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Le monde change plus vite que ce que la plupart des gens réalisent
Je n'ai jamais vu un écart de connaissance aussi profond que celui lié à l'intelligence artificielle.
Plus je parle avec des amis et des connaissances de l'IA, de l'automatisation et de l'avenir du travail, plus je remarque quelque chose d'inquiétant.
Tout d'abord, la plupart des personnes en âge de travailler n'ont jamais testé un modèle de langage. Pour elles, l'IA n'est qu'un mot entendu quelque part dans les actualités, sans réelle idée de ce que cela représente. Parfois, elles en plaisantent, et cela s'arrête là.
Ce qui m'a vraiment frappé, c'est la manière dont les médias généralistes en Slovaquie parlent de l'IA. La seule mention récente que j'ai vue était une information où l'on demandait à une IA qui serait le prochain Pape. Si c'est cela le niveau de couverture médiatique, il n'est pas étonnant que l'écart d'information continue de se creuser.
Ensuite, la génération qui a aujourd'hui une idée très vague de ce qu'est l'IA a déjà vécu plusieurs booms technologiques. Elle se souvient que, entre le battage médiatique et l'impact réel sur leur quotidien, il s'écoulait souvent dix ans, parfois plus. Quand on regarde la lenteur avec laquelle certaines parties du secteur public slovaque adoptent les réformes numériques, on pourrait même parler de vingt ans.
Ces expériences façonnent la manière dont certains perçoivent les évolutions actuelles, et sincèrement, je comprends parfaitement leur point de vue.
Mais ma perspective est bien différente.
J'ai commencé à travailler avec l'intelligence artificielle générative entre la fin de 2022 et le début de 2023. Dès les premiers essais, j'ai vu à quel point elle pouvait accélérer mon travail, notamment en programmation. En parallèle, j'ai commencé à ressentir un certain vide, une agitation intérieure, dont j'ai parlé sur ce blog. Avec le temps, ma vision a évolué, et j'ai rassemblé tous mes articles sur le sujet dans une section dédiée.
Il est important de comprendre que, bien que des centaines de millions de personnes aient déjà interagi brièvement avec des outils d'intelligence artificielle, seule une fraction relativement petite possède une expérience pratique et approfondie. Ce petit groupe voit clairement à quel point le monde peut changer radicalement en seulement un ou deux ans. Ils remarquent que le paysage technologique actuel est déjà très différent de celui d'il y a quelques mois.
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Rejoindre la Bibliothèque · €29,99 par an Comment ne plus dépendre des réseaux sociaux ? Un… Comment commencer avec l'IA en entreprise : automatiser le… Fable 5 contre Opus : j'ai fait le même… Une IA locale et gratuite a reconnu ce que… Bot ou humain ? Ce… Dépendants de l'IA : sommes-nous…Recevez l’article complet par e-mail et n’hésitez pas à répondre si vous souhaitez en discuter davantage.
Résumé
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Tout ce que l'IA est capable de faire, comment je l'utilise, quel impact elle aura sur le monde, comment j'essaie de m'adapter au nouveau monde. J'ai déjà beaucoup écrit là-dessus. J'ai besoin de mettre de l'ordre dans toutes ces pensées, de les simplifier. Pour avoir une boussole qui m'indique la direction.
Un membre de ma famille décrivait une entreprise dont les données sont réparties dans plusieurs outils différents et dont les salariés les rassemblent encore aujourd'hui à la main, dans des tableurs. C'est l'état ordinaire des entreprises. Si on dit à ces gens de ne pas le faire à la main et d'utiliser l'IA, ils ne comprendront pas. La plupart des entreprises n'ont même pas les connecteurs de base entre les outils qu'elles utilisent. Ces entreprises ont besoin d'aide pour leur transformation par l'IA.
Les employés ont à leur disposition dans l'entreprise les meilleurs modèles d'IA, les connecteurs branchés et des collègues qui les utilisent déjà. Et pourtant ils ne les utilisent pas. L'adoption de l'IA échoue alors que les outils sont déjà là. Ce n'est pas une question de temps ni de compétences en IA. C'est l'inertie de l'ancienne façon de penser.
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La même tâche, deux modèles. Fable 5 contre Opus 4.8. Sur le papier, Fable est le meilleur modèle, avec un contexte plus large et de meilleures caractéristiques. Et pourtant il a perdu. Opus a traité la tâche en un seul tour de contrôle pour 721 000 tokens, tandis que Fable en a exigé neuf et a brûlé 2,78 millions de tokens. La différence ne tenait pas au modèle, mais à la façon dont j'ai formulé la tâche. Et je le sais, parce que je l'ai mesuré.

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