Intelligence Artificielle : IA

Les transparents de la conférence de Terence Tao au congrès international des mathématiciens il y a deux semaines. Son intervention portait sur les maths à l'âge de l'I.A.

En attendant de regarder ça : https://aim-marseille.com/

Ils ont voulu au départ l'appeler IAMarseille, mais ça passait pas.

Les transparents de la conférence de Terence Tao au congrès international des mathématiciens il y a deux semaines. Son intervention portait sur les maths à l'âge de l'I.A.

C'est a chier ces slides! Pourtant au début il disait qu'il allait parler de l'aspect social, éthique et de coût mais rien de ça. Le problème de tout ces binoclards de la silicon valley c'est qu'ils ne sortent pas de leur bocal.

Les IAs donnent des réponses plausibles dans n'importe quel domaine, tout dépend de l'entraînement réalisé sur des jeux de données naturellement classifiés depuis des dizaines d'années ou classifiés par des petites mains en Afrique et Asie ou les deux.

En informatique et mathématiques ou les avancées sont les plus notables, cela marche car les deux domaines sont depuis des années ultra standardisés, ou chaque tâche est documenté, tracé, vérifiable et il y a une communauté open-source fort mais que l'IA tend a a asphixier, ce qui revient a se tirer une balle dans le pied.

Résoudre des équations dans quel but? La consommation de l'IA ceux sont des dizaines et des dizaines de centrales nucléaire qui aujourd'hui n'arrivent plus entièrement a fonctionner a cause de la chaleur, chaleur produite par la consommation effréné, si je demande a l'IA de résoudre une équation permettant au coeur nucléaire de moins chauffer et donc d'avoir moins d'eau nécessaire pour le refroidir peut être qu'il trouvera dans quelques années mais la solution la plus simple aurait été juste d'arrêter l'IA en fait. Créer un énorme problème puis le résoudre en partie seulement ça fait juste de toi un énorme con pas une intelligence en fait.

Autant les progrès médicaux que cela peut permettre semble important, autant tout le reste. Entre le contrôle de la vie privée, bien aidé par les lunettes méta, le chomage de masse à venir, l'ultra concentration de ressources et de richesse, plus tout les risques de cybersécurité et compagnie, du mal à voir ou globalement se situe le progrès.

Surtout qu'on est en train de fabriquer nous mêmes notre perte de connaissance...

https://www.lesnumeriques.com/intellige ... 60997.html

Information

Coup de tonnerre : Nvidia pose 12,9 milliards sur la table et s'empare de Hugging Face, le sanctuaire de l'IA open source

C'est pas encore fait, mais... wow !

Ça implique quoi concrètement ?

https://fr.wikipedia.org/wiki/Hugging_Face
N'Vidia produit les puces nécessaires pour les ia, nvidia pourrait devenir cyberdyne.

Je note aussi que c'est à la base une entreprise française qui a du déménager aux US car elle ne trouvait pas de fonds ici.

Pas très startup nation ça.

On a un potentiel fou en informatique dans ce pays qui a été bradé par nos politiques qui ont juste fait du pognn avec des fraudes comme Qwant....

On va y arrivé plus vite que prévu au T800.

Ça implique quoi concrètement ?

HuggingFace est devenu la référence absolue en terme de modèles open source, avec tout un écosystème incluant des librairies logicielles de model training, deep learning, transformers, quantization, customisation, etc... une sorte de Github pour l'IA en qq sorte. Fondée par 3 Français qui en effet ont dû s'exporter aux US pour trouver les fonds nécessaires à leur développement.

NVidia c'est le monstre absolu dans le domaine des cartes graphiques, une des toutes premières (la première ?) valorisations boursières de la planète de l'Univers, avec à sa tête leather jacket dont les dents rayent le parquet en profondeur, qui ne connaît pas les expressions "état d'âme" ni "scrupules". Ils sont un acteur majeur (entre autres) dans le domaine de l'IA en entreprise et dans les data centers, en plus du marché grand public (jeux vidéo, design 3D, etc).

C'est donc un monstre du privé qui va se payer un (le, en fait en IA) monstre de l'open source. What could go wrong ?

EDITH : confirmation, et de loin en plus...

