Benoit Raphael’s Post

Cet outil d'IA français gratuit est mon chouchou du moment. Je vous explique pourquoi. Tout d'abord, j’ai adoré mon échange avec son fondateur, Ciprian Melian, qui veut faire de la technologie un levier d’inclusivité. Mieux : j’ai été bluffé par la qualité de l’outil. Vraiment bluffé. Dicte n’est qu’en version “beta” et donc encore en développement, avec une grosse marge de progression. Alors je vous invite à le découvrir avant tout le monde ! Dicte est une application mobile de transcription audio pour les réunions (en présentiel) que l'on peut emmener partout avec soi pour prendre des notes. Une fois la transcription réalisée, on peut produire différents types de rapports ou discuter avec un chatbot. Dicte enregistre l’audio et rédige en quelques minutes une retranscription de l’échange en texte. Il propose différents formats de compte-rendus, de la mindmap à l’analyse des points clés. C’est aussi un super outil de prise de notes personnelles (je l’utilise pour mes notes quand j’ai besoin d’éclaircir mes idées ou pour mes interviews). La qualité de la transcription audio est… incroyable ! Quasiment aucune faute. On est pas loin du 100%. Voire même parfois du 110% parce que Dicte améliore ce que l'on dit (avec un logiciel de “reconstruction phrastique”). Le secret ? L’agentivité, la prochaine étape des modèles d'IA. Dicte n’est pas “une IA” mais une équipe d’IA qui bossent ensemble pour obtenir la meilleure compréhension de ce qui est enregistré. Chaque assistant va vérifier ou enrichir le travail de l’autre. Il y a même un assistant dédié aux entités nommées, un autre aux subtilités culturelles selon la langue utilisée (6 langues supportées). Il y en a aussi un qui vérifie que l’IA n’invente pas des trucs dans le compte-rendu. L’obsession de Dicte : la confidentialité. Les IA sont open source ou européens. Quand on l’utilise via l'application mobile, l'audio reste sur le smartphone et les données sont anonymisées avant d'être traitées dans un serveur dédié auquel personne n’a accès. Ou mieux : les entreprises peuvent utiliser un boîtier Dicte. C’est un objet que l'on pose sur la table en réunion. Et là, rien ne sort de la pièce. Tout est enregistré et traité en local (hors-ligne donc) par le boîtier. Vraiment intéressant pour les avocats ou les administrations. Et c'est moins coûteux pour l'environnement. Dicte est en version “beta” donc on ne peut pas trouver l’application sur l’AppStore d’Apple ou Android. Il faut s'inscrire sur le site, on reçoit un mail qui explique comment l’essayer gratuitement : il faudra télécharger une application de test (c’est très simple). Ciprian Melian est chercheur autant qu'entrepreneur. Son obsession : l’inclusivité. Avec son entreprise, LIVDEO (éditrice de Dicte), il a créé des outils permettant l’accès à la culture à des populations qui en sont éloignées, notamment les déficients mentaux. Livdeo est une entreprise franc-comtoise, basée à Besançon. Qu'en pensez-vous ?

Je rebondis sur le coup de gueule lancé par Flavien Chervet, qui appelle à un peu de nuance. Et comme j'apprécie son intelligence et que la nuance ne fait jamais de mal, je vous propose de dérouler sa rafraichissante liste de VRAI/FAUX en y ajoutant un nouveau label : "C'EST COMPLIQUÉ". Fabien dénonce la "bien-pensance" face à l'IA. C'est à dire celle qui consiste à rassurer. Je suis d'accord. Tout comme la "mal-pensance" (qui consiste à faire peur), elle relève d'un discours marketing potentiellement trompeur. Les alarmistes et les rassuristes ont tous un business à défendre. J'y opposerai deux autres approches qui, à mon avis, ne s'annulent pas. Une approche pragmatique (l'IA fait ceci ou cela), et une approche prospectiviste (l'IA fera ceci ou cela). Aujourd'hui, l'IA générative est-elle un outil ? Je pense que oui, même si (défaut professionnel) je nuancerai encore : c'est plutôt un service d'assistance... encore très erratique. À l'heure actuelle, il me semble ambitieux de parler d'autre chose. Aujourd'hui, l'IA générative peut-elle traiter des tâches à haute valeur ajoutée ? La réponse est complexe, il faudrait définir "valeur ajoutée" et re-définir les nouvelles compétences à valeur ajoutée induites par les développements de l'IA. Comme je suis pragmatique, je préfère opposer les tâches complexes aux tâches simples. Sur les premières, on y est pas. On y sera, c'est le rôle de ces "agents" dont tout le monde parle comme la prochaine étape, mais le défi est compliqué. Et il faudrait nuancer cette "étape" par la définition (forcément inégale) de la frontière de ce que l'IA sait faire et ne sait pas faire. La croire "puissante" en tout nous amène à faire des erreurs (étude de F. Dell’Acqua , 2023). Aujourd'hui, l'IA générative remplace-t-elle des métiers plutôt que des tâches ? Alors ça dépend des tâches. Certains métiers, non transversaux, se résument à des tâches et dans ce cas, ils sont remplaçables, mais pas sans contrôle. Mais il me semble audacieux de dire qu'aujourd'hui un métier est entièrement automatisable. On y est pas encore. Est-ce qu'on y sera ? Probablement. Quand ? Eh bien ça dépend de quoi on parle... et même quand on sait, on n'est pas sûr. Est-ce que ça va vite ? C'est un fait. Est-ce que ça va trop vite ? C'est une opinion. Et ça dépend (encore) de quoi l'on parle. La peur ne rend pas intelligent. La vigilance oui. Et on est bien sur deux temporalités. Celle du "pas encore" me semble plus prudente (et vérifiable) que celle du "on y est presque". Intelligence artificielle générale ? Il faudrait être plus précis. "Intelligence artificielle capable" comme le propose Mustafa Suleyman ? C'est peut-être plus raisonnable. Capable de quoi ? Ça dépendra des métiers. Le diable est dans les détails. C'est ce que me répétait l'ami et regretté Jean Véronis, un des pionniers du traitement automatique des langues. Les faits ne l'ont jamais démenti.

