Le Recueil
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L'IA produit des candidats, pas des décisions
L'IA produit des candidats, pas des décisions
Linus Torvalds défend l'usage des LLM dans le développement du noyau Linux, pendant que les équipes restent partagées entre refus de relire et confiance aveugle. Le débat sur l'utilité est clos, mais celui sur l'absorption du code généré ne fait que commencer. Il faut regarder le workflow, pas seulement la position.
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Du solfège assisté à l'autonomie: Quelle place pour l'IA à l'école ?
Un parent sans formation musicale utilise un assistant vocal pour accompagner sa fille de six ans. Ce geste banal pose une question de fond: comment faire de l’IA un outil d’appropriation, et non d’externalisation de la pensée? Du primaire à l’université, la réponse dépend moins des modèles que des architectures pédagogiques que nous construisons autour d’eux.
Lire plusPour sauver la planète, l'IA n'a qu'à gagner de l'argent
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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Est-ce que les LLM raisonnent vraiment ?
Les LLM raisonnent-ils vraiment, même quand leurs prémisses sont vraies ? Ni purs imitateurs ni raisonneurs émergents, ils gagnent réellement en capacité avec le chain-of-thought, mais butent sur le nouveau, le bruit hors sujet et les faux raisonnements causaux.
Lire plusPourquoi les agents IA copient nos pires biais de raisonnement à la vitesse de la machine
Pourquoi les agents IA copient nos pires biais de raisonnement à la vitesse de la machine
Un pipeline multi-agents transforme une simple erreur de donnée en vérité indiscutable en quelques secondes. Ce n’est pas un bug logiciel, mais un biais structurel des LLM, qui traitent le contexte injecté comme une vérité absolue sans évaluation critique.
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