Comment remplacer ChatGPT par Claude (et pourquoi) generationia.flint.media/p/c… via @benoitraphael

ChatGPT ramène sa fraise #o1 generationia.flint.media/p/c…

65% des entreprises utilisent régulièrement l'IA générative en 2024, contre environ 33% il y a 10 mois. Mais il y a des risques. Selon la dernière enquête mondiale de McKinsey sur l'IA, l'utilisation régulière de l'IA générative a presque doublé en 10 mois dans les entreprises. L'IA générative est principalement déployée dans le marketing et les ventes, le développement de produits et services, et l'IT. ✅ Les plus : Les entreprises commencent à voir des bénéfices tangibles de cette technologie, avec des réductions de coûts notables dans les ressources humaines (entre -10 et -20%) et des augmentations de revenus (autour de 5%). ❌ Les moins : L'inexactitude est identifiée comme le risque le plus courant (63% en hausse de 10 points), suivis par celui pesant sur la propriété intellectuelle) et la cybersécurité. En fait, 23% des organisations ont déjà expérimenté au moins une conséquence négative liée à l'inexactitude de l'IA générative (11% pour la propriété intellectuelle). Cela nous rappelle que ces outils sont encore très jeunes. En particulier la technologie hashtag#RAG qui permet d'associer une IA sur une documentation. Si elle améliore la précision, elle est également exposée à risques d'erreurs importants (par exemple sur des données trop peu structurées, la lecture d'un graphique dans un PDF ou tout simplement une mauvaise question posée à un doc qui n'a pas la réponse). Les technologies et les méthodologies d'approche s'améliorent et continueront de le faire (meilleure structuration et pré-indexation des données, meilleure compréhension et anticipation des capacités d'analyse des IA) mais elles ne devraient pas aller au delà de l'expérimentation ciblée. C'est encore du "test and learn" à tous les niveaux. Attention donc aux vendeurs de magie. Et aux déploiement à grande échelle, coûteux et risqués. C'est encore trop tôt. L'IA générative est utile dans certains cas, et complètement contre-productive dans d'autres. Source : mckinsey.com/capabilities/qu…

Déployer l'IA dans son entreprise c’est galère. Mais je suis tombé sur ce doc (hub-franceia.fr/wp-content/u…) super intéressant. Le Hub France IA (association à but non lucratif réunissant des professionnels et des scientifiques) vient de publier un guide très complet pour aider les entreprises françaises à déployer l'IA générative (ChatGPT et ses amis) dans leurs services. Vous n'allez peut-être pas tout comprendre, mais je vous invite à le télécharger et à l'envoyer à votre DSI. Il comprendra ! Voici les principaux enseignements de ce travail d'enquête : 1. Le Hub France IA a commencé par réaliser une enquête auprès de plus de 60 organisations (entreprises, collectivités...) afin de comprendre leurs critères de choix les plus importants pour les solutions d'IA générative. Sans surprise, les préoccupations principales des entreprises sont : le respect des réglementations européennes sur les données, la sécurisation des données sensibles qu'elles manipulent, la compatibilité avec leurs systèmes informatiques existants et la flexibilité de déploiement, la maîtrise des coûts liés à l'adoption de l'IA générative. 2. Le Hub France IA a ensuite pris contact avec les principaux fournisseurs de solutions d'IA générative en France (Microsoft, Google, Mistral, LightOn, Anthropic...), c'est à dire ceux qui proposent des grands modèles de langage. Une grille de questions a été envoyée à chaque fournisseur basées sur les critères identifés. Suivie d'échanges en visioconférence pour approfondir certains points. Certains ont refusé de répondre (Anthropic et Meta notamment). Quels sont les fournisseurs les mieux positionnés sur ces critères ? S'il n'existe pas de solution idéale qui répondent à TOUTES les préoccupations, le guide fait ressortir 4 acteurs comme étant les plus solides : Google (Gemini), Microsoft (Azure, intégrant OpenAI), mais aussi deux entreprises françaises : Mistral et LightOn. Le guide propose aussi une revue des différents benchmarks utilisés pour mesurer les performances de ces IA, avec plein d'explications. Bref, c'est, pour moi, un document essentiel à conserver et partager ! Dites moi ce que vous en pensez dans les commentaires et si vous avez déjà entamé ce type de réflexion dans vos entreprises.

