Le blog

L’IA générative donne l’impression qu’il suffit de lui parler naturellement pour obtenir une bonne réponse. C’est vrai… en partie.

Car elle ne comprend pas nos intentions comme le ferait un humain. Elle ne connaît ni notre contexte implicite, ni nos contraintes, ni ce que nous avons oublié de préciser.

🧮 Elle produit une réponse probable à partir des éléments que nous lui donnons.
Mais lorsqu’une réponse nous déçoit, le problème ne vient pas (toujours) de l’IA.

Il vient parfois d’une question : trop vague, privée de son contexte, sans objectif clairement formulé, sans contraintes ni format attendu.

« Résume ce document » et « Résume ce document en cinq points pour aider un décideur non technique à préparer une réunion » … bin ce n’est pas pareil !

C’est tout l’enjeu de la formation à la genAI, et ici plus particulièrement au prompting.

🎯 Il n’y a pas QUE des prompts tout fait sur mesure, style « formules magiques », mais ici je parle d’apprendre à exprimer une intention, donner le bon contexte, préciser le résultat attendu et vérifier la réponse obtenue.

À défaut, la frustration augmente. Les tentatives s’enchaînent. Et chaque échange évitable mobilise inutilement des ressources de calcul, avec une consommation d’énergie et, selon les infrastructures, d’eau. 💦

Mieux prompter ne rendra pas l’IA infaillible.

Mais cela permet d’obtenir plus souvent une réponse utile, avec moins d’allers-retours.

Je serais curieux d’avoir votre vision sur ce sujet également 😊

#GenAI · #IAGenerative · #Prompting · #Formation · #IAresponsable · #TransformationDigitale

On le voit partout : dans les slides, les COPIL, les roadmap, les idées de POC/POV/MVP, les posts LinkedIn (😒), ...

Pour les non-initiés, ici on parle bien d’IA générative : « agentic » désigne un système capable de poursuivre un objectif avec une certaine autonomie, en choisissant et en enchaînant lui-même des actions et des outils.

Une IA qui consulte des documents ? Agentic.
Elle appelle un outil pour faire un truc ? Agentic.
Plusieurs prompts qui s’enchaînent ? Encore agentic.
Bin… pas forcément.

Un système devient réellement agentique lorsqu’il dispose d’une certaine autonomie pour atteindre un objectif : il peut choisir ses actions, utiliser des outils et adapter son parcours en fonction des résultats obtenus.
Ce n’est donc pas juste une étiquette à ajouter à une solution IA pour la rendre plus visible.

Car à force de vouloir « faire de l’agentique », on peut finir par choisir la technologie avant d’avoir clairement défini le besoin.

Et il y a un autre sujet dont on parle encore trop peu : l’impact écologique.
Pour réaliser une seule tâche, un système agentique peut multiplier les appels aux modèles : analyser, planifier, agir, vérifier, recommencer…
Tous ces échanges mobilisent du calcul, donc de l’énergie et, selon les infrastructures, de l’eau pour leur refroidissement. 💦

Cela ne signifie pas qu’il faut renoncer aux agents. Ils peuvent apporter une vraie valeur sur des processus complexes.

Mais avant d’écrire « agentic » dans une slide, posons-nous trois questions :

1. Quel problème cherchons-nous à résoudre ?
2. Une solution plus simple pourrait-elle suffire ?
3. La valeur créée justifie-t-elle la complexité, les risques et les ressources mobilisées ?

🎯 La bonne solution n’est pas la plus « agentic ». C’est celle qui répond le plus justement au besoin.

Dans vos projets, l’agentique répond-il toujours à une nécessité ou devient-il parfois un objectif (marketing) en soi ? 😊

#GenAI · #IAGenerative · #AgenticAI · #IAresponsable · #SobrieteNumerique · #agenticIA

Pour constituer une vaste bibliothèque de recherche, Anthropic a acheté des millions de livres papier, souvent d’occasion.

Les reliures ont été retirées, les pages découpées, les ouvrages numérisés puis les exemplaires physiques ont été jetés.
Une partie de cette bibliothèque a ensuite été utilisée pour entraîner les modèles à l’origine de Claude.

Le plus troublant ?
La destruction des originaux a contribué à rendre l’opération juridiquement défendable : un exemplaire physique acheté était remplacé par une copie numérique interne, sans être diffusé au public.
La justice américaine a donc considéré cette numérisation, ainsi que l’entraînement à partir de livres acquis légalement, comme relevant du « fair use ».

En parallèle, l’acquisition de millions de copies piratées a conduit Anthropic à un accord de 1,5 milliard de dollars avec des auteurs et éditeurs, définitivement approuvé en juillet 26.

Bin… ce n’est pas la première fois qu’une nouvelle technologie sacrifie l’ancien support du savoir.

• Après l’apparition de l’imprimerie, des manuscrits devenus obsolètes ont été découpés et recyclés pour fabriquer les reliures des nouveaux livres.
• Au XXᵉ siècle, des bibliothèques ont microfilmé des journaux et des ouvrages fragiles avant de jeter les originaux, au nom de leur préservation.
• Plus récemment, Google Books a numérisé des millions de livres pour les rendre consultables et recherchables en ligne.

À chaque révolution, une partie du support précédent semble devenir une matière première pour le suivant.

Mais dans le cas de l’IA, quelque chose change.
Le livre physique disparaît, tandis que sa copie numérique peut rester enfermée dans une bibliothèque privée, inaccessible gratuitement au public.

Elles sont absorbées, transformées… puis rendues disponibles uniquement via les outils d'Anthropic !

Précision importante : rien ne permet d’affirmer que des exemplaires uniques ont été détruits. Mais l’échelle et la destination de cette numérisation méritent déjà d’être interrogées.

1. Qui décide de ce qui peut être sacrifié ?
2. Quelle traçabilité conservons-nous sur les connaissances utilisées ?
3. Qui bénéficie finalement de la valeur créée ?

🎯 L’IA responsable ne commence pas au moment où nous écrivons un prompt. Elle commence bien avant : dans la manière dont les données, les œuvres et les connaissances ont été acquises.

Que pouvons-nous faire ?

#GenAI · #IAGenerative · #ClaudeAI · #IAresponsable · #EthiqueIA · #TransformationDigitale