Intelligence artificielle

[fm06]

36 minutes ago, L'affreux said:

Du coup je n'ai pas lu l'article, mais les extraits me paraissent exagérés.

 

 

J'ai lu l'article. Je suis d'accord qu'il exagère (un peu).  C'est un témoignage qui n'a pas plus de valeur qu'un autre, mais il a le mérite de poser quelques diagnostics avec lesquels je suis assez d'accord, en particulier dans la partie "What you should actually do".

 

Quote

I'm not writing this to make you feel helpless. I'm writing this because I think the single biggest advantage you can have right now is simply being early. Early to understand it. Early to use it. Early to adapt.

Start using AI seriously, not just as a search engine.

[...]

This might be the most important year of your career. Work accordingly. 

[...]

Have no ego about it. 

[...]

Get your financial house in order.

[...]

Think about where you stand, and lean into what's hardest to replace. 

[...]

Rethink what you're telling your kids.

[...]

Your dreams just got a lot closer.

[...]

Build the habit of adapting. 

 

Tous ces points relèvent de la réflexion stratégique.  L'IA générative va transformer le marché du travail.  L'ignorer, la mépriser ou la refuser sont des options à haut risque.   L'adopter et s'y adapter est urgent car la techo évolue à très grande vitesse.  Ceux qui ne sauront pas ou ne voudront pas s'adapter vont souffrir.  L'adaptation va demander des efforts et il l'auteur nous exhorte à y aller franco.

[Azref]

il y a 47 minutes, L'affreux a dit :

 

Du coup je n'ai pas lu l'article, mais les extraits me paraissent exagérés.

 

Rien de surprenant, le type est "entrepreneur dans l'IA".

Le monde des entrepreneurs IA est assez étrange, ça peut aller de "L'IA c'est comme la bombe atomique il faut une législation pour leur sûreté (préférablement avec les règles qui m'arrangent dedans) à "l'IA c'est magique et n'a jamais besoin d'intervention humaine".

En tant qu'utilisateur régulier de LLMs, j'ai beaucoup de mal à m'y retrouver en terme de vraie analyse intelligente qui n'est pas juste un encart publicitaire, un coup de com ou un scénario d'un livre de science fiction.

[cedric.org]

Ma vision est assez simple : les modèles sont passés en un an de franchement passables à utilisable en production au point de déléguer tous les aspects bassement techniques de mon job. Si cela évolue comme ça encore un an, en effet une bonne partie de mes connaissances d'architecture et de détails poussés deviendra totalement inutile. 

Les ingénieurs logiciels qui disent ne plus avoir rien à faire ne se rendent pas compte qu'ils sont en fait devenus managers d'une armée de juniors : bien sûr qu'ils ont un rôle à jouer, le modèle frontier aujourd'hui (bien qu'ils s'ameliore de mois en mois de façon frappante) est strictement incapable de se débrouiller dans un produit non trivial sans gardes fous et guides constants. C'est toute la différence entre le vibe coding et l'ingenierie. 

 

C'est d'ailleurs amusant de voir qu'à court terme, le boulot d'ingénieur logiciel va revenir très, très rapidement à la définition de spécifications techniques et fonctionnelles, totalement oubliées avec les méthodes "agiles".

[fm06]

10 hours ago, cedric.org said:

C'est d'ailleurs amusant de voir qu'à court terme, le boulot d'ingénieur logiciel va revenir très, très rapidement à la définition de spécifications techniques et fonctionnelles, totalement oubliées avec les méthodes "agiles".

 

Et ce sera une excellente chose!  

 

Dans ma boîte les équipes IT font des sprints avec un rythme de 15 jours.  Les "user stories" sont écrites avec les pieds.  J'admire les développeurs qui arrivent à faire quelque chose qui fonctionne dans ces circonstances. 

[Lancelot]

Une réflexion que je me suis faite après ma journée à travailler sur un problème avec un LLM, et je m'excuse d'avance si ça semble être une évidence pour beaucoup d'entre vous, c'est qu'on peut limiter énormément les hallucinations en comprenant les forces du modèle et en n'essayant pas de faire fonctionner à rebrousse-poil.