Information

- NVIDIA (NVDA) : ~5,25 billions $ – Leader incontesté de l'infrastructure IA.
- Apple (AAPL) : ~4,66 billions $ – Porté par ses services et l'intégration de l'IA dans ses appareils.
- Alphabet / Google (GOOGL) : ~4,19 billions $ – Porté par la monétisation de ses modèles d'IA et le Cloud.
- Microsoft (MSFT) : ~3,62 billions $ – Grâce à son partenariat stratégique massif avec OpenAI.
- Amazon (AMZN) : ~3,06 billions $ – Porté par sa division Cloud (AWS) et l'e-commerce.

https://youtu.be/AiytemqB_F0?si=5zW681S-Uy_G7Sor

J'ai trouvé la vidéo intéressante. Quentin Adam, qui dirige Clever Cloud, une boite de développement informatique, explique ce qu'a changé l'IA dans son boulot et parle sur la fin de perspectives politico-économiques liées à l'IA.

J'en suis rendu à un peu après la moitié du clip sur l'IA, du coup me suis dit que je pourrais partager ici un résumé fait par ChatGPT (je lui ai mm demandé de traduire en FR ^^) :

Information

Résumé de l’épisode

L’épisode d’Underscore_ avec Quentin Adam (Clever Cloud), Micode et Matthieu Lambda part d’une idée assez provocatrice : « On ne paie plus les développeurs pour écrire du code ».

L’idée n’est évidemment pas que les développeurs ne servent plus à rien. C’est plutôt que l’écriture du code est en train de perdre son statut de principale activité à forte valeur ajoutée.

Quentin explique qu’il était encore assez sceptique vis-à-vis de l’IA dans le développement il y a environ 18 mois. Depuis, Clever Cloud est passé de quelques expérimentations à une utilisation beaucoup plus systématique des agents IA dans une entreprise de plus de 100 personnes.

Ce qui m'a paru le plus intéressant

1. Le problème n'est plus vraiment de produire du code

Avec les agents actuels, on peut leur donner une tâche relativement complexe et obtenir une implémentation très rapidement. Quentin explique même que certaines implémentations produites par l'IA peuvent être meilleures que ce qu'il aurait écrit lui-même.

Du coup, le gain ne consiste pas simplement à faire gagner 30 % de temps au développeur qui tape son code.

Le changement est plus profond :

le coût marginal de production du logiciel baisse énormément.

Et ça change complètement où se trouve le goulot d'étranglement.

2. Le goulot d'étranglement se déplace vers la validation

Si produire 10 000 lignes de code devient relativement facile, le problème devient :

est-ce bien ce qu'on voulait ?
est-ce architecturalement correct ?
est-ce que ça casse quelque chose ?
est-ce sécurisé ?
est-ce performant ?
est-ce maintenable ?

Clever Cloud pousse donc beaucoup l'utilisation de l'IA autour du code, pas seulement pour générer le code.

Par exemple, ils font tourner des simulations à partir des commits pour chercher des problèmes, générer des rapports et éventuellement créer automatiquement des issues. Tests, intégration, simulation de systèmes distribués, sécurité, etc. deviennent beaucoup plus systématiques.

Donc le workflow tend vers :

spécification → IA → code → tests/simulations → analyse → corrections → validation

plutôt que :

développeur → code → review → terminé

3. Le cas du legacy est probablement l'un des trucs les plus intéressants

Clever Cloud traîne environ 15 ans de code historique.

Normalement, réécrire tout ça est une opération extrêmement coûteuse : il faut comprendre l'ancien code, reproduire son comportement, gérer les dépendances, tester, corriger les régressions, etc.

L'IA change potentiellement complètement l'équation économique.

Ils ont donc entrepris une grosse réécriture en Rust. Quentin indique aujourd'hui qu'ils sont quasiment au bout de cette réécriture.

Et Rust est intéressant dans ce contexte parce que le compilateur fournit des feedbacks très précis à l'agent :

agent → code → compilateur → erreurs précises → agent corrige → compilation suivante

Ce qui donne une boucle particulièrement adaptée aux agents.

4. Ils ont essayé d'imposer un outil unique... et ont abandonné

Autre point assez réaliste : Clever Cloud a initialement essayé de sélectionner un outil IA commun pour tout le monde.

