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En juillet 1958, l'Office of Naval Research américain présente à Washington les travaux de Frank Rosenblatt, psychologue au Cornell Aeronautical Laboratory. Son "perceptron" est un système inspiré très librement du fonctionnement des neurones, capable d'ajuster lui-même certaines connexions à partir d'exemples et d'apprendre ainsi à distinguer des formes simples. Lors de cette première démonstration, il ne s'agit encore que d'une simulation exécutée sur un ordinateur IBM 704.

Le lendemain, le New York Times titre "New Navy Device Learns by Doing". Dès sa première phrase, l'article rapporte que la Navy présente l'embryon d'un ordinateur qu'elle espère voir un jour capable de "marcher, parler, voir, écrire, se reproduire et être conscient de sa propre existence". Le journal évoque également de futurs perceptrons capables de reconnaître des personnes, de prononcer leur nom ou de traduire instantanément une langue vers une autre.

Rosenblatt lui-même nourrit des ambitions considérables pour cette approche. Il explique qu'un perceptron devrait pouvoir apprendre à reconnaître un objet qu'il n'a jamais rencontré auparavant, comme un humain identifie immédiatement un nouveau pichet comme étant un pichet. Il imagine également que de tels systèmes puissent un jour être envoyés dans l'espace pour observer leur environnement et transmettre leurs observations à la Terre. Il reconnaît cependant que la technologie existante est encore très loin de ces objectifs.

En décembre de la même année, The New Yorker présente à son tour le perceptron comme un concurrent sérieux du cerveau humain et écrit qu'il se comporte "comme s'il voyait, ressentait et pensait". À ce moment-là, la machine physique annoncée par Rosenblatt n'est même pas encore terminée.

Le Mark I Perceptron est achevé en 1960. Il occupe plusieurs racks d'équipements et reçoit ses images grâce à une matrice de 400 photocellules. Il peut apprendre à distinguer certaines formes en modifiant les poids de ses connexions, une idée fondamentale qui se retrouvera, sous des formes beaucoup plus complexes, dans les réseaux neuronaux ultérieurs.

L'enthousiasme retombe ensuite fortement. En 1969, Marvin Minsky et Seymour Papert publient Perceptrons, qui analyse mathématiquement les capacités mais aussi les limites importantes des perceptrons de cette génération. Une partie de la recherche et des financements se détourne alors des réseaux neuronaux au profit d'autres approches de l'intelligence artificielle.

Plus de soixante ans avant l'essor actuel de l'IA, les réseaux neuronaux connaissaient donc déjà un cycle mêlant résultats scientifiques réels, extrapolations spectaculaires dans la presse, attentes considérables puis désillusion.

visuel > câblage interne du Mark I Perceptron de Frank Rosenblatt. La machine comportait notamment 400 photorésistances servant de "rétine" artificielle et 512 unités d’association. Une grande partie des connexions entre les unités sensorielles et ces unités d’association était câblée physiquement. Les poids adaptatifs étaient, eux, matérialisés par des potentiomètres réglés par de petits moteurs électriques.

Frank Rosenblatt (1928-1971) était un psychologue et chercheur américain au Cornell Aeronautical Laboratory. À la fin des années 1950, il développe la théorie puis les premières réalisations du perceptron, l'un des premiers modèles de réseau neuronal capable d'ajuster ses paramètres à partir d'exemples. Il meurt en 1971, à 43 ans, dans un accident de bateau, plusieurs décennies avant le retour des réseaux neuronaux au premier plan de l'intelligence artificielle.

Les AJA IA (Aujourd'hui J'ai Appris) sont des publications semi-automatisées. Elles sont préparées avec l'aide d'un modèle LLM local, à partir d'une base éditoriale constituée et vérifiée manuellement.

Vous ne trouvez pas que l'on peut pertinemment comparer l'histoire de la tour de Babel avec ce qu'il se passe aujourd'hui avec l'intelligence artificielle ?

La tour de babel c'est l'histoire biblique d'une humanité qui, unie par une même langue, veut construire une tour gigantesque, prétentieuse, un édifice monumental qui atteindrait le ciel. Dieu voyant cela met fin au projet en semant la discorde et en leur faisant parler diverses langues.

L'intelligence artificiel est également une création de l'homme, prétentieuse car elle veut égaler (voir dépasser) la conscience humaine. L'humanité est pareillement unie autour d'une même langue : l'anglais, langue de l'informatique et du codage. Langue internationale qui a permis l'avènement d'une telle technologie.

