Sommaire

Les enjeux économico-politico-socio-éthiques de la bataille de l'IA qui fait rage dans le monde de la tech et qui nous impactent ou impacteront de façon inéluctable

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Les enjeux de l'IA aujourd'hui - peut-être le fond du débat de ce soir ? 

Quatre axes d'analyse proposés pour organiser nos échanges 
Quelques données et précisions pour éclairer nos propos 

1 - Axes Technico-économique et Politique globale

sur fond de guerre économique entre les USA et la Chine, l'IA est au centre du jeu
et redessine la géopolitique internationale

2 - La réalité à ce jour

L'IA ne fonctionne pas sans une énorme puissance informatique (c'est vrai et faux ;) ) elle est la chronique d'une catastrophe écologique annoncée  

3 - Axes Enjeux politiques et Répercussions sociales :

Le temps humains, celui de l'apprentissage, celui du savoir-faire, celui du développement personnel, n'est plus compatible avec les modifications des modes et outils de production disponible grâce à l'IA.

4 - Ma réflexion actuelle

N'en déplaise à certains, le problème du développement et su déploiement de l'IA aujourd'hui est éminemment politique : 

5 - En annexes, des infos parmi d'autres

  1. Définitions dans l'IA (Selon Wikipédia entre autres) 
    inclusion des concepts :
     Intelligence Artificielle <- Apprentissage Automatique, le machine learning <- Les réseaux de neurones <- Deep learning
    1. Intelligence Artificielle  
    2. Machine learning 
    3. Réseaux de neurones 

    4. LLM (Large Language Model, modèle de langage large) 

    5. Algorithme et heuristique 
  2. Super Intelligence artificielle 


De ce fait, il est impossible ni de prédire, ni de déterminer pourquoi un réseau de neurones produit un résultat précis en particulier, à un moment donné.
Au contrario, un algorithme, qui est conçu pour toujours donner la même réponse à partir cu même contexte et jeu de données.

A SAVOIR : une IA produit un résultat s'approchant de 100% vrai, juste ou exact, mais jamais à 100%
On estime qu’une IA qui produit un "bon" résultat dans plus de 97% des cas comme "fiable" à ce jour. 

A SAVOIR : Un réseau de neurones doit toujours proposer une solution à sa sollicitation. Même fausse ou erronée, l'IA doit fournir une réponse, même erronée.

Hallucination, Biais : ce sont les termes employés pour qualifier les "égarement" des IA en LLM aujourd'hui.
C'est le grand défi de tous les modèles de nos jours d'essayer de limiter ou encadrer la génération d'halllucinations

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Revision #6
Created 2026-06-30 12:38:57 UTC by Anaïs
Updated 2026-06-30 14:07:08 UTC by Nicolas Farrie