Ça n'a pas tenu.

Le marché évolue tellement vite que leur approche est désormais plutôt :

les développeurs expérimentent différents outils, comparent leurs résultats, et l'entreprise conserve ce qui fonctionne.

C'est assez révélateur : même une entreprise tech de cette taille ne considère pas qu'elle puisse aujourd'hui figer proprement « notre outil IA officiel ».

Et donc, que devient le métier de développeur ?

C'est finalement la question derrière le titre.

Si l'IA peut produire une grosse partie du code, la valeur du développeur se déplace vers la compréhension et la décision :

comprendre le problème ;
définir précisément ce qu'il faut construire ;
concevoir l'architecture ;
connaître les contraintes du système ;
savoir quelles questions poser à l'IA ;
construire les mécanismes de test ;
détecter les erreurs ;
valider le résultat.

Autrement dit, le développeur devient progressivement moins « producteur de code » et davantage « ingénieur responsable du résultat ».

Et Quentin explique d'ailleurs que lui-même a mis plusieurs mois à réellement accepter cette évolution.

Mon résumé en une phrase

La révolution n'est pas que l'IA écrit du code à la place des développeurs ; c'est qu'elle rend suffisamment bon marché la production de code pour que toute l'organisation du développement logiciel doive se réinventer autour de la spécification, de la validation, des tests et de l'architecture.

Et je pense que c'est beaucoup plus intéressant que le titre un peu putaclic de la vidéo.

D'ailleurs, certains commentaires sous le post de Quentin soulèvent déjà les deux vraies questions que l'épisode laisse un peu ouvertes : comment gérer les énormes bases de code existantes avec les limites de contexte des LLM, et comment conserver/faire acquérir l'expertise humaine si les développeurs font de moins en moins eux-mêmes le travail de détail.

Bon c'est un "résumé" mais visiblement pas un "condensé", nuance.

Peux-tu lui faire condenser son résumé ? Et après une synthèse du condensé de son résumé ?

Je n'ai pas encore eu le temps de regarder la vidéo postée par fourcroy, mais tout le monde parle ce matin de la prédiction de ce Jacob Coxon, il va peut-être falloir agir avant de vivre dans un roman de SF !?

A mon sens, je vois pas où il faut paniquer, je vois un marché émergeant en train de s'auto réguler. C'est plutôt sain.

https://www.lemonde.fr/economie/article/2026/09/09/les-gens-qui-construisent-l-ia-croient-qu-elle-pourrait-tous-nous-tuer-d-ici-a-la-fin-de-la-decennie-le-chercheur-jacob-coxon-qui-a-travaille-pour-anthropic-et-openai-quitte-l-industrie_6768853_3234.html

Information

Fin juillet, plus d’un millier d’employés du secteur, dont le patron d’Anthropic, Dario Amodei, ont demandé à Washington de concevoir un mécanisme de freinage. OpenAI a suspendu durant deux semaines en août une partie de ses entraînements, et Anthropic a appelé l’industrie à adopter « dès que possible » un mécanisme « vérifiable » de ralentissement coordonné.

Dimanche, le directeur scientifique d’OpenAI, Jakub Pachocki, a écrit sur le site de la société que « le moment actuel exige[ait] une extrême prudence » et que la coordination internationale devait devenir « une priorité absolue » des gouvernements.

Source : Le Monde

Et on parle d'un chercheur de 27 ans, difficile d'accorder de la légitimité même pour un doctorant.

squall, tu pourrais nous donner (pour les non initiés) des exemples de mesures d'auto régulation décidées par open AI et Anthropic ?

*je demande cela sans malice car je trouve l'extrait du Monde un peu obscur, "ils ont mis en pause leurs entrainements pendant 2 semaines en aout" ils sont partis en congés quoi

Dimeco63, pourquoi penses tu que je puisse répondre à ta question ?
Je partage un ressenti sur un buzz qui me semble un poil exagéré, pas une analyse
En toute transparence, sans faire de recherche ciblée, je n'en sais absolument rien. Je m'intéresse simplement à l'IA de plus en plus sérieusement car je vais créer ma société, l'IA est un levier évident d'efficacité operationnelle immédiat