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Comprendre l'IA : tous nos articles
Les 122 articles d'Alyriaz sur le thème « Comprendre l'IA » : actualités, analyses et explications, du plus récent au plus ancien. Pour ne rien manquer, vous pouvez recevoir une alerte dès qu'un nouvel article paraît sur ce sujet.
La faille qui fait décrypter aux IA les pensées secrètes de leurs grandes soeurs
Un article de recherche montre que les blocs de raisonnement chiffrés émis par les grands fournisseurs sont interchangeables entre modèles d'un même écosystème, permettant à un modèle faible de décrypter en clair le raisonnement d'un modèle puissant. On explique la faille et ses conséquences.
C'est quoi l'apprentissage par renforcement ? Apprendre par essais, erreurs et récompenses
L'apprentissage par renforcement consiste à apprendre par interaction et récompense plutôt que par imitation d'exemples. On explique le principe, ses réussites spectaculaires, et pourquoi il est au coeur du comportement des IA actuelles.
Que sait votre IA de vous ?
Les assistants IA conservent de plus en plus d'informations sur leurs utilisateurs. On explique ce qui est stocké, la différence entre mémoire et entraînement, et les réglages qui comptent vraiment.
Pourquoi une IA ne comprend pas vraiment l'humour
Les IA produisent des blagues correctes mais manquent souvent le second degré. On explique pourquoi l'humour est un cas limite particulièrement révélateur du fonctionnement de ces systèmes.
Les modèles d'IA prennent leur retraite : ce que ça implique quand vous avez construit dessus
Les fournisseurs retirent régulièrement leurs anciens modèles du service. On explique pourquoi, ce que ça implique pour ceux qui ont construit dessus, et comment s'en protéger.
La pénurie de mémoire qui menace l'IA, et qui va faire monter le prix de votre prochain téléphone
La demande en mémoire des data centers d'IA crée une tension sur l'ensemble du marché, avec des répercussions sur les prix de l'électronique grand public. On explique le mécanisme et ses conséquences.
C'est quoi un "modèle de fondation" ? La brique sur laquelle tout le reste est construit
Le terme de modèle de fondation désigne un modèle généraliste entraîné à très grande échelle, puis adapté à de nombreuses tâches. On explique ce concept et pourquoi il structure toute l'économie du secteur.
L'art de poser une bonne question devient la compétence centrale
À l'ère où les réponses sont abondantes et gratuites, la valeur se déplace vers la capacité à formuler la bonne question. On explore ce que cela signifie concrètement, et pourquoi c'est plus difficile qu'il n'y paraît.
L'Académie ne se lit plus, elle se pratique
Un quiz vérifie qu'une information est passée. Il ne vérifie pas que vous sauriez vous en servir un lundi matin. L'Académie compte désormais 109 exercices où vous produisez quelque chose, et où Mnémosyne vous répond.
L'IA et la justice : ce qui se passe déjà dans les tribunaux
L'IA entre dans les tribunaux par plusieurs portes à la fois : cabinets d'avocats, juridictions, justiciables sans avocat. On fait le point sur ce qui fonctionne, ce qui a déjà mal tourné, et les questions de principe que ça soulève.
IA ou moteur de recherche : lequel utiliser, et quand ?
Beaucoup de gens ont remplacé la recherche web par une IA, ou l'inverse, sans distinguer ce que chacune fait bien. On propose une répartition claire, avec les cas où l'une est nettement supérieure à l'autre.
C'est quoi le "red teaming" ? Attaquer son propre modèle avant que d'autres ne le fassent
Le red teaming consiste à attaquer délibérément son propre système pour en découvrir les failles avant leur exploitation. On explique comment ça s'applique à l'IA, ce que ça trouve, et pourquoi ça ne suffit pas.
Une IA peut-elle se tromper de bonne foi ?
Erreur, mensonge, hallucination : notre vocabulaire moral suppose une intention que les machines n'ont pas. On explore ce que cette absence change dans la manière dont nous devrions parler de leurs défaillances, et pourquoi les mots comptent ici.
C'est quoi un "system prompt" ? Les instructions invisibles qui façonnent chaque réponse
Chaque assistant IA reçoit, avant votre message, un texte d'instructions invisible qui définit son rôle et ses limites. On explique ce qu'est le system prompt, ce qu'il contient, et pourquoi il explique beaucoup de comportements surprenants.
RAG ou fine-tuning : lequel choisir pour brancher une IA sur vos données ?
Pour adapter une IA à vos données, deux approches s'opposent : le RAG et le fine-tuning. On explique la différence, quand utiliser l'une ou l'autre, et pourquoi la plupart des projets se trompent de méthode.
Pourquoi une IA ne connaît pas l'actualité d'hier
La date de coupure des connaissances marque la fin des données d'entraînement d'un modèle. On explique ce qu'elle implique, pourquoi elle produit des erreurs subtiles, et comment la recherche en temps réel change la donne sans tout résoudre.
Comment choisir son IA en 2026 : le guide sans marketing
Face à une dizaine de modèles aux capacités voisines, comment choisir ? On propose cinq critères concrets qui comptent réellement, au-delà des classements de performance, pour un usage personnel comme professionnel.
C'est quoi la "quantization" ? La compression qui fait tenir un modèle géant sur votre machine
La quantization consiste à stocker les paramètres d'un modèle avec moins de précision, ce qui réduit fortement sa taille et ses besoins matériels. On explique le mécanisme, les niveaux courants, et où se situe la limite acceptable.
C'est quoi le MCP ? Le protocole qui permet à une IA de se brancher sur vos outils
Le Model Context Protocol est devenu le standard permettant aux modèles d'IA de se connecter à des outils et des sources de données externes. On explique à quoi il sert, pourquoi il a été adopté si vite, et les questions de sécurité qu'il pose.
Entraînement et inférence : les deux coûts de l'IA qu'on confond tout le temps
On parle beaucoup du coût d'entraînement des modèles, rarement de celui de leur utilisation quotidienne. On explique la différence entre entraînement et inférence, pourquoi la seconde domine désormais l'économie de l'IA, et ce que ça implique.
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