Benoit Raphael

Auteur et entrepreneur.

[Fabien RAYNAUD @FabienRaynaud]

Comment remplacer ChatGPT par Claude (et pourquoi) https://t.co/X31XbQT87u via @benoitraphael

[Benoit Raphael @benoitraphael]

@elder_plinius Well done ! What is the #bio tool ? Is it something we can activate for the conversation or just part of the system prompt ?

[Benoit Raphael @benoitraphael]

@maxescu Thanks for the review 🙏 Is Leonardo based on Flux ?

[Thomas Mahier @ThomasMahier]

ChatGPT ramène sa fraise #o1

https://t.co/IsUB1lEDoo

[Benoit Raphael @benoitraphael]

@fab7120 Rien.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

Perdu(e) face à ChatGPT ? Notre petite série de mails va vous éclairer !

🎓 Spécialement pensée pour les débutants du prompt
🎯 Conseils pratiques, zéro jargon compliqué
🏆 Évitez les pièges classiques
🤖 Collaborez efficacement avec ChatGPT

Rejoignez-nous, on vous guide👇

[Benoit Raphael @benoitraphael]

@Choubrac3 J'ai écrit un livre sur le sujet.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

@Juan1er Aucun. Je suis journaliste, pas vendeur d'aspirateurs.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

C'est gratuit, et vous n'êtes pas le produit. Je raconte en détail comment nous gagnons de l'argent dans l'une de mes newsletters. Si nous nous sommes lancés dans cette aventure, avec Thomas, c’est pour le plaisir d’explorer et de partager.
Moi, j’ai le bonheur de me lever chaque matin avec le sourire, de faire quelque chose qui me passionne et que je trouve utile pour les autres. Et ça, ça n’a pas de prix.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

Merci de me permettre de préciser 🙂 : 1/ les newsletters sont gratuites et ne servent pas à vous envoyer des mails commerciaux (je suis journaliste, pas commercial). 2/ On propose en effet aussi une formation, avec une règle : je rembourse toute personne qui n'en est pas contente sans demander de justificatif (et je l'ai fait une fois). 3/ Voilà, sinon mon entreprise est française et paie ses impôts en France.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

65% des entreprises utilisent régulièrement l'IA générative en 2024, contre environ 33% il y a 10 mois. Mais il y a des risques.

Selon la dernière enquête mondiale de McKinsey sur l'IA, l'utilisation régulière de l'IA générative a presque doublé en 10 mois dans les entreprises.

L'IA générative est principalement déployée dans le marketing et les ventes, le développement de produits et services, et l'IT.

✅ Les plus : Les entreprises commencent à voir des bénéfices tangibles de cette technologie, avec des réductions de coûts notables dans les ressources humaines (entre -10 et -20%) et des augmentations de revenus (autour de 5%).

❌ Les moins : L'inexactitude est identifiée comme le risque le plus courant (63% en hausse de 10 points), suivis par celui pesant sur la propriété intellectuelle) et la cybersécurité. En fait, 23% des organisations ont déjà expérimenté au moins une conséquence négative liée à l'inexactitude de l'IA générative (11% pour la propriété intellectuelle).

Cela nous rappelle que ces outils sont encore très jeunes. En particulier la technologie hashtag#RAG qui permet d'associer une IA sur une documentation. Si elle améliore la précision, elle est également exposée à risques d'erreurs importants (par exemple sur des données trop peu structurées, la lecture d'un graphique dans un PDF ou tout simplement une mauvaise question posée à un doc qui n'a pas la réponse).

Les technologies et les méthodologies d'approche s'améliorent et continueront de le faire (meilleure structuration et pré-indexation des données, meilleure compréhension et anticipation des capacités d'analyse des IA) mais elles ne devraient pas aller au delà de l'expérimentation ciblée. C'est encore du "test and learn" à tous les niveaux.

Attention donc aux vendeurs de magie.

Et aux déploiement à grande échelle, coûteux et risqués. C'est encore trop tôt.

L'IA générative est utile dans certains cas, et complètement contre-productive dans d'autres.

Source : https://t.co/8PhFup6pdb

[Benoit Raphael @benoitraphael]

Déployer l'IA dans son entreprise c’est galère.

Mais je suis tombé sur ce doc (https://t.co/TY2oY7HpG3) super intéressant.

Le Hub France IA (association à but non lucratif réunissant des professionnels et des scientifiques) vient de publier un guide très complet pour aider les entreprises françaises à déployer l'IA générative (ChatGPT et ses amis) dans leurs services.