IA générative : le jeu en vaut-il la chandelle ? Que vous soyez sceptique, refractaire ou enthousiaste, je vous invite à consulter le dernier rapport de Goldman Sachs sur l'avenir de l'IA générative (goldmansachs.com/intelligenc…). Prudent, le rapport oppose plusieurs prédictions sur l'impact de l'IA générative dans les prochaines années : combien de tâches seront automatisées à l'avenir ? 5% ? 25% ? Pour quel gain de productivité ? Est-on dans une bulle prête à exploser ou face à une technologie qui prendra plus de temps à révéler son efficacité que ne le suggère la "hype" un peu irrationnelle autour de ChatGPT ? La vérite est sans doute entre les deux. Et il faudra l'équilibrer avec le dernier rapport du BCG (bcg.com/publications/2024/ai…) qui révèle que 50% des employés qui utilisent l'IA générative estiment gagner 5 heures de travail par semaine. Et que le vrai problème est le manque de formation. Comme toujours, ce sont ceux qui l'utilisent vraiment qui en parlent le mieux. Et ils ne parlent pas que de productivité, mais aussi de créativité et d'apprentissage. Mais l'approche macro-économique a l'avantage de nous aider à prendre du recul face à un sujet sur lequel les observateurs ont du mal à faire preuve de nuance. Au regard des investissements massifs de 2023, l'IA générative a généré pour l'instant plus de promesses que de résultats. Elle s'améliorera certainement avec le temps, mais l'accélération attendue est menacée par deux limites: la production des puces et les besoins en électricité (avec les risques pour la planète qui vont avec). Sans compter les effets négatifs à court terme. L'écosystème se stabilisera, ou pas. Nouvelles émergences, développpement de l'agentivité, IA moins gourmande et plus fiable... parle-t-on de court ou de long-terme ? La personne qui résume sans doute le mieux la situation est Daron Acemoglu, du MIT, cité dans ce rapport : "Toute invention humaine doit être célébrée, et l'IA générative est une véritable invention humaine. Mais trop d'optimisme et de battage médiatique peuvent conduire à l'utilisation prématurée de technologies qui ne sont pas encore prêtes pour le "prime time". Ce risque semble particulièrement élevé aujourd'hui lorsqu'il s'agit d'utiliser l'IA pour faire progresser l'automatisation. Une automatisation trop poussée et trop précoce pourrait créer des goulets d'étranglement et d'autres problèmes pour les entreprises qui ne disposent plus de la flexibilité et des capacités de résolution des problèmes qu'offre le capital humain. (...) C'est pourquoi il est important de résister au battage médiatique et d'adopter une approche quelque peu prudente, qui pourrait inclure de meilleurs outils réglementaires, à mesure que les technologies de l'IA continuent d'évoluer." Il y a beaucoup d'irrationnel autour de l'IA générative, chez les pessimistes comme chez les optimistes. C'est une technologie immature, aux effets positifs si l'on sait comment l'utiliser. Mais surtout quand l'utiliser et quand NE PAS l'utiliser. Qu'en pensez-vous ?

