October 22, 2025 • 21 mins
Dans cet épisode, Renaud et Jonathan discutent de la perception de la magie autour de l'intelligence artificielle (IA) et de ses véritables capacités. Ils explorent comment l'IA fonctionne, son amélioration par elle-même, et les défis liés à son déploiement dans les entreprises. Jonathan souligne que, bien que l'IA puisse sembler magique, elle nécessite un travail considérable pour être intégrée efficacement dans les processus d'affaires.
Takeaways:
L'IA donne l'impression d'être magique en raison de sa capacité à traiter des informations de manière non déterministe.
L'intelligence artificielle tente de répliquer les capacités cognitives humaines, notamment le traitement du langage naturel.
L'IA est en train d'améliorer l'IA, créant une boucle d'amélioration continue.
Le déploiement de l'IA dans les entreprises nécessite un travail considérable et ne doit pas être sous-estimé.
La règle du 80-20 est souvent mal comprise dans le contexte de l'IA.
L'IA n'a pas les limitations physiques des humains, ce qui lui permet de traiter plus d'informations.
Il est crucial de surveiller et de maintenir les systèmes d'IA pour éviter les erreurs humaines.
Les humains peuvent parfois saboter les systèmes d'IA par peur de perdre leur emploi.
Les résultats de l'IA ne seront pas toujours fiables au début et nécessiteront des ajustements.
Il est important de bien instruire l'IA pour améliorer sa fiabilité.
Mark as Played
Transcript
Episode Transcript
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(00:10):
Bonjour tout le monde, bienvenueau podcast je suis Renaud, votre
chef d'antenne chez open mind ounotre mission est de transformer
l'i a et la technologie en gesteconcret et pratique pour vous
aider à atteindre votre plein potentiel d'automatisation
numérique. Cette semaine, comme toujours,
je suis avec Jonathan Léveillé, président d'open mind.
Bonjour Jonathan. Salut Renaud, ça va bien?
(00:32):
Ça va très bien, et toi? Absolument.
Génial aujourd'hui, j'arrive avec un grand questionnement.
Tout le monde nous parle, vient nous parler d'hier parce qu'ils
savent qu'on est passionné de çaet c'est ce qu'on fait.
Et il nous demande, mais c'est magique.
Me semble que ça fait apparaîtredes choses.
(00:53):
Je fais juste lui dire Écris-moiquelque chose de bien, puis
écris quelque chose de bien, ça doit être magique.
Donc est-ce que c'est vraiment magique?
Sais-tu Harry Potter qui est derrière ou c'est plus complexe
que ça? C'est intéressant, Renaud, je
suis souvent des gens qui viennent me dire il y a c'est
magique ou ça va être magique dans notre entreprise.
Je vais répondre Oui et non et je vais rentrer en détail dans
(01:13):
le oui et dans le non. Et avant de rentrer en détail,
je pense, ça vaut la peine d'expliquer un peu comment ça
fonctionne de l'intelligence artificielle, de la manière la
plus simple possible. Et ma théorie, ou plutôt mon
opinion de comment l'expliquer, plus impossible.
Et la suivante, c'est simplementqu'on tente de répliquer.
Des capacités cognitives que seul l'humain avait avant grâce
(01:33):
à son cerveau, et que là on le tente de le faire avec un
équivalent d'un cerveau qu'on appelle numérique, donc souvent
par exemple 1LM. Et ça donne une magie dans le
résultat, parce que on a toujours été habitué dans le
temps en interagissant avec un ordinateur ou un téléphone, que
ça soit des simples lignes de codes traditionnels qui nous
répondent, et ça c'est très déterministe.
(01:55):
Donc si on lui demande quelque chose, il a été programmé pour
répondre à BCD ou même jusqu'à Zà ce moment-là.
Et là maintenant, l'intelligenceartificielle elle même, c'est un
logiciel en soi qui a été bâti par l'humain, qui réplique ce
qu'un cerveau humain potentiellement là je le mets à
sa plus simple expression, ce que un cerveau humain va faire.
(02:15):
Donc y a une série de neurones que là il va être en format
numérique qui va traiter l'information et renvoyer un
résultat à ce moment-là. De la même manière que quand je
vous parle, votre cerveau prend l'information, vos différentes
couches de neurones traitent l'information et vous voyez peut
être des mots apparaître dans votre tête, ou ou vous voulez
répondre à ce que je viens de dire.
Donc voilà, votre cerveau réagitet renvoie quelque chose qui
(02:36):
n'est pas du ABCD ou e, donc c'est pas déterministe.
Déterministe. Qu'est-ce que ça veut dire
exactement? Je suis pas trop sûr de suivre.
La manière qu'on a programmé lesordinateurs dans les. 3, 4
dernières décennies, depuis, depuis que la programmation
existe, on devait toujours prévoir ce qu'on allait demander
à la machine ou quelqu'un on allait lui présenter et quel
(02:59):
devait être sa réponse. Donc c'est toujours si il arrive
quelque chose. X répond y.
S'il arrive, Z répond. Il n'y a pas de lettre après zen
répond. Donc de lui montrer cas par cas
toutes les possibilités qui peutarriver.
Et voici la réponse qui doit être donnée.
Et ça, c'est vraiment problématique parce que par
(03:21):
exemple, la conduite automobile autonome.
Mais Tesla a essayé pendant des années de programmer des
centaines de milliers, voire des1000000 de lignes de code pour
prévoir tous les cas. Et malheureusement, ça fait que
ça ne fonctionne pas au final. Et c'est là que l'intelligence
artificielle apporte un peu de magie, c'est qu'on n'est pas
obligé de prévoir tous les cas possibles, mais.
Plutôt parce que l'humain pouvait pas prévoir toutes les
possibilités possibles de tout ce qui peut se passer alors là
(03:46):
exactement, c'est c'est là que l'IA Affile comme comme étant
magique, non? Exactement, c'est ça qui donne
un peu l'impression que c'est magique.
On a posé une prévoir tous les cas possibles, on va prendre
l'information, le faire passer àtravers un réseau de neurones
comme à travers notre cerveau. Quand on se parle, c'est un peu
ce qui arrive, l'information passe à travers votre réseau de
neurones et à ce moment-là, il ya de l'information qui ressort
(04:06):
au au bout de la ligne. Pourquoi ça, ça semble autant de
la magie? C'est parce qu'on n'est pas
habitué encore que les systèmes avec lesquels on interagisse
soient capables justement de répondre quelque chose sans
qu'on lui ait tout montré. Comment répondre en réel?