Vous n'allez peut-être pas tout comprendre, mais je vous invite à le télécharger et à l'envoyer à votre DSI. Il comprendra !

Voici les principaux enseignements de ce travail d'enquête :

1. Le Hub France IA a commencé par réaliser une enquête auprès de plus de 60 organisations (entreprises, collectivités...) afin de comprendre leurs critères de choix les plus importants pour les solutions d'IA générative.

Sans surprise, les préoccupations principales des entreprises sont : le respect des réglementations européennes sur les données, la sécurisation des données sensibles qu'elles manipulent, la compatibilité avec leurs systèmes informatiques existants et la flexibilité de déploiement, la maîtrise des coûts liés à l'adoption de l'IA générative.

2. Le Hub France IA a ensuite pris contact avec les principaux fournisseurs de solutions d'IA générative en France (Microsoft, Google, Mistral, LightOn, Anthropic...), c'est à dire ceux qui proposent des grands modèles de langage.

Une grille de questions a été envoyée à chaque fournisseur basées sur les critères identifés. Suivie d'échanges en visioconférence pour approfondir certains points. Certains ont refusé de répondre (Anthropic et Meta notamment).

Quels sont les fournisseurs les mieux positionnés sur ces critères ? S'il n'existe pas de solution idéale qui répondent à TOUTES les préoccupations, le guide fait ressortir 4 acteurs comme étant les plus solides :
Google (Gemini), Microsoft (Azure, intégrant OpenAI), mais aussi deux entreprises françaises : Mistral et LightOn.

Le guide propose aussi une revue des différents benchmarks utilisés pour mesurer les performances de ces IA, avec plein d'explications.

Bref, c'est, pour moi, un document essentiel à conserver et partager !

Dites moi ce que vous en pensez dans les commentaires et si vous avez déjà entamé ce type de réflexion dans vos entreprises.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

IA générative : le jeu en vaut-il la chandelle ?

Que vous soyez sceptique, refractaire ou enthousiaste, je vous invite à consulter le dernier rapport de Goldman Sachs sur l'avenir de l'IA générative (https://t.co/9V0ScQFOv6).

Prudent, le rapport oppose plusieurs prédictions sur l'impact de l'IA générative dans les prochaines années : combien de tâches seront automatisées à l'avenir ? 5% ? 25% ? Pour quel gain de productivité ? Est-on dans une bulle prête à exploser ou face à une technologie qui prendra plus de temps à révéler son efficacité que ne le suggère la "hype" un peu irrationnelle autour de ChatGPT ?

La vérite est sans doute entre les deux. Et il faudra l'équilibrer avec le dernier rapport du BCG (https://t.co/M3bM3L5iHk) qui révèle que 50% des employés qui utilisent l'IA générative estiment gagner 5 heures de travail par semaine. Et que le vrai problème est le manque de formation.

Comme toujours, ce sont ceux qui l'utilisent vraiment qui en parlent le mieux. Et ils ne parlent pas que de productivité, mais aussi de créativité et d'apprentissage.

Mais l'approche macro-économique a l'avantage de nous aider à prendre du recul face à un sujet sur lequel les observateurs ont du mal à faire preuve de nuance.

Au regard des investissements massifs de 2023, l'IA générative a généré pour l'instant plus de promesses que de résultats. Elle s'améliorera certainement avec le temps, mais l'accélération attendue est menacée par deux limites: la production des puces et les besoins en électricité (avec les risques pour la planète qui vont avec). Sans compter les effets négatifs à court terme.

L'écosystème se stabilisera, ou pas. Nouvelles émergences, développpement de l'agentivité, IA moins gourmande et plus fiable... parle-t-on de court ou de long-terme ?

La personne qui résume sans doute le mieux la situation est Daron Acemoglu, du MIT, cité dans ce rapport :

"Toute invention humaine doit être célébrée, et l'IA générative est une véritable invention humaine. Mais trop d'optimisme et de battage médiatique peuvent conduire à l'utilisation prématurée de technologies qui ne sont pas encore prêtes pour le "prime time". Ce risque semble particulièrement élevé aujourd'hui lorsqu'il s'agit d'utiliser l'IA pour faire progresser l'automatisation. Une automatisation trop poussée et trop précoce pourrait créer des goulets d'étranglement et d'autres problèmes pour les entreprises qui ne disposent plus de la flexibilité et des capacités de résolution des problèmes qu'offre le capital humain. (...) C'est pourquoi il est important de résister au battage médiatique et d'adopter une approche quelque peu prudente, qui pourrait inclure de meilleurs outils réglementaires, à mesure que les technologies de l'IA continuent d'évoluer."

