IA, Dans 10 ans, tous au chômage :lensois: Options

[Tchoune]

C'est ton algorithme

C'était des chaînes YT déjà suivies et des vidéos de la semaine
C'est bien ce qui m'a mis le doute.

[Rjay]

En vrai ça stagne pas mal en 2026 après le n’importe quoi de 2025.
Les mises à jours sont pas si fou, on a même parfois la sensation que ça régresse. Y’a que l’image où ça s’est très très bien amélioré côté Open AI

Bien sûr le modèle fait pas tout et les usages s’agrandissent aussi. La grosse mode chez les non dev c’est Claude cowork

Les US ont en tout cas compris que ça remplacera pas les devs et recommence à recruter à fond. L’Europe va bien mettre 1-2 ans à s’en rendre compte, comme d’hab

Tu as des articles sur les US stp, ça m'intéresse.
De mon côté je suis assez impressionné par ce que ça permet en termes de dev.

[Pathfinder]

Je pense aussi qu'on arrive pour le moment a un plateau, les IA generatives apprennent toutes seules, sans supervision et pour pouvoir progresser, il faut leur donner du contenu nouveau. Je suis persuadé que les IA ont pour le moment utilise tout le contenu disponible/accessible donc maintenant cela va etre aux entreprises de commencer a ameliorer les parametres de leurs IAs afin de les faire progresser.

Mais on atteint deja un niveau "intellectuel" tellement eleve que je ne vois pas trop le besoin de pousser le curseur plus loin. N'importe quelle IA aujourd'hui a un niveau intellectuel et de comprehension nettement au dessus du PHD.

Les prochaines etapes seront je pense de tenter de doter ces IAs d'emotions pour pouvoir developper une intelligence relationelle et de diminuer le cout d'utilisation. Quand je vois comment j'utilise Claude et Gemini a longeur de journée pour €15 / mois, si tous les utilisateurs utilisent le service comme moi, pour le moment, il n'y a aucune chance de faire des profits.

[guiclay]

La grosse nouvelle actuelle c'est surtout que ça va être la fin de l'open bar. Les coûts sont démentiels par rapport au prix des abonnements, les boîtes perdent beaucoup d'argent et les valos sont entretenues par des contrats circulaires. Économiquement il y a un moment où ça va péter, au moins pour certains acteurs.

[Pathfinder]

C'est d'ailleurs la que Google a surement un avantage enorme par rapport a leur concurrents, ils ont des revenus diversifies et ils peuvent continuer a maintenir un prix bas tandis que les deux autres (OpenAI et Anthropic) ne pourront se permettre cela que si les investisseurs continuent a financer ces pertes monstrueuses, ce qui je crois ne va pas arriver.

[Tchoune]

Mais pareil, ce n'est en rien une nouvelle.
Ca fait au moins deux ans qu'on parle de bulle de l'IA où les investissements sont sans rapport avec les retombées financières attendues.

Je suis perplexe face aux différents sons de cloche. Je vois apparaître des articles et des vidéos sur les futurs possibles comme si on avait atteint un embranchement décisif alors qu'il me semble à première vue que les éléments sont à peu près les mêmes que sur les 6 derniers mois ou un an.

Pas encore eu le temps de regarder mais il y a apparemment une conférence de Yann Le Cun intéressante sur l'approche de l'apprentissage sensoriel de l'IA en opposition aux LLM (lu sur HFR).

[Maboune]

Je vois pas trop comment ça ne peut pas devenir rentable vu que beaucoup de boites utilisent l'IA maintenant, et que pour certains métiers c'est devenu presque indispensable.

J'ai un pote programmeur, il me dit qu'il bosse 10 fois plus vite qu'avant.

J'ai vu passer un article ce matin, qui dit que l'IA fait déjà moins d'erreurs de diagnostique que les vrais médecin.

https://twitter.com/lel_media/status/2051526237990867270

— CulturePSG (@CulturePSG) November7, 2011

[TrappACouilles]

C'est d'ailleurs la que Google a surement un avantage enorme par rapport a leur concurrents, ils ont des revenus diversifies et ils peuvent continuer a maintenir un prix bas tandis que les deux autres (OpenAI et Anthropic) ne pourront se permettre cela que si les investisseurs continuent a financer ces pertes monstrueuses, ce qui je crois ne va pas arriver.

