Le Recueil
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IA générative: l'équipement ne fait pas le swing
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Beaucoup de directions signent des licences IA par peur de rater un virage. Quelques mois plus tard, l'usage retombe et le retour reste insaisissable. La clé n'est pas l'outil: elle se joue dans le choix des cas d'usage et l'accompagnement des utilisateurs.
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68 TWh en 2024, 114 prévus en 2030: le label data centers ne plafonne rien
En 2024, les centres de données de l'Union européenne ont consommé 68 TWh d'électricité. L'UE attend 114 TWh en 2030. Un label de durabilité doit rendre cette consommation comparable, mais les seuils obligatoires n'arrivent qu'en 2027.
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Pour sauver la planète, l'IA n'a qu'à gagner de l'argent
La presse tire la sonnette d'alarme sur l'eau et l'électricité consommées par l'IA. Mais ce coût est aussi une incitation économique puissante: chaque watt économisé est un dollar gagné. Des solutions existent déjà, d'autres émergent, et l'alignement entre rentabilité et sobriété est plus solide qu'on ne le croit.
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Les études récentes ne disent pas que l’IA rend bête: elles montrent que l’usage passif déplace le coût de la pensée vers l’outil. Le débat devient géopolitique et atteint les laboratoires qui conçoivent les modèles. Une lecture bayésienne invite à distinguer assistance et substitution, sans moraliser sur la technologie.
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Nvidia ouvre Kumo et promet du prédictif sans feature engineering sur des schémas relationnels. Mais les données d'entreprise ne sont pas des tables propres: elles sont des instantanés de systèmes en marche. Un résultat récent formalise cette limite: sans accès aux règles, les modèles restent au niveau du hasard.
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