Reprise du message précédent :

C’est comme ça qu’il faut faire. Et pour que ce soit réellement efficace, il faut utiliser une autre IA du genre Gemini dans AI studio pour qu’elle ait une vue d’ensemble du projet car elle a un plus gros contexte.

Quel serait le raisonnement ?  

Faut pas les foutre sur le net
De toute façon c'est le processus normal d'un artiste de s'inspirer d'autres artistes, je sais pas pourquoi ces professions chialent leurs races (à part pour faussement protéger leur taf)

Découper un projet / besoin en plusieurs sous-projets / tâches, c'est l'une des fonctions principales du dev en théorie.

C'est un vaste débat assez compliqué, n'empêche: Il y a une différence entre un humain qui s'inspire de quelque chose ou retient ce qu'il aurait vu, et l'entrainement d'une machine qui va se servir de ca pour produire de nouveaux exemplaires à l'infini.. Et dans quelle proportion ce serait de la violation de propriété intellectuelle à grande échelle ou non est bien bordélique. L'argument que c'en est totalement me parait d'ailleurs valide. C'est juste super dilué à partir d'énormément de choses. Un peu comme si tu volais 1 EUR à absolument tout le monde et que tout le monde s'en fichait, parce que ca n'en valait pas la peine. Et qu'ensuite, les 8 milliards étaient utilisés d'une certaine façon qui te font l'avoir mauvaise Et ca te fait penser à tes 1 EUR qu'on t'a fauché, et qu'en plus tout vient de là

Un artiste peut entraîner une machine ou un modèle pour générer son art, dans ce cas personne ne chialera

Evidemment. Là c'est clean. Sauf que ce n'est pas ce qui s'est passé. Donc je ne vois pas totalement ton point.
Enfin s'il entraîne la machine avec SA production (SON art !) au départ, pas celle d'autres.
 
D'ailleurs, la démarche qui semble être celle avancée dans l'article cité au-dessus me semble vouée à l'échec:

Possible manque de compréhension de comment l'IA fonctionne réellement. Les articles ou même morceaux d'articles ne seront pas dans les réponses, ni même dans le modèle. Ce dernier n'apprend que les "schémas". Ce qu'il leur faut sont les DATASETS d'entrainement. Peut-être font-ils cela, mais je ne vois alors pas bien pourquoi les conversations des utilisateurs sont visées  

 
Peut être en essayant de trouver des aberrations quelque part, qui seraient passées dans certains de leurs articles puis auraient été reprises par les modèles ?  
 
Faudrait tenter en français, avec le Autant pour moi / Au temps pour moi / OTAN Pour moi

Intéressante idée Le soucis est que la masse d'information sur laquelle les modèles ont été entraînés est telle que tu ne retrouveras sans doute rien en particulier, de ce coté.
Et si le but est de retrouver des trucs dans des réponses, ils peuvent aussi poser eux-même toutes les questions qu'ils veulent aux modèles et sauvegarder ces conversations. Donc, à la réflexion, ca me parait de moins en moins compréhensible, en fait    
 
Ou le but va être de lancer une analyse de combien de fois des réponses ont contenu une mention d'une publication comme source pour justifier quelque chose que le modèle a dit. Là, on serait davantage coté RAG que modèle en lui-même. Bref, j'en sais trop rien.
 
PS: Autant pour moi vs Au temps pour moi me parait bien bordélique, perso. Parce que le "correct" est supposé être le second. J'utilise le premier par choix, pour ma part. Le second me parait trop naze

La direction du journal doit penser qu'un LLM est une vulgaire base documentaire...

Je crois que l'idée est de chercher les requetes du genre "donne moi un résumé de l'article XY du NYT", XY étant un titre ou une url. Et si la réponse matche le contenu de l'article alors on peut plaider que c'est parce qu'openai a utilisé le contenu de l'article. Même si bien sur chatgpt peut halluciner un contenu qui matche tout seul comme un grand.
 