Vous payez pour ChatGPT ? Arrêtez tout. Une alternative française le surpasse. Cet été, je vous propose de découvrir les outils d'IA français. Parfois méconnus, ils sont bien souvent d'excellente qualité. Et en plus : leurs fondateurs proposent une approche éthique et respectueuse de la législation européenne. Aujourd'hui, je vous propose de découvrir @dust4ai. Lancée par un ancien d'OpenAI, Dust peut remplacer la version payante de ChatGPT tout en la surpassant sur de nombreux points. Cette plateforme made in France offre bien plus que de simples chatbots : elle crée de véritables équipes d'assistants virtuels spécialisés. L'atout maître de Dust ? L'accès aux meilleurs modèles d'IA du marché, dont le dernier prodige d'Anthropic Claude 3.5 Sonnet, sorti la semaine dernière, et largement supérieur à GPT-4. Chaque assistant peut être façonné pour une tâche précise : rédaction créative, analyse stratégique, relecture, recherche web... Mais surtout : vous pouvez connecter vos assistants à vos fichiers Google Docs, Notion ou Slack. Vous pouvez aussi stocker votre documentation sur la plateforme et faire interagir vos assistants IA dessus. Ils puisent directement dans vos ressources pour des réponses plus pertinentes. Surtout, Dust ouvre la voix à ce qu'on appelle l'agentivité. Et que j'appelle personnellement le "prompt choral". Plus besoin de prompter de façon complexe. Une fois configurés, les assistants interagissent les uns avec les autres dans une même conversation. Et se managent comme vous manageriez une équipe d'asistants pour des tâches dédiées. C'est comme cela que j'ai roman écrit en 7 jours grâce à une équipe d'assistants Dust : écrivain, scientifique pour la crédibilité, éditeur, lecteur test... Chacun joue son rôle dans un processus créatif fluide et efficace. On peut adapter cette méthode à des tas d'autres tâches complexes. L'humain reste toujours dans la boucle, c'est lui fait travailler ses assistants ensemble. Lors de ma première rencontre avec @spolu, le co-fondateur de Dust, ce qui m'a frappé, c'est sa passion communicative. Mais aussi sa vision très claire de l'avenir de l'IA générative : celles des assistants spécialisés dédiés à des tâches précises, au service des humains. Diplomé de Stanford, Stanislas y a rencontré son associé, l’ingénieur Gabriel Hubert. Stanislas a travaillé 3 ans chez OpenAI comme chercheur, avant de retrouver son ami (passé chez Alan) pour monter Dust en 2022, à Paris. Quelques semaines plus tard, la startup levait 5M€ auprès de plusieurs investisseurs, dont le fonds le plus mythique de la Silicon Valley : Sequoia Capital. Dust est une vraie pépite, encore méconnue, mais au potentiel colossal. Qu'en pensez-vous ? (Je précise que ce post n'est pas sponsorisé. J'utilise Dust depuis plusieurs mois et il est devenu mon outil quotidien pour la plupart de mes tâches avec l'IA).

Et si votre avatar IA prenait les décisions à votre place au travail ? Entre gain de productivité pour échapper à la réunionnite et risque éthique, le dilemme est … complexe. Eric Yuan, PDG de Zoom, a récemment dévoilé une vision provocatrice : des « jumeaux numériques » alimentés par l'IA pour nous libérer des tâches banales. Ces avatars sophistiqués navigueraient avec fluidité dans les réunions, participeraient aux discussions et prendraient même des décisions en notre nom. Ce qui nous permettrait de nous concentrer sur des activités plus significatives. La perspective semble alléchante. Elle promet une semaine de travail plus courte, moins de réunions du vendredi soir, une productivité accrue et un meilleur équilibre vie pro-vie perso. Cool non ? Sauf que ce chemin est semé d'embûches. Et elles sont parfois vertigineuses. Usurpation d'identité, brèches de sécurité, activités frauduleuses... Des acteurs malveillants pourraient exploiter ces clones numériques à mauvais escient. Sans oublier les erreurs potentielles de jugement de l'IA, qui n'a pas toujours la finesse nécessaire pour les décisions complexes. Et que dire des problèmes de confidentialité liés aux données personnelles requises pour entraîner ces avatars ? Autre écueil : l'érosion de la confiance et de l'authenticité dans les échanges. Saura-t-on encore distinguer une vraie interaction humaine d'une communication pilotée par l'IA ? De quoi semer le doute et rendre plus difficile la création de liens authentiques au travail. Se pose aussi l'épineuse question de la responsabilité en cas d'erreur de l'avatar. Qui sera tenu pour responsable de ses actes ? Sans parler du risque de trop se reposer sur la technologie au détriment de compétences clés comme l'esprit critique ou la communication. Enfin, l'automatisation des tâches par les clones d'IA pourrait menacer certains emplois, avec un impact sur le moral et le taux d'emploi. Bref, le tableau est loin d'être idyllique. Faut-il pour autant renoncer aux jumeaux numériques au travail pour nous sortir des réunions interminables ? Ou peut-on imaginer une approche nuancée, qui tire parti de leurs atouts tout en maîtrisant leurs risques ? Ou pas ?