Il y a beaucoup d'irrationnel autour de l'IA générative, chez les pessimistes comme chez les optimistes. C'est une technologie immature, aux effets positifs si l'on sait comment l'utiliser. Mais surtout quand l'utiliser et quand NE PAS l'utiliser.

Qu'en pensez-vous ?

[Benoit Raphael @benoitraphael]

@koztoujours Non, tout est payant. Désolé si je n'ai pas été clair.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

Vous payez pour ChatGPT ? Arrêtez tout. Une alternative française le surpasse.

Cet été, je vous propose de découvrir les outils d'IA français. Parfois méconnus, ils sont bien souvent d'excellente qualité. Et en plus : leurs fondateurs proposent une approche éthique et respectueuse de la législation européenne.

Aujourd'hui, je vous propose de découvrir @dust4ai.

Lancée par un ancien d'OpenAI, Dust peut remplacer la version payante de ChatGPT tout en la surpassant sur de nombreux points.

Cette plateforme made in France offre bien plus que de simples chatbots : elle crée de véritables équipes d'assistants virtuels spécialisés.

L'atout maître de Dust ? L'accès aux meilleurs modèles d'IA du marché, dont le dernier prodige d'Anthropic Claude 3.5 Sonnet, sorti la semaine dernière, et largement supérieur à GPT-4.

Chaque assistant peut être façonné pour une tâche précise : rédaction créative, analyse stratégique, relecture, recherche web...

Mais surtout : vous pouvez connecter vos assistants à vos fichiers Google Docs, Notion ou Slack. Vous pouvez aussi stocker votre documentation sur la plateforme et faire interagir vos assistants IA dessus. Ils puisent directement dans vos ressources pour des réponses plus pertinentes.

Surtout, Dust ouvre la voix à ce qu'on appelle l'agentivité. Et que j'appelle personnellement le "prompt choral". Plus besoin de prompter de façon complexe. Une fois configurés, les assistants interagissent les uns avec les autres dans une même conversation. Et se managent comme vous manageriez une équipe d'asistants pour des tâches dédiées.

C'est comme cela que j'ai roman écrit en 7 jours grâce à une équipe d'assistants Dust : écrivain, scientifique pour la crédibilité, éditeur, lecteur test... Chacun joue son rôle dans un processus créatif fluide et efficace. On peut adapter cette méthode à des tas d'autres tâches complexes. L'humain reste toujours dans la boucle, c'est lui fait travailler ses assistants ensemble.

Lors de ma première rencontre avec @spolu, le co-fondateur de Dust, ce qui m'a frappé, c'est sa passion communicative. Mais aussi sa vision très claire de l'avenir de l'IA générative : celles des assistants spécialisés dédiés à des tâches précises, au service des humains.

Diplomé de Stanford, Stanislas y a rencontré son associé, l’ingénieur Gabriel Hubert. Stanislas a travaillé 3 ans chez OpenAI comme chercheur, avant de retrouver son ami (passé chez Alan) pour monter Dust en 2022, à Paris. Quelques semaines plus tard, la startup levait 5M€ auprès de plusieurs investisseurs, dont le fonds le plus mythique de la Silicon Valley : Sequoia Capital.

Dust est une vraie pépite, encore méconnue, mais au potentiel colossal.

Qu'en pensez-vous ?

(Je précise que ce post n'est pas sponsorisé. J'utilise Dust depuis plusieurs mois et il est devenu mon outil quotidien pour la plupart de mes tâches avec l'IA).

[Benoit Raphael @benoitraphael]

@BBerardProust Non, la version payante de Dust est plus intéressante que la version payante de ChatGPT, de mon point de vue. Il n'y a pas de version gratuite de Dust.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

Et si votre avatar IA prenait les décisions à votre place au travail ?

Entre gain de productivité pour échapper à la réunionnite et risque éthique, le dilemme est … complexe.

Eric Yuan, PDG de Zoom, a récemment dévoilé une vision provocatrice : des « jumeaux numériques » alimentés par l'IA pour nous libérer des tâches banales.

Ces avatars sophistiqués navigueraient avec fluidité dans les réunions, participeraient aux discussions et prendraient même des décisions en notre nom.