Le problème quand openai garde les données vs. google pour moi c'est que j'ai beaucoup plus confiance dans google que dans open "yolo" ai sur la sécurité informatique. Et donc qu'on a plus de chances de voir des hacks et des données dans la nature. Sans compter qu'il y a des infos dans chatgpt que google n'a pas.  
 

PUTAINNNN NOONNNNNNNNNNN
 
Bordel mais Google c'est la hesss ou quoi ? Ils ont plus de pognon ???
 

Ultra classique

Ils veulent revenir dans le game et couper l'herbe sous le pied d'openAI donc créer des limitations de partout.
Mais en même temps, ça coûte super cher leur truc.

(bon perso, je pense qu'avec tout le pognon tiré des bénéfices indument non taxés, ils en ont sous le pied et ils pourraient dépenser un peu en mode gratuit)

edit: et en même temps, un compte google + AI studio + une clé API = énorme crédit à dispo pour utiliser les IA.
Combottez ça avec Kilocode et vous avez le meilleur des mondes pour pas un rond ...

vazy j'ai 2 abos pro chez gemini et maintenant ils foutent des limites ?

Non mais AIstudio ils utilisent les données pour entrainer leurs modèles. Ils ont besoin de données.
A moins que toutes ses boites se foutent de nous et utilisent quoi qu'il arrive les données pour leur entrainement même quand on accepte pas ?

Non là c'est pour aistudio qui est gratuit contre l'utilisation des données. Ca va passer directement en API.

https://blog.google/products/gemini [...] emini-app/

Ah ok on verra le verdict

Pour les pro et ultra on aura toujours accès non?

Je vais y passer, je paye déjà €10 par mois (et 20€ pour ChatGPT et €10 pour Grok via twitter ).
Mais dans AI studio c'est illimité et mieux que dans Gemini. Même avec abo t'es limité dans Gemini à €20
 

Ben là ca parle d'API...

Oui mais AI studio ce sera quel prix

Hi! Est ce vrai que ChatGPT est à jour au 30 juin 2024 seulement?

Pose lui la question il te répondra  

C’est lui qui me l’a dit. Je lui ai posé une question à propos du nouveau pape. Et il m’a fait un topo sur François..

En insistant, il a fini par reconnaître que c’était Léon 14. Et m’a expliquè pour sa dernière MAJ.

Google a une longue tradition de trancher les produits non profitables, parfois très rapidement (RIP cloud gaming). C'est sans doute mieux qu'ils augmentent la rentabilité pour la durabilité globale de gemini...

-gaelle- , ne serait tu point z'une ia ?

La rentabilité de Gemini passe par constamment de meilleurs modèles. Pour avoir de meilleurs modèles faut de la data pour les entrainer. On payait AI Studio avec nos data.
C'est pas pour rien qu'OpenAI rachète Windsurf pour 3Mrds.

Petite réflexion, l'IA va progresser moins vite qu'on le croit.
Grok incapable de sortir sa version 3.5 attendues depuis des semaines.
Deepseek incapable de sortir la version R2 attendu depuis des semaines.
Llama 4 loin d'être impressionnant alors que c'est FB derrière.

Elle est ban def sur ce compte

Ce n'est pas plus mal si ils prennent leur temps

Moins vite ? On arrive déjà pas à suivre

 
(Pour info j'utilise souvent le terme IA pour dire LLM. Je sais que c'est un abus de langage mais je fais cet abus car le grand public ne connait pas la signification de LLM, je préfère être pédagogique et pas me perdre en détaisl techniques et terminologies)
 
Bonjour tout le monde, bonjour Olivie,
 
Je trouve cette remarque hyper pertinente : depuis le début du "phénomène IA" qui a commencé en 2022-2023 beaucoup de gens disent que l'IA va progresser de manière exponentielle et devenir plus intelligente que l'homme.
 
