Olivia
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Jean-Charles Gautard
@NWD_Blockchains
Je relie vos outils à un agent IA que votre équipe pilote en langage naturel
Architecte systèmes IA agentiques · CAIO à temps partagé
Cofondateur @MyDataNestApp
Bangkok, Thaïlande
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Le vrai sujet de l’IA, c’est l’infrastructure qu’on est en train de construire autour de nos boîtes.
Aujourd’hui, la plupart d’entre nous bricolent encore avec Claude, un prompt par-ci, un skill par-là (souvent un peu bancale), et on a l’impression d’avancer alors qu’en réalité, y a presque aucune capitalisation.
Et le problème c'est que demain, ça ne suffira probablement plus du tout.
Parce que le futur, c’est pas juste une IA qui répond mieux à nos questions ou qui nous fait gagner du temps, c’est une IA qui supervise des systèmes agentiques déjà en place chez nous, connectés à nos données, à nos règles, à nos process et à notre mémoire interne.
Et la différence entre les boîtes qui vont exploser leur productivité et celles qui vont juste utiliser l’IA comme un outil à 10% de ses capacités, elle va se jouer là.
Aujourd’hui, faut encore un humain pour superviser, arbitrer, valider, corriger et vérifier la cohérence (c’est normal, nos agents ne sont pas encore autonomes en production), mais si on a déjà une base de connaissances souveraine, un RAG propre et des workflows spécialisés pour extraire et adapter l'info, alors on est en train de construire une vraie machine de guerre.
Une vraie future infrastructure de production.
Le piège, c’est de penser qu'on a le temps pour s’y mettre ou que la prochaine version d'un modèle fera le job de Aà Z. Alors que c’est précisément l’inverse (et croyez-moi, le timing est ultra serré).
Quand les modèles seront assez intelligents pour piloter eux-mêmes une grande partie de nos systèmes, ceux d'entre nous qui auront déjà structuré leurs données et leurs règles n’auront plus qu’à brancher cette intelligence au bon endroit.
Les autres devront encore comprendre où sont leurs données, comment formaliser leurs process sans hallucination, ou comment transformer leur savoir interne en actif exploitable.
Et à ce moment-là, on aura déjà pris 10 longueurs d’avance.
Notre vraie avance concurrentielle, elle se construit maintenant, dans cette phase un peu ingrate où l’humain doit encore documenter, tester, fiabiliser et connecter les briques.
C’est forcément moins sexy qu’une démo magique sur les réseaux.
Mais c’est infiniment plus stratégique.
Parce qu’une IA ne crée de la valeur durablement que si elle réutilise intelligemment ce que notre entreprise sait déjà (nos appels, nos objections clients, nos standards de qualité éprouvés). Sans ça, on a juste une interface générique qui produit du contenu générique pour des résultats génériques.
Le vrai actif, c’est le système agentique propriétaire qu’on bâtit sur notre matière première interne.
Aujourd’hui, on pilote des agents supervisés par nos équipes.
Demain, on aura une IA capable de superviser ces agents à notre place.
Et entre les deux, y a une fenêtre de tir énorme pour prendre de l’avance, poser nos workflows et préparer le terrain.
Ceux qui attendent l’IA parfaite vont découvrir qu’elle ne sert à rien sans fondations.
Ceux qui construisent l'infrastructure maintenant seront les seuls prêts quand elle arrivera.
L'application @MyDataNestApp commence à délivrer son potentiel, avec un moteur d'orchestration d'agents vraiment très puissant.
Merci Opus 5.5 👀
7 posts illustrés en 10 minutes, sans écrire un seul prompt ? 👀
C'est ce que propose MyDataNest.
À partir de votre site ou profil LinkedIn, l'outil prépare votre stratégie et vos contenus, en tenant compte de votre activité et de votre ton.
→ 7 jours d'essai gratuit pour tester {lien en commentaire}
@totoche T'es à Bangkok ? :-)
@mo_alani_yes Va voir leur chain Tempo, c'est 100 fois plus puissant 👌
@Racem Complètement, et c'est ce qu'on a fait pour le content (en tuant le slop AI au passage) 👇
https://t.co/aEdhZyVVA3
Gros épisode ce week-end sur la conception de vidéo motion design par IA si le sujet vous intéresse 👇
Nos vidéos de présentation sont faites par IA.
Et ça se voit un peu, non ? 😇
On a donc appelé le sauveur ultime : @ledevultime 🔥
Il conçoit la chaîne complète de génération de vidéos en motion design.
🎙️ Rendez-vous ce Samedi 24 à 17h pour notre épisode 002 👇
Je sens que ça va parler de prod gaming par IA ! 👀
Retrouvez-nous tout à l'heure à 17h pour l'Episode 001 !
Au programme de ce X Space :
🗣️SaaS en solo : est-il réellement possible de se lancer sans se cramer ?
C'est passionnant 👀🚀
Anthropic's Frontier Red Team believes small AI models may now be months away from being capable of self replicating without access to a datacenter.
Quoting from the blog:
'The capabilities that make AI models generally powerful coding agents also generalize to cyber tasks, including autonomous replication. Like coding agents in 2024, we’re seeing signs of life for AI worms. We don’t yet have a full rogue replicator, but agents are becoming increasingly capable of completing the individual steps in the replication chain (and passing on their adaptations to future copies of themselves).