C'est simplement que l'intelligence artificielle
tente de répliquer certaines capacités cognitives que
(04:27):
l'humain a acquis à travers le temps et de la manière qu'on a
bâti l'intelligence artificielle, c'est de répliquer
ce que le cerveau humain est capable de faire, donc par
exemple. Une des capacités cognitives que
l'humain avait qu'on avait beaucoup de difficultés à
répliquer avec des ordinateurs dans le passé, c'était le
traitement du langage naturel. Donc c'est quoi le traitement du
langage naturel? C'est la capacité d'interagir
(04:50):
par écrit ou verbalement comme un humain, donc de comprendre ce
qui est dit de manière audio, decomprendre ce qu'il dit en
format texte, d'y répondre également, de bâtir un texte, de
de parler vocalement comme un humain.
Ben tout ça c'est le langage naturel.
Et il y a des centaines, voire des milliers de cerveaux humains
qui ont tenté de régler ce problème là avec des lignes de
(05:11):
code traditionnelles, et c'est pratiquement impossible.
Maintenant avec l'intelligence artificielle, on est capable,
puis on le voit là. Gipi de ce monde aujourd'hui est
excellent en langage naturel autant écrit qu'à l'audio, et ça
ça nous donne une perception quec'est magique parce qu'on lui a
pas montré exactement quoi répondre dans quelle situation.
(05:31):
On est simplement pris pas mal toutes les connaissances qui
existaient sur internet et on l'a infusé dans un cerveau qui
était l'équivalent d'un cerveau d'un enfant.
Au lieu de que ça prenne des dizaines d'années avant qu'ils
deviennent très bon dans un paquet de domaines ou de sujets,
bien ça prend quelques semaines,voire quelques mois.
C'est ce qu'on appelle l'entraînement de l'intelligence
artificielle et à ce moment-là on peut tester différents cas et
(05:53):
on peut être très surpris du résultat que ça donne.
Et c'est le cas entre autres quand chat GPT.
Est né. On était très surpris des cas
qu'on essayait et la réponse qu'on avait.
Au final, ça nous donnait une réponse qui était souvent égale
ou meilleure que ce que l'humainaurait répondu à ces différentes
questions-là, la réalité en arrière, c'est simplement de la
mathématique, mais pour l'humain, ça semble être de la
(06:15):
magie parce qu'on n'est pas habitué à ça.
Dans 5, 10 ans, ça n'aura plus de l'air, de la magie, parce que
la magie c'est quoi? C'est quelque chose qu'on a de
la difficulté à s'expliquer le comment du pourquoi.
Et tant qu'on sera pas habitué àcomprendre cette logique là,
qu'on a mis l'équivalent d'un cerveau humain au monde en
format numérique et on le fait grandir à une vitesse grand V,
et bien on a l'impression que c'est de la magie.
(06:36):
L'autre endroit, ce que ça donneune impression de magie et que
peu de gens voient à l'heure actuelle, c'est que
l'intelligence artificielle est en train présentement
d'améliorer l'intelligence artificielle.
Et ça, c'est un peu magique. Et et j'explique ce que je veux
dire par là. Si vous connaissez-vous
(06:56):
connaissez peut-être cloud, cloud où cloud en bon Français,
qui est l'équivalent de chat GPTqui est fait par l'entreprise
Entropic. Dario Amadei, qui est le le
fondateur d'une tropic, exprimait l'autre fois à quel
point l'IA est en train d'améliorer l'i a et.
Et Voilà pourquoi. Ils utilisent maintenant
eux-mêmes Claude code qui est unoutil, un outillage qui aide à
(07:20):
coder plus rapidement grâce à l'intelligence artificielle pour
améliorer le code de Claude. Donc les développeurs qui ont
mis au monde le le le le logiciel sur lequel tourne
l'intelligence artificielle Claude et maintenant aider
elle-même eux-mêmes par l'intelligence artificielle de
Claude pour développer les nouvelles lignes de code qui va
(07:41):
améliorer l'intelligence artificielle.
Donc c'est sans fin et et voilà.Et là on tourne dans une boucle
de rétroaction ou d'améliorationqui est intéressante parce que
au final, derrière tout ça, c'est de l'intelligence
artificielle est là pour amplifier les capacités de
l'humain. Donc dans ce cas-là, c'est une
capacité cognitive de codage de programmer, de développer des
logiciels et vit que l'intelligence artificielle est
(08:03):
un logiciel en soi. Et bien l'humain qui a programmé
le logiciel qui est l'intelligence artificielle est
présentement aidé par l'intelligence artificielle pour
améliorer les lignes de code de l'intelligence artificielle.
Et là YA1 petit peu de magie là-dedans.
Ah Ben là tu disais, c'était pasmagique.
Et et et c'est là, je dis dans la section du oui, c'est magique
ça, moi je le classe dans le oui, c'est magique.
Lia, l'intelligence artificielleest en train d'améliorer.
(08:27):
Par l'humain on passe encore parl'humain.
Alors là à l'heure actuelle doncamplifie les capacités de
l'humain à améliorer l'intelligence artificielle.
Donc c'est une boucle parce que l'humain est encore dans la
boucle à l'heure actuelle et pour moi c'est un petit peu
c'est un petit peu magique. Les derniers points que je
trouve ça encore magique et qu'on on perçoit que c'est de la
magie, c'est que à l'heure actuelle, l'IA attente de
répliquer les capacités cognitives de l'humain.
(08:51):
Par contre l'i AA pas certaines limitations physiques que
l'humain a donc je m'explique. Présentement?
On a tous, en tant qu humain, une capacité maximale
d'information qu'on peut retenir.
On aurait beau. Prendre toute une vie complète à
consulter tout le contenu qui existe sur Internet, c'est
(09:12):
impossible que je me souvienne de tout, que je sois capable de
de manière impressionnante de référer à tout ce que j'ai vu et
tout ce que j'ai lu. l'IA elle est capable, elle est capable de
retenir beaucoup plus d'informations que ce qu'un
cerveau humain peut retenir. Il y a n'a pas la limitation de
la fatigue du cerveau humain. Donc si on passe une grosse
journée à travailler fort, mais ça se peut que ma capacité
(09:33):
cognitive soit moins forte en fin de journée, elle qui soit
matin 12h00 soir, que ça fasse 7jours qu'elle travaille en
ligne, elle n'a pas cette diminution là de capacité
cognitive, donc rétention de l'information beaucoup plus
grande. Elle n'a pas cette limitation là
ou de fatigue cognitive et du même coup la capacité
d'entraînement ou d'absorption de l'information d'une capacité
(09:53):
limite en tant qu'être humain que l'i a à sa limite qui est la
puissance de calcul qui ne fait que s'améliorer à travers le
temps. Donc plus qu'on avance, plus il
est capable rapidement d'absorber l'information et la
garder en mémoire, ou du moins la cruncher comme on le ferait
si on nous-mêmes en tant qu'êtrehumain on a, on était exposé à
1£ de connaissance X ou y à ce moment-là.
