technologie, les plus seniors ont peur d’être mal perçus en le faisant. Tout ça pour confirmer s’il en était besoin que c’est bien là pour transformer la pratique dans le monde du travail.

Biais data

Why AI bias may be easier to fix than humanity’s

Nous sommes truffés de biais, nos décisions en sont influencées, ce qui fait de chacun d’entre nous des racistes, misogynes et classistes. Oui, oui, aujourd’hui dans nos entreprises. Même si on essaie de s’améliorer, avouons que les progrès sont lents. On reproche souvent à l’IA ses biais. Mais ils viennent de nous. D’où les scénarii dystopiques. Et si l’IA était la solution ? Bien entraînée, elle pourrait devenir meilleure que l’humain pour prendre des décisions sur un emploi, un prêt, etc. Cela n’engage que moi, mais je ferai plus confiance à une telle IA qu’à des humains.

Consommation IA

Big Tech’s AI dream turns into Ireland’s energy nightmare

La demande est telle dans les datacenters que les infrastructures techniques de l’Irlande ne peuvent plus suivre la demande. Ils consomment déjà 21% des besoins du pays. L’Irlande pourrait perdre sa position de 3ème datacenter du monde, pour les pays du nord (plus froid) ou la France (plus nucléaire). Cela n’a rien de virtuel et c’est maintenant. On reparle de frugalité des modèles ?

05-Prospective

Benedict Evans : AI eats the World

Comme toujours, très bonne synthèse de Benedict Evans, cette fois à Slush. 88 slides et la présentation en 27 minutes. Pour les pressés et connaisseurs, j’ai les dix principaux. Beaucoup de sujets, c’est l’exercice, on retiendra (encore !) le décalage entre le hype du sujet IA et la réalité dans les grandes entreprises, métier par métier.

Cas d'usage

2024: The State of Generative AI in the Enterprise

Le dernier rapport sur l’état de l’usage de l’IA dans les entrprises US. Très utile pour comprendre où se trouve la valeur aujourd’hui : dans le code, les chatbots et les RAG. Les agents n’y sont pas, c’est clairement la prochaine étape. Super intéressant aussi de voir le mapping des applications IA verticales (ou les participations de Menlo sont avantagées mais, bon, c’est le jeu…). Les opportunités se précisent pour les entreprises, même si un bon tiers avoue encore n’avoir aucune idée de comment y aller. Les investissements dans l’IA ont tout de même été multipliés par 6 depuis 2023.

Histoire IA

OpenAI Email Archives (from Musk v. Altman)

Les emails entre Musk, Altam, Sutskever et Brockman rendus publics par la procédure en cours. Ca ne rentrerait même pas dans une série Netflix. Quelle violence dans les désaccords ! Le sujet le mérite bien sûr, et ça pourrait rassurer. À la lecture, on reste quand même perplexes sur la capacité de ce modèle basé sur des intérêts très personnels et d’égo à devenir responsable envers les gens et la planète.

Histoire IA

Google AI chatbot responds with a threatening message: “Human … Please die.”

“Human… please die”, il faut dire que Gemini a du style. J’avoue avoir explosé de rire en voyant les médias se scandaliser alors que c’est juste la situation où nous sommes dans l’évolution des LLM. Et autant de progrès en si peu de temps est hallucinant (sans jeu de mots). Donc What do you expect ? Mais de l’autre côté, on se repose la question de la régulation. Que se passe-t-il si des sociétés vendent des services sans vérifier leur dangerosité. Au moment où Trump met à la poubelle les efforts de régulation très soft de la précédente administration. Un What do you expect? (mais moins drôle)

05-Prospective

Is AI slowing down?

Débat très intéressant sur le futur des développements de l’IA. Une version “médiatique” : ça se ralentit, où on sent le hype se calmer et aller dans l’extrême inverse. Une version “technique” : on arrive à la fin des fondamentaux des LLMs qu’on connait et certains sentent que l’intelligence artificielle généraliste, celle capable de raisonner par elle-même, passera peut-être par un autre chemin. En attendant, on essaie d’optimiser sur l’entrainement et sur les inférences. On se dit juste que ça va prendre un peu plus de temps que prévu. Pas de surprise donc.