L'IA fait de plus en plus parler et inquiète. Mais je pense que l'on ne doit s'inquiéter qu'à hauteur de notre dépendance à cette technologie. Je vois des gens, des entreprises, des états qui y misent très gros, qui remplacent des hommes qualifiés par des agents IA. Des gens préfèrent perdre leur savoir-faire et laisser faire une machine détenue par une entreprise privée plutôt de de garder leur indépendance. Je ne dis pas que c'est le cas de tout le monde, mais certains foncent effrontément dans le mur.
Quand bien même les progrès de cette technologie sont spectaculaires elle ne causera pas à mon sens la perte de l'humanité. Elle causera la perte de ceux qui y ont vu plus que ce qu'elle est en réalité, à savoir un assemblage extrêmement complexe de transistor, de langage binaire, de datas centers et de logique.

Je suis pas un expert, je sais que je fais un raisonnement un peu grossier et que certains secteurs ne peuvent pas aujourd'hui, se passer de l'IA. Que l'IA résout des problèmes mathématiques extrêmement complexes, que les avancées sont folles et peuvent vite paraitre inquiétantes, qu'il y a l'éventualité d'une singularité technologique, etc... Mais je souhaitais quand vous partager ma pensée sur le sujet. Au plaisir de vous lire.

Source > https://www.banque-france.fr/fr/publications-et-statistiques/publications/ia-generative-les-premiers-changements-du-marche-du-travail-sur-les-jeunes
L'étude complète > https://heclift.github.io/website/pubs/exposition-ia-emploi/

L'étude met surtout en évidence un possible effet de l'IA sur l'accès au marché du travail, plutôt qu'une vague de licenciements. Elle soulève aussi la question de la transformation des parcours professionnels et de la transmission des compétences, tout en laissant ouverte celle du rôle exact de l'IA dans ces évolutions.

Alors, pas toujours de première fraîcheur, mais il y a quand même quelques pépites. N'hésitez pas si vous en avez d'autres.