(10:13):
Donc c'est là que je trouve qu'il YA1 petit peu de magie
quand qu'on vient comparer ça à notre capacité d'être humain.
Mais on se dit mais c'est magique, comment l'IA est
capable de retenir autant d'infos, est capable d'avaler
autant d'infos en si peu de temps et ne jamais.
Fatigué, cognitivement? Alors qu'on tente de répliquer
ce que l'humain est capable de faire, on n'a pas nécessairement
ces limitations là que l'humain a au final pour traiter une
(10:37):
tâche en tant que telle. Donc ça c'est ma section qui est
magique par rapport à l'intelligence artificielle.
Quand tu me poses la question, ce que c'est magique.
Pour moi, c'est oui. Maintenant, est-ce que c'est
magique dans le déploiement de prendre l'intelligence
artificielle et. L'amener?
Il y a des moments où ces gens heureux de penser que c'est
magique. Exactement exactement, parce que
(10:57):
souvent les gens me disent, Ben Jonathan, c'est facile
maintenant, vous avez de l'outillage par l'intelligence
artificielle pour faire plus vite ce que vous faites.
Donc ça va prendre 15 Min, fairece qui vous prenait un an et ça
va tout régler les problèmes dans mon entreprise et ça va
marcher sans avoir besoin de maintenance et tout le reste.
Ben oui, Eh bien non. Non?
Et c'est là que je dis ça. Ce côté-là dans le fond, dans
(11:20):
les capacités cognitives que l'intelligence artificielle a,
je trouve un petit peu de magie.En tout cas on perçoit de la
magie. Elle est capable de prendre ses
capacités cognitives là et les amener dans notre quotidien.
Niveau professionnel et dans nosentreprises ce n'est pas magique
et on a trop souvent tendance à penser que ça c'est magique, ça
va se faire ultra rapidement, ily aura pas de problème, que ça
(11:41):
va être parfait du premier coup qui a pas de maintenance à
faire, que tout le monde va êtrecontent.
La réalité c'est tout autre chose à l'heure actuelle et et
je vous dépose une règle qui à date que je vois qui commence à
se se tranquillement se faire sentir dans l'industrie de de de
l'intelligence artificielle ou du moins de l'implantation de
l'intelligence artificielle en entreprise, c'est la règle du 80
(12:02):
20 et même je la nommerais peut être la règle du 90 10.
On va rester sur le 80 20 pour commencer donc.
Quand qu'on programme une automatisation qui a comme
fonctionnalité de l'intelligenceartificielle à l'intérieur de
cette fonction là et qu'on se met à développer les lignes de
code pour tester si l'i a va bien répondre.
Quand on on voit une réponse de l'intelligence artificielle et
(12:22):
que ça nous répond à un résultatqui fait du sens et la majorité
des gens pensent Ben pense que Eh Ben on on vient de faire 80%
de la job, il reste 20% du travail à faire pour le prendre
puis le mettre dans notre quotidien.
Mais la réalité c'est que le 20%qu'on pense qui reste à faire va
prendre 80% du temps donc de tester pour une tâche X si
l'intelligence artificielle va bien répondre, ça nous donne
l'impression qu'on a fait 80% dutravail, mais en réalité on a
(12:46):
fait maximum 10 à 20% du travailde tester si la réponse semble
être bonne ou du moins si on a un résultat qui est.
Positif pour une tâche donnée, c'est juste une infime petite
partie du travail qui est à faire pour réussir à déployer ça
dans les entreprises. Une grande partie qui est à
faire, c'est équivalent du développement du logiciel.
(13:07):
Il faut mettre sur papier, sur écrit des processus d'affaires,
il faut structurer et traiter ladonnée, faut voir est-ce qu'on y
a accès à cette donnée là? Il faut programmer les
interfaces que l'humain va interagir avec parce que c'est
pas vrai qu'on programme une IP,on la laisse aller, puis on
regarde pas ce qu'elle fait, puis on approuve pas ce qu'elle
fait. Il va falloir de la maintenance,
puis je vais revenir un peu plustard là-dessus.
(13:29):
Pourquoi faut de la maintenance?Il va falloir réfléchir à
comment rendre l'interface le plus le plus beau, le plus
efficace, le plus simple pour l'humain, il va falloir faire de
l'assurance qualité, puis il va falloir surveiller également que
l'i a n'est pas en train de dérailler.
Il va falloir vérifier c'est quoi les aspects de sécurité et
conformité des données. C'est pas juste de tester ce
qu'il y a répond ou bien pour une tâche donnée, mais c'est
tout ce qu'il y a autour qui prend du temps et qu'il faut
(13:50):
bien faire parce que moindrementqu'on ne fait pas bien une de
ces choses là, par exemple l'assurance qualité.
Eh bien ce qui va arriver c'est que vos humains dans vos
entreprises vont prendre l'IA enmain, ils vont dire non ça
fonctionne pas pour moi, ils vont mettre ça de côté, ils vont
se décourager. Ça faut vraiment, vraiment y
faire attention. Et de là dans le fond qui est
important de comprendre les différentes étapes qu'il y a
pour partir de j'ai une idée d'infuser l'IA dans mon
(14:14):
entreprise pour une tâche X ou un projet X à sa fonctionne
bien, puis ça roule, puis j'ai le gain donc il YA3 étapes.
Généralement pour attaquer un projet il va avoir la phase de
prototypage, la phase MVP, donc le plus le plus petit projet
minimum viable, donc le minimum viable product et il va avoir
l'aspect de production. Donc quand qu'on envoie vraiment
dans les mains des usagers finaux et que ça roule avec une
(14:36):
belle fiabilité. Et je mettrais même une 4e
phase. Y a la phase de maintien et
d'amélioration par la suite qui est très critique et requise
pour l'intelligence artificielle.
Donc ces différentes étapes là comportent beaucoup de sous
étapes. Et le fameux 80 20, là les gens
qui pensent que Ah bon? On a fait 80% de la job mais
c'est dans la phase de prototypage, se dire.
(14:59):
Est-ce que un des cerveaux numériques disponible à notre
portée aujourd'hui peut bien répondre à cette tâche là?
Donc on choisit le cerveau numérique, on va se faire un jeu
de données test, on va créer un prompt qui est simplement une
instruction à à l'intelligence artificielle pour faire une
tâche donnée, et on va recueillir les résultats pour
voir ce que ça donne, un niveau de fiabilité minimal qu'on fait
qui fait du sens. Mais tout ce petit morceau là là
(15:22):
c'est pas long à faire? Ben c'est pas long à faire
encore. Je vais mettre un bémol
là-dessus, ça peut prendre entre.
