Une IA Ethique pour transformer votre business
On ne va vraiment plus vivre sur la même planète : les Républicains tentent de faire passer une loi pour bloquer toutes les mesures de régulation sur l’IA et les technologies au sens large. Bienvenu aux deep fake et aux algorithmes discriminants. Un beau cadeau pour les nouveaux copains de Trump.
Pour celles et ceux, non tech qui voudraient avoir une explication très didactique sur comment fonctionne un RAG et les protocoles MCP et A2A, c’est une très bonne vidéo à regarder. Ces sujets évoluent tellement qu’il est souvent utile de revenir aux basiques et oser reconnaître qu’on ne comprend pas tout à fait comment ça marche.
L’interview par YCombinator du fondateur de Windsurf racheté 3 milliards par OpenAI. L’hypothèse : le “vibecoding” (chacun peut créer ses apps) va totalement bouleverser le monde du code. Les développeurs vont devenir des chercheurs et pourront tester de multiples hypothèses avec des prototypes fonctionnels. Le no-code avec les makers avaient déjà un peu cette vision, mais la technologie n’était certainement pas prête. Cela doit poser question aux dirigeants de Startups, de PME ou d’ETI sur la rapidité d’évolution de leurs produits, sans oublier la concurrence. Donc pas pour réduire ses équipes tech, pour aller plus vite.
Pour rebondir sur l’étude partagée en début de semaine sur l’usage de l’IA dans l’audiovisuel, un autre exemple dans un studio de cinéma. Ici pas touche à la création, l’IA reste un chatbot interne sur les sujets RH ou pour résumer des emails. D’habitude, je partage des cas d’usages inspirants, celui-ci ne paraît pas l’être, il donne cependant une bonne idée de là où on peut se contenter d’arriver et de passer à côté de l’essentiel…
J’entends souvent dire dans les équipes en entreprise que l’IA ne peut pas interagir avec des humains. Oui bien sûr, elle n’a aucune intelligence émotionnelle ni compréhension de la situation. Mais est-ce toujours nécessaire ? Regardons du côté des autistes. Même si l’outil n’est pas parfait, un service développé sur ChatGPT par un autiste explique la différence de perception dans une situation décrite par l’utilisateur autiste, et l’aide à gérer la relation. L’IA ne se fatigue jamais, ne s’énerve pas, reste factuelle et sait simuler l’empathie. À garder en tête pour les sujets d’interaction avec les clients.
Bon ok, c’est du marketing de Google. Même si on n’a aucune idée du périmètre par rapport à l’année précédente, ils rassemblent ici 601 cas d’usages d’IA d’entreprises utilisant les produits Google. C’était 101 l’année dernière. Déjà, on a un indice que ces chiffres ne veulent rien dire, one-o-one, vous l’avez ? Mais une source à conserver pour venir chercher des cas d’usages sur lesquels on patine un peu.
Une étude en forme de cas d’usages de l’IA dans les métiers de l’audiovisuel qui n’oublie pas les défis d’organisations et de conduite du changement. Elle pointe comme dans la plupart des secteurs une différence de vue entre les directions et les équipes : les premiers y voient gains de productivité ou nouveaux services, les seconds plus de confort à périmètre équivalent. Pas besoin de choisir son camp, aucun n’a totalement raison.
Meta aurait benchmarké un autre modèle sur la LMArena que celui livré. Ce ne seraient pas les premiers, ni les derniers à optimiser leur modèle pour bien se positionner dans un benchmark qui reste imparfait. Cela a le mérite de mettre un peu de pression sur les fournisseurs de modèles et pour nous autres entreprises, de nous rappeler ne pas prendre ces benchmarks comme un fait, mais plutôt comme une hypothèse (à vérifier donc). En périphérie, on observe que le débat sur l’AGI sonne vraiment creux si on n’est même pas capables de se mettre d’accord sur la performance des modèles actuels.
La banque américaine Wells Fargo a osé ce que tout le monde rêve de faire : un chatbot autonome, sécurisé qui a opéré 245 millions d’interactions avec ses clients. Et on parle d’opérations sur des comptes en banque… Surprise, 80% de l’usage est en espagnol. Le secret ? “Poly-model and poly-cloud” et donc une grosse couche d’orchestration. Et surtout aucune donnée sensible exposée aux LLM. Juste à côté, la banque City reste toujours bloquée par ce sujet. Sans surprise pour le coup, tout réside dans l’approche avant de se jeter sur le code.
Un chercheur en neuroscience chez Meta partage une idée déjà exprimée ailleurs : la course au plus gros LLM n’améliorera probablement pas les performances, notamment sur la partie raisonnement (le hype du moment). Il faudra sûrement une rupture technologique comme les Transformers en 2017. Vu le nombre de sociétés qui travaillent à une approche différente des LLM (notamment Deepmind) cela pourrait arriver rapidement. Avant ça, testons, mais restons prudents sur les capacités en conditions réelles en entreprises des agents autonomes…