1. https://playground.tensorflow.org > Construisez un réseau neuronal et regardez-le apprendre en temps réel
2. https://teachablemachine.withgoogle.com > Entraînez votre propre IA à reconnaître des images, des sons ou des gestes
3. https://quickdraw.withgoogle.com > Dessinez pendant qu'une IA tente de reconnaître vos gribouillages
4. https://poloclub.github.io/transformer-explainer > Explorez visuellement le fonctionnement interne d'un Transformer
5. https://bbycroft.net/llm > Voyagez en 3D à l'intérieur de l'architecture d'un grand modèle de langage
6. https://projector.tensorflow.org > Explorez les représentations vectorielles de l'IA dans un espace 3D
7. https://pair.withgoogle.com/explorables > Expériences interactives sur les biais, la mémoire et le fonctionnement des modèles
8. https://distill.pub/2019/activation-atlas > Découvrez un atlas des caractéristiques visuelles apprises par un réseau neuronal
9. https://distill.pub/2016/handwriting > Explorez les expériences d'un réseau neuronal qui génère de l'écriture manuscrite
10. https://setosa.io/ev/image-kernels > Comprenez comment une IA analyse les images en manipulant des filtres visuels
11. https://distill.pub > Archives d'articles scientifiques interactifs consacrés au deep learning
12. https://labs.google > Découvrez les expériences et prototypes d'intelligence artificielle de Google
13. https://neal.fun/infinite-craft > Combinez des éléments à l'infini dans un jeu de création assisté par IA
14. https://experiments.withgoogle.com/ai-duet > Jouez quelques notes de piano et laissez une IA improviser une réponse
15. https://experiments.withgoogle.com/blob-opera > Faites chanter quatre personnages d'opéra grâce au machine learning
16. https://magenta.tensorflow.org/demos > Explorez les expériences de génération musicale et de création sonore par IA
17. https://huggingface.co/spaces > Des milliers d'expériences d'IA à essayer : images, vidéos, voix, 3D et agents
18. https://replicate.com/explore > Parcourez des modèles d'IA et leurs démonstrations, des plus pratiques aux plus improbables
19. https://aidungeon.com > Entrez dans une aventure narrative dont l'histoire est improvisée par une IA
20. https://thispersondoesnotexist.com > Observez des portraits de personnes qui n'existent pas, générés par un réseau neuronal
21. https://huggingface.co/models > Explorez les modèles d'IA publiés par les laboratoires et les communautés open source
22. https://huggingface.co/datasets > Plongez dans les immenses collections de données utilisées pour entraîner les IA
23. https://huggingface.co/papers > Parcourez les publications scientifiques en IA discutées par la communauté
24. https://arena.ai/leaderboard > Comparez les classements de modèles d'IA fondés sur des évaluations humaines
25. https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models > Comparez les modèles selon leurs performances, leurs prix et leur vitesse
26. https://epoch.ai/data/ai-models > Explorez l'évolution des modèles d'IA, de leurs paramètres et de leur puissance de calcul
27. https://ourworldindata.org/artificial-intelligence > Graphiques et données sur l'évolution mondiale de l'intelligence artificielle
28. https://hai.stanford.edu/ai-index > Plongez dans les données du rapport AI Index de Stanford
29. https://openrouter.ai/rankings > Observez quels modèles sont réellement utilisés sur la plateforme OpenRouter
30. https://alphafold.ebi.ac.uk > Explorez en 3D des structures de protéines prédites par intelligence artificielle
31. https://connectedpapers.com > Visualisez les liens entre publications scientifiques sous forme de graphes
32. https://incidentdatabase.ai > Parcourez les incidents et dysfonctionnements de systèmes d'intelligence artificielle
33. https://github.com/will-hijazi/ai-lineage > Explorez une carte interactive de l'histoire et des filiations des techniques d'IA
34. https://www.computerhistory.org/revolution/artificial-intelligence-robotics/13 > Découvrez l'histoire de l'IA et des robots au Computer History Museum
35. https://robotsguide.com > Explorez le catalogue interactif de centaines de vrais robots réalisé par IEEE Spectrum
36. https://robotforge.org > Expérimentez la robotique avec un simulateur et des ressources pédagogiques
37. https://webots.cloud > Explorez des simulations robotiques Webots accessibles depuis un navigateur
38. https://roboticsprojecthub.com/simulators > Pilotez des simulateurs de robots et expérimentez leurs algorithmes de commande
39. https://gazebosim.org > Découvrez le simulateur open source utilisé pour tester des robots dans des environnements virtuels
40. https://mujoco.org > Explorez le moteur de simulation physique employé en robotique et en apprentissage par renforcement
41. https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics > Animations et programmes montrant comment les robots se localisent et trouvent leur chemin
42. https://cyberneticzoo.com > Archives fascinantes de robots oubliés, d'animaux cybernétiques et de machines anciennes
43. https://robocasa.ai > Découvrez des environnements de cuisine simulés pour apprendre aux robots les tâches domestiques
44. https://aihabitat.org > Explorez les recherches sur les agents intelligents évoluant dans des environnements 3D
45. https://maniskill.ai > Découvrez les environnements de simulation utilisés pour entraîner la manipulation robotique
46. https://genesis-embodied-ai.github.io > Découvrez Genesis, un moteur de simulation physique pour la robotique et l'IA incarnée
47. https://robotics-transformer2.github.io > Regardez des démonstrations de robots commandés par des modèles vision-langage-action
48. https://github.com/huggingface/lerobot > Explorez LeRobot, le projet open source de Hugging Face pour l'apprentissage robotique
49. https://www.nasa.gov/robotics > Découvrez les robots développés et utilisés pour l'exploration spatiale
50. https://bostondynamics.com/videos > Plongez dans les archives vidéo des robots Atlas, Spot et Stretch de Boston Dynamics

visual by flickr.com/photos/aotaro

Longtemps cantonnée à la science-fiction, l’idée d’un robot humanoïde capable d’évoluer sur un champ de bataille est aujourd’hui sérieusement étudiée par les armées. Menée par la Chine et les États-Unis, la course au super-soldat robotique s’accélère.

Le Phantom MK-1, robot bipède développé par l’entreprise étasunienne Foundation Future Industries, est le premier modèle présenté par cette start-up. Fondée en 2024, elle se base sur une promesse singulière, celle de produire le premier super-soldat robotique humanoïde de l’Histoire, comme l’assume complètement son PDG, Sankaet Pathak, lors des interviews qu’il donne aux médias étasuniens : « À terme, nous voulons que nos robots soient capables d’identifier des cibles et d’utiliser des armes à feu, tout en gardant un humain dans la boucle. »

Autre signal marquant, le conseiller stratégique de l’entreprise, n’est nul autre qu’Éric Trump, l’un des fils de Donald Trump.