Quelques jours à quelques semaines pour réussir à prouver
si ça fonctionne bien, mais toutle reste autour là de pousser le
niveau de fiabilité à un niveau minimal acceptable et d'envoyer
ça en production et de le maintenir par la suite.
Il y a beaucoup beaucoup beaucoup beaucoup de travail à
faire là et c'est là que je dis même je changerais la règle du
(15:44):
80 20 pour 90 10. La côté magique qu'on se dit Ah
ça marche et fonctionnel ça serapas long à mener dans nos
entreprises qu'on pense qu'on a fait 90% de la job en réalité le
10% restant va nous prendre réellement 90% du temps par la
suite et c'est ça qu'il faut pasnégliger.
Il y a beaucoup de travail à faire, faut bien le faire pour
s'assurer que ça fonctionne bienau final dans nos entreprises.
Et quand je dis que ça fonctionne bien au final, je
vais vous donner un exemple, on a vu en réel.
(16:08):
Des humains dans des entreprisessabotées l'implantation
d'outils. D'intelligence artificielle qui
amélioraient leur productivité. Mais pourquoi?
Parce qu'ils avaient peur pour leur travail, ils avaient peur
que eux ça pourrait être enleverdes tâches par après qui fait
que ils sont obligés de faire d'autres tâches ailleurs ou du
moins que ils ont pas le nouveaucollègue qui voulaient rentrer
dans l'équipe parce que le mondeest plus productif.
(16:30):
Et on a vu des gens par exemple.Dans des systèmes de traitement
de courriel automatisé, on a on a vu en dans les Coréens où ce
que les gens ont déplacé des courriels d'un dossier à un
autre qui faisait que l'i a l'intelligence artificielle
donnait l'impression d'avoir malagi, mais c'est l'humain qui a
saboté le workflow dans le fond,le processus pour faire mal
paraître l'intelligence artificielle au final, et ça
(16:52):
dans une phase par exemple de production à la fin ce qu'on va
faire c'est qu'on va venir surveiller ce qui se passe pour
être capable d'avoir une vue de est-ce que c'est l'IA qui s'est
mal comporté ou c'est l'humain qui a pas fait le bon
comportement au final? Et de lever un drapeau à ce
moment-là de y a quelque chose qui se passe de bizarre.
Au lieu d'attendre 3 mois puis de dire que l'IA a pas bien
fonctionné, faut qu'il y ait un mécanisme automatique qui lève
(17:14):
un Flag a dit wow. Dans la minute, là y a une y a
une une perception de sabotage en quelque part, probablement
par un humain ou un système est mal programmé.
Il faut le surveiller, venir corriger ça et venir créer un
carré de sable autour dans lequel l'humain ne peut pas
venir causer de problèmes à ce moment-là.
Donc c'est toutes des petites choses vraiment très.
Qui peuvent paraître simples mais faut les prévoir.
Faut les réfléchir, faut les mettre en application.
(17:36):
Un autre bon exemple ce matin. Encore là, dans un traitement
par exemple de courriel, Ben Microsoft ce matin a fait une
mise à jour de son système sur lequel l'intelligence
artificielle vient s'accrocher pour lire et traiter les
courriels. Et ça brise le système
automatique. Là, c'est comme si la personne
que vous avez engagée dans votreentreprise ce matin arrive là.
S'assoit devant l'ordinateur puis ce matin elle n'est plus
(17:57):
capable de rentrer dans son ordinateur parce que Microsoft a
changé la manière qu'on se connecte, mais là faut s'asseoir
avec cette personne là puis aller diagnostiquer.
Bon, qu'est-ce que Microsoft a changé?
Pourquoi ça fonctionne plus de la manière tu te connectais
avant puis lui réexpliquer la nouvelle méthode de comment se
connecter pour que ça fonctionne, mais tout ça ça
c'est le maintien à ce moment-là, la maintenance, la
surveillance, on veut pas attendre que ça soit l'usager
(18:18):
qui nous dise qui est pas capable de rentrer dans le
système. On veut qu'il y ait une alerte
automatique qui soit envoyée auxgens qui surveillent ce ce ce
collègue numérique là qui fait le travail de manière
automatisée pour qu'on puisse interagir avant même que ça
vienne impacter l'humain. Donc c'est un paquet de choses
qu'il faut mettre autour et c'est là que je dis c'est pas
magique de prendre quelque chosequi est magique comme l'i a.
Et de l'amener dans son quotidien opérationnel dans son
(18:40):
entreprise. Il y a beaucoup d'étapes à
faire, faut y réfléchir. Faut bien le faire pour être
certain que ça fonctionne bien au final et que l'humain soit
positif à utiliser. L'i a.
Fait que les l'i a c'est faut pas l'oublier, c'est hyper
puissant mais ce n'est pas magique.
C'est comme avoir la super arme mais c'est la personne qui sait
la contrôler, ça va se mettre à tirer partout.
Et si je me rappelle bien de mesmaths c'est le 90 10 puis c'est
(19:02):
même 8010108010 si on veut le dire comme il faut parce que ça
va prendre beaucoup de temps quand même pour le le
perfectionner puis s'assurer quecette optimisation là soit aussi
constamment suivie. Mais c'est vraiment intéressant,
ça enlève pas la magie de la chose.
Enlève le côté que tout va se faire avec magie.
Et dernier point qu'il ne faut pas oublier, c'est que l'IA est
(19:25):
programmée pour répliquer ce quel'humain fait, que l'humain
n'est pas 100% fiable. L'humain peut être aléatoire
dans sa réponse. L'humain peut dérailler un petit
peu de temps à autre sur une tâche quand qu'on va programmer
quelque chose qui intègre de l'intelligence artificielle.
Le niveau de fiabilité en sortie.
Initialement pour une tâche moindrement complexe ne sera pas
100% fiable au début, on va peut-être atteindre du 9 cas sur
(19:48):
10, du 6 cas sur 10 dans certains cas du 4K sur 10, que
ça va être positif et fiable et là faut venir améliorer à ce
moment-là le niveau de fiabilitéen sortie, soit en utilisant des
nouveaux cerveaux numériques quisortent à travers le temps avec
plus de capacités, soit en améliorant les données qu'on
fournit à l'i a, soit en améliorant l'instruction qu'on
lui fournit le fameux prompt. Et il y a différents effets de
(20:10):
levier qu'on peut le faire, maisfaut pas s'attendre que on va
programmer quelque chose qui interagit avec l'i a et que du
jour au lendemain ça va répondreà 100% à tous nos problèmes et
qu'on aura pas besoin de comme un humain de l'élever, de mieux
l'instruire sur les fameuses instructions qu'on veut et.
De d'améliorer son niveau fiabilité en.
