Quel modèle de collaboration à l’heure des IA génératives ?

Plus les semaines passent et plus les promesses faites autour des IA génératives prennent de l’ampleur. Si les progrès sont manifestes, j’ai comme l’impression que nous tournons en rond dans la description précise de ce que peuvent faire ces fameuses intelligences artificielles. Au-delà des prédictions délirantes, les mêmes formulées il y a 6 ans à l’époque où les médias généralistes découvraient le deep learning, il me semble important de replacer les modèles génératifs dans le contexte de l’entreprise et des problématiques très concrètes auxquelles elles sont confrontées : lutter contre l’infobésité et essayer de faire sortir les collaborateurs du paradigme fichiers / emails.

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L’humanité à la croisée des chemins face au second âge d’or de l’IA

Si le Web3 ou le métavers n’ont pas encore délivré leurs promesses, les progrès fulgurants et les investissements colossaux autour de ChatGPT nous font dire que le potentiel disruptif des IA génératives est bien réel. Dans la mesure où aucun secteur d’activité ou métier n’est à l’abri, l’impact sera considérable. La question est maintenant de savoir comment mettre à profit le potentiel des modèles génératifs pour un progrès durable. En d’autres termes : comment concilier les aspects technologiques, économiques, environnementaux et sociaux ?

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Intelligence artificielle : Nous n’avons pas besoin de plus de contenus, mais de meilleures analyses

Avec la sortie de GPT-4, la ferveur médiatique autour des IA génératives atteint des sommets. Présentés comme la solution miracle à tous nos problèmes, les modèles génératifs nourrissent tous les fantasmes des techno-utopistes et “experts en IA” de Twitter. Pourtant ils ne résolvent en rien les problèmes des entreprises (cloisonnement des données et connaissances, système d’information sclérosé, gigantesque dette numérique…) et risquent même d’aggraver l’infobésité ou la désinformation. Plutôt que de participer à l’hystérie collective, je préfère adopter une approche critique et poser une question essentielle : quel problème essaye-t-on de résoudre ?

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Enjeux et solutions face au blocage des identifiants publicitaires

Il a fallu 15 ans aux professionnels du web pour mettre en place l’infrastructure technique permettant de délivrer le bon message à la bonne personne au bon moment et au bon endroit. Des investissements colossaux (qui se chiffrent en dizaines de milliards de $) qui bénéficient surtout aux GAFAM du fait d’un cadre légal contraignant (ex : RGPD, directive ePrivacy). Si l’UE travaille d’arrache-pied pour rééquilibrer le marché (ex : DMA, DAS…), les big tech oeuvrent également pour consolider leur position dominante, notamment à travers le blocage des identifiants publicitaires. Une situation très inconfortable pour les annonceurs qui se retrouvent coincés entre deux feux, et qui n’ont d’autre salut que de réinternaliser les opérations publicitaires en s’appuyant sur des données gérées en interne grâce à des outils spécifiques (Customer Data Platform et Data Clean Room).

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Les IA génératives sont les nouveaux correcteurs orthographiques

Les modèles linguistiques comme ChatGPT sont les nouvelles stars des médias, celles qui éclipsent les sujets qui nous faisaient rêver l’année dernière (Web3, métavers…) et qui nous détournent des préoccupations plus urgentes (sobriété numérique, blocage des identifiants publicitaires…). Mais au-delà des promesses surréalistes que très peu se risquent à réfuter, se pose la question du bien-fondé de la démarche d’OpenAI : pourquoi précipiter une évolution qui serait venue naturellement et chercher à nous faire adopter au plus vite des outils pour lesquels nous ne sommes pas encore prêt ? Comme c’est souvent le cas, les questions à trancher ne sont pas techniques, mais plutôt sociétales.

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