Ce qui nous permettrait de nous concentrer sur des activités plus significatives.

La perspective semble alléchante. Elle promet une semaine de travail plus courte, moins de réunions du vendredi soir, une productivité accrue et un meilleur équilibre vie pro-vie perso.

Cool non ?

Sauf que ce chemin est semé d'embûches.

Et elles sont parfois vertigineuses.

Usurpation d'identité, brèches de sécurité, activités frauduleuses... Des acteurs malveillants pourraient exploiter ces clones numériques à mauvais escient.

Sans oublier les erreurs potentielles de jugement de l'IA, qui n'a pas toujours la finesse nécessaire pour les décisions complexes.

Et que dire des problèmes de confidentialité liés aux données personnelles requises pour entraîner ces avatars ?

Autre écueil : l'érosion de la confiance et de l'authenticité dans les échanges. Saura-t-on encore distinguer une vraie interaction humaine d'une communication pilotée par l'IA ?

De quoi semer le doute et rendre plus difficile la création de liens authentiques au travail.

Se pose aussi l'épineuse question de la responsabilité en cas d'erreur de l'avatar. Qui sera tenu pour responsable de ses actes ?

Sans parler du risque de trop se reposer sur la technologie au détriment de compétences clés comme l'esprit critique ou la communication.

Enfin, l'automatisation des tâches par les clones d'IA pourrait menacer certains emplois, avec un impact sur le moral et le taux d'emploi.

Bref, le tableau est loin d'être idyllique.

Faut-il pour autant renoncer aux jumeaux numériques au travail pour nous sortir des réunions interminables ?

Ou peut-on imaginer une approche nuancée, qui tire parti de leurs atouts tout en maîtrisant leurs risques ?

Ou pas ?

[QANTIS @QANTIS_co]

Lors de notre dernier comité de pilotage, @benoitraphael a captivé notre audience avec une intervention fascinante sur l'#IA générative et ses applications en entreprise. 🤖

Un moment #collaboratif inspirant pour nos dirigeants d’entreprises adhérentes, membres du comité.

[Benoit Raphael @benoitraphael]

L'IA peut être votre meilleur allié ou votre pire ennemi. Tout dépend de votre posture.

Êtes vous centaure ou cyborg ?

Déléguer aveuglément à l'IA ou co-créer de façon maîtrisée ? C'est la différence fondamentale entre un "centaure" et un "cyborg", deux approches radicalement opposées dans la collaboration avec l'intelligence artificielle.

Le centaure est celui qui délègue au robot tout ce qu'il ne sait pas faire. Avec le risque de perdre le contrôle, explique Ethan Mollick dans son livre "Co-Intelligence", citant une étude de Harvard de 2023.

À l'inverse, le cyborg adopte une approche intégrée : il interagit en permanence avec l'IA dans son travail : pour générer des idées, pour corriger un texte, pour terminer une phrase, pour récupérer des informations.

C'est cette approche "cyborg" que j'ai expérimentée en écrivant un roman avec l'IA en seulement sept jours.

Ce défi extrême m'a surtout permis d'identifier les limites actuelles des modèles d'IA et de développer une méthode pour tirer le meilleur de cette collaboration homme-machine.

Résultat : six règles d'or pour devenir un cyborg performant. Comprendre le fonctionnement "alien" de l'IA (qui ne "réfléchit" pas comme un humain), garder l'humain dans la boucle, exploiter le potentiel créatif de l'IA tout en restant vigilant...

Autant de clés pour une co-création réussie, sans se laisser aveugler par la puissance de l'outil.

Car le risque est réel. Selon une étude de 2023, plus l'IA nous parait "puissante", moins nous sommes vigilants. Et plus le taux d'erreur de nos productions augmente. Un phénomène baptisé "s'endormir au volant", qui guette les utilisateurs trop confiants.

Alors, centaure ou cyborg ? À vous de choisir votre camp. Mais pour tirer le meilleur de l'IA sans y laisser des plumes, mieux vaut adopter la posture du cyborg.

Curieux d'en savoir plus sur cette approche ? Je partage mon retour d'expérience complet et mes conseils pour écrire votre propre roman avec l'IA en faisant collaborer ensemble des équipes d'IA.

A découvrir ici : https://t.co/y5RgAHfO8N

Qu'en pensez-vous ? Avez-vous déjà testé l'approche "cyborg" sans le savoir ?

