- lié au point ci-dessus, les LLM nient complètement l'intéret pour qui que ce soit de publier des données sur le web, parce que tu te les fais prendre sans crédit, et sans rémunération (pas de traffic = pas de souscription / pub)

- à ce jour personne n'a réussi à monétiser ce truc de manière profitable :  
A/ le prix des souscriptions ne couvrent pas les couts, malgré un usage et une adoption assez élevés ==> effet Uber
B/ j'ai encore pas vu de pub dans les LLM, mais ça peut venir
C/ l'argument de la profitabilité des Big 5 est foireux : ils étaient déjà hyper rentable avant, et pour avoir une bonne vue en interne de l'adoption, on peut bien dire que 25% des lignes de codes sont faites par LLM, je mise une pièce sur le fait que si on éteignait tout, la productivité ne chuterait pas de 25%, et que le chiffre est sans doute foireux. Ensuite il faut voir combien de gains en pratique sur des applications LLM viennent simplement de l'architecture transformer (une boite comme G fait du ML depuis 10+ années, on a gagné un fric fou avec ça, c'est pas un phénomène nouveau). Bref, l'attribution "si ils gagnent de l'argent maintenant c'est grace aux LLM" là pour le coup c'est moi qui demande une source  
D/ il n'y a pas de moat, Deepseek a prouvé que tu peux distiller un gros LLM pour un prix raisonnable en approchant 90+% de la performance, donc il n'y aura pas de winner takes all. C'est egalement pas clair comment un effet de réseau existerait (case in point, tu éteins ta souscription chatgpt, tu prends une souscription Claude, tu perds rien)

Je pense pas qu'on reviendra à un monde sans LLM, parce que la techno a déjà des applications concrètes qui fonctionennent. Mais la prédiction de "tout le secteur tertiaire va partir en fumée parce que les LLM vont remplacer les humains", j'achète pas encore. Et ma source à moi c'est que ça fait 1.5 ans que j'ai une équipe de plus de 10 personnes qui bossent sur le fait de faire marcher un modèle performant pour remplacer notre vieux modèle (qui est un CNN avec des features venant de transformers), et qu'on y arrive pas, et que je vais présenter cette exacte conclusion à notre CEO dans 2 semaines.

quand on parle d'automatisation:
 c'est parce que les LLM ont facilité le dev d'outils automatisant ces taches (mais ces outils n'utilisent pas les LLM) ?
ou on parle d'outils s'appuyant directement sur un LLM pour automatiser les tâches ?

sans faire de whataboutism

surtout que je suis plutot d'accord avec le propos, mais il y a des problèmes assez majeurs non résolus :  
- les modèles ont fait des gains énormes ces dernières années, mais ça ne prédit pas les gains futurs forcéemtn (entre 0 et 3 ans un enfant quadruple de poids, donc si on interpole, tous les gens de 20 ans doivent faire 80+ kg, , et les gens de 40 160+, right ?). En particulier sur le fait qu'on a saturé les données "humaines", et que donc on va se retrouver avec des modèles qui s'entrainent sur des données qu'ils ont généré eux même, et ça pose la question de "est-ce que la supervision humaine va compenser ces biais" (peut etre que oui, peut etre que non, mais si non ça va capper)
- lié au point ci-dessus, les LLM nient complètement l'intéret pour qui que ce soit de publier des données sur le web, parce que tu te les fais prendre sans crédit, et sans rémunération (pas de traffic = pas de souscription / pub)

- lié au point ci-dessus, les LLM nient complètement l'intéret pour qui que ce soit de publier des données sur le web, parce que tu te les fais prendre sans crédit, et sans rémunération (pas de traffic = pas de souscription / pub)

- à ce jour personne n'a réussi à monétiser ce truc de manière profitable :  
A/ le prix des souscriptions ne couvrent pas les couts, malgré un usage et une adoption assez élevés ==> effet Uber
B/ j'ai encore pas vu de pub dans les LLM, mais ça peut venir

Bref, l'attribution "si ils gagnent de l'argent maintenant c'est grace aux LLM" là pour le coup c'est moi qui demande une source  

D/ il n'y a pas de moat, Deepseek a prouvé que tu peux distiller un gros LLM pour un prix raisonnable en approchant 90+% de la performance, donc il n'y aura pas de winner takes all. C'est egalement pas clair comment un effet de réseau existerait (case in point, tu éteins ta souscription chatgpt, tu prends une souscription Claude, tu perds rien)