Je m'explique. Mon problème consiste en très gros à générer des listes de nombres avec beaucoup de contraintes. Bien entendu la première approche serait de directement demander au modèle "génère moi une liste de nombre avec tel ensemble de contraintes", mais c'est un échec cuisant : il génère des listes au pif sans stratégie, oublie de les vérifier ou les vérifie à moitié puis abandonne, ou (et c'est le plus grave pour l'utilisateur inattentif) hallucine qu'il les a vérifié. Alors on peut être tenté de continuer dans la même voie mais en complexifiant le prompt, "définis un algorithme de recherche pour générer une telle liste, suis strictement les étapes de cet algorithme sans halluciner, vérifie que la liste créée est correcte à l'aide de tel et tel test"... et ça marchera peut-être avec les modèles les plus performants, mais le résultat reste extrêmement moyen et on se perd dans le micro-management. C'est ce que j'appelais essayer de fonctionner à rebrousse-poil. Je me suis beaucoup amusé à explorer les limites de cette approche en demandant à un modèle de générer des prompts pour un autre et à diagnostiquer les outputs.

Maintenant comment sortir de là et utiliser correctement les forces du modèle ? Le modèle est généralement bon pour imaginer une solution au problème (ici pour définir un algorithme qui aboutit à des listes correctes), mais il perd le fil quand il s'agit de l'appliquer. En revanche savez-vous qui ne perdra pas le fil ? Un script en Python. Et il se trouve que le modèle est également bon pour écrire du code. Donc une meilleure stratégie de prompt ressemble plutôt à "écris une fonction en Python qui génère une liste de nombre avec tel ensemble de contraintes, une autre fonction qui diagnostique que les contraintes sont respectées, puis applique ces deux fonctions et donne-moi le résultat".

[fm06]

Je trouve ton témoignage intéressant. Je pense que le moyen le plus sûr pour maîtriser ces outils consiste à expérimenter, expérimenter et encore expérimenter. Les « recettes » pour écrire des prompts sont trop générales pour être vraiment utiles. C’est à force d’essayer qu’on finit par s’approprier l’outil. Et comme l’outil change a toute vitesse il ne faut pas hésiter à changer d’approche et à retenter une approche qui ne fonctionnait pas 6 mois plus tôt.

[L'affreux]

 

Il y a 2 heures, Lancelot a dit :

Donc une meilleure stratégie de prompt ressemble plutôt à "écris une fonction en Python qui génère une liste de nombre avec tel ensemble de contraintes, une autre fonction qui diagnostique que les contraintes sont respectées, puis applique ces deux fonctions et donne-moi le résultat".

 

Si tu as régulièrement besoin de ce genre de scripts, ça vaut le coup de les réunir au même endroit parce que c'est plus efficace de partir d'exemples existants et d'expliquer à l'agent que tu veux "un peu la même chose que ce truc-là mais avec telle modification".

 

Aussi je ne sais pas quel outil tu utilises ? Pour ce genre de besoin, l'idéal c'est un agent de programmation plutôt qu'un simple chatbot.

[Lancelot]

23 minutes ago, L'affreux said:

Aussi je ne sais pas quel outil tu utilises ? Pour ce genre de besoin, l'idéal c'est un agent de programmation plutôt qu'un simple chatbot.

MS Copilot, basé sur du GPT 5. C'est l'outil approuvé pour usage interne par mon université.

[L'affreux]

il y a 5 minutes, Lancelot a dit :

MS Copilot, basé sur du GPT 5. C'est l'outil approuvé pour usage interne par mon université.

 

Ah OK. Si un jour ils approuvent aussi GitHub Copilot (c'est un outil différent mais GitHub appartient à Microsoft) et proposent de te payer un abonnement n'hésite pas.

[cedric.org]

5 hours ago, Lancelot said:

Une réflexion que je me suis faite après ma journée à travailler sur un problème avec un LLM, et je m'excuse d'avance si ça semble être une évidence pour beaucoup d'entre vous, c'est qu'on peut limiter énormément les hallucinations en comprenant les forces du modèle et en n'essayant pas de faire fonctionner à rebrousse-poil.