Sortie, merci beaucoup Jonathan,je je crois que tout le monde
(20:30):
est beaucoup mieux averti sur lamagie de l'IA maintenant et où
savoir s'attendre à de la magie et où savoir s'attendre à
travailler. Alors comme toujours, si vous
avez des questions pour Jonathan, pour nous, pour
n'importe qui chez open mind, vous pouvez nous écrire à
podcast at open mindthe.com. Il nous fera un plaisir de vous
(20:50):
répondre. Et comme toujours aussi, notre
pourboire numérique qu'on vous demande, c'est si jamais vous
connaissez quelqu'un pour qui cepodcast ou un autre épisode de
notre podcast aurait pu être utile.
Partagez le s'il vous plaît. Et d'ici là, on se revoit dans
un prochain épisode. Merci Jonathan.
(21:11):
Toujours un plaisir.
Bonjour tout le monde, bienvenueau podcast je suis Renaud, votre
chef d'antenne chez open mind ounotre mission est de transformer
l'i a et la technologie en gesteconcret et pratique pour vous
aider à atteindre votre plein potentiel d'automatisation
numérique. Cette semaine, comme toujours,
je suis avec Jonathan Léveillé, président d'open mind.
Bonjour Jonathan. Salut Renaud, ça va bien?
(00:32):
Ça va très bien, et toi? Absolument.
Génial aujourd'hui, j'arrive avec un grand questionnement.
Tout le monde nous parle, vient nous parler d'hier parce qu'ils
savent qu'on est passionné de çaet c'est ce qu'on fait.
Et il nous demande, mais c'est magique.
Me semble que ça fait apparaîtredes choses.
(00:53):
Je fais juste lui dire Écris-moiquelque chose de bien, puis
écris quelque chose de bien, ça doit être magique.
Donc est-ce que c'est vraiment magique?
Sais-tu Harry Potter qui est derrière ou c'est plus complexe
que ça? C'est intéressant, Renaud, je
suis souvent des gens qui viennent me dire il y a c'est
magique ou ça va être magique dans notre entreprise.
Je vais répondre Oui et non et je vais rentrer en détail dans
(01:13):
le oui et dans le non. Et avant de rentrer en détail,
je pense, ça vaut la peine d'expliquer un peu comment ça
fonctionne de l'intelligence artificielle, de la manière la
plus simple possible. Et ma théorie, ou plutôt mon
opinion de comment l'expliquer, plus impossible.
Et la suivante, c'est simplementqu'on tente de répliquer.
Des capacités cognitives que seul l'humain avait avant grâce
(01:33):
à son cerveau, et que là on le tente de le faire avec un
équivalent d'un cerveau qu'on appelle numérique, donc souvent
par exemple 1LM. Et ça donne une magie dans le
résultat, parce que on a toujours été habitué dans le
temps en interagissant avec un ordinateur ou un téléphone, que
ça soit des simples lignes de codes traditionnels qui nous
répondent, et ça c'est très déterministe.
(01:55):
Donc si on lui demande quelque chose, il a été programmé pour
répondre à BCD ou même jusqu'à Zà ce moment-là.
Et là maintenant, l'intelligenceartificielle elle même, c'est un
logiciel en soi qui a été bâti par l'humain, qui réplique ce
qu'un cerveau humain potentiellement là je le mets à
sa plus simple expression, ce que un cerveau humain va faire.
(02:15):
Donc y a une série de neurones que là il va être en format
numérique qui va traiter l'information et renvoyer un
résultat à ce moment-là. De la même manière que quand je
vous parle, votre cerveau prend l'information, vos différentes
couches de neurones traitent l'information et vous voyez peut
être des mots apparaître dans votre tête, ou ou vous voulez
répondre à ce que je viens de dire.
Donc voilà, votre cerveau réagitet renvoie quelque chose qui
(02:36):
n'est pas du ABCD ou e, donc c'est pas déterministe.
Déterministe. Qu'est-ce que ça veut dire
exactement? Je suis pas trop sûr de suivre.
La manière qu'on a programmé lesordinateurs dans les. 3, 4
dernières décennies, depuis, depuis que la programmation
existe, on devait toujours prévoir ce qu'on allait demander
à la machine ou quelqu'un on allait lui présenter et quel
(02:59):
devait être sa réponse. Donc c'est toujours si il arrive
quelque chose. X répond y.
S'il arrive, Z répond. Il n'y a pas de lettre après zen
répond. Donc de lui montrer cas par cas
toutes les possibilités qui peutarriver.
Et voici la réponse qui doit être donnée.
Et ça, c'est vraiment problématique parce que par
(03:21):
exemple, la conduite automobile autonome.
Mais Tesla a essayé pendant des années de programmer des
centaines de milliers, voire des1000000 de lignes de code pour
prévoir tous les cas. Et malheureusement, ça fait que
ça ne fonctionne pas au final. Et c'est là que l'intelligence
artificielle apporte un peu de magie, c'est qu'on n'est pas
obligé de prévoir tous les cas possibles, mais.
Plutôt parce que l'humain pouvait pas prévoir toutes les
possibilités possibles de tout ce qui peut se passer alors là
(03:46):
exactement, c'est c'est là que l'IA Affile comme comme étant
magique, non? Exactement, c'est ça qui donne
un peu l'impression que c'est magique.
On a posé une prévoir tous les cas possibles, on va prendre
l'information, le faire passer àtravers un réseau de neurones
comme à travers notre cerveau. Quand on se parle, c'est un peu
ce qui arrive, l'information passe à travers votre réseau de
neurones et à ce moment-là, il ya de l'information qui ressort
(04:06):
au au bout de la ligne. Pourquoi ça, ça semble autant de
la magie? C'est parce qu'on n'est pas
habitué encore que les systèmes avec lesquels on interagisse
soient capables justement de répondre quelque chose sans
qu'on lui ait tout montré. Comment répondre en réel?
C'est simplement que l'intelligence artificielle
tente de répliquer certaines capacités cognitives que
(04:27):
l'humain a acquis à travers le temps et de la manière qu'on a
bâti l'intelligence artificielle, c'est de répliquer
ce que le cerveau humain est capable de faire, donc par
exemple. Une des capacités cognitives que
l'humain avait qu'on avait beaucoup de difficultés à
répliquer avec des ordinateurs dans le passé, c'était le
traitement du langage naturel. Donc c'est quoi le traitement du
langage naturel? C'est la capacité d'interagir
(04:50):
par écrit ou verbalement comme un humain, donc de comprendre ce
qui est dit de manière audio, decomprendre ce qu'il dit en
format texte, d'y répondre également, de bâtir un texte, de
de parler vocalement comme un humain.
Ben tout ça c'est le langage naturel.
Et il y a des centaines, voire des milliers de cerveaux humains
qui ont tenté de régler ce problème là avec des lignes de
(05:11):
code traditionnelles, et c'est pratiquement impossible.