Perso je n'ai jamais cru à cette hypothèse : je pense qu'on a franchi un cap grâce à certains facteurs mais qu'on a immédiatement atteint un plateau et depuis le début de ce phénomène IA on a pas fondamentalement progressé.
Je m'explique :
 
Ce qui a permis l'émergence de l'IA :
- des progrès scientifiques (comme les transformers)
- une accumulation de données et la disponibilité de données (avant l'essor des réseaux sociaux et des gafam il n'y avait pas d'accumulation de données concentrées en un même lieu et facilement accessible)
- une puissance de calcul suffisante pour exploiter ces données
 
Ce qui fait qu'on ne peut pas continuer sur le même rythme de progrès fondamental de l'IA :
- les progrès scientifiques disruptifs sont rares : il faut souvent travailler pendant des années voire des décennies avant de trouver un nouveau truc significativement utile. On a pas de raison de penser qu'on va trouver des nouveaux trucs significativement utiles tous les ans. Même on fait de l'amélioration c'est plus de l'optimisation
- on a déjà entrainé les modèles avec toutes les données de la terre. On aura pas significativement plus de données à fournir aux IA : les êtres humains produisent toujours un petit de nouveau contenu tout le temps mais c'est noyé dans 99,99% de contenu redondant. Donc le rythme de progression des nouvelles connaissance est faible. Alors qu'on vient de passer de 0% quand les LLM n'existaient pas à quasi 100% des contenus disponibles mis dans le LLM
- la puissance de calcul n'augmente pas si vite qu'on le croit : la loi de Moore n'est plus respectée depuis 20 ans et ça s'empire. Je ne vais pas argumenter ici sur la puissance de calcul car ça serait trop long Et en plus on arrive au bout de notre modèle d'ordinateur actuel avec des limites physiques atteintes donc ça va encore s'aggraver
 
Pourquoi je suis malgré tout optimiste sur les progrès de l'IA
- Je pense que les LLM ne vont pas être significativement plus intelligents que ce qu'on a déjà, mais ce qu'on a est déjà super et très loin d'être exploité à son maximum
- à la louche pifométrique je dirais qu'à ce jour on exploite 1% de l'outil LLM et on peut atteindre 100%, un facteur 100 c'est déjà pas mal
- Pour exploiter pleinement les LLM on leur adjoint des tas de technologies autour (outils conversationnels, RAG, spécilaisations etc) ceci rend l'outil encore meilleur
- Quelle que soit la qualité de l'outil, pour l'instant la plupart des gens ne l'utilisent pas, ne savent pas l'utiliser du tout et il faut découvrir comment l'uitiliser. Chaque métier doit découvrir comment utiliser l'IA au mieux pour en tirer tous les bénéfices. Personnellement je fais ce travail avec ma chaîne Youtube Agile Toolkit : j'essaye de découvrir comment utiliser l'IA pour les métiers de la gestion de projet. Ca me prend beaucoup de temps à faire ces vidéos. Dans les vidéos je ne publie que 10% de mes expériences avec l'IA simplement car je n'ai pas le temps de faire plus de vidéos (la chaine Youtube n'est pas une occupation à plein temps, c'est un hobby) et en terme d'expériences, je ne fais qeu 1% de ce que j'aimerais faire (très frustrant   )
- Ca va prendre minimum 10 ans avant que tous les métiers sachent exploiter l'IA correctement (probablement beaucoup plus). C'est à comparer avec l'adoption d'internet
- En parallèle je reviens sur mon premier point : on aura quand même des évolutions scientifiques, des modèles avec un peu plus de data et une augmentation de la puissance de calcul. Cela ne va pas nous amener à la singularité mais ce sera toujours bon à prendre et cela pourra être significatif pour certains usages  

Google et OpenAi se font sucrer leurs employés  
 

Surprenant les départs de DeepMind vers Anthropic, j'aurai cru l'inverse plutôt...

Vous avez testé runner h, l'autre boîte française IA ?

Moi non. Par contre je découvre la deep research dans les mails pro + calendrier pro + messagerie teams
C'est incroyable les perspectives (et risques) que ça ouvre
 
J'ai demandé un audit organisationnel basé sur les échanges 2025, le contenu est très intéressant

via quel llm ?