Vous payez pour ChatGPT ? Arrêtez tout. Une alternative française le surpasse. Cet été, je vous propose de découvrir les outils d'IA français que j'ai testé personnellement et dont j'ai rencontré les fondateurs. 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 Dust. Lancée par un ancien d'OpenAI, la version payante de 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 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'assistants pour des tâches dédiées. L'humain reste toujours dans la boucle, c'est lui qui fait travailler ses assistants ensemble. Lors de ma première rencontre avec Stanislas Polu, le co-fondateur de Dust, ce qui m'a frappé, c'est sa passion. 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. Il n’y a pas d’offre gratuite en revanche. 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 et je paie mon abonnement !).

L'entrepreneuriat m'a brisé. Puis reconstruit. Voici comment j'ai transformé l'échec en alignement. Je raconte ce parcours plutôt original au micro d'Anne-Sophie Dutat qui est venue à Bali interroger des entrepreneurs sur leur parcours et sur leur vision de la créativité. J'y raconte beaucoup plus de choses que je ne l'avais imaginé, et je vous invite à découvrir cette interview ici : https://lnkd.in/gpc5Atwv. Voici ce que j'y raconte : Le succès entrepreneurial, un mythe tenace. La réalité est faite d'échecs répétés et de remises en question. Mon parcours en est l'illustration parfaite. En 2013, je lance Trensboard avec deux associés. 500 000 euros levés, New York en ligne de mire. Puis, l'impensable : mon meilleur ami et associé meurt dans un accident. Tout s'effondre. Pendant 5 à 10 ans, je me suis acharné à maintenir l'entreprise à flot. Chaque échec me confrontait à moi-même. J'ai découvert que l'entrepreneuriat reflètait nos névroses personnelles. Ma vie sentimentale chaotique se retrouvait dans mes relations professionnelles ! Quand je travaillais pour des clients, je réussissais tout ce que je faisais, mais quand je travaillais pour moi, je me confrontais à mes démons. L'entrepreneuriat m'a appris cette leçon : l'alignement prime sur le succès. La question n'est pas "ai-je réussi ?", mais "Suis-je en accord avec mes valeurs ? Est-ce que je prends plaisir à vivre ? Suis-je motivé chaque matin ?" Cette quête m'a mené à Bali en 2022. Par hasard. Un coup de tête. Deux mois d'exploration qui se sont transformés en 2 ans de vie, d'instrospection et de travail loin de la France. Ce pas de côté a transformé ma vie professionnelle. J'ai découvert une nouvelle approche du travail. En recentrant Flint sur nos passions - l'écriture, le voyage, l'exploration - nous avons développé avec mon associé un modèle économique viable. Et un nouvel équilibre. Et moi qui avais tendance à m'éparpiller, j'étais dix fois plus concentré. Une première. Ma plus belle surprise : le décalage horaire. Il m'offrait 6 heures de concentration intense chaque matin, libéré des distractions numériques. J'ai pu écrire un livre en 4 mois, je travaillais 5 heures par jour dans un état de flow créatif continu. Aujourd'hui, je vois le travail et la vie comme un tout indissociable. "Ma vision en tout cas du travail, c'est que le travail c'est la vie. Et que les deux ne peuvent pas être séparés. Ça ne veut pas dire qu'il faut travailler sans vivre, ça veut dire qu'il faut vivre en travaillant." Aujourd'hui, je considère l'entrepreneuriat comme une exploration continue. Chaque formation que je crée, chaque livre que j'écris est une opportunité d'apprendre et de transmettre. Et c'est aussi en partageant que j'affine mon attention, que je muscle mon cerveau. Je le muscle par la curiosité. Qui est, pour moi, la compétence la plus importante à développer dans un monde de plus en plus instable. Qu'en pensez-vous ?