Lors de notre dernier comité de pilotage, @benoitraphael a captivé notre audience avec une intervention fascinante sur l'#IA générative et ses applications en entreprise. 🤖 Un moment #collaboratif inspirant pour nos dirigeants d’entreprises adhérentes, membres du comité.

L'IA peut être votre meilleur allié ou votre pire ennemi. Tout dépend de votre posture. Êtes vous centaure ou cyborg ? Déléguer aveuglément à l'IA ou co-créer de façon maîtrisée ? C'est la différence fondamentale entre un "centaure" et un "cyborg", deux approches radicalement opposées dans la collaboration avec l'intelligence artificielle. Le centaure est celui qui délègue au robot tout ce qu'il ne sait pas faire. Avec le risque de perdre le contrôle, explique Ethan Mollick dans son livre "Co-Intelligence", citant une étude de Harvard de 2023. À l'inverse, le cyborg adopte une approche intégrée : il interagit en permanence avec l'IA dans son travail : pour générer des idées, pour corriger un texte, pour terminer une phrase, pour récupérer des informations. C'est cette approche "cyborg" que j'ai expérimentée en écrivant un roman avec l'IA en seulement sept jours. Ce défi extrême m'a surtout permis d'identifier les limites actuelles des modèles d'IA et de développer une méthode pour tirer le meilleur de cette collaboration homme-machine. Résultat : six règles d'or pour devenir un cyborg performant. Comprendre le fonctionnement "alien" de l'IA (qui ne "réfléchit" pas comme un humain), garder l'humain dans la boucle, exploiter le potentiel créatif de l'IA tout en restant vigilant... Autant de clés pour une co-création réussie, sans se laisser aveugler par la puissance de l'outil. Car le risque est réel. Selon une étude de 2023, plus l'IA nous parait "puissante", moins nous sommes vigilants. Et plus le taux d'erreur de nos productions augmente. Un phénomène baptisé "s'endormir au volant", qui guette les utilisateurs trop confiants. Alors, centaure ou cyborg ? À vous de choisir votre camp. Mais pour tirer le meilleur de l'IA sans y laisser des plumes, mieux vaut adopter la posture du cyborg. Curieux d'en savoir plus sur cette approche ? Je partage mon retour d'expérience complet et mes conseils pour écrire votre propre roman avec l'IA en faisant collaborer ensemble des équipes d'IA. A découvrir ici : generationia.flint.media/p/e… Qu'en pensez-vous ? Avez-vous déjà testé l'approche "cyborg" sans le savoir ?

Open source ou "open washing" ? Des chercheurs alertent sur le flou entretenu par certains grands acteurs de l'IA pour échapper à la règlementation européenne. L'AI Act, voté le mois dernier, prévoit d'importants avantages pour l'Intelligence artificielle dite "open source". Notamment sur les obligations de transparence. Sauf que les IA dites "open-source", comme le français Mistral ou encore Llama de Meta, ne sont pas si ouvertes que ça. C'est la mise en garde de chercheurs néerlandais. Leur étude révèle que les modèles open-source en vogue ne partagent que les "poids" finaux de leurs IA. Les données et le code d'entraînement, la documentation ? Rien n'est partagé. De quoi garder le contrôle tout en paraissant ouvert. On appelle ça, "l'open washing". Ce flou artistique est évidemment tentant pour échapper aux obligations. L'AI Act impose en effet aux géants de l'IA générative généraliste (comme ChatGPT) une lourde documentation et des obligations de transparence, notamment sur les données d'entrainement. Mais les modèles "open source" y échappent. Sauf que ces derniers ne sont pas forcément plus transparents ! On peut le comprendre : partager les données d'entrainement peut exposer ces modèles à des conflits liés aux droits d'auteurs, ou à des données "problématiques" pouvant conduire à des biais dans les réponses. Selon les chercheurs, Bruxelles doit adopter une définition sans ambiguïté de "l'open source", avec des critères stricts sur chaque dimension : code, données, méthodes... Les vrais projets ouverts partagent tout sans réserve. Ils permettent à la communauté scientifique de les auditer, les reproduire, les améliorer et de prévenir les risques. Reste un autre débat : une IA 100% ouverte est-elle une "bonne" chose ? Pas forcément. Mais, estiment les chercheurs, le terme trompeur d'IA "ouverte" ne devrait pas exempter ces modèles d'une obligation d'ouverture et de transparence pour permettre l'audit, la reproductibilité scientifique et une compréhension éclairée des capacités et des risques par le public. Source : facctconference.org/static/p…