Je m'explique. Mon problème consiste en très gros à générer des listes de nombres avec beaucoup de contraintes. Bien entendu la première approche serait de directement demander au modèle "génère moi une liste de nombre avec tel ensemble de contraintes", mais c'est un échec cuisant : il génère des listes au pif sans stratégie, oublie de les vérifier ou les vérifie à moitié puis abandonne, ou (et c'est le plus grave pour l'utilisateur inattentif) hallucine qu'il les a vérifié. Alors on peut être tenté de continuer dans la même voie mais en complexifiant le prompt, "définis un algorithme de recherche pour générer une telle liste, suis strictement les étapes de cet algorithme sans halluciner, vérifie que la liste créée est correcte à l'aide de tel et tel test"... et ça marchera peut-être avec les modèles les plus performants, mais le résultat reste extrêmement moyen et on se perd dans le micro-management. C'est ce que j'appelais essayer de fonctionner à rebrousse-poil. Je me suis beaucoup amusé à explorer les limites de cette approche en demandant à un modèle de générer des prompts pour un autre et à diagnostiquer les outputs.

Maintenant comment sortir de là et utiliser correctement les forces du modèle ? Le modèle est généralement bon pour imaginer une solution au problème (ici pour définir un algorithme qui aboutit à des listes correctes), mais il perd le fil quand il s'agit de l'appliquer. En revanche savez-vous qui ne perdra pas le fil ? Un script en Python. Et il se trouve que le modèle est également bon pour écrire du code. Donc une meilleure stratégie de prompt ressemble plutôt à "écris une fonction en Python qui génère une liste de nombre avec tel ensemble de contraintes, une autre fonction qui diagnostique que les contraintes sont respectées, puis applique ces deux fonctions et donne-moi le résultat".

Ah non : il y a encore 6 mois je faisais comme toi. Ne crois pas que je fais le malin dans mes messages précédents : il y a 6 mois je n'y connaissais rien. 

Techniquement en effet un llm n'est pas capable de faire des maths seul. En général soit il se faire avoir, soit il invoque du code derrière ! 

Personnellelent je lui demande d'iterer sur du code pour faire ce genre d'exercices. Au pire il termine lui même la partie formatage et logique, les derniers % qui prennent du temps à scripter.  et en effet c'est bien plus agréable à utiliser dans un outil de dev : vscode copilot, opencode, chatgpt codex, Claude code, gemini cli, etc, sinon c'est aller retour de partout qui grève pas mal la productivité. 

Et bien sûr je ne lui fais pas confiance et j'essaye à minima de comprendre la logique du code à défaut du détail (pour ces scripts, on s'en moque un peu si empiriquement ça marche).

[Soda]

L'article de Citrini imagine un scénario où l'IA booste tellement la productivité que les entreprises virent massivement les cols blancs, ce qui détruit la boucle revenus-consommation et provoque une crise systémique — du SaaS au crédit immobilier — parce qu'une machine qui produit ne consomme pas. Le vrai risque de l'IA n'est pas qu'elle casse la production, c'est qu'elle casse la circulation de l'argent dans l'économie, et personne ne price ça aujourd'hui.

 

https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

[Soda]

Une cuisine pilotée par l’IA prépare 120 plats par heure… sans aucun cuisinier humain. Dans un supermarché de Düsseldorf, en Allemagne, une cuisine à réseau neuronal s’occupe de tout : elle sélectionne les ingrédients, cuisine, dresse l’assiette et se nettoie automatiquement. Les clients commandent via écran tactile ou assistant vocal, patientent quelques minutes… et repartent avec leur repas pour environ 6 €.

 

 

[Mégille]

Il y a 2 heures, Soda a dit :

L'article de Citrini imagine un scénario où l'IA booste tellement la productivité que les entreprises virent massivement les cols blancs, ce qui détruit la boucle revenus-consommation et provoque une crise systémique — du SaaS au crédit immobilier — parce qu'une machine qui produit ne consomme pas. Le vrai risque de l'IA n'est pas qu'elle casse la production, c'est qu'elle casse la circulation de l'argent dans l'économie, et personne ne price ça aujourd'hui.