At the same time, increasing amounts of inference compute are now available both inside and outside of datacenters (see Appendix D). It’s uncertain exactly what form autonomous AI replication will take. It could be a slow, distributed “digital slime mold,” living on relatively insecure compute. It could also be a powerful cyber model that breaches datacenters at a high pace, or a model that scams people for compute credits.
As a prediction that goes beyond our experiments, we expect a future awash with agents running on all types of hardware, including some that aren’t under human control. While it’s true that IoT devices have been vulnerable for a long time, lightweight agents may be much more willing than human attackers to put in the effort to compromise large fractions of the world’s IoT compute. The rise of slow replicators would also be a bellwether for more aggressive, faster ones that can breach more hardened machines or be effective API key thieves. We should aim to harden our systems to make it difficult for such replicators to spread, but also prepare to deal with a world where they are here to stay.'
@ByBenre @SanzIII_ @experience_fm Yep, le gars du dessus n'a jamais build quoique ce soit, dès qu'il essaiera, il comprendra (par contre de là ce qu'il s'excuse... 😁)
Enfin un podcast IA qui ne vend pas de la magie.
Ceux qui suivent l'IA depuis un moment le savent :
entre le « 1 prompt = 10k MRR » et le « l'IA c'est nul », il y a tout le travail invisible.
@HeyITalkAI ouvre le capot.
Épisode 0 Samedi 17h en Live.
@mjul23 Ha mais c'est clair 😁
En plus ya marqué réponse sous 72h 😏
Lire partout que l'intelligence artificielle résout tous les problèmes du monde en un seul prompt magique me fatigue, pendant que la réalité des entreprises ressemble plutôt à un vaste champ de ruines où 88% des projets finissent par être abandonnés en rase campagne.
D'un côté on nous vend des captures d'écran de revenus récurrents mirobolants générés par des applications codées en quelques secondes sans la moindre ligne de code traditionnelle, et de l'autre on entend les réfractaires répéter en boucle qu'on ne peut absolument rien faire de sérieux avec ces technologies.
La vérité se situe évidemment au milieu de ces deux caricatures, mais ce décalage permanent entre la promesse marketing et le terrain crée une frustration terrible chez tous ceux qui essaient de construire de vrais systèmes en production.
L'utilisateur naïf teste une solution clé en main, se heurte au premier mur technique venu, et bascule immédiatement dans l'un des deux pièges psychologiques classiques : soit il se dit que l'intelligence artificielle est totalement nulle, soit il perd complètement confiance en lui en croyant que le problème vient de sa propre incompétence.
Cette illusion de la facilité est exacerbée par des réseaux sociaux qui adorent transformer la complexité en spectacles pour vendre des formations ou des abonnements à des outils miracle dont l'efficacité réelle frôle le néant.
Ce qu'on vous présente comme un simple copier-coller sans effort repose en réalité sur une infrastructure invisible et terriblement exigeante, c'est-à-dire ce fameux harnais technique composé de connecteurs, de couches de validation, de garde-fous stricts et d'orchestration fine.
Le modèle proprement dit ne représente pas grand-chose dans l'équation, et la grande majorité des pannes en production proviennent de la plomberie des données, de la structuration sémantique et de la manière dont on connecte la machine aux outils existants.
Quand on regarde les chiffres de près, on s'aperçoit que les organisations qui réussissent investissent massivement dans la qualité de leurs fondations et dans la mise en place de barrières de sécurité, tandis que les autres continuent de brûler du budget dans du vent en empilant les abonnements superficiels.
C'est précisément pour en finir avec cette hypocrisie ambiante qu'on a décidé de lancer notre podcast IA sans bullshit avec mon associé @ByBenre, un espace de discussion sans filtre où l'on va décortiquer la vraie vie des systèmes en production.
On ne sera pas là pour vous raconter des histoires de gourous ou pour vous faire miroiter des retours sur investissement instantanés, mais pour inviter des acteurs du SaaS, du jeu vidéo et de la finance qui viennent partager leurs échecs, leurs vrais chiffres et leurs retours d'expérience sans concession.
L'épisode 0 de @HeyITalkAI sera disponible ce samedi 10 octobre à 17h00 pour poser les bases de cette grande opération vérité dont l'écosystème a un besoin urgent.
Et si vous rejoignez notre point de vue, dites-moi en commentaire quel est le plus gros mensonge sur l'intelligence artificielle que vous avez croisé cette semaine sur les réseaux, on se fera un plaisir d'en parler Samedi 🫡
1er X Space ce Samedi à 17h, on va se régaler 😍
Pourquoi on lance @HeyITalkAI avec @NWD_Blockchains 👇
Ca fait maintenant un petit bout de temps qu'on a une grosse hype sur l'IA de manière générale et plus récemment pour sa capacité à écrire du code : le vibecoding.
Là, on a un vrai concurrent à l'infra et vitesse d'inférence de Google 👀
deepseek V4.1 flash is live on runinfra
378 tok/s output. 30ms to first token
$0.14 / 1M input. $0.03 cached. $0.58 output
1M context. 99.3% cache hit rate over the last 24h
OpenAI-compatible chat completions and Anthropic-compatible /v1/messages -- drop it into claude code as is
zero data retention by default
https://t.co/dr1bW4yP8R
@antigravity Par contre, ils sont un peu radin sur le quota externe quand même 🫠
Google qui ne s'arrête jamais de régaler pendant que les ignorant s'enfoncent dans le Gemini bashing.
Les modèles externes sont en plus décomptés à part, donc vu les quota monstrueux qu'ils lâchent dans @antigravity comparés à la concurrence, c'est full benef 👌
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