L'IA de Google conseille de manger des cailloux. Et si c'était exactement ce dont nous avions besoin ? Le mois dernier, Google a dévoilé en grande pompe « AI Overview », une nouvelle fonctionnalité censée révolutionner son moteur de recherche grâce à l'IA. Las, le système s'est rapidement illustré par une série d'erreurs et de mensonges grotesques, rappelle le New York Times, comme recommander de la colle dans la recette des pizzas ou "d'ingérer au moins un caillou par jour pour les vitamines et les minéraux" (en fait ce conseil avait été donné dans un article satirique...). Scandale ou rappel salutaire ? Reconnaissons-le : le marketing des géants de la tech est redoutable d'efficacité. À force de rendez-vous promis (et ratés pour l'instant) avec une hypothétique "intelligence artificielle générale", on finirait presque par y croire. GPT-5 sera-t-il enfin le modèle qui dépassera l'humain sur toute la ligne ? Les benchmarks académiques semblent le promettre, mais ils sont souvent biaisés : les questions et réponses utilisées pour ces tests sont fréquemment incluses dans les données d'entraînement des IA, gonflant artificiellement leurs scores. La réalité est tout autre. Dans 20% des cas, les IA génératives se trompent. Le code ? Pas mieux : plus d'une réponse sur deux contient des erreurs. Or, les études montrent qu'une confiance aveugle en ces outils nous pousse à faire des bourdes et dégrade la qualité de notre travail. Le couac de Google remet donc les pendules à l'heure. Il nous invite à réfléchir, en profondeur, à ce que nous pouvons réellement déléguer aux IA. À identifier précisément leurs limites pour mieux les utiliser. Et surtout, à replacer l'humain et l'esprit critique au cœur de la boucle. L'IA peut rendre notre travail plus productif, plus qualitatif, et même plus créatif, disent les études. Oui, à condition de savoir qu’elle reste faillible et erratique. La bourde de Google est une chance. L'intégration des IA dans notre quotidien va vite, très vite. Les savoir aussi faillibles est un bon moyen de les aborder avec esprit critique. C'est à dire en faisant la part des choses entre assistance bénéfique et automatisation aveugle. Qu'en pensez-vous ? Quelles mesures mettez-vous en place pour éviter de vous endormir au volant avec l'IA ?