 

https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

 

Je n'ai pour l'instant lu qu'en diagonale (+ résumé gemini), mais je ne pense pas que le problème soit si radical qu'envisagé. Même s'il s'agit d'une vraie rupture par rapport au cycle schumpeterien habituel -une pure "destruction", sans création, d'emplois et de secteurs tout entier- ce ne serait pas pour autant une destruction généralisée de l'employabilité humaine. La "création" de nouveaux emplois pourrait venir non pas de l'apparition de nouveaux métiers (je veux bien croire que ceux ci soient à leur tour remplaçable de plus en plus rapidement), mais d'une augmentation de la demande pour d'autres bons vieux métiers. A savoir les métiers du soin où le rapport humain est psychologiquement nécessaire, et les métiers manuels, en particulier ceux demandant des tâches variées, des déplacements du travailleur, et un rapport humain au client. Ca pourrait être dû à la fois à une augmentation de l'offre de travail humain, venant des ex cols blancs cherchant mieux à faire, et à une augmentation de la demande de ces services une fois leur valeur marginale devenue comparativement plus haute une fois que le reste sera devenu beaucoup plus abordable grâce à l'IA (et au progrès de la robotique en usine). 

Je parle au conditionnel, mais ça me semble presque inévitable. Les facteurs pouvant l'empêcher sont soit peu plausibles (que les gens cessent de demander plus de service...), soit contingents et, sans intervention étatique excessive, transitoires (résistance culturelle, généralisation de l'assistanat, etc). 

Ce processus serait une très bonne chose, puisque ces activités, soin et travail manuel non-répétitif, sont précisément ce à quoi les humains trouvent généralement du "sens". Et même si on évolue plutôt coté "assistanat", je ne pleurerai pas la disparition des assureurs et des promoteurs immobiliers. 

 

Par contre, j'ai une autre peur concernant le remplacement des traders, parce que j'ai l'impression qu'il n'y a qu'un pas entre de l'AI trading et de l'AI central planning. Et même si la machine rend obsolète Mises en plus de Schumpeter, les dangers d'ordre politique vu par Hayek resteraient tout de même d'actualité. 

[Soda]

il y a 28 minutes, Mégille a dit :

 

Je n'ai pour l'instant lu qu'en diagonale (+ résumé gemini), mais je ne pense pas que le problème soit si radical qu'envisagé. Même s'il s'agit d'une vraie rupture par rapport au cycle schumpeterien habituel -une pure "destruction", sans création, d'emplois et de secteurs tout entier- ce ne serait pas pour autant une destruction généralisée de l'employabilité humaine. La "création" de nouveaux emplois pourrait venir non pas de l'apparition de nouveaux métiers (je veux bien croire que ceux ci soient à leur tour remplaçable de plus en plus rapidement), mais d'une augmentation de la demande pour d'autres bons vieux métiers. A savoir les métiers du soin où le rapport humain est psychologiquement nécessaire, et les métiers manuels, en particulier ceux demandant des tâches variées, des déplacements du travailleur, et un rapport humain au client. Ca pourrait être dû à la fois à une augmentation de l'offre de travail humain, venant des ex cols blancs cherchant mieux à faire, et à une augmentation de la demande de ces services une fois leur valeur marginale devenue comparativement plus haute une fois que le reste sera devenu beaucoup plus abordable grâce à l'IA (et au progrès de la robotique en usine). 

Je parle au conditionnel, mais ça me semble presque inévitable. Les facteurs pouvant l'empêcher sont soit peu plausibles (que les gens cessent de demander plus de service...), soit contingents et, sans intervention étatique excessive, transitoires (résistance culturelle, généralisation de l'assistanat, etc). 

Ce processus serait une très bonne chose, puisque ces activités, soin et travail manuel non-répétitif, sont précisément ce à quoi les humains trouvent généralement du "sens". Et même si on évolue plutôt coté "assistanat", je ne pleurerai pas la disparition des assureurs et des promoteurs immobiliers. 