J'en cite cinq et pas trois alors niveau biais et cherry picking sur une phrase d'une ligne je pense que tu me devances largement
Je ne vois pas trop l'intérêt de Meta à mentir quand ils disent améliorer le ciblage publicitaire de Y%, ce qui paie le développement de Llama X fois, même chose quand Amazon Retail dit améliorer sa supply et son delivery et augmente au même moment de 50 à 100% sa marge opérationnelle, ce qui paie tout le chèque à Nvidia avec beaucoup de marge.
Surtout que le seul crime où tu risques quelque chose aux USA quand tu es vraiment riche c'est de mentir à d'autres gens riches ou à l'appareil de sécurité

Beaucoup de personne ont tendance à généraliser, quand ils parlent de bulle on est direct sur le .com, la grande dépression ou la south sea bubble, où 95% était du bullshit.
[...]
Et je ne parle même pas du biais archi présent sur ce topic, parce qu'automatiser le travail des autres c'est bien, par contre l'IA qui touche à nos petites habitudes de programmateurs c'est no way, l'instrument du malin et la fin de toute forme de civilisation. Et en plus ça ne marchera jamais même un peu car le job de programmateur c'est pas comme les autres jobs, c'est compliqué et il faut réfléchir.

Pour moi ?
 
Si c'est le cas: on a des taches "a la amazon turk" dans cette boite. En gros ils recoivent un article de presse, et doivent dire ce que l'article contient en terme de personnes, lieux et ainsi de suite.
 
Mais c'est bien plus fin qu'un NER, le client définit ses regles, par exemple il peut dire "je veux que Jeff Bezos soit flaggé uniquement quand Apple ou un de ses produits est aussi mentionné dans le titre et/ou les 20 premiers % de l'article" (et ca peut etre bien plus velu que ca)
 
A la place donc d'humains qui font ca, on a donc commencé par un GPT qui passe sur l'article et des quality checks (QC, humains) pour review les résultats.
 
 
 
Ca c'était notre idée originelle, qui deja a tres bien marché car on avait tres peu de codeurs humains restant.
 
Depuis on s'est penché sur le fait qu'un QA pouvait etre un quorum d'IA, vu qu'ils en existent plein et qu'ils ont des trainings différents.
 
Quand donc tu as GPT, Claude, Seek, ... qui sont d'accords sur un coding donné (le nom qu'on donne au fait de review un article), ca auto-valide, quand il y a un doute, un humain revient sur le QC manuellement.
 
 
Donc on a plus de codeurs (ceux qui font cette tache se nomment comme ca) et quasi plus de QC humains.

Jubipr0n : https://youtu.be/vUncEiyXIT4?si=1dLujRqUgyyKV-Hf

Merci pour la réponse complète   Je ne suis pas sur que l'argument des profits soit vraiment le bon par contre: les big tech en question gagnaient DEJA pleins d'argent avant la bulle IA, vu qu'on est dans une expérience unique, c'est un peu difficile de savoir quel serait l’état des profits si y avait pas cette bulle.

Y a eu aussi pas mal de licenciements et de fermeture de projets/produits dans ces boites les 2 dernières années, du coup est ce que c'est possible d'estimer quelle part est liée a l'augmentation des revenus de l'IA vs une baisse des coûts en interne ? Ca peut se voir dans les bilans publics ? (j'y connais rien en compta).

Ah oui là on tombe dans un domaine oú les LLM excellent vraiment de base.
Mais bon c’est très loin d’être generalisable à tous les emplois de bureau

 
j'ai pas cliqué ... C'est appart avec vue à Zurich

J'ai annoncé à ma famille attablée que j'étais certifié neuneu, on va pas dire que j'ai rencontré un grand support, tout le monde est sceptique de la chose
 
Au moins ma femme est un peu plus solidaire.

 
https://blog.cloudflare.com/introducing-pay-per-crawl/
 
Ca se structure doucement ce point.

C'est pas musk qui parlait de caler de la pub dans son grok il y a peu?

Chez nous on a viré personne mais les services qui ont pu etre automatisés approchent 100% d'automatisations (3 départements complet), les personnes ont par contre du se requalifier pour prendre d'autres opérations.
 
L'ebitda a fait +10 points a cause de ca.