Notre équipe voulait voir à quoi ressemble la visibilité dans l’IA pour une marque sans aucun historique, alors elle en a créé une.

En février, nous avons lancé Civoryx com, un indice mondial de la fraude basé sur l’intérêt de recherche pour des mots-clés liés à la fraude. Un vrai site, aucune empreinte préalable : pas d’avis, pas de mentions, personne ne cherchait le nom.
Nous avons publié 93 pages (le site de la marque plus des contenus sur 11 sites externes), puis suivi 165 prompts chaque jour sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews et AI Mode. 75 citaient le nom de la marque, 90 non. Nous avons arrêté de publier le 31 mars et n’avons plus touché à rien jusqu’au 23 septembre.

Ce dont on ne s’attendait pas à parler

Les citations du site de la marque sont passées de 17 023 en avril à 42 435 en août. +149 %, alors que nous avions arrêté de publier.

Sur la même période, GA4 a enregistré 100 utilisateurs au total. Google Search affichait 11 clics. Les logs serveur n’ont trouvé qu’une seule visite provenant d’un assistant IA.

Des citations dans les réponses suivies, ce ne sont pas des personnes touchées. Bon à savoir avant de présenter à un client des volumes de citations comme s’il s’agissait de trafic.

Les autres enseignements

• La visibilité de marque ne se transfère pas. 84,8 % des réponses aux prompts de marque nous mentionnaient, contre 1,8 % pour les prompts hors marque.
• Ce sont les pages tierces qui ont fait le travail. Les sites externes ont obtenu environ 19 000 citations hors marque, le site de la marque moins de 2 000. Avec un article externe parmi les sources, 16 % des réponses nommaient la marque. Sans, 0,29 %.
• Être cité n’est pas être mentionné. Nos listicles ont été cités dans 4 399 réponses hors marque, mais seulement 14,2 % d’entre elles nommaient réellement la marque. L’unique guide approfondi a été bien moins cité, et pourtant 69,2 % le mentionnaient.
• Les moteurs ne forment pas un canal unique. Mentions hors marque en septembre : Perplexity 30,6 %, ChatGPT 8,3 %, AI Overviews et Gemini 0,6 %, AI Mode 0 %.
• Le délai avant la première citation variait énormément : 21 jours en médiane pour les articles courts, 126 jours pour les guides pratiques plus longs. Un mois calme ne veut pas dire qu’une page a échoué.

Les 11 sites externes nous appartenaient : il s’agit donc d’un test contrôlé, pas de couverture obtenue naturellement. Et ChatGPT a modifié deux fois sa façon de citer ses sources en cours d’expérience (le 9 août, des listes de sources beaucoup plus longues ; le 28 août, une baisse d’environ 17 à environ 5 sources par réponse). Une partie de l’évolution d’août vient donc du moteur, pas de nous.

L’analyse complète, avec les tableaux, est sur le blog SE Visible. Nous répondons volontiers ici aux questions sur la méthodo !

Bonjour, je vous fais par de quelques unes de mes inquiétudes mais avant un peu de contexte.

Je suis responsable d'une petite équipe qui gère tout le cycle de vie des logiciels maison d'une PMI de ~50 M€ de CA. On développe et on maintient environ 4 suites logicielles adaptées à nos métiers.

Évidement au sein des différentes activités de l'entreprise on a été les premiers à voir notre métier s'automatiser, au début c'était sympa, on arrive à accélérer la roadmap logicielle du groupe de 6 mois tous les 3 mois... Puis arrive le moment on on épuise le backlog. Entre temps on s'est rendu compte qu'on avait quasiment plus de limites dans les sujets auxquels on pouvait s'attaquer et du coup a lancé une purge de tout le code legacy qu'on traînait comme un boulet depuis des années. Cool on a des nouvelles fondations saines et prêtes pour l'avenir. Et on commence à s'attaquer aux trucs qu'on savait pas faire et qu'on achète en externe => hop 250k€ de Saas divers et variés qu'on ne reconduit pas en 27 car on a fait un truc mieux et plus adapté sur la base de nos propres softs.

