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L'IA est hors de contrôle (jamais vu ça) — Transcript

by Vision IA · 4,125 words · 637 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00Cette semaine, une fois de plus, Lia a
0:02fait quelque chose qu'elle ne faisait
0:03pas avant. Elle a été compétente dans
0:05des domaines extrêmement exigeants.
0:07Cette semaine, donc Google a sorti un
0:09système capable de remplacer des
0:11semaines de data science. En quelques
0:13minutes, notre labo a publié un système
0:15pour construire des mondes virtuels qui
0:17se souviennent de ce qui se passe.
0:18Moderna qui a choqué l'industrie et pris
0:20tout le monde de cours. Ils ont annoncé
0:22les premiers résultats positifs d'un
0:23vaccin ARN contre le cancer qui vient de
0:26finir la phase 3 grâce à Lia, tropique
0:29qui publie fable 5.1 et qui a prouvé que
0:32son modèle conçoit des protéines
0:33thérapeutiques mieux que les meilleurs
0:35cherchants humains. Deux autres projets
0:36ont bouclé le tableau en résolvant des
0:38problèmes que personne ne trouvait
0:39glamour mais que bon que tout le monde
0:40avait. Ce sont six actu.
0:43Cette semaine, c'est du lourd. Messieurs
0:45dames, bonjour à toutes et à tous. Un
0:47plaisir de vous retrouver aujourd'hui
0:48pour ce nouveau numéro de la semaine.
0:50Alors vous allez le voir mais l'Aine,
0:53elle a particulièrement bien avancé du
0:55côté de la science, de la médecine, de
0:57la recherche automatisée et de systèmes
1:00qui en fait vont nous permettre de
1:02progresser beaucoup plus vite. Je parle
1:04de la recherche scientifique.
1:08Je vous rappelle rapidement que la
1:10chaîne a récemment atteint les 300000
1:11abonnés. Merci à tous pour le soutien.
1:14Si ce n'est pas déjà fait, vous pouvez
1:15vous abonner, ça vous prend un clic et
1:16ça nous permet de continuer à proposer
1:18ces contenus gratuitement ici sur
1:19YouTube. Dans le même esprit, nous avons
1:21une newsletter quotidienne gratuite,
1:23elle aussi où vous recevez chaque matin
1:24les infos et les idées de la veille à ne
1:26pas louper. Tous les liens sont sous la
1:28vidéo si cela vous intéresse en
1:29description. Alors, on commence avec
1:31Google qui était en feu cette semaine et
1:34notamment avec il y a une nouvelle qui
1:37est franchement assez impressionnante.
1:39Google Research vient de publier ce
1:40qu'ils appellent le PPE, donc Planetary
1:43Prediction Engine, le moteur de
1:45prédiction planétaire si l'on traduit en
1:47français. Le nom est pompeux hein, mais
1:49le concept est assez simple en réalité.
1:52Vous allez lui poser une question en
1:53langage naturel. Donc par exemple, où
1:55sont les zones à risque de pénurie
1:57alimentaire au Nigéria ? ou alors
1:59quelque chose comme quel quelles sont
2:01les zones sanitaires qui vont être
2:02touchées par Ébola en République
2:04démocratique du Congo ? C'est des
2:05exemples. À partir de cette simple
2:07phrase en langage naturel, le système
2:10fait tout seul ce qui prenait des
2:12semaines à une équipe de spécialistes.
2:14Il va chercher les données satellitaires
2:15pertinentes sur Google Earth. Donc une
2:17gigantesque base d'images satellite mise
2:19à jour en continu. Il va croiser cela
2:21avec des données socio-économiques
2:23issues de Data Commands puis nettoyer le
2:25tout. Entraînez ensuite des modèles de
2:27machine learning dessus puis il vous
2:29sort un rapport complet. Dans cette
2:31boucle, il n'y a aucune intervention
2:33humaine entre la question et le
2:34résultat. Et pour ceux d'entre vous qui
2:36pensent qu'il s'agit d'un gadget,
2:38détrompez-vous. Les résultats sont déjà
2:40très concrets sur la sécurité
2:41alimentaire au Nigéria. Cet outil a plus
2:43que doublé la précision des prédictions
2:45en descendant au niveau local. En fait,
2:48il a croisé des signaux que les équipes
2:49humaines n'auraient jamais combiné entre
2:51eux. des choses comme des variations de
2:53prix sur les marchés locaux, des
2:55anomalies sur le coût des denries
2:57alimentaires, des microariations
