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C’est quoi, vraiment, un agent IA, et en avez-vous besoin ?

On parle beaucoup des « agents IA », souvent sans préciser ce qu’ils sont réellement ni quand ils sont utiles. Cet article vise à clarifier : définir ce qu’est un agent, expliquer comment ça fonctionne, et surtout aider à comprendre dans quels cas c’est pertinent… ou non.

Sécurité de Microsoft Copilot Pro hébergé en France : que faut-il vraiment savoir ?

La question revient souvent. Trois fois cette semaine, on m’a demandé : « Peut-on vraiment faire confiance à la sécurité d’une solution Microsoft Copilot Pro hébergée en France ? »Voici une analyse structurée, sans filtre.

L’illusion du cerveau : pourquoi le LLM n’est qu’un organe dans une machine plus vaste

Depuis l’explosion des modèles de langage (LLM), beaucoup pensent que l’« intelligence artificielle » se résume à eux. On connecte une entrée en langage naturel, on obtient une sortie qui ressemble à une réponse humaine, et le tour est joué.

Pricing outils IA : vers la fin du « seat-based », pourquoi le token mark-up pourrait s’imposer

Pour protéger leur marge, les fournisseurs livrent des versions de modèles moins performantes ou limitent le nombre d’appels...

Ce qu’on oublie (encore) dans les comités d’investissement IA

Depuis la démocratisation des grands modèles de langage (LLM), on ne compte plus les pitch-decks qui promettent de « révolutionner » un secteur grâce à l’IA générative. Pourtant, côté comité d’investissement, la discussion reste souvent cantonnée aux mêmes réflexes : quel GPU acheter ? quelle taille de modèle ? quelle part de données propriétaires ? Autrement dit : la technique avant le pourquoi et le comment.

80% des “agents IA” sont de simples automatisations

Ces derniers mois, le terme « agent IA » est devenu l’un des nouveaux buzzwords dans le monde de la tech. Certains promettent que ces agents transformeront notre façon de travailler, voire qu’ils inaugureront l’ère des « AI workers ». Pourta

Non, la bulle IA n’a pas éclaté : mais certaines illusions, oui

Depuis quelques mois, la question du « krach » de l’intelligence artificielle revient à intervalles réguliers. Certains parlent d’un engouement démesuré et d’investissements en chute libre, laissant planer l’idée que la bulle IA serait en train d’éclater.

Le grand retour de la connaissance explicite

Les dernières années ont vu l’essor spectaculaire du deep learning, porté par la puissance de calcul et l’abondance de données. Les modèles neuronaux profonds, capables d’extraire des régularités complexes, se sont imposés dans une multitude de domaines :...

Carnet de culture ML

Vous travaillez avec des Data Scientists, ML Engineers ou Data Engineers ? Et vous souhaitez mieux comprendre les notions qu’ils utilisent. Ce guide simplifie les concepts clés du Machine Learning. 👇 

Large Language Models : l'essentiel pour se lancer

Les Large Language Models (LLM) sont un type d'intelligence artificielle capable de comprendre et de générer un langage semblable à celui de l'homme. Comme un ingénieur mécanique utilise un logiciel pour modéliser le moteur d’une voiture, un chercheur qui crée un LLM a pour objectif de créer une représentation numérique simplifiée du langage humain. Ces modèles utilisent un grand nombre de paramètres, de données et une grande puissance de calcul.

PME ou Grand Groupe : faut-il créer son propre LLM ?

Le choix de modèle et d’hébergement est déterminé principalement par le type de tâche à réaliser, les capacités financières de l’entreprise, les besoins de customisation du modèle et les contraintes de confidentialité des données.

Lancer un projet de deep learning, ou le mariage heureux de la recherche et du produit

L’intérêt croissant pour l'intelligence artificielle (la frénésie ?) pousse de nombreux dirigeants à s'y intéresser de près. S’il est vu uniquement sous l’angle technique, un projet IA risque d’aboutir à un résultat techniquement impressionnant, mais déconnecté des attentes de vos utilisateurs.

J’ai lu le manifesto du techno-optimisme (et je l’ai regretté)

Estimer le coût d'un projet IA : comment éviter les pièges et choisir un prestataire sérieux

Avant de mettre sur le marché une fonctionnalité basée sur des technologies d'Intelligence Artificielle, il faut la concevoir.Comme pour tout projet technologique, deux questions se posent inévitablement : combien cela va-t-il coûter (d'abord), puis combien cela a-t-il coûté (ensuite).Comment une équipe technique peut-elle estimer au mieux le coût et la durée d'un projet basé sur l'IA ? Comment des dirigeants peuvent-ils vérifier le sérieux et la fiabilité des estimations qui leur sont proposées ?

Comment l'IA générative transforme les PME : Le cas de ChatGPT

L'IA générative, en particulier ChatGPT, offre des opportunités uniques pour stimuler l'innovation et améliorer l'efficacité dans les PME. Comme le dit Yann LeCun, "L'IA est la nouvelle électricité". Voyons comment.

Comment l’Intelligence Artificielle Transforme le Secteur du Conseil en 2024

L'intelligence artificielle (IA) est en train de transformer radicalement l'industrie du conseil. Les consultants, autrefois habitués à des tâches répétitives et chronophages, voient désormais leur travail facilité par l'IA. Voici trois façons dont l'IA est en train de changer la donne.

Comment éviter les pièges du RGPD avec votre chatbot ?

Les chatbots sont des outils puissants pour améliorer l’expérience utilisateur, augmenter la satisfaction client, optimiser les coûts et les ressources, et générer des leads et des ventes. Mais ils peuvent aussi être source de risques en matière de protection des données personnelles, car ils peuvent traiter des données sensibles ou à caractère personnel des utilisateurs. Comment s’assurer que votre chatbot respecte les règles du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) et les droits des personnes concernées ? Dans cet article, nous vous présentons les conseils de la CNIL, l’autorité française de contrôle en matière de protection des données, pour concevoir et déployer un chatbot conforme au RGPD, ainsi que les bénéfices que vous pouvez en tirer.

Déployer une application IA s’appuyant sur les LLM : optimiser le triangle des performances critiques

Certaines décisions prises lors du lancement d’un projet d’intelligence artificielle (IA) basé sur un Large Language Model (LLM) peuvent avoir un impact significatif. Parmi ces décisions, le choix des métriques à optimiser est essentiel.

IA : La compétence urgente n'est pas la programmation, c'est le benchmarking

Nombreuses sont les entreprises que je rencontre, qui se pensent incapables de mener des projets IA, souvent par sentiment d'infériorité ("c'est pas pour nous") ou par peur de la complexité.

Débusquer les meilleurs cas d'usage de l'intelligence artificielle, ou réussir ses entretiens utilisateurs

Le mythe selon lequel un nouveau produit doit utiliser les technologies les plus innovantes est rapidement dissipé dans la pratique ; ce qui compte vraiment, c'est sa capacité à répondre à un besoin particulier, à résoudre un problème spécifique efficacement.