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IA générative

Derrière le T de ChatGPT – Vaswani, l’attention, et la petite touche qui manquait

Derrière le T de ChatGPT - Vaswani, l'attention, et la petite touche qui manquait

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 GPU. GPT-4, dix ans plus tard, a coûté plus de cent millions de dollars. Cinq ordres de grandeur séparent l’invention de son exploitation industrielle. Cinquième et dernier article d’une série de cinq sur les noms et acronymes de l’IA générative.

Derrière le G de ChatGPT : distinguer le génératif de ce qui ne l’est pas

IA générative définition

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 de reconnaissance. Confondre ces deux mondes est un piège fréquent dans les comités de pilotage IA. Troisième article d’une série de cinq.

Perplexity : ce que cache le nom d’un moteur de recherche IA

Perplexity

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 surtout ce qu’elle ne dit pas, est utile pour tout professionnel qui pilote des usages d’IA générative en entreprise. Deuxième article d’une série de cinq.

Claude Shannon, le prénom discret derrière l’IA Claude

Claude Shannon

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 l’information continuent de structurer le fonctionnement des grands modèles de langage. Premier article d’une série de cinq.

Adoption de l’IA en entreprise, la moyenne nationale est trompeuse

adoption IA entreprise

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 (TPE-PME) en retard structurel sur la formation, la charte d’usage et la mise à disposition d’outils professionnels. Trois chantiers indissociables, dans un contexte où le shadow AI présente un profil de risque autrement plus inquiétant que les licences pirates d’autrefois. Décodage à partir des données APEC, DGSI et Cisco.

Toyota, l’IA et le retour au réel

IA data et Toyota

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 la capacité du manager à revenir aux faits.