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 ?

Trouver des ciseaux dans une maison est simple pour un être humain. Pour un robot, c'était jusqu'à présent un véritable défi de déduction. Surtout si la paire de ciseaux est dans un endroit insolite... Un nouveau modèle d'intelligence artificielle leur apprend à "penser avec les yeux", et ça change tout. Pourquoi ? Parce qu'il se rapproche de ce que nous appelons le "sens commun". Je vous explique... Comment un robot peut-il deviner où se trouve un objet sans avoir appris préalablement son emplacement ? Les modèles précédents basés sur le langage naturel et la détection d'objets créaient un "goulot d'étranglement" en n'exploitant pas suffisamment les indices visuels comme le type de pièce, la taille, la décoration et l'éclairage. C'est là que la nouvelle approche VLFM (Vision-Language Frontier Maps) entre en jeu, faisant appel au puissant modèle de vision par ordinateur BLIP-2. Elle permet au robot d'analyser visuellement son environnement et de créer une carte de probabilités guidant sa recherche. Plus besoin d'entraînement spécifique, de cartes préconstruites ou de bases de données détaillées. Concrètement, le robot utilise BLIP-2 pour extraire des indices visuels et sémantiques de son champ de vision. En croisant ces informations avec sa "connaissance du monde" apprise sur d'immenses bases en ligne, il déduit intelligemment les zones les plus susceptibles de contenir l'objet recherché. "Si vous cherchez une plante en pot, le robot se dirigera instinctivement vers une zone avec des fenêtres, car selon les données BLIP-2, c'est l'endroit le plus probable pour trouver une plante", illustre Naoki Yokoyama. Sans entraînement spécifique, le robot fait preuve d'un sens commun quasi-humain pour guider sa recherche. Testée sur le robot Spot de Boston Dynamics, cette méthode s'est montrée incroyablement efficace pour retrouver des objets dans des environnements réalistes, sans préparation particulière. Cet « exploit » démontre qu'en combinant vision par ordinateur et traitement du langage naturel, l'IA peut se rapprocher du raisonnement de sens commun, une avancée majeure. Une étape vers des robots pleinement autonomes et intelligents ? Mais quelle sera la prochaine frontière à conquérir ? (Source : https://lnkd.in/gXQy9xNR)

Une nouvelle IA générative de vidéo gratuite fait le buzz depuis quelques jours. Comment l'utiliser correctement ? En attendant Sora d'OpenAI, qui avait impressionné Hollywood mais que personne n'a jamais pu tester, un nouvel acteur fait sensation : Luma AI. Les vidéos sont courtes (5 secondes), mais d'une qualité cinématographique jusqu'ici inégalée (en tout cas pour un outil que vous pouvez vraiment utiliser). Pour la première fois il est donc désormais possible de réaliser des petits clips de qualité, pour des pubs sur le web par exemple, ou simplement pour le plaisir de raconter une histoire. A condition de bien savoir l'utiliser. Quelques petits conseils : L'outil n'est pas toujours très bon pour générer ses propres visuels. Il est plus performant lorsqu'il s'agit d'animer des images déjà existantes. Générez d'abord vos images avec Midjourney (ou Leonardo) puis animez les. Ça marche aussi étonnament bien avec de vraies photos (même des photos de produit... avec du texte). Pour réaliser des petits films : demandez à ChatGPT ou Mistral de vous générer un storyboard avec, par exemple, des prompts pour 10 images que vous génèrerez ensuite avec Midjourney par exemple. Animez vos images avec Luma avec un prompt court et une scène simple, proposez UN SEUL mouvement de caméra (même si le résultat est un peu aléatoire). Cochez "enhance prompt". Et si le résultat n'est pas bon, décochez (et entrez plus de détails) Structure du prompt : *Mouvements de caméra et/ou actions et mouvements, Caractéristiques des objets et personnages, Décor et arrière-plan* Puis montez les petites vidéos avec Capcut. Ajoutez une musique réalisée avec Suno, et voilà ! Luma est gratuit (30 vidéos par mois) avec la possibilité d'augmenter le nombre de vidéos en prenant un abonnement. Qu'en pensez-vous ? Pensez-vous pouvoir utiliser Luma pour vos vidéos ? ( 🎁 Comme je n'ai pas la place ici : je vous donne quelques prompts dans les commentaires pour générer vos vidéos avec ou sans image préalable). (Vidéo réalisée par The Monster Library avec Luma) Pour tester Luma : https://lnkd.in/gEj_G5PT

Êtes vous centaure ou cyborg ? L'IA peut être votre meilleur allié ou votre pire ennemi. Tout dépend de votre posture. 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 co-créer efficacement, 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 ? 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://lnkd.in/gwQtb4wR Qu'en pensez-vous ? Avez-vous déjà testé l'approche "cyborg" sans le savoir ?

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. Le code source, les données 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. Qu'en pensez-vous ? (Source : https://lnkd.in/gP7s5qyX)