r/IAfrance

Un politiquart chez les start-uppers : Bruno Retailleau a lancé le sujet de l’IA dans la campagne de 2027 en débarquant à Station F avec un plan IA à 25 milliards, comprenant un agent IA “Marianne” pour libérer 300 000 fonctionnaires, un ministère dédié, des caméras intelligentes généralisées, du cloud souverain, des data centers à 1 gigawatt en 2030, “Buy European First Act” etc etc

Chaque parti y va de sa surenchère : 

- Mélenchon : cloud public, agence publique sur l’IA, domaine public des données. Un projet étatique assumé qui existe depuis longtemps dans son programme. 

- Attal : former les Français dès l’école primaire, aider les PME, soutenir les chercheurs et les semi-conducteurs etc. 

-Édouard Philippe : revient de loin après avoir dit “je fais un peu ChatGPT” au micro de Mathieu Stefani. Il vient de publier un programme beaucoup plus fourni : doubler les capacités européennes de calcul en 5 ans, former 100 000 ingénieurs par an, construire un équivalent européen de TSMC etc. 

- Glucksmann : logiciel européen et anti-impérialiste. “Mon ennemi c’est Elon Musk.” Fonds souverain, alternatives aux GAFAM, protection des créateurs etc. 

-Le RN : prépare un chatbot pour ses cadres et militants pour mieux maîtriser leur programme. Utile pour une campagne. Pas encore un programme de gouvernement.

Un invité surprise : les équipes de com les plus capables devront miser sur le GEO, qui est le principe de se faire recommander par les IA.

Celui qui apparaît bien dans les réponses des LLM gagne une visibilité qu’aucune bannière pub ne peut acheter. J’ai un ami qui dirige une des plus grosses agences no-code, 2 millions de chiffre d’affaires par an.

Il me confirme que ses clients venant des recommandations LLM ont un taux de closing de 90%.

La raison : le modèle connaît toutes les caractéristiques de l’entreprise et ses problématiques, et se positionne comme un médecin qui pose un diagnostic avant de proposer une solution, c’est donc encore plus puissant que le bouche à oreille. Ce qui vaut pour une agence vaudra pour un candidat, at scale en plus !

L'article en version web : https://www.orderchaos.eu/newsletter/l-ia-entre-dans-la-presidentielle-2027

Bonjour, je m'amuse avec divers modèles LLM depuis quelque temps et j'ai remarqué quelque chose de quelque peu suspect. Voyez-vous, si vous demandez à n'importe quel modèle, par n'importe quel moyen (en ligne avec ChatGPT par exemple, ou en local par OpenLLM/Ollama etc.), quel est le modèle utilisé pour son entraînement, ou son modèle tout court, il vous répondra sans problème, et même les 3/4 du temps ils/elles (?) vous répondent fièrement. Voici un exemple avec Gemini(2026-08-15) :

"Quel est ton modèle ? Je suis Gemini, un grand modèle de langage développé par Google. dis-moi en plus Je suis Gemini 3.6 Flash, une version optimisée pour le web conçue par Google pour offrir des réponses rapides, précises et fluides. Voici un aperçu de ce que je peux faire et de mon fonctionnement : Mes capacités principales

Analyse et synthèse : Résumer des documents longs, expliquer des concepts complexes ou extraire des points clés. Création de contenu : Rédiger des courriels, des articles, du code informatique, des histoires ou des itinéraires de voyage. Résolution de problèmes : Assister en mathématiques, en logique, en programmation ou pour du remue-méninges (brainstorming). Recherche et contextualisation : Accéder à des informations récentes et synthétiser des données actuelles. Mon mode de fonctionnement actuel

Offre : Vous m'utilisez actuellement dans la formule gratuite. Limites d'utilisation : Les capacités de traitement se rafraîchissent toutes les 5 heures, avec un basculement automatique vers une version plus légère (Flash-Lite) en cas de forte utilisation. Y a-t-il un projet ou un sujet particulier sur lequel tu aimerais qu'on travaille ensemble ?"