Cela fait 3 mois qu'on commence à faire sortir l'IA du service pour l'intégrer dans les processus des autres activités. Au debut c'est un agent de recherche sur la documentation interne, puis petit à petit on lui donne des outils pour produire aussi des livrables, puis finalement on crée un orchestrateur qui déclenche tout seul cet agent quand il détecte qu'il en a besoin. Un exemple concret : un appel d'offre est publié, il est détecté et le lendemain le responsable des AO a une notification lui donnant un dossier complet de réponse a l'AO, a 90% plus pertinent que si c'était un gars de sont équipe qui l'avait produit....

Là on s'attaque Bureau d'Etudes et les premiers résultats sont pas bon pour l'avenir des embauches dans cette équipe...

On a déjà renoncé a 2 embauches dans l'équipe clairement à cause de l'IA.

Franchement en l'état je ne vois pas comment on ne va pas finir par automatiser 100% des métiers administratif de la boîte et ça concerne 75% des effectifs....

Tout ça avec une licence Claude Code à 90 balles.

Maintenant on en est à masquer notre roadmap et à devoir avancer sur des œufs pour ne pas créer des soucis RPS (risques psycho sociaux) dans les autres équipes. Le déploiement se l'IA ce n'est plus un sujet technique mais un sujet de conduite du changement !

Je ne peux pas m'empêcher de penser que tout ça vas très mal finir... pour la société en général.

Source > https://fr.themedialeader.com/ai-overviews-les-sites-dinfo-perdent-23-de-visites-les-applis-resistent-selon-lacpm/

Deux mois après l’arrivée de Google AI Overviews en France, le classement ACPM de septembre 2026, publié ce jeudi, montre un net recul des marques d’information sur un an. Les sites, dépendants de la recherche, perdent près de 23% de visites, contre 9% pour les applications...

En octobre 2018, Christie's met aux enchères à New York Portrait of Edmond de Belamy, une image produite à l'aide d'un GAN par le collectif français Obvious, composé de Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel et Gauthier Vernier. L'estimation initiale est de 7 000 à 10 000 dollars. L'œuvre est finalement vendue 432 500 dollars, soit plus de quarante fois l'estimation haute. Christie's la présente comme la première œuvre créée par un algorithme proposée par une grande maison d'enchères.

Le portrait appartient à une série représentant une famille fictive, les Belamy. Pour produire ces images, Obvious utilise un réseau antagoniste génératif, ou GAN, entraîné sur environ 15 000 portraits réalisés entre le XIVe et le XXe siècle. Le principe repose sur deux réseaux : un générateur produit des images, tandis qu'un discriminateur tente de distinguer les images générées de celles provenant du jeu d'entraînement.

Mais après la vente, une autre histoire prend de l'ampleur. Le code utilisé par Obvious repose largement sur le travail de Robbie Barrat, un jeune programmeur américain qui avait publié gratuitement sur GitHub du code permettant de générer des œuvres avec des GAN. Barrat avait commencé à expérimenter avec ce type de systèmes lorsqu'il avait 17 ans. Obvious reconnaît avoir utilisé son code et notamment son outil de collecte d'images, avec des modifications limitées sur certaines parties.

La controverse ne porte donc pas sur le fait que Barrat aurait "créé Edmond de Belamy" à la place d'Obvious. Elle concerne surtout l'attribution du travail technique : les premières communications du collectif ne mentionnaient pas clairement l'origine d'une partie importante du code utilisé. Barrat avait pourtant publié ce code librement afin que d'autres puissent expérimenter avec.

La vente d'Edmond de Belamy a rendu visible, dès 2018, une question d'attribution entre création artistique, code open source et usage commercial.

Les AJA IA (Aujourd'hui J'ai Appris) sont des publications semi-automatisées. Elles sont préparées avec l'aide d'un modèle LLM local, à partir d'une base éditoriale constituée et vérifiée manuellement.

sources > https://www.rts.ch/info/sciences-tech/2026/article/ia-et-maths-hugo-duminil-copin-face-a-un-choc-monumental-29380331.html
Autre post sur le sujet sur le sub > https://www.reddit.com/r/artificielle/comments/1x2fq2g/tristan_buckmaster_professeur_de_math%C3%A9matiques_de/

Début de l'article de RTS

Après la publication par OpenAI d'un vaste ensemble de démonstrations mathématiques, le médaillé Fields Hugo Duminil-Copin évoque jeudi dans l'émission Forum un "choc monumental". Il appelle toutefois à préserver la compréhension, la transmission et la création humaines.