Google ils investissent surtout dans les autres boites. Ils viennent de mettre plein de thune dans anthropic

Et en ce moment les nouveautés c'est plutot en webdesign avec Claudedesign qui va permettre a n'importe quel demeuré de faire un site internet pas trop moche

[RegardZehef]

N'importe quelle IA aujourd'hui a un niveau intellectuel et de comprehension nettement au dessus du PHD.

N'importe quoi

[couleurs]

Les US ont en tout cas compris que ça remplacera pas les devs et recommence à recruter à fond. L’Europe va bien mettre 1-2 ans à s’en rendre compte, comme d’hab

Y'aura toujours besoin de devs mais en plus petit nombre qu'avant pour un scope de travail donné. Après peut-être que le scope global va grandir et que du coup en nombre absolu il y aura besoin du même nombre de devs.

[Pathfinder]

N'importe quoi

Ah bon? Tu peux développer ?

[TrappACouilles]

Ah bon? Tu peux développer ?

Si es sur spécialisé en un domaine tu te rends compte assez vite que l'IA est pas précise quand tu vas très en profondeur. Si c'est hyper spécialisé c'est pas des data dispos facilement/gratuitement donc leur entraînement le dessus est faible, et du coup ça va te recracher du reddit
C'est exactement utile pour beaucoup de choses, mais certainement pas pour de l'expertise

[RegardZehef]

Ah bon? Tu peux développer ?

C’est comme si tu disais qu’une encyclopédie est plus intelligente qu’un PhD, même si les LLMs ont des capacités de recoupement/generation un peu différentes (voire parfois intriguantes).

L’intelligence n’est pas une scalaire mais une famille de capacités. Tu parles d’intelligences de nature complètement différentes, pas de degrés.

[jp.sorin]

Les US ont en tout cas compris que ça remplacera pas les devs et recommence à recruter à fond. L’Europe va bien mettre 1-2 ans à s’en rendre compte, comme d’hab

Recruter a fond est un bien grand mot

La news du jour c'est Coinbase qui vire 14% des employes par exemple

[Pathfinder]

C’est comme si tu disais qu’une encyclopédie est plus intelligente qu’un PhD, même si les LLMs ont des capacités de recoupement/generation un peu différentes (voire parfois intriguantes).

L’intelligence n’est pas une scalaire mais une famille de capacités. Tu parles d’intelligences de nature complètement différentes, pas de degrés.

Oui tu as 100% raison, je n'etais pas clair sur mon message alors je vais developper un peu et prier pour que le forum tienne jusque la.

Ce que je voulais dire est la chose suivante:
1) Je pense que les Docteurs et PhD ont a l'heure actuelle un avantage sur n'importe quelle LLM, c'est leur capacité de créer, rechercher, innover sur des sujets ou approches totalement nouveaux.
2) A contrario, je pense que les LLMs ont des avantages indeniables comme leur capacité a apprendre (Pour ceux qui ont vu Matrix, a un moment Neo "apprend" a piloter un helicoptere en 10 secondes car on lui "injecte" les connaissances) et a se specialiser dans un domaine. C'est pas exemple tres vrai pour ceux qui est de la linguistique (Les LLMs ont une capacité a "restaurer" des textes anciens tres abimes dans des langues que peu de gens maitrisent) ou dans le secteur juridique. Aussi, les LLMs ont une vitesse d'execution qui depasse tout ce que l'homme pourrait rever.

Un proffesseur de l'universite dans laquelle j'etudie nous a parle de l'utilisation de Machine Learning dans le cadre medical et plus precisement dans le cadre de la recherche que certains labos font pour creer de la peau artificielle. Il nous expliquait qu'il faut environ 1 mois pour faire un test, le temps que la peau arrive a un stade ou l'on peut voir si cela correspond au besoin. Donc en gros, le labo ne peut qu'un maximum de 12 tests par an et c'est tres couteux. Ce professeur a ete approche par un labo pour utiliser des technos de ML pour seelctionner les meilleus candidats pour l'experimentation. Cela a ete bien plus rapide et bien moins couteux.