 

Par contre, j'ai une autre peur concernant le remplacement des traders, parce que j'ai l'impression qu'il n'y a qu'un pas entre de l'AI trading et de l'AI central planning. Et même si la machine rend obsolète Mises en plus de Schumpeter, les dangers d'ordre politique vu par Hayek resteraient tout de même d'actualité. 

Oui ce n'est pas demain qu'on remplacera les plombiers.

[fm06]

2 hours ago, Soda said:

Une cuisine pilotée par l’IA prépare 120 plats par heure… sans aucun cuisinier humain. Dans un supermarché de Düsseldorf, en Allemagne, une cuisine à réseau neuronal s’occupe de tout : elle sélectionne les ingrédients, cuisine, dresse l’assiette et se nettoie automatiquement. Les clients commandent via écran tactile ou assistant vocal, patientent quelques minutes… et repartent avec leur repas pour environ 6 €.

 

Amusant.  La vidéo est bien faite mais elle manque un peu d'humains (où sont les clients !?)

 

J'ai jeté un coup d'oeil à la boîte, "Circus group SE".  Le nom fait un peu clown mais le projet d'entreprise est sacrément ambitieux.  Création de la boîte en 2021; premier proto en 2022; premiers protos sur le terrain en 2023; entrée en bourse en 2024; industrialisation avec un partenaire; lancement des premiers produits de série en 2025.

 

Le rapport du premier semestre 2025 a été publié sur leur site web seulement en décembre (pourquoi si tard?) Le chiffre d'affaires sur cette période était de zéro (contre 228 k€ au premier semestre 2024).  Le capital était de 24 M€, ce qui semble très faible vu les ambitions.  Les performances en bourse sont très négatives (-52,60% en 2025).  il y a tout de même des analystes qui recommandent la valeur à l'achat.

 

Un point que je trouve astucieux: ils ont développé une version militaire de leur produit.  Il faudra sans doute un certain temps pour faire adopter ça par les forces armées, mais je trouve l'idée de déployer des cuistots robots avec un minimum de personnel dans les zones de guerre attrayante.

 

Résumé du Chat de Mistral:

Quote

Voici un résumé du rapport semestriel H1 2025 de Circus SE, basé sur les informations disponibles :

Points clés du rapport :

• Circus SE a finalisé avec succès une augmentation de capital en numéraire, plaçant 2,418,820 nouvelles actions en décembre 2025.
• Le rapport met en avant la transition de la phase R&D vers la production industrielle du robot CA-1, avec des livraisons prévues à partir de l’automne 2025. Les premiers revenus récurrents liés aux logiciels sont attendus dès le quatrième trimestre 2025.
• La division défense, nouvellement créée, devrait générer des revenus plus tôt que prévu, dès l’exercice en cours.
• Le CA-1 est le premier robot alimentaire autonome à l’échelle industrielle, et le CA-M, destiné aux applications militaires, a obtenu une accréditation complète pour les agences gouvernementales américaines en juin 2025.
• Circus SE anticipe des revenus initiaux dans la gamme des millions d’euros pour 2025, avec des clients renommés dans les secteurs de la mobilité et du retail (REWE, Tamoil, Mangal Group).
• La société a également développé une infrastructure industrielle solide pour répondre à la demande croissante de ses clients, certains nécessitant des centaines voire des milliers d’unités.

Perspectives et ambitions :

• Circus SE se positionne comme un acteur mondial dans l’automatisation de la chaîne alimentaire, tant pour le secteur civil que militaire.
• L’entreprise vise une croissance soutenue grâce à l’innovation technologique et à l’expansion de ses partenariats industriels.

 

[Mégille]

C'est une machine qui a satisfait culinairement des allemands. A peine mieux que des anglais ou des américains. J'attends qu'elle satisfasse un français, ou au moins un italien, avant de me dire impressionné. 

[Rincevent]

Il y a 5 heures, Mégille a dit :

C'est une machine qui a satisfait culinairement des allemands. A peine mieux que des anglais ou des américains. J'attends qu'elle satisfasse un français, ou au moins un italien, avant de me dire impressionné. 

Si tu n'avais pas posté ça, je l'aurais fait.