▹ News : Un nouveau modèle image prometteur en approche.
▹ 3 questions à : Dejan Glavas, directeur de l'institut "AI for Sustainability".
▹ Quick hack : Générez une enquête de satisfaction puis synthétisez les réponses en un clin d'œil (sentiment analysis).
▹ Prompts : Priorisez vos tâches intelligemment.
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Ce guide pratique, agrémenté de prompts, de conseils et d’astuces, est l'allié idéal pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA. (en savoir plus)
« Oui, il est normal de se sentir un peu dépassé par cette révolution soudaine. Mais ne vous inquiétez pas, vous n'êtes plus seul. À travers ce livre, nous allons explorer ensemble l'incroyable potentiel de l'IA et vous armer des connaissances nécessaires pour faire de cette technologie une alliée puissante. » (extrait)
Et si l'ouvrage n'est pas pour vous, c'est un cadeau idéal à un collègue ou un proche désireux de se lancer dans l'aventure IA.
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Bonne lecture !
Sane de Upmynt 💜
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🥇 Nouveau modèle Image en approche. Un modèle mystérieux "Red Panda" caracole en tête du benchmark des générateurs image sur Artificial Analysis.
Ce pourrait être Midjourney 7, une nouvelle version de Flux, ou un tout nouveau modèle (peut-être chinois). À suivre !
🔍 Meta search. Meta développerait son propre moteur de recherche IA, révèle The Information. Vraiment ?
En creusant un peu, on apprend en réalité que Meta ne veut plus que son assistant IA (Meta AI) dépende de Google ou Bing pour répondre aux questions des internautes.
Meta développe donc une technologie de web crawling propriétaire pour alimenter les connaissances en temps réel de son IA sur l’actualité et les informations web, sans dépendre de Google.
Pour rappel, Gartner a prédit un effondrement de 25% de la search traditionnelle d'ici 2026, avec un redéploiement des requêtes vers les assistants IA.
🌐 Google IA. La fonctionnalité "AI overview" a été déployée dans plus de 100 nouveaux pays, mais toujours pas en Europe…
Elle permet d'afficher pour certaines requêtes une réponse IA-générée par Gemini en haut des résultats de recherche.
Avec cette nouvelle expansion, Google affirme pouvoir atteindre 1 milliard d'utilisateurs chaque mois. Un beau boost d'usage pour son IA Gemini…
🗣️ Voix pour tous. Le mode voix avancé est désormais disponible pour tous les utilisateurs de ChatGPT (même gratuits).
Il est accessible depuis l'app ChatGPT, que vous devriez tous avoir sur votre smartphone ;)
OpenAI a aussi déployé une fonction de recherche dans votre historique de conversations, sur la version web cette fois.
🤑 ChatGPT, un bon biz. La CFO d'OpenAI a révélé à Bloomberg que ChatGPT comptait désormais 250M d'utilisateurs actifs par semaine.
75% du CA de l'entreprise provient des abonnements payants (Plus et Teams).
5 à 6% de la base utilisateurs de ChatGPT convertit en payant. Il s'agit d'un très bon taux de conversion…
🤖 Rufus, couché ! Amazon a étendu la bêta de son assistant shopping "Rufus AI" aux marchés européens dont la France.
Rufus est un chatbot qui offre des recommandations personnalisées à l'utilisateur.
Il est accessible depuis l'app Amazon auprès d'un nombre pour l'instant limité d'utilisateurs.
Le principe : 3 questions chaque semaine à une figure montante de l'IA en France.
Dejan Glavas, directeur de l'institut "AI for Sustainability"
Dejan Glavas est directeur de l'Institut AI for Sustainability de l'ESSCA, institut interdisciplinaire composé de chercheurs qui étudient le lien entre durabilité et IA.
Ses travaux de recherche se concentrent sur l'impact climatique des technologies émergentes.
Il a notamment co-rédigé avec Forvis Mazars le baromètre IA et Entreprises, présenté au Sénat en juin 2024, avec un focus particulier sur les questions de durabilité.
Ses recherches ont également abouti à la publication d'un modèle de prévision des émissions de CO2 des États dans la revue International Advances in Economic Research.
▹ Q1 : Les centres de données, mobilisés par l'entrainement et l'usage croissant des modèles IA, affichent une consommation en énergie en pleine explosion. L'IA est-elle un désastre pour le climat ?
Dejan : C'est effectivement un sujet très préoccupant. Selon l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE), la consommation d'énergie des centres de données devrait doubler d'ici 2026. Cette hausse est largement alimentée par l'explosion de l'IA : une étude de l'Université du Massachusetts révèle que l'entraînement d'un seul grand modèle de langage comme GPT-3 peut émettre autant de CO2 que 5 voitures durant leur vie entière.
Ce serait 50 fois plus pour GPT-4.
Aujourd'hui, les centres de données représentent déjà environ 1 à 1,5% de la consommation électrique mondiale. Si la tendance se poursuit avec la démocratisation des modèles d'IA toujours plus gourmands en ressources, l'impact climatique pourrait devenir critique.
Certes, les géants du secteur prennent des mesures - Google revendique 100% d'énergies renouvelables pour ses centres de données, Microsoft vise la neutralité carbone d'ici 2030. Mais ces initiatives suffiront-elles face à l'accélération de la demande ?
Il y a clairement un défi majeur à relever pour concilier développement de l'IA tout en maintenant un certain niveau de sobriété énergétique. Sans une prise de conscience des usagers (nous) et des fournisseurs de services, nous risquons effectivement d'aller vers la mauvaise direction du point de vue climatique.
