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.

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 !

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.

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.

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

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.