T'abuses un peu parce que voila le whataboutism sur lequel tu enchaines, on dirait georges marchais

Oui les modèles ne vont plus s'améliorer aussi vite, cela a déja commencé à ralentir depuis un ou deux (ou plus ?) ans, et au mieux on aura des à coups avec une nouvelle technique ou une nouvelle méthode. Ca n'a pas grand rapport avec le propos d'avoir (a) des activités déjà rentables avec l'existant, (b) d'en avoir d'autres à venir sur la base d'une efficacité constante et (c) que les valorisations des entreprises derrière qui ne sont pas si abusives
Et pour etre clair je ne parle pas des statups qui levent 500 millions à une valo de 10 billions pré produit mais en fait ils n'ont que 5 millions débloqués tout de suite, ca existe depuis 10 ou 15 ans hors IA cela

Pour l'instant c'est un gros effet de bord, mais cela n'a pas non plus de grand rapport avec la choucroute. Les news sont particulièrement touchés mais même en France on ne va pas arrêter l'IA pour sauver la rubrique faits divers du Dauphiné Libéré

Tu changes totalement le sujet pour essayer de faire rentrer ton truc. La discussion n'était pas du tout sur le fait qu'un chatbot permette de rendre rentable un labo de recherche (appliquée voir fondamentale) qui porte le développement d'un modèle du haut du panier mais qui n'a pas le brand name de chatgpt. Si on veut faire un HS là dessus je suis également pessimiste mais ils peuvent peut être y arriver en sortant des applis par cas d'usage plutot que le chatbot universel. L'argument de la monétisation est marrant venant d'un fanboy absolu de google

Je t'encourage en effet à aller demander la source à la personne qui t'as affirmée cela mais ce n'était pas sur ce topic ou en tout cas pas sur ces dernières pages. Gemini c'est toi ? Tu t'étais pas amélioré sur les hallu ? C'est pas encore cela

Je n'ai pas vu un seul argument dans les dernières pages qui disait qu'il y aurait un winner take all et que cela serait nécessaire qu'il y en ait un. C'était soit un post de jovalise, je me les garde pour le week end, ou c'est peut être un relicat de tes données d'entrainement ?

 
Y'a une cuisine IKEA de clodo ou pas ? Parce que je suis pas sûr que mes casseroles Mauviel soient compatible sinon.

ça fait 1.5 ans que j'ai une équipe de plus de 10 personnes qui bossent sur le fait de faire marcher un modèle performant pour remplacer notre vieux modèle (qui est un CNN avec des features venant de transformers), et qu'on y arrive pas, et que je vais présenter cette exacte conclusion à notre CEO dans 2 semaines.

Je vais être le relou qui demande des sources mais je ne vois vraiement rien dans la vie d'Altman qui laisse penser cela, plutôt le contraire il doit passer sa vie avec des gens dont le job est de dire non tout le temps.
Zuck aussi cela n'a pas l'air d'être le genre (et çe me fait un petit peu vomir à l'intérieur de dire autre chose que du mal de zuck)

On est encore trop tôt pour avoir les gros procès parce qu'une IA a pondu de la merde, mais ça va venir, surtout vu que Microsoft est en train de pousser ça dans Excel

elle est là pour la thune

je challenge fortement le terme "rentabilisé" quand tu vois la taille des équipes mobilisées, leurs salaires, et les couts de compute parfaitement débiles associés à la création de ces modèles.
Pour c/ on peut débattre sur le terme "abusive", mais à part nvidia, j'ai toujours vu personne montrer une rentabilité sur la base seule de leur activité LLM. C'est comme dire que Trump était rentable alors qu'il était bankroll par son père. Chez G en tout cas j'ai rien vu qui augmente la rentabilité de la boite, c'est meme exactement l'inverse : les couts en capitaux sont énormes, on doit faire des économies à coté.
Et du coup je refuse que le fait de couper des jobs à Zurich pour embaucher des gens à Hyderabad ou Sao Paolo soit présenté comme une "victoire" des LLMs. Tu peux faire les memes réductions de couts sans utiliser de LLM, c'est parfaitement orthogonal.
nvidia a du rentabiliser ses investissements, je pense pas que ce soit le cas pour les autres.Et c'est pas parce que tous les produits ont maintenant une icone Gemini que l'investissement est rentabilisé.

alors je sais que tu ne fais pas de ML au quotidien, mais en general continuer à avoir un jeu de donnée à jour, c'est un petit peu important dans ce domaine. Du coup savoir si cet afflux de données va se tarir ou pas peu avoir une incidence assez forte sur la performance future des modèles, ce qui est la discussion.

c'est toi meme qui parle de rentabilité, ce qui suppose que les boites qui en font gagnent de l'argent maintenant. Contrairement aux LLM j'oublie pas la moitié de l'input

On y arrive pas ou c'est trop cher, et ça prend trop de temps de rattraper le retard sur la stack existante ? Si tu devais partir de zéro, tu penses que ce serait quand même le bon choix de choisir les technos que vous utilisez en prod ? (Étant entendu qu'elles ont certes, dit la légende, été développées en cinq jours par un barbu sur un comodore 64 ; mais que dans les faits ça fait dix ans qu'elles font l'objet d'un développement incessant, logiciel et institutionnel, et qu'elles sont le fruit d'une sélection naturelle incessante : on parle du coût de développement du truc qui a marché mais pas des vingt essais qui ont foiré.)

