Le mot « avocat » désigne en français un fruit ou un juriste. Comment une IA générative choisit-elle entre les deux ? Et que se passe-t-il quand un calembour active les deux sens à la fois ? Une grille de… Lire la suite »Ce que le mot « avocat » nous apprend sur l’intelligence artificielle
Le T de ChatGPT renvoie à une rupture architecturale précise, documentée dans un article de quinze pages publié en juin 2017 par Ashish Vaswani et sept co-auteurs chez Google. Le Transformer original a été entraîné en douze heures sur huit… Lire la suite »Derrière le T de ChatGPT – Vaswani, l’attention, et la petite touche qui manquait
Le P de GPT signifie Pre-trained, « pré-entraîné ». Derrière ce mot technique se cache une nature de produit qui ne ressemble en rien à un logiciel classique. On ne corrige pas une IA générative comme on corrige un bug.… Lire la suite »Derrière le P de ChatGPT : pourquoi une IA générative ne se met pas à jour comme un logiciel
Le G de ChatGPT signifie « Generative ». Mais ce qualificatif n’a de sens que par opposition à d’autres familles d’IA, non génératives, plus anciennes, et toujours au cœur de l’économie numérique : systèmes experts, machine learning classique, deep learning… Lire la suite »Derrière le G de ChatGPT : distinguer le génératif de ce qui ne l’est pas
Le moteur de recherche Perplexity AI doit son nom à une notion technique précise, formalisée en 1977 par des chercheurs d’IBM. La perplexité mesure l’hésitation d’un modèle de langage face au prochain mot à prédire. Comprendre ce qu’elle dit, et… Lire la suite »Perplexity : ce que cache le nom d’un moteur de recherche IA
Le chef économiste d’Apollo affirme qu’il n’existe « aucune preuve » de destruction d’emplois liée à l’IA, et convoque un paradoxe vieux de 160 ans pour l’expliquer. Le paradoxe de Jevons, né sur le charbon en 1865, énonce qu’une technologie… Lire la suite »Le paradoxe du charbon : ce qu’une idée de 1865 révèle sur l’IA et l’emploi
Anthropic a choisi le prénom Claude pour son assistant : un nom humain, sobre, prononçable dans plusieurs langues. Ce choix peut aussi se lire comme un clin d’œil à Claude Shannon, dont les travaux de 1948 sur la théorie de… Lire la suite »Claude Shannon, le prénom discret derrière l’IA Claude
La moyenne APEC de 50 % d’usagers réguliers de l’IA chez les cadres est exacte, mais elle agrège des situations très contrastées. Décomposée par âge et par taille d’entreprise, elle dessine une autre réalité : un tissu majoritaire en nombre… Lire la suite »Adoption de l’IA en entreprise, la moyenne nationale est trompeuse
Avec l’IA, la compétence décisive n’est pas seulement de savoir écrire un prompt. Elle consiste à transformer un besoin flou en problème exploitable, à tester les réponses, à relancer avec méthode et à conserver la maîtrise du jugement final.
Toyota rappelle une règle simple : un indicateur ne remplace jamais le réel. À partir de cette leçon de management, cet article montre pourquoi l’IA ne vaut que par la qualité de la donnée, la rigueur de sa gouvernance et… Lire la suite »Toyota, l’IA et le retour au réel
Les agents IA sont séduisants parce qu’ils promettent d’agir et non plus seulement de proposer. C’est justement ce qui impose aujourd’hui une grande prudence. À partir de l’alerte récente du CERT-FR, cet article défend une ligne claire : oui à… Lire la suite »Agents IA : innovation, oui ; déploiement sans garde-fous, non
Accenture montre ce que signifie industrialiser l’IA : formation de masse, incitations RH, investissement et refonte organisationnelle. À partir de ce cas, je propose une méthode réaliste pour former et faire adopter l’IA à l’échelle d’une équipe en trois ans.