Derniers ajouts

La BNF prête à ouvrir ses archives pour franciser des modèles d’IA

Probablement une excellente nouvelle pour les business aussi : plus les données d’entrainement seront locales ou européennes, plus les résultats que les LLM produisent sembleront pertinents. On oublie souvent que les LLM actuels sont entrainés sur les données du Web, elles-mêmes pas représentative de la société ou l’histoire américaine. C’est d’ailleurs pour que ça que tous les acteurs essaient de négocier avec les groupes de presse. Autant dire qu’on n’a pas être surpris des “hallucinations” sur des recherches spécifiques sur l’histoire ou l’économie française.

A new future of work: The race to deploy AI and raise skills in Europe and beyond

Compliqué de s’y retrouver dans des rapports parfois contradictoires. C’est l’évidence que les lignes vont bouger : ici, on prédit que 30% des heures travaillées pourraient être automatisées, ce qui ne veut pas dire 30% des jobs supprimés. Cela concernerait 6% des emplois ayant besoin de transition, soit deux fois plus rapide que l’économie pre-pandémie (ou oublie parfois que techno en rupture ou pas, les emplois évoluent en permanence). Et l’étude liste les compétences à renforcer en 2030, rien de surprenant, mais ça va mieux en le visualisant

AI in Finance: Bot, Bank & Beyond

Beaucoup de chiffres historiques sur l’impact des technologies sur les emplois. Rappelle que l’arrivée des distributeurs de billets dans la banque n’a pas réduit le nombre d’employés. Que les tableurs et logiciels de compta n’ont pas réduit le nombre d’experts comptables. Les deux ont délivré plus de valeur à leur clients. Ca rappelle quand même que les clients sont les gagnants, les industries souffrent dans la phase de ré-équilibrage.

The Climate and Sustainability Implications of Generative AI

Propose un framework pour ne pas nous mettre dans le mur sur le climat avec l’IA. Rappelle à juste titre que ceux qui possèdent le principal levier d’action, ce sont les équipes de leadership et notamment les CEO et board members. Ils se sentent concernés, vous trouvez ?

When AI code goes bad

Un domaine sur lequel l’IA a probablement eu le plus d’impact : le code. Et ceux qui ont testé parmi les dev ne peuvent plus revenir en arrière (80% aux US s’en serviraient quotidiennement). Mais la même limite s’applique : l’IA ne peut pas tout faire et ce qu’on gagne en productivité au jour le jour peut se perdre sur le long terme (architecture, code spaghetti).

OpenAI Chief Architect Predicts Huge Large Language Model Leaps

Ca ne s’invente pas le chief architect de OpenAI s’appelle Jarvis ! Il rappelle que les LLM vont encore progresser et qui si vous n’avez pas d’utilisateurs spécifiques, de data, votre service va se faire torpiller par les prochaines évolutions. Bizarrement pour quelqu’un à sa position il prône des modèles fine tunés par chaque entreprise. Mais on voit bien encore une fois que chatGPT est un service grand public, très éloigné des besoins réels des entreprises.

FTC’s new war on false AI claims

At last! Si la FTC (surtout à destination du consommateurs, moins des entreprises) s’en mêle, c’est qu’on n’est pas les seuls à observer avec étonnement comment le marketing des GAFAM(N) touche et dépasse la limite du réel. Et ils ne rendent pas un service au marché (not a big news) parce que la pente de la désillusion chère à la courbe du Hype de Gartner va être d’autant plus verticale. Et ce n’est pas une bonne nouvelle pour l’implémentation en entreprise. N’oubliez pas que vos collaborateurs ont besoin d’être embarqués dans cette transformation

Derrière l’IA, la déferlante des « data centers »

Avec une IA balbutiante en usage et tous les progrès de performances des GPU, la consommation de Google a doublé en quatre ans… Les géants de l’IA investissent dans le nucléaire ou même la fusion nucléaire. Ca sent la sortie de route. Surtout que faire tourner des LLM pour des tâches basiques n’a aucun sens. Il faudrait créer un “nutri-score de l’IA” ?