 
Pour Altman pas forcément dans son environnement pro immédiat mais pour ce qui est des discours public le secteur est complètement pété depuis longtemps.
Altman a sorti des trucs qui auraient du en temps normal provoquer l'hilarité générale et le discréditer depuis longtemps, mais y'a 0 esprit critique qui reste dans ce domaine, ça avale goulûment les dernières trends comme Lance Armstrong avalait les kilomètres en montagne à la grande époque.

On est encore trop tôt pour avoir les gros procès parce qu'une IA a pondu de la merde, mais ça va venir, surtout vu que Microsoft est en train de pousser ça dans Excel

On y arrive pas ou c'est trop cher, et ça prend trop de temps de rattraper le retard sur la stack existante ? Si tu devais partir de zéro, tu penses que ce serait quand même le bon choix de choisir les technos que vous utilisez en prod ? (Étant entendu qu'elles ont certes, dit la légende, été développées en cinq jours par un barbu sur un comodore 64 ; mais que dans les faits ça fait dix ans qu'elles font l'objet d'un développement incessant, logiciel et institutionnel, et qu'elles sont le fruit d'une sélection naturelle incessante : on parle du coût de développement du truc qui a marché mais pas des vingt essais qui ont foiré.)

On sort de Mononoké qui est ressorti au ciné en version restaurée et imax
La claque  
Et ça a quasi 30 ans

Je pense que meme sur linkedin c'est difficile de trouver plus de dix debiles qui generalisent ca sur tout le tertiaire a court terme

en imax ?

je le vois pas imax dans ma contrée

Harko viens faire ton boulot

masklinn modo c'est nous faire à tous un cadeau

T'abuses un peu parce que voila le whataboutism sur lequel tu enchaines, on dirait georges marchais

Oui les modèles ne vont plus s'améliorer aussi vite, cela a déja commencé à ralentir depuis un ou deux (ou plus ?) ans, et au mieux on aura des à coups avec une nouvelle technique ou une nouvelle méthode. Ca n'a pas grand rapport avec le propos d'avoir (a) des activités déjà rentables avec l'existant, (b) d'en avoir d'autres à venir sur la base d'une efficacité constante et (c) que les valorisations des entreprises derrière qui ne sont pas si abusives
Et pour etre clair je ne parle pas des statups qui levent 500 millions à une valo de 10 billions pré produit mais en fait ils n'ont que 5 millions débloqués tout de suite, ca existe depuis 10 ou 15 ans hors IA cela
 

Pour l'instant c'est un gros effet de bord, mais cela n'a pas non plus de grand rapport avec la choucroute. Les news sont particulièrement touchés mais même en France on ne va pas arrêter l'IA pour sauver la rubrique faits divers du Dauphiné Libéré
 

Tu changes totalement le sujet pour essayer de faire rentrer ton truc. La discussion n'était pas du tout sur le fait qu'un chatbot permette de rendre rentable un labo de recherche (appliquée voir fondamentale) qui porte le développement d'un modèle du haut du panier mais qui n'a pas le brand name de chatgpt. Si on veut faire un HS là dessus je suis également pessimiste mais ils peuvent peut être y arriver en sortant des applis par cas d'usage plutot que le chatbot universel. L'argument de la monétisation est marrant venant d'un fanboy absolu de google
 

Je t'encourage en effet à aller demander la source à la personne qui t'as affirmée cela mais ce n'était pas sur ce topic ou en tout cas pas sur ces dernières pages. Gemini c'est toi ? Tu t'étais pas amélioré sur les hallu ? C'est pas encore cela
 

Je n'ai pas vu un seul argument dans les dernières pages qui disait qu'il y aurait un winner take all et que cela serait nécessaire qu'il y en ait un. C'était soit un post de jovalise, je me les garde pour le week end, ou c'est peut être un relicat de tes données d'entrainement ?
 
Il y a aussi plein d'autres problèmes sur les LLM, un gentil bot aurait parlé de tous les progrès de son collègue Genie 3 par exemple

Sinon, on vit vraiment une époque de malade avec Israel qui veut annexer Gaza et les US qui leur dit : servez vous.
 
Ici au UK ça devient chaud aussi avec les migrants et les anglois qui se rassemblent devant les hotels en demandant qu'on les expulse...

Ce doux parfum des années 30

L'oracle de la Marne, le titan de la tech, le futuriste a donné son verdict, je m'incline !

Je réserve mon avis sur la question.
 
(mais j'aime bien le qualificatif d'oracle de la Marne )