Maintenant avec l'intelligence artificielle, on est capable,
puis on le voit là. Gipi de ce monde aujourd'hui est
excellent en langage naturel autant écrit qu'à l'audio, et ça
ça nous donne une perception quec'est magique parce qu'on lui a
pas montré exactement quoi répondre dans quelle situation.
(05:31):
On est simplement pris pas mal toutes les connaissances qui
existaient sur internet et on l'a infusé dans un cerveau qui
était l'équivalent d'un cerveau d'un enfant.
Au lieu de que ça prenne des dizaines d'années avant qu'ils
deviennent très bon dans un paquet de domaines ou de sujets,
bien ça prend quelques semaines,voire quelques mois.
C'est ce qu'on appelle l'entraînement de l'intelligence
artificielle et à ce moment-là on peut tester différents cas et
(05:53):
on peut être très surpris du résultat que ça donne.
Et c'est le cas entre autres quand chat GPT.
Est né. On était très surpris des cas
qu'on essayait et la réponse qu'on avait.
Au final, ça nous donnait une réponse qui était souvent égale
ou meilleure que ce que l'humainaurait répondu à ces différentes
questions-là, la réalité en arrière, c'est simplement de la
mathématique, mais pour l'humain, ça semble être de la
(06:15):
magie parce qu'on n'est pas habitué à ça.
Dans 5, 10 ans, ça n'aura plus de l'air, de la magie, parce que
la magie c'est quoi? C'est quelque chose qu'on a de
la difficulté à s'expliquer le comment du pourquoi.
Et tant qu'on sera pas habitué àcomprendre cette logique là,
qu'on a mis l'équivalent d'un cerveau humain au monde en
format numérique et on le fait grandir à une vitesse grand V,
et bien on a l'impression que c'est de la magie.
(06:36):
L'autre endroit, ce que ça donneune impression de magie et que
peu de gens voient à l'heure actuelle, c'est que
l'intelligence artificielle est en train présentement
d'améliorer l'intelligence artificielle.
Et ça, c'est un peu magique. Et et j'explique ce que je veux
dire par là. Si vous connaissez-vous
(06:56):
connaissez peut-être cloud, cloud où cloud en bon Français,
qui est l'équivalent de chat GPTqui est fait par l'entreprise
Entropic. Dario Amadei, qui est le le
fondateur d'une tropic, exprimait l'autre fois à quel
point l'IA est en train d'améliorer l'i a et.
Et Voilà pourquoi. Ils utilisent maintenant
eux-mêmes Claude code qui est unoutil, un outillage qui aide à
(07:20):
coder plus rapidement grâce à l'intelligence artificielle pour
améliorer le code de Claude. Donc les développeurs qui ont
mis au monde le le le le logiciel sur lequel tourne
l'intelligence artificielle Claude et maintenant aider
elle-même eux-mêmes par l'intelligence artificielle de
Claude pour développer les nouvelles lignes de code qui va
(07:41):
améliorer l'intelligence artificielle.
Donc c'est sans fin et et voilà.Et là on tourne dans une boucle
de rétroaction ou d'améliorationqui est intéressante parce que
au final, derrière tout ça, c'est de l'intelligence
artificielle est là pour amplifier les capacités de
l'humain. Donc dans ce cas-là, c'est une
capacité cognitive de codage de programmer, de développer des
logiciels et vit que l'intelligence artificielle est
(08:03):
un logiciel en soi. Et bien l'humain qui a programmé
le logiciel qui est l'intelligence artificielle est
présentement aidé par l'intelligence artificielle pour
améliorer les lignes de code de l'intelligence artificielle.
Et là YA1 petit peu de magie là-dedans.
Ah Ben là tu disais, c'était pasmagique.
Et et et c'est là, je dis dans la section du oui, c'est magique
ça, moi je le classe dans le oui, c'est magique.
Lia, l'intelligence artificielleest en train d'améliorer.
(08:27):
Par l'humain on passe encore parl'humain.
Alors là à l'heure actuelle doncamplifie les capacités de
l'humain à améliorer l'intelligence artificielle.
Donc c'est une boucle parce que l'humain est encore dans la
boucle à l'heure actuelle et pour moi c'est un petit peu
c'est un petit peu magique. Les derniers points que je
trouve ça encore magique et qu'on on perçoit que c'est de la
magie, c'est que à l'heure actuelle, l'IA attente de
répliquer les capacités cognitives de l'humain.
(08:51):
Par contre l'i AA pas certaines limitations physiques que
l'humain a donc je m'explique. Présentement?
On a tous, en tant qu humain, une capacité maximale
d'information qu'on peut retenir.
On aurait beau. Prendre toute une vie complète à
consulter tout le contenu qui existe sur Internet, c'est
(09:12):
impossible que je me souvienne de tout, que je sois capable de
de manière impressionnante de référer à tout ce que j'ai vu et
tout ce que j'ai lu. l'IA elle est capable, elle est capable de
retenir beaucoup plus d'informations que ce qu'un
cerveau humain peut retenir. Il y a n'a pas la limitation de
la fatigue du cerveau humain. Donc si on passe une grosse
journée à travailler fort, mais ça se peut que ma capacité
(09:33):
cognitive soit moins forte en fin de journée, elle qui soit
matin 12h00 soir, que ça fasse 7jours qu'elle travaille en
ligne, elle n'a pas cette diminution là de capacité
cognitive, donc rétention de l'information beaucoup plus
grande. Elle n'a pas cette limitation là
ou de fatigue cognitive et du même coup la capacité
d'entraînement ou d'absorption de l'information d'une capacité
(09:53):
limite en tant qu'être humain que l'i a à sa limite qui est la
puissance de calcul qui ne fait que s'améliorer à travers le
temps. Donc plus qu'on avance, plus il
est capable rapidement d'absorber l'information et la
garder en mémoire, ou du moins la cruncher comme on le ferait
si on nous-mêmes en tant qu'êtrehumain on a, on était exposé à
1£ de connaissance X ou y à ce moment-là.
(10:13):
Donc c'est là que je trouve qu'il YA1 petit peu de magie
quand qu'on vient comparer ça à notre capacité d'être humain.
Mais on se dit mais c'est magique, comment l'IA est
capable de retenir autant d'infos, est capable d'avaler
autant d'infos en si peu de temps et ne jamais.
Fatigué, cognitivement? Alors qu'on tente de répliquer
ce que l'humain est capable de faire, on n'a pas nécessairement
ces limitations là que l'humain a au final pour traiter une
(10:37):
tâche en tant que telle. Donc ça c'est ma section qui est
magique par rapport à l'intelligence artificielle.
Quand tu me poses la question, ce que c'est magique.