▹ Q2 : Les grandes pontes de l'IA comme Sam Altman évacuent les critiques sur l'impact climatique de l'IA en affirmant que c'est précisément cette technologie qui résoudra la crise climatique ("fix the climate"). N'est-ce pas un peu facile ? (en plus d'être risqué)
Dejan : Nous sommes face à un exemple typique de "solutionnisme technologique" - cette idée qu'une technologie future résoudra magiquement les problèmes créés par les technologies actuelles. C'est intellectuellement séduisant mais potentiellement dangereux.
Bien sûr, l'IA peut contribuer à la lutte contre le changement climatique : optimisation des réseaux électriques, amélioration de l'efficacité énergétique, prédictions météorologiques plus précises... Mais la présenter comme la solution au problème climatique relève de la pensée magique.
Cette rhétorique ignore complètement le principe de précaution. On ne peut pas justifier des dommages environnementaux réels et immédiats par des bénéfices futurs hypothétiques. C'est comme dire : « continuons de polluer aujourd'hui car demain, nous aurons la technologie pour tout annuler ». C'est un raisonnement risqué.
▹ Q3 : Pouvez-vous citer 1 ou 2 mesures concrètes et pragmatiques qu'une entreprise peut mettre en place pour limiter l'impact carbone de son usage de l'IA ?
Dejan : Première mesure : optimiser l'utilisation des modèles. Concrètement, cela signifie privilégier des modèles plus petits et plus efficients quand c'est possible, plutôt que de systématiquement utiliser les plus grands modèles disponibles. Il s'agit ici d'éviter ce que l'on appelle l'"overengineering". Il faut aussi adopter une approche "green MLOps" en favorisant l'inférence sur des modèles pré-entraînés plutôt que l'entraînement systématique de nouveaux modèles. C'est une mesure simple qui peut réduire significativement l'empreinte carbone.
Deuxième mesure : être sélectif dans le choix de ses fournisseurs de services IA. Les entreprises peuvent choisir des fournisseurs cloud qui utilisent des énergies renouvelables, privilégier les centres de données situés dans des régions où l'électricité est largement décarbonée, et exiger la transparence sur l'impact environnemental des services utilisés.
Ces mesures sont réalistes, ne demandent pas d'investissements majeurs et peuvent avoir un impact significatif.
Générez une enquête de satisfaction puis synthétisez les réponses en un clin d'œil (sentiment analysis)
Bien sûr, pour générer un questionnaire ou une enquête, vous pouvez avoir recours à une solution dédiée. En la matière, un outil IA d'avant-garde est Formless, un "side project" du leader Typeform.
Formless propose un formulaire intelligent qui va réagir aux réponses de l'utilisateur comme le ferait un chatbot. Disponible en anglais et en français.
Mais si vous ne voulez pas opter pour une nouvelle solution (payante), ChatGPT peut naturellement aussi vous assister sur cette activité, en particulier sur deux temps forts :
▹ Générer une enquête de satisfaction (B2C ou B2B)
Si vous manquez d'inspiration pour les questions à poser à vos clients, laissez ChatGPT vous proposer son propre input :
Crée un questionnaire de satisfaction pour [secteur d'activité ou type d’entreprise, ex. : SaaS B2B, retail B2C]. L'objectif est d'évaluer la satisfaction globale, la qualité du produit/service, le support client et les améliorations possibles. Inclue des questions variées (échelle de satisfaction, choix multiple, questions ouvertes).▹ Analyser les résultats
L'analyse avancée de données de ChatGPT n'est pas mobilisable uniquement sur les données quanti. Elle peut être utilisée pour examiner et interpréter des données qualitatives, comme par exemple, toutes les réponses reçues à une enquête de satisfaction.
Cela est d'autant plus précieux que ce genre de données non mathématiques sont difficiles à synthétiser pour les humains que nous sommes.
Le mieux est de procéder avec une chaine de trois prompts successifs :
- Analyse de sentiment
1- Effectue une analyse de sentiment approfondie, en classant chaque réponse comme positive, neutre ou négative.
2- Fournis un résumé des tendances générales du sentiment parmi les répondants.
- Identification des thèmes récurrents
- Recos
Une sélection d'outils IA à découvrir, selon vos besoins actuels :
▹ Hiring Studio : Ce chatbot vous permet de générer des questions pour mener un entretien d'embauche. Il suffit simplement de charger n'importe quelle offre d'emploi et 5 questions correspondantes sont instantanément proposées.
Par défaut, le chatbot proposera des questions en anglais, mais il suffit de lui demander de switcher en français.
🔐 La suite de cette liste (4 autres outils) est réservée aux membres Upmynt Pro.
▹ Prompt 1 - Comment ChatGPT voit votre intérieur
Il s'agit davantage d'un prompt gadget mais à l'usage, il fut étonnamment convaincant.
En ta basant sur ce que tu sais de moi, y compris via toutes les interactions que nous avons eues, génère une image de ce à quoi tu penses que ressemble mon salon.
▹ Prompt 2 - Demandez à ChatGPT de prioriser des tâches
Dans la gestion de projets, il est souvent facile de se laisser submerger par une multitude de tâches.
Le prompt suivant vous aidera à trier vos priorités grâce à la matrice d’Eisenhower, un outil simple mais redoutablement efficace pour organiser les tâches selon leur importance et leur urgence.
En classant vos activités dans 4 quadrants, vous identifierez celles qui nécessitent une action immédiate, celles à planifier, celles à déléguer et celles à laisser de côté.
Une façon pragmatique de faire avancer vos projets tout en optimisant votre temps et vos ressources !
🔐 Cette ressource prompt est réservée aux membres Upmynt Pro.