Voici pourquoi vous pouvez arrêter votre abonnement à ChatGPT dès aujourd'hui. La semaine dernière, OpenAI a mis à disposition de tous ses utilisateurs son dernier modèle de langage, GPT-4o. Il est plus puissant que le GPT-4 de la version payante et surtout beaucoup plus rapide. Et il est accessible depuis la version gratuite. En revanche, si vous voulez : faire des recherches sur le web ou générer des images, vous aurez toujours besoin de la version payante. Mais il y a d'autres outils qui permettent de le faire. 😃 La bonne nouvelle : tous les modèles se ressemblent, donc si vous avez appris à prompter avec ChatGPT vous pouvez prompter de la même manière avec Claude, Gemini ou même Perplexity... Ma recommandation si vous ne voulez pas alourdir votre budget : - Arrêtez votre abonnement payant et conservez uniquement la version gratuite. - Utlisez l'argent économisé pour vous abonner à des services spécialisés de meilleure qualité. Voici 5 alternatives à la version payante de ChatGPT selon ce que vous souhaitez faire : 1) Brainstorming créatif et écriture de contenus : Claude d'@AnthropicAI est aujourd'hui le meilleur chatbot pour le travail créatif, la génération d'idées, l'analyse et la création de contenus. Sa version 3 "Opus" est accessible en France depuis une semaine. 2) Génération d'images : @midjourney est aujourd'hui le meilleur outil de génération d'images (très loin devant Dall-E 3 inclus dans la version payante). Si vous cherchez une option gratuite : Adobe Firefly 3, Leonardo ou Visual Electric. 3) Recherches : @perplexity_ai est aujourd'hui le meilleur moteur de recherche assisté par IA, devant Google et Gemini. Mieux : Perplexity est LA plateforme à surveiller en 2024. Sa version payante permet d'utiliser les meilleurs modèles (comme Claude). Avec sa fonctionnalité "writing", elle peut faire mieux que ChatGPT. 4) Si vous ne deviez choisir qu'un seul abonnement payant, Poe (Poe.com) est la meilleure option. Vous pouvez utiliser tous les grands modèles de langage du moment (Claude 3, Gemini Pro 1.5, Llama 3, GPT-4, Mistral Large...), exploiter des documents, générer des images et créer vos assistants personnalisés (l'équivalent des GPTs) avec le modèle de votre choix et même les faire dialoguer entre eux. BONUS : si vous voulez vous initier au RAG (brancher un assistant d'IA sur votre base documentaire ou vos notes), la plateforme française @dust4ai est l'option la plus simple et la plus sécurisée. Ce post est surtout là pour vous faire réfléchir et ouvrir un débat. Faites vos propres tests. Tout dépend de vos usages et de votre souplesse. Qu'en pensez-vous ?

Les annonces d'OpenAI et de Google : bullshit ou "bluffant" ? Lundi et mardi, à un jour d'intervalle, les deux géants de l'IA générative se sont affrontés à coup de démonstration de leurs nouveaux ou futurs modèles. OpenAI propose désormais un modèle équivalent à GPT-4 pour ses abonnés gratuits (GPT-4o). Et annonce une amélioration "bluffante" de son IA vocale qui fait irrésistiblement penser à l'IA romantique de film Her. De son côté, Google annonce un déploiement encore plus massif et intégré de son IA dans toute sa gamme d'outils. Ces conférences sont intéressantes parce qu'elles nous disent deux choses. La première c'est que, après la "hype" de l'IA générative en 2023, cette dernière semble avoir atteint un plateau. - Un plateau d'utilisateurs. - Et un plateau technique (pour l’instant) : GPT-4o, le nouveau modèle d'OpenAI est à peinemeilleur que GPT-4, même s'il est plus rapide. Aujourd'hui, la plupart des modèles se valent. L'enjeu de ces deux leaders est donc un enjeu marketing : - Continuer d'augmenter "à tout prix" leur base d'utilisateurs (d'où l'intégration de Gemini dans le moteur de recherche Google et la mise à disposition gratuite de GPT-4). - Enchainer les démos "bluffantes" pour maintenir la "hype" d'une croissance "exponentielle" des capacités de l'IA. Mais je vois deux risques dans cette course à l'attention. Les modèles sont plus fiables, mais pas beaucoup plus. ChatGPT continue de se tromper dans 20% des cas. Les résultats de recherche de Gemini ne sont pas toujours vrais : l'IA peut mélanger des infos... quand elle ne les invente pas. En ce sens, la pub dévoilée hier par Google sur ce Gemini qui "cherche à votre place sans rien rater" est un mensonge. Le problème c'est que, à défaut d'améliorer la fiabilité de leurs modèles, OpenAI et Google les rendent de plus en plus "empathiques", simples à utiliser, et "bluffants"... dans la forme. Ils renforcent l'illusion que ces IA sont "intelligentes" comme des humains. Le résultat c'est que cette illusion fait baisser notre vigilance. Elle nous pousse à "nous endormir au volant", pour reprendre les termes d'une étude de 2023. Plus l'IA nous parait "puissante", moins nous sommes vigilants. Et plus le taux d'erreur de nos production augmente. Ce n'est pas un mince problème. Qu'on ne s'y trompe pas : je trouve l'IA générative très utile, elle complète mon expertise, fait baisser ma charge mentale, et me donne des ailes sur des tas de projets que je n'aurais jamais penser achever sans son aide. Mais cette "magie" du "je pousse un bouton et l'IA fait le travail à ma place" a aussi ses revers. Déléguer une partie de son travail sans mettre en place des points de contrôle et de vigilance, est le meilleur moyen d'échouer. Cette course à l'audience à laquelle semblent condamnées les géants de l'IA pour maintenir leurs parts de marché devrait nous inciter à un peu plus de recul. Qu'en pensez-vous ?