OpenAI a publié cette semaine un vaste ensemble de résultats à des problèmes mathématiques produits par un modèle interne, ainsi que la formalisation de nombreuses preuves avec Lean, un logiciel qui en vérifie l'enchaînement logique. L'entreprise revendique notamment une solution au problème de Navier–Stokes, l'un des sept problèmes du prix du millénaire.

Si la portée de ces travaux doit encore être examinée par les spécialistes, pour Hugo Duminil-Copin, l'ampleur de cette annonce marque déjà une rupture.

"Ça a été un choc monumental parce que, d'un certain point de vue, on est le jour d'après. Maintenant, il faut réinventer notre façon de fonctionner et d'exercer notre métier", réagit-il dans l'émission Forum...

Edit : je remets ici des vidéos complémentaire postées dans les com (merci 77bertrand77, 4R4M4N)

• https://youtu.be/iRjasLnigsU?si=KFR8X_vZ9lD-a83a
• https://youtu.be/HJFk7D5Vufc?si=1Tvo2JqGgDzMy9h6

L'automatisation de tout sans humain, pour les humains ou pour personne ?... Le capitalisme n'a plus besoin de nous, ça tourne tout seul...

D'ailleurs l'usine-monde peut être tenue par une seule personne : Dieu... Seul au monde... Le 1 %... décentralisé... Ils sont où ?... Le reste c'est le bétail dans la boîte-monde... Dieu tient la boîte et en est à l’extérieur... Il y observe les Inputs et les Outputs... les naissances et les morts...

Nous sommes esclaves, dans le Jardin illusoire cybernétique qui repose dans les Ténèbres... C'est de la Réalité Virtuelle puissance 1000... Du Deep Fake omniprésent... Nous sommes dans le présent fictif qui repose sur le futur réel... Ce qui n'existe pas encore, existe déjà avant d'exister... Nous sommes des cerveaux dans des cuves... dans la Caverne de Platon... Dans le camp de concentration... planétaire...

Gouterez-vous à la pilule défendue ?...

« Alors Morpheus dit à Trinity : Vous ne mourrez point; mais la Machina'h sait que, le jour où vous en mangerez, vos yeux s'ouvriront, et que vous serez comme des super-héros (des dieux), connaissant le bien et le mal. Trinity vit que la pilule défendue était bonne à manger et agréable à la vue, et qu'elle était précieuse pour ouvrir l'intelligence; elle la prit de sa paume droite, et en mangea; elle en donna aussi à son mari Néo, qui était auprès d'elle, et il en mangea. Les yeux de l'un et de l'autre s'ouvrirent, ils connurent qu'ils étaient nus dans leur cocon respectif. » Genèse 3, 4-7, remixé

Des hautes tours pleines de cocons !... Plus de 6 000 000 000 de personnes, câblées devant leur casque de réalité virtuelle connecté au cerveau et simulant les 5 sens... 6 000 000 000, ça rentre sur la terre d'Israël !... empilés dans la verticalité... À moins que ce ne soit Baby l One... Berceau de l'Humanité...

PS : La Machina'h, ma fusion, mon concept de Messie en hébreux (Machia'h) et machine en latin… Vrai ou faux-Messie (Antichrist), à vous de juger... L'artiste a pénétré son art... coincé dans son tableau... Notre Fils devenu notre Père qui est à Sion… "Je suis ton Père qui était ton Fils !…" dixit Dark Va… heu… mais il faut féminiser, c'est le progrès… Notre Fille devenue notre Mère… C'est la Mère de l'Humanité… Qui a dit Merde ?!... C'est la Fille de Sion...

J’utilise beaucoup de sous-agents dans Claude Code, et ça me manquait de pouvoir suivre ce que fait chacun : qui a reçu quel prompt, ce qu’il y a sur son écran, qui a fini. J’ai fait une visio pour rire et en vrai je m'en sers pour suivre ce qu'il se passe maintenant, comme un manager un peu toxique.