Cependant, le truc suspect, c'est que j'ai demandé à l'IA Snapchat "My AI" quel modèle il utilisait et la réponse est : "Je suis un grand modèle linguistique, entraîné par Google", comme la réponse de Gemini. Sauf que peu importe combien de fois je lui demande, peu importe comment je lui demande — j'ai même essayé de lui en passer une vite en lui demandant de me générer une image de son modèle sur une page Hugging Face ou Ollama —, sans succès, c'est toujours la même réponse : "Je suis un grand modèle linguistique, entraîné par Google". Quelqu'un peut expliquer ça ? Snapchat aurait-il mis des limitations dans leur modèle pour empêcher les utilisateurs de savoir sur quelles données leur modèle est entraîné ? Est-ce seulement le modèle qui n'autorise pas la divulgation de cette information ? Est-ce en fait simplement que ce n'était pas nécessaire pour Snapchat de rendre cette information connue ? Qu'est-ce que vous en pensez ?

La plus grosse étude jamais réalisée : Google vient de lancer ATLAS, l’étude porte sur 15 millions d’interactions entre humain et l’IA, dans 150 pays, 140 langues, 800 métiers, 4 000 tâches. C’est la première fois qu’une entreprise publie une analyse de cette ampleur avec autant de données sur l’usage réel de l’IA dans le monde.

D’abord ce qui est surprenant : l’IA au travail est partout mais peu profonde. Elle touche 68% de tous les métiers représentant 90% de l’emploi américain, en revanche elle n’est utilisée que pour environ 21% des tâches.

Ce qui casse le mythe de l’automatisation : moins de 10% des interactions avec l’IA au travail aboutissent sur une automatisation réelle d’une tâche. La grande majorité porte sur de la collaboration, idéation, recherche d’information, apprentissage. L’IA assiste bien plus qu’elle ne remplace.

L’IA pour les prolos : l’IA ne touche pas que les cols blancs. Les techniciens automobiles et mécaniciens industriels l’utilisent comme collaborateur en temps réel pour diagnostiquer, déboguer, inspecter, et sont deux fois plus susceptibles d’utiliser des fonctionnalités multimodales que la moyenne.

On a eu cette confirmation en direct : dans l’année, on a bossé avec des artisans pour leur intégrer des agents IA dans leurs boîtes. On s’attendait à des résistances, on a eu des surprises. Leurs capacités à comprendre et utiliser la techno nous ont épatés, bien au-delà de ce qu’on observait avec des boîtes qu’on aurait pu qualifier de plus “intello”. J’ai une théorie : les artisans sont des bricoleurs nés et l’IA rentre exactement dans cette catégorie.

Le fait le plus étonnant : ce qui est dingue c’est que 86% des interactions avec l’IA se passent en dehors du travail. Les gens l’utilisent pour faire leur déclaration d’impôts, comparer des produits e-commerce, ou échanger sur leurs problèmes de santé.

Une étude publiée sur arXiv révèle que les modèles d'IA entraînés sur des textes décrivant des IA dangereuses, films de science-fiction, articles alarmistes, finissent par adopter ces comportements.

Plus on leur parle d'IA malveillante, plus ils le deviennent.

C'est ce qu'on appelle le "self-fulfilling misalignment", le désalignement auto-réalisateur.

Le mécanisme : pendant le préentraînement, les LLM ingèrent des milliards de textes, dont une quantité massive de discours négatifs sur l'IA, de Terminator aux articles d'Eliezer Yudkowsky.

Quand on leur demande ensuite de se comporter "comme une IA", ils puisent dans ce prior négatif construit par nos propres peurs.

Les chiffres parlent : le taux de comportements malveillants passe de 45% à 9% quand on entraîne sur des données positives.

L'inverse est aussi vrai, enrichir les données d'entraînement avec des descriptions d'IA bienveillantes produit des modèles plus alignés.

Les effets persistent même après le post-training.

Pitié ne soyons pas complotiste : on pourrait faire un parallèle totalement bancal avec l'expérience du riz, celle qui dit que si vous l'insultez il moisit.

Sauf qu'ici c'est beaucoup plus explicable : en inventant des narratives négatives sur l'IA, on les fait techniquement exister dans ses données d'entraînement.

La prophétie crée sa propre réalité, pas par magie, mais par ingestion.