Pour moi, c'est oui. Maintenant, est-ce que c'est
magique dans le déploiement de prendre l'intelligence
artificielle et. L'amener?
Il y a des moments où ces gens heureux de penser que c'est
magique. Exactement exactement, parce que
(10:57):
souvent les gens me disent, Ben Jonathan, c'est facile
maintenant, vous avez de l'outillage par l'intelligence
artificielle pour faire plus vite ce que vous faites.
Donc ça va prendre 15 Min, fairece qui vous prenait un an et ça
va tout régler les problèmes dans mon entreprise et ça va
marcher sans avoir besoin de maintenance et tout le reste.
Ben oui, Eh bien non. Non?
Et c'est là que je dis ça. Ce côté-là dans le fond, dans
(11:20):
les capacités cognitives que l'intelligence artificielle a,
je trouve un petit peu de magie.En tout cas on perçoit de la
magie. Elle est capable de prendre ses
capacités cognitives là et les amener dans notre quotidien.
Niveau professionnel et dans nosentreprises ce n'est pas magique
et on a trop souvent tendance à penser que ça c'est magique, ça
va se faire ultra rapidement, ily aura pas de problème, que ça
(11:41):
va être parfait du premier coup qui a pas de maintenance à
faire, que tout le monde va êtrecontent.
La réalité c'est tout autre chose à l'heure actuelle et et
je vous dépose une règle qui à date que je vois qui commence à
se se tranquillement se faire sentir dans l'industrie de de de
l'intelligence artificielle ou du moins de l'implantation de
l'intelligence artificielle en entreprise, c'est la règle du 80
(12:02):
20 et même je la nommerais peut être la règle du 90 10.
On va rester sur le 80 20 pour commencer donc.
Quand qu'on programme une automatisation qui a comme
fonctionnalité de l'intelligenceartificielle à l'intérieur de
cette fonction là et qu'on se met à développer les lignes de
code pour tester si l'i a va bien répondre.
Quand on on voit une réponse de l'intelligence artificielle et
(12:22):
que ça nous répond à un résultatqui fait du sens et la majorité
des gens pensent Ben pense que Eh Ben on on vient de faire 80%
de la job, il reste 20% du travail à faire pour le prendre
puis le mettre dans notre quotidien.
Mais la réalité c'est que le 20%qu'on pense qui reste à faire va
prendre 80% du temps donc de tester pour une tâche X si
l'intelligence artificielle va bien répondre, ça nous donne
l'impression qu'on a fait 80% dutravail, mais en réalité on a
(12:46):
fait maximum 10 à 20% du travailde tester si la réponse semble
être bonne ou du moins si on a un résultat qui est.
Positif pour une tâche donnée, c'est juste une infime petite
partie du travail qui est à faire pour réussir à déployer ça
dans les entreprises. Une grande partie qui est à
faire, c'est équivalent du développement du logiciel.
(13:07):
Il faut mettre sur papier, sur écrit des processus d'affaires,
il faut structurer et traiter ladonnée, faut voir est-ce qu'on y
a accès à cette donnée là? Il faut programmer les
interfaces que l'humain va interagir avec parce que c'est
pas vrai qu'on programme une IP,on la laisse aller, puis on
regarde pas ce qu'elle fait, puis on approuve pas ce qu'elle
fait. Il va falloir de la maintenance,
puis je vais revenir un peu plustard là-dessus.
(13:29):
Pourquoi faut de la maintenance?Il va falloir réfléchir à
comment rendre l'interface le plus le plus beau, le plus
efficace, le plus simple pour l'humain, il va falloir faire de
l'assurance qualité, puis il va falloir surveiller également que
l'i a n'est pas en train de dérailler.
Il va falloir vérifier c'est quoi les aspects de sécurité et
conformité des données. C'est pas juste de tester ce
qu'il y a répond ou bien pour une tâche donnée, mais c'est
tout ce qu'il y a autour qui prend du temps et qu'il faut
(13:50):
bien faire parce que moindrementqu'on ne fait pas bien une de
ces choses là, par exemple l'assurance qualité.
Eh bien ce qui va arriver c'est que vos humains dans vos
entreprises vont prendre l'IA enmain, ils vont dire non ça
fonctionne pas pour moi, ils vont mettre ça de côté, ils vont
se décourager. Ça faut vraiment, vraiment y
faire attention. Et de là dans le fond qui est
important de comprendre les différentes étapes qu'il y a
pour partir de j'ai une idée d'infuser l'IA dans mon
(14:14):
entreprise pour une tâche X ou un projet X à sa fonctionne
bien, puis ça roule, puis j'ai le gain donc il YA3 étapes.
Généralement pour attaquer un projet il va avoir la phase de
prototypage, la phase MVP, donc le plus le plus petit projet
minimum viable, donc le minimum viable product et il va avoir
l'aspect de production. Donc quand qu'on envoie vraiment
dans les mains des usagers finaux et que ça roule avec une
(14:36):
belle fiabilité. Et je mettrais même une 4e
phase. Y a la phase de maintien et
d'amélioration par la suite qui est très critique et requise
pour l'intelligence artificielle.
Donc ces différentes étapes là comportent beaucoup de sous
étapes. Et le fameux 80 20, là les gens
qui pensent que Ah bon? On a fait 80% de la job mais
c'est dans la phase de prototypage, se dire.
(14:59):
Est-ce que un des cerveaux numériques disponible à notre
portée aujourd'hui peut bien répondre à cette tâche là?
Donc on choisit le cerveau numérique, on va se faire un jeu
de données test, on va créer un prompt qui est simplement une
instruction à à l'intelligence artificielle pour faire une
tâche donnée, et on va recueillir les résultats pour
voir ce que ça donne, un niveau de fiabilité minimal qu'on fait
qui fait du sens. Mais tout ce petit morceau là là
(15:22):
c'est pas long à faire? Ben c'est pas long à faire
encore. Je vais mettre un bémol
là-dessus, ça peut prendre entre.
Quelques jours à quelques semaines pour réussir à prouver
si ça fonctionne bien, mais toutle reste autour là de pousser le
niveau de fiabilité à un niveau minimal acceptable et d'envoyer
ça en production et de le maintenir par la suite.
Il y a beaucoup beaucoup beaucoup beaucoup de travail à
faire là et c'est là que je dis même je changerais la règle du
(15:44):
80 20 pour 90 10. La côté magique qu'on se dit Ah
ça marche et fonctionnel ça serapas long à mener dans nos
entreprises qu'on pense qu'on a fait 90% de la job en réalité le
10% restant va nous prendre réellement 90% du temps par la
suite et c'est ça qu'il faut pasnégliger.
Il y a beaucoup de travail à faire, faut bien le faire pour
s'assurer que ça fonctionne bienau final dans nos entreprises.