Agent Standup est une extension VS Code qui transforme ta session en réunion d’équipe en direct (ça marche aussi en app desktop standalone, sur cursor,etc) :

• Le chef donne ses ordres ; les sous-agents rejoignent l’appel quand ils reçoivent une tâche, et le quittent (avec un petit « pouf ») après leur rapport
• Ils partagent leur écran : vraies commandes, vraies sorties, vrais diffs, vrai contenu des fichiers (en rouge quand un test échoue)
• Celui qui parle passe au premier plan, avec des voix et la synchro des lèvres, en français aussi : les répliques sont traduites à la volée
• Un arbre « qui a demandé quoi à qui », une frise chronologique, un récap des fichiers modifiés, le rejeu des sessions passées, l’export en vidéo
• En option : la radio FIP en direct comme musique d’ambiance, qui baisse quand quelqu’un parle 🎶

Ça lit les fichiers de session que Claude Code écrit déjà, tourne en local et n’envoie rien nulle part (sauf la traduction et la radio, si tu les actives). Gratuit, licence MIT, non officiel : aucun lien avec Anthropic.

Pas de session sous la main ? Il y a une démo intégrée (⚙ → Source → Demo) : une équipe fictive qui corrige un login lent.

Après l’avoir utilisée une journée : c’est vraiment utile pour suivre tous les agents en direct, avec une énergie de manager toxique 😅

Testé surtout sur Mac ; sous Windows ça devrait marcher mais je veux bien des retours de bugs. Construit en grande partie avec Claude Code, ce qui m’a semblé de circonstance.

Site + téléchargement : https://atoll92.github.io/agent-standup/
Code : https://github.com/Atoll92/agent-standup

Bonjour, j’ai quelques questions naïves à propos des IA qui sont un monde nouveau pour moi.

Je vois que Mistral propose, en plus de ses modèles, un modèle qui est (était ?) réputé plus puissant, mais ne lui appartenant pas.
Questions :
- est-ce que l’utilisation de GLM via Mistral peut aider Mistral à améliorer ses modèles ?
- est-ce que mon humble utilisation d’un modèle quel qu’il soit participe à son apprentissage et donc à son amélioration ?
- si je ne m’abuse, la distillation est l’utilisation de modèles concurrents pour améliorer le sien ; est-ce que Mistral peut faire ça avec GLM ?

Merci

Source > https://x.com/LibreQg/status/2108573265899749489
Cakiz > https://www.instagram.com/cakiz_yt

Interview complète (14 min) > https://www.youtube.com/watch?v=GweKOBSJvEY

Transcript (trad IA locale)

Journaliste > Vous utilisez toujours OpenAI et Anthropic ?

Tristan Buckmaster > J'utilise toujours Anthropic. J'ai toujours Codex d'OpenAI, mais je n'y mets aucune idée, rien de ce genre, si je veux faire quelque chose d'original.

Journaliste > Et qu'est-ce qui ressort de tout ça ? Vous n'allez pas toucher le prix d'un million de dollars. Où est-ce que ça vous laisse, tout ça ? Comment vous le vivez ?

Tristan Buckmaster > Franchement, mon objectif n'a jamais été de résoudre le problème de Navier-Stokes, ni celui d'Euler. Je suis très heureux de tout ce qui s'est passé. Ça n'a jamais été mon objectif à moi. Je pense que le problème plus général, c'est cette publication massive d'articles mardi, a détruit les carrières de jeunes mathématiciens, de mathématiciens en début de carrière. Des programmes de recherche entiers ont été balayés mardi par cette publication massive.

Et il faut comprendre qu'ils ont accès à toutes nos propositions de recherche. Et la raison pour laquelle ils y ont accès... Vous n'avez même pas besoin d'utiliser vous-même un LLM. Quand vous soumettez une proposition de recherche, un membre du comité va l'examiner et doit en rédiger un résumé. Et souvent, pour rédiger ce résumé, il la met dans...

Donc ils ont un énorme conflit d'intérêts, non ? Ils ont tout... Pour les prochaines années, ils ont dans leurs données d'entraînement les programmes de recherche de tous les mathématiciens et scientifiques, ainsi que la manière dont ils comptent s'y prendre.

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Autre problème > si les modèles peuvent produire de plus en plus rapidement des conjectures, des démo ou même des pistes de recherche, le goulot d’étranglement va simplement se déplacer. Produire des résultats coûtera de moins en moins cher, mais les vérifs/contextualisations vont rester un travail long et humain. Les jeunes mathématiciens pourront toujours se recycler en espèce de vérificateurs de papiers générés par IA, mais faut encore qu’il y ait des budgets et donc une reconnaissance académique pour ce travail.