Bref, la ou je voulais en venir avec mon message un peu confus, c'est que les LLMs actuels sont dans 99.9% des cas suffisament evoluées et capables pour la majorité des gens, d'on ma phrase competement fausse. Je pense que l'on va se diriger non plus sur des capacités encore plus evolués mais plutot sur des fonctions plus cognitives.

Concernant Trapp et l'investissement de Google dans Anthropic, c'est une somme consequente ($10b maintenant et possiblement $30b dans le future si Anthropic atteint certains objectifs) mais ce n'est pas non plus un investissement de fou, je vois plutot ca comme une assurance. Je reste tout de meme persudé que Google est dans la meilleur position possible quand on considere les couts vs profits.

Desole pour le long pave.

[Cara]

Tu as des articles sur les US stp, ça m'intéresse.
De mon côté je suis assez impressionné par ce que ça permet en termes de dev.

Pas de lien malheureusement donc peut etre que je dis de la merde mais des échos que j’ai, quand une boite a de nouveau la capacité à recruter (ce qui était vrai fin 2025 mais un peu moins depuis la guerre), sa priorité c’est les devs.

Perso je suis assez optimiste, le gâteau va grossir très vite, ça va être une nouvelle foire à la start up

[Alain Miamdelin]

Oui tu as 100% raison, je n'etais pas clair sur mon message alors je vais developper un peu et prier pour que le forum tienne jusque la.

Ce que je voulais dire est la chose suivante:
1) Je pense que les Docteurs et PhD ont a l'heure actuelle un avantage sur n'importe quelle LLM, c'est leur capacité de créer, rechercher, innover sur des sujets ou approches totalement nouveaux.
2) A contrario, je pense que les LLMs ont des avantages indeniables comme leur capacité a apprendre (Pour ceux qui ont vu Matrix, a un moment Neo "apprend" a piloter un helicoptere en 10 secondes car on lui "injecte" les connaissances) et a se specialiser dans un domaine. C'est pas exemple tres vrai pour ceux qui est de la linguistique (Les LLMs ont une capacité a "restaurer" des textes anciens tres abimes dans des langues que peu de gens maitrisent) ou dans le secteur juridique. Aussi, les LLMs ont une vitesse d'execution qui depasse tout ce que l'homme pourrait rever.

Un proffesseur de l'universite dans laquelle j'etudie nous a parle de l'utilisation de Machine Learning dans le cadre medical et plus precisement dans le cadre de la recherche que certains labos font pour creer de la peau artificielle. Il nous expliquait qu'il faut environ 1 mois pour faire un test, le temps que la peau arrive a un stade ou l'on peut voir si cela correspond au besoin. Donc en gros, le labo ne peut qu'un maximum de 12 tests par an et c'est tres couteux. Ce professeur a ete approche par un labo pour utiliser des technos de ML pour seelctionner les meilleus candidats pour l'experimentation. Cela a ete bien plus rapide et bien moins couteux.

Bref, la ou je voulais en venir avec mon message un peu confus, c'est que les LLMs actuels sont dans 99.9% des cas suffisament evoluées et capables pour la majorité des gens, d'on ma phrase competement fausse. Je pense que l'on va se diriger non plus sur des capacités encore plus evolués mais plutot sur des fonctions plus cognitives.

Concernant Trapp et l'investissement de Google dans Anthropic, c'est une somme consequente ($10b maintenant et possiblement $30b dans le future si Anthropic atteint certains objectifs) mais ce n'est pas non plus un investissement de fou, je vois plutot ca comme une assurance. Je reste tout de meme persudé que Google est dans la meilleur position possible quand on considere les couts vs profits.

Desole pour le long pave.

C'est pas qu'une histoire d'innovation.

Un LLM va defoncer un humain sur la mémoire et la capacité à ressortir des informations. Ou sur la vitesse brute de production.

Un exemple, des gens ont sorti un benchmark à base de jeux très simples sur lesquels les humains font ~100% mais aucun modèle n'a dépassé les 1%. https://arcprize.org/arc-agi/3

[Cara]

Super intéressant. La France (l'Europe) a de la chance d'avoir encore ce genre d'entrepreneur

[Vaudou]

.

[jp.sorin]

Super intéressant. La France (l'Europe) a de la chance d'avoir encore ce genre d'entrepreneur

Je confirme.

Et vive le nucleaire du coup