Et quand je dis que ça fonctionne bien au final, je
vais vous donner un exemple, on a vu en réel.
(16:08):
Des humains dans des entreprisessabotées l'implantation
d'outils. D'intelligence artificielle qui
amélioraient leur productivité. Mais pourquoi?
Parce qu'ils avaient peur pour leur travail, ils avaient peur
que eux ça pourrait être enleverdes tâches par après qui fait
que ils sont obligés de faire d'autres tâches ailleurs ou du
moins que ils ont pas le nouveaucollègue qui voulaient rentrer
dans l'équipe parce que le mondeest plus productif.
(16:30):
Et on a vu des gens par exemple.Dans des systèmes de traitement
de courriel automatisé, on a on a vu en dans les Coréens où ce
que les gens ont déplacé des courriels d'un dossier à un
autre qui faisait que l'i a l'intelligence artificielle
donnait l'impression d'avoir malagi, mais c'est l'humain qui a
saboté le workflow dans le fond,le processus pour faire mal
paraître l'intelligence artificielle au final, et ça
(16:52):
dans une phase par exemple de production à la fin ce qu'on va
faire c'est qu'on va venir surveiller ce qui se passe pour
être capable d'avoir une vue de est-ce que c'est l'IA qui s'est
mal comporté ou c'est l'humain qui a pas fait le bon
comportement au final? Et de lever un drapeau à ce
moment-là de y a quelque chose qui se passe de bizarre.
Au lieu d'attendre 3 mois puis de dire que l'IA a pas bien
fonctionné, faut qu'il y ait un mécanisme automatique qui lève
(17:14):
un Flag a dit wow. Dans la minute, là y a une y a
une une perception de sabotage en quelque part, probablement
par un humain ou un système est mal programmé.
Il faut le surveiller, venir corriger ça et venir créer un
carré de sable autour dans lequel l'humain ne peut pas
venir causer de problèmes à ce moment-là.
Donc c'est toutes des petites choses vraiment très.
Qui peuvent paraître simples mais faut les prévoir.
Faut les réfléchir, faut les mettre en application.
(17:36):
Un autre bon exemple ce matin. Encore là, dans un traitement
par exemple de courriel, Ben Microsoft ce matin a fait une
mise à jour de son système sur lequel l'intelligence
artificielle vient s'accrocher pour lire et traiter les
courriels. Et ça brise le système
automatique. Là, c'est comme si la personne
que vous avez engagée dans votreentreprise ce matin arrive là.
S'assoit devant l'ordinateur puis ce matin elle n'est plus
(17:57):
capable de rentrer dans son ordinateur parce que Microsoft a
changé la manière qu'on se connecte, mais là faut s'asseoir
avec cette personne là puis aller diagnostiquer.
Bon, qu'est-ce que Microsoft a changé?
Pourquoi ça fonctionne plus de la manière tu te connectais
avant puis lui réexpliquer la nouvelle méthode de comment se
connecter pour que ça fonctionne, mais tout ça ça
c'est le maintien à ce moment-là, la maintenance, la
surveillance, on veut pas attendre que ça soit l'usager
(18:18):
qui nous dise qui est pas capable de rentrer dans le
système. On veut qu'il y ait une alerte
automatique qui soit envoyée auxgens qui surveillent ce ce ce
collègue numérique là qui fait le travail de manière
automatisée pour qu'on puisse interagir avant même que ça
vienne impacter l'humain. Donc c'est un paquet de choses
qu'il faut mettre autour et c'est là que je dis c'est pas
magique de prendre quelque chosequi est magique comme l'i a.
Et de l'amener dans son quotidien opérationnel dans son
(18:40):
entreprise. Il y a beaucoup d'étapes à
faire, faut y réfléchir. Faut bien le faire pour être
certain que ça fonctionne bien au final et que l'humain soit
positif à utiliser. L'i a.
Fait que les l'i a c'est faut pas l'oublier, c'est hyper
puissant mais ce n'est pas magique.
C'est comme avoir la super arme mais c'est la personne qui sait
la contrôler, ça va se mettre à tirer partout.
Et si je me rappelle bien de mesmaths c'est le 90 10 puis c'est
(19:02):
même 8010108010 si on veut le dire comme il faut parce que ça
va prendre beaucoup de temps quand même pour le le
perfectionner puis s'assurer quecette optimisation là soit aussi
constamment suivie. Mais c'est vraiment intéressant,
ça enlève pas la magie de la chose.
Enlève le côté que tout va se faire avec magie.
Et dernier point qu'il ne faut pas oublier, c'est que l'IA est
(19:25):
programmée pour répliquer ce quel'humain fait, que l'humain
n'est pas 100% fiable. L'humain peut être aléatoire
dans sa réponse. L'humain peut dérailler un petit
peu de temps à autre sur une tâche quand qu'on va programmer
quelque chose qui intègre de l'intelligence artificielle.
Le niveau de fiabilité en sortie.
Initialement pour une tâche moindrement complexe ne sera pas
100% fiable au début, on va peut-être atteindre du 9 cas sur
(19:48):
10, du 6 cas sur 10 dans certains cas du 4K sur 10, que
ça va être positif et fiable et là faut venir améliorer à ce
moment-là le niveau de fiabilitéen sortie, soit en utilisant des
nouveaux cerveaux numériques quisortent à travers le temps avec
plus de capacités, soit en améliorant les données qu'on
fournit à l'i a, soit en améliorant l'instruction qu'on
lui fournit le fameux prompt. Et il y a différents effets de
(20:10):
levier qu'on peut le faire, maisfaut pas s'attendre que on va
programmer quelque chose qui interagit avec l'i a et que du
jour au lendemain ça va répondreà 100% à tous nos problèmes et
qu'on aura pas besoin de comme un humain de l'élever, de mieux
l'instruire sur les fameuses instructions qu'on veut et.
De d'améliorer son niveau fiabilité en.
Sortie, merci beaucoup Jonathan,je je crois que tout le monde
(20:30):
est beaucoup mieux averti sur lamagie de l'IA maintenant et où
savoir s'attendre à de la magie et où savoir s'attendre à
travailler. Alors comme toujours, si vous
avez des questions pour Jonathan, pour nous, pour
n'importe qui chez open mind, vous pouvez nous écrire à
podcast at open mindthe.com. Il nous fera un plaisir de vous
(20:50):
répondre. Et comme toujours aussi, notre
pourboire numérique qu'on vous demande, c'est si jamais vous
connaissez quelqu'un pour qui cepodcast ou un autre épisode de
notre podcast aurait pu être utile.
Partagez le s'il vous plaît. Et d'ici là, on se revoit dans
un prochain épisode. Merci Jonathan.
(21:11):
Toujours un plaisir.
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