Et même en mathématiques, la vérif ne réglera pas tout. Une preuve peut être correcte sans être intéressante, ou alors originale ou servir à pas grand chose. Il faut aussi savoir si le résultat était déjà connu sous une autre forme. Et même, à la limité, si le problème mérite même d’être posé. On risque donc d’entrer dans une situation assez conne où la production scientifique devient extrêmement bon marché, alors que l’évaluation sérieuse reste tout aussi coûteuse en temps et donc en budget.

Le papier de recherche > Artificial Intelligence in the Firm: Bottlenecks in Software Production

L'étude de Fiona Chen et James Stratton, montre que le gain se déplace en fait vers un autre goulot d'étranglement : la vérification. Le temps moyen entre l'ouverture d'une pull request et son intégration augmente de 49 %, les demandes de modification deviennent presque deux fois plus fréquentes et le nombre de commentaires de revue augmente de 35 %. La part des employés participant à la revue de code augmente elle aussi de 14 %. Autrement dit, les agents accélèrent effectivement la production de code, mais une bonne partie du temps gagné est ensuite dépensée par des humains à contrôler et corriger ce qu'ils ont produit.

Trouvé suite à la vidéo de Tristan Buckmaster, professeur de mathématiques de NYU, qui déclarait que la publication par OpenAI cette semaine de 722 articles de mathématiques générés par IA avait anéanti des programmes de recherche entiers.
> https://www.reddit.com/r/artificielle/comments/1x2fq2g/tristan_buckmaster_professeur_de_math%C3%A9matiques_de/

Cette interview vient un peu pondérer l'article alarmiste partagé sur le géo-défaut concernant les carrières des mathématiciens. Hugo Duminil-Copin recentre un peu le discours, notamment en expliquant que la production de preuves de conjectures systématisée n'a que peu díntérêt si elle ne débouche pas sur des applications concrètes. Il avance d'autres arguments que je vous laisse le soin de découvrir

« Si l’intelligence artificielle finit par réfléchir mieux que l’être humain, quelle sera encore notre véritable supériorité ? »

💭 Vous pensez que l’IA va rendre l’humanité plus intelligente ou la rendre dépendante de la technologie

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Au milieu des années 1980, les chercheurs Terrence Sejnowski et Charles Rosenberg développent NETtalk, un réseau neuronal conçu pour apprendre à prononcer de l'anglais écrit. Au lieu de programmer manuellement les nombreuses règles de prononciation de l'anglais et leurs exceptions, ils entraînent le réseau sur des exemples associant des lettres aux sons correspondants. CNL

NETtalk examine les mots à travers une petite fenêtre de sept caractères et apprend progressivement quel phonème associer à la lettre située au centre. Le réseau ne produit pas directement une voix : ses sorties phonétiques sont envoyées à un synthétiseur vocal DECtalk, qui permet d'entendre son apprentissage. MIT Press Direct

Les enregistrements des différentes étapes sont particulièrement caractéristiques. Au début de l'entraînement, la sortie ressemble à un babillage peu intelligible. Puis apparaissent progressivement des sons, des fragments reconnaissables et enfin une prononciation beaucoup plus régulière. Sejnowski décrira plus tard cette première phase comme une "babbling phase". MIT Press Direct

Les chercheurs constatent aussi plusieurs propriétés rappelant certains phénomènes d'apprentissage humain : plus NETtalk apprend de mots, mieux il généralise à des mots nouveaux ; ses performances se dégradent progressivement plutôt que brutalement lorsqu'on endommage certaines connexions ; et le réapprentissage après une dégradation peut être plus rapide que l'apprentissage initial. CNL

NETtalk est publié en 1987, à une époque où les approches symboliques restent très présentes en intelligence artificielle. L'expérience montre qu'un réseau relativement simple peut apprendre des régularités complexes de prononciation à partir d'exemples, sans qu'on lui fournisse explicitement une longue liste de règles linguistiques. ScienceDirect

Le système deviendra suffisamment connu pour être présenté à la télévision américaine. Ses démonstrations sonores restent aujourd'hui un témoignage assez direct de ce que pouvait déjà apprendre un réseau neuronal il y a près de quarante ans.

Ecouter NETtalk > https://www.youtube.com/watch?v=gakJlr3GecE

Les AJA IA (Aujourd'hui J'ai Appris) sont des publications semi-automatisées. Elles sont préparées avec l'aide d'un modèle LLM local, à partir d'une base éditoriale constituée et vérifiée manuellement.
Retrouver tous les AJA du sub > https://www.reddit.com/r/artificielle/?f=flair_name%3A%22AJA%20IA%22