L'IA aujourd'hui ! L'IA aujourd'hui épisode du 2025-09-21
Sep 21, 2025
06:42
Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : données LinkedIn et RGPD, IA et décisions médicales, lunettes connectées de Meta, la startup MiniMax AI, et l’essor des chatbots en entreprise.On commence par LinkedIn, qui a informé ses utilisateurs européens qu’à partir du 3 novembre 2025, certaines données seront utilisées pour entraîner ses modèles d’IA générative, par défaut, sur la base de l’« intérêt légitime » prévu par le RGPD. Les membres peuvent toutefois désactiver cette option dans leurs préférences: il suffit d’aller dans les paramètres et de refuser l’usage de ses données pour l’entraînement. Précision utile: couper cette option n’empêche pas d’utiliser les fonctionnalités d’IA générative de LinkedIn, cela limite uniquement l’utilisation des données personnelles pour l’entraînement. Côté usages, ces modèles servent déjà à aider les recruteurs à trouver et contacter des profils, et à assister les membres dans la rédaction d’éléments de profil, de messages et de publications. LinkedIn invite par ailleurs à consulter la mise à jour de ses conditions et à gérer ses préférences, alors que la question de l’équilibre entre bénéfices et droits des utilisateurs reste centrale.Dans la santé maintenant: une étude a comparé les réponses de plus de mille néphrologues à celles de huit grands modèles de langage sur l’indication d’une biopsie rénale. Le questionnaire, conçu avec l’apport des patients et diffusé internationalement, a mis en évidence une forte variabilité humaine, influencée par des facteurs personnels et systémiques. Les LLM testés incluaient ChatGPT-3.5, GPT-4, Llama 2, MedLM et Claude 3. Les chercheurs ont utilisé un score de “propension à la biopsie” pour mesurer la tolérance au risque: plus le score est élevé, plus la tolérance aux risques potentiels est grande. Résultat: ChatGPT-3.5 et GPT-4 sont les plus alignés avec la réponse la plus fréquente chez les cliniciens; MedLM est le plus avers au risque; Claude 3 le moins avers. Les modèles reproduisent modestement la décision clinique humaine, avec un meilleur alignement lorsque les médecins sont eux-mêmes convergents, et un alignement plus faible en l’absence de consensus. Les auteurs rappellent les limites: opacité, biais possibles et génération d’informations erronées, d’où la prudence requise pour toute intégration au soin.Côté matériel, Meta a présenté une nouvelle génération de lunettes intelligentes et des outils de création immersive. Objectif: faire des lunettes un point d’accès régulier à l’IA, complémentaire du smartphone. Trois modèles sont annoncés: les Ray-Ban Meta Gen 2; les Oakley Meta Vanguard orientées sport et extérieur; et un modèle haut de gamme, Ray-Ban Display, doté d’un écran projeté et d’un bandeau EMG pour piloter l’interface par micro-gestes. Autonomie annoncée jusqu’à neuf heures, capture visuelle en ultra‑HD et champ de vision porté à 122°. La fonction “Conversation Focus” promet une meilleure captation audio en environnement bruyant. Meta relie ces lunettes à sa plateforme immersive: moteur Horizon Engine repensé pour des graphismes plus réalistes et Horizon Studio, un studio de création qui génère des environnements via l’IA. En ligne de mire: des usages professionnels comme la gestion de stocks ou la formation, avec assistance contextuelle continue. Reste la question de la confidentialité, de l’acceptabilité sociale et de la gouvernance des données, en particulier en Europe. L’enjeu sera de concilier contrôle des données, autonomie logicielle et sobriété énergétique.Pendant ce temps, MiniMax AI, startup fondée en Chine et en expansion mondiale, développe des modèles de base multimodaux capables de traiter texte, images et audio au sein d’une architecture unifiée de type Transformer, proche des approches GPT ou LLaMA. Leurs systèmes visent la compréhension multilingue, le raisonnement et l’analyse contextuelle d’images dans un seul pipeline. Les modèles sont déjà déployés dans la finance, l’éducation, la santé et le divertissement numérique, avec une volonté d’échelle et d’alignement sur des objectifs humains. Ces avancées intéressent les éditeurs SaaS et les entreprises logicielles qui cherchent à intégrer une IA plus efficace, y compris sur des marchés moins représentés dans le boom occidental.Enfin, en entreprise, les chatbots IA montent en puissance en 2025. Ces assistants conversationnels, plus adaptatifs que les bots à règles, gèrent les demandes en temps réel et peuvent réduire jusqu’à 80% des sollicitations d’assistance sur web et mobile. Les voicebots et callbots automatisent les appels 24h/24 pour désengorger les centres de contacts. En interne, des bots RH et IT automatisent l’onboarding, la gestion des congés et la résolution de tickets. À la clé: qualification instantanée des demandes, tri par complexité, baisse du temps de réponse moyen de 75% et économies d’environ 30% sur les coûts de support, tout en personnalisant les réponses via l’apprentissage automatique. Côté solutions: Dydu, acteur français no‑code depuis 2009, intègre IA générative et compréhension avancée; Botnation AI permet de créer rapidement des bots sans compétence technique; Zendesk AI annonce l’automatisation jusqu’à 80% des tickets via des agents IA pré‑entraînés sur des milliards de données clients; HubSpot propose une intégration native avec les CRM. Pour choisir, vérifiez l’intégration à votre écosystème (CRM, helpdesk, bases de connaissances) et privilégiez les plateformes offrant des simulations sur vos tickets historiques, avec coûts prévisibles entre 50 et 400 euros par mois. Prévoir 2 à 4 semaines d’apprentissage après un paramétrage soigné et des tests de scénarios critiques. Tendance 2025: la générative multimodale, combinant texte, voix et analyse d’images.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !
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