[Benoit Raphael @benoitraphael]

Open source ou "open washing" ? Des chercheurs alertent sur le flou entretenu par certains grands acteurs de l'IA pour échapper à la règlementation européenne.

L'AI Act, voté le mois dernier, prévoit d'importants avantages pour l'Intelligence artificielle dite "open source". Notamment sur les obligations de transparence.

Sauf que les IA dites "open-source", comme le français Mistral ou encore Llama de Meta, ne sont pas si ouvertes que ça.

C'est la mise en garde de chercheurs néerlandais. Leur étude révèle que les modèles open-source en vogue ne partagent que les "poids" finaux de leurs IA. Les données et le code d'entraînement, la documentation ? Rien n'est partagé.

De quoi garder le contrôle tout en paraissant ouvert.

On appelle ça, "l'open washing".

Ce flou artistique est évidemment tentant pour échapper aux obligations.

L'AI Act impose en effet aux géants de l'IA générative généraliste (comme ChatGPT) une lourde documentation et des obligations de transparence, notamment sur les données d'entrainement.

Mais les modèles "open source" y échappent.

Sauf que ces derniers ne sont pas forcément plus transparents !

On peut le comprendre : partager les données d'entrainement peut exposer ces modèles à des conflits liés aux droits d'auteurs, ou à des données "problématiques" pouvant conduire à des biais dans les réponses.

Selon les chercheurs, Bruxelles doit adopter une définition sans ambiguïté de "l'open source", avec des critères stricts sur chaque dimension : code, données, méthodes...

Les vrais projets ouverts partagent tout sans réserve. Ils permettent à la communauté scientifique de les auditer, les reproduire, les améliorer et de prévenir les risques.

Reste un autre débat : une IA 100% ouverte est-elle une "bonne" chose ?

Pas forcément.

Mais, estiment les chercheurs, le terme trompeur d'IA "ouverte" ne devrait pas exempter ces modèles d'une obligation d'ouverture et de transparence pour permettre l'audit, la reproductibilité scientifique et une compréhension éclairée des capacités et des risques par le public.

Source : https://t.co/fxpW84j7pX

[Benoit Raphael @benoitraphael]

L'IA de Google conseille de manger des cailloux. Et si c'était exactement ce dont nous avions besoin ?

Le mois dernier, Google a dévoilé en grande pompe « AI Overview », une nouvelle fonctionnalité censée révolutionner son moteur de recherche grâce à l'IA. Las, le système s'est rapidement illustré par une série d'erreurs et de mensonges grotesques, rappelle le New York Times, comme recommander de la colle dans la recette des pizzas ou "d'ingérer au moins un caillou par jour pour les vitamines et les minéraux" (en fait ce conseil avait été donné dans un article satirique...). Scandale ou rappel salutaire ?

Reconnaissons-le : le marketing des géants de la tech est redoutable d'efficacité.

À force de rendez-vous promis (et ratés pour l'instant) avec une hypothétique "intelligence artificielle générale", on finirait presque par y croire. GPT-5 sera-t-il enfin le modèle qui dépassera l'humain sur toute la ligne ?

Les benchmarks académiques semblent le promettre, mais ils sont souvent biaisés : les questions et réponses utilisées pour ces tests sont fréquemment incluses dans les données d'entraînement des IA, gonflant artificiellement leurs scores.

La réalité est tout autre. Dans 20% des cas, les IA génératives se trompent. Le code ? Pas mieux : plus d'une réponse sur deux contient des erreurs.

Or, les études montrent qu'une confiance aveugle en ces outils nous pousse à faire des bourdes et dégrade la qualité de notre travail.

Le couac de Google remet donc les pendules à l'heure. Il nous invite à réfléchir, en profondeur, à ce que nous pouvons réellement déléguer aux IA. À identifier précisément leurs limites pour mieux les utiliser. Et surtout, à replacer l'humain et l'esprit critique au cœur de la boucle.

L'IA peut rendre notre travail plus productif, plus qualitatif, et même plus créatif, disent les études. Oui, à condition de savoir qu’elle reste faillible et erratique.

La bourde de Google est une chance. L'intégration des IA dans notre quotidien va vite, très vite. Les savoir aussi faillibles est un bon moyen de les aborder avec esprit critique. C'est à dire en faisant la part des choses entre assistance bénéfique et automatisation aveugle.

Qu'en pensez-vous ? Quelles mesures mettez-vous en place pour éviter de vous endormir au volant avec l'IA ?