Dans quelle langue parlent les IA ? Vous allez être surpris. Vous êtes vous déjà demandé si Claude 3 ou ChatGPT transformaient tes questions en français en anglais dans leur "cerveau" numérique avant de te répondre ? En d'autres termes, est-ce qu'ils "pensent" (façon de parler) en anglais ? C'est une bonne question. Et pour cause : une grande partie des données servant à l'entraînement de ces intelligences artificielles est anglophone. On parle de 80% à 90% selon les modèles. Thomas Mahier (mon associé ingénieur chez Génération IA) a plongé dans les résultats fascinants d’une équipe de chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL). L'étude concerne le modèle Llama (le concurrent open-source de ChatGPT créé par Meta). Leurs découvertes sont étonnantes : vous lui parlez français, il pense anglais, et vous répond chinois ! Alors il ne "pense" pas vraiment en anglais, d'ailleurs. Il s'agit plutôt d'un espace conceptuel en anglais au sein duquel l'IA fait ses opératons. Pour découvrir comment ça marche, Thomas a décomposé dans son article le process de travail de l'IA. Le but de son article est double : vous apporter des éléments de réponse à cette question fascinante mais aussi vous familiariser avec les IA, en vous expliquant notamment avec humour le concept de couches ("layers" en anglais) qui composent leur "pensée" artificielle. Passionnant ! A lire ici : generationia.flint.media/p/l…

#Midjourney, l'IA générative d'images, vient de sortir sa fonctionnalité la plus vertigineuse... Vous connaissez "La bibliothèque de Babel" de Jorge Luis Borges ? Cette célèbre nouvelle, écrite en 1941, décrit une bibliothèque qui contiendrait tous les livres jamais écrits et à écrire. Comment est-ce possible ? C'est mathématique. Il suffit d'agencer tous les caractères possibles, espaces compris, on obtient un nombre d'ouvrages, le nombre contient environs 2 millions de chiffres, mais c'est possible. Avec sa nouvelle fonctionnalité, Midjourney ne fait pas une telle promesse, mais propose une expérience presque aussi perturbante. Elle s'appelle le "sref random", un paramètre que vous ajoutez à votre instruction d'images ("imagine une femme portant un chapeau" par exemple) et qui lui donne un style aléatoire. Midjourney lui associe aléatoirement un nombre, qui correspond au style qu'il va donner à votre image. Je me suis amusé à faire le compte. Il y en a 2 milliards 290 millions. 2,3 milliards de styles différents. Autant dire que sur le web, les fans de Midjourney s'en sont donné à coeur joie. Ils partagent leurs styles préférés : le "sref 1111111" ou le sref "2250234111". Le jeu consiste à trouver la perle dans l'océan de style, et de conserver le chiffre magique pour le réutiliser plus tard dans d'autres créations. Cela nous dit deux choses : - les IA génératives ne produisent pas les mêmes images standardisées, les possibilités sont quasi infinies pour les artistes IA, quand on sait les manipuler (2,3 milliards donc...) - ces 2,3 milliards (combinés aux milliers d'autres paramètres de style de Midjourney) nous interrogent : si chaque style est potentiellement un numéro et qu'il ne s'agit pas du style d'une personne en particulier (il est généré aléatoirement), qu'est-ce qui fait la valeur d'un style ? De quoi se perdre dans de loooongues discussions philosophiques. Vous en pensez quoi ?

📣 Vous vous intéressez à la lutte contre la #désinformation ? Nous avons sélectionné pour vous 10 infolettres à suivre. À découvrir ici 🔗odil.org/10-infolettres-a-su…

Et si l'IA remplaçait les youtubeurs ? Dans sa dernière vidéo, Cyprien Lov revient sur une mésaventure qui a déjà touché quelques célébrités : de fausses publicités vidéo les mettant en scène. youtube.com/watch?v=KSQEnxZI… C'est illégal, mais difficile à contrer (il explique qu'une fois attaqués, les créateurs de cette vidéo ressortent d'autres vidéos de lui sous un autre nom de produit qui est visiblement la même arnaque). Cyprien imagine alors un monde où les outils d'IA seraient capables d'aller encore plus loin avec cette technologie, qu'on appelle le "deepfake". Dans son scénario poetico-dystopique, l'humoriste décide de générer toutes ses vidéos avec un assistant d'IA, qui choisit les thèmes, le script, jusqu'à produire une vidéo le mettant en scène en quelques secondes. Résultat : le public préfère les nouvelles vidéos aux anciennes. Cyprien n'est plus un humoriste, mais un "personnage de référence" (pour reprendre un terme utilisé par les artistes IA) maléable à l'infini. Alors on est encore loin d'arriver à ce type de scénario en tout cas aussi facilement (le deepfake ne fonctionne pas exactement comme ça) mais au rythme où vont les choses (Sora, Viggle, HeyGen...), on peut imaginer que, d'ici un an, on s'en rapprochera. Et dans ce cas : Quels sont les risques ? Qui seront les créateurs, l'IA, ou ceux qui créent avec l'IA ? Va-t-on voir émerger des génies de la création avec l'IA ? Des créateurs qui se démarqueront à la fois de ceux qui utiliseront l'IA en mode automatique pour produire des vidéos en masse, mais aussi des youtubeurs qui n'auront pas pris ce virage ? Et va-t-on voir émerger une tendance "pas fait avec l'IA" ? Qu'est-ce que ça vous inspire ?

J'ai toujours écrit que les médias devaient devenir les nouvelles écoles. Et je suis super heureux d'avoir participé au lancement d'un média d'un nouveau genre. Il s'appelle 2050NOW (2050now.com/). Mais un média-école, qu'est-ce que ça veut dire ? Un média doit-il seulement informer à l'ère de l'accélération et de la complexité ? Et si les journalistes devenaient les professeurs d'un monde où le savoir évolue plus vite que les programmes scolaires ? Et aujourd'hui l'écologie n'est plus un parti-pris politique ou militant : c'est une problématique aussi structurante et généraliste que le chômage, l'éducation ou l'intelligence artificielle. Et c'est précisément l'ambition de @2050_now, un "média-école" justement. Il a été lancé hier aux côtés de ses deux grandes soeurs : Les Echos et Le Parisien. 2050Now a été conçu pour décrypter les enjeux écologiques, trouver des solutions concrètes, accompagner la transformation des nouvelles générations : de l'individu l'entreprise, loin des discours militants. ou catastrophistes. Pour répondre aux défis d'un monde en crise, l'information doit se réinventer en profondeur. Le journalisme de solutions a montré la voie : donner des clés pour saisir les problèmes et imaginer des réponses. Les études ont montré qu'aborder l'information par les solutions aide à mieux comprendre les problémes et leurs complexité. Mais 2050Now va plus loin : - En hybridant journalisme et démarche scientifique, 2050Now veut aider chacun à comprendre et agir face à l'urgence climatique. - En conjuguant information et formation, il ouvre la voie à de nouveaux modèles économiques pour les médias, comme le microlearning. Un média transformé en école du quotidien. Depuis un an, j'ai eu la chance d'accompagner la conception et la stratégie de 2050Now. @LouettePierre, @comrejen et @vincentgiret ont rassemblé autour de ce bébé, une galaxie de talents : une rédac-cheffe de choc : @audebaron (et son équipe). Mais aussi les talents de @lecrayonmedia pour la vidéo, de Courriel pour les newsletters et de Flint (generationia.flint.media/) pour l'intégration d'outils d'IA. Ce nouveau média est associé à un lieu : 2050NOW La Maison (ex-Netexplo), piloté par Karen Fortin - Vainunska. Un centre de connaissance et d'accélération pour la transformation durable des entreprises. Un média, une maison. C'est du concret. Ni catastrophisme, ni bonnes nouvelles. De l'inspiration, de la compréhension, de la formation et de l'action. Qu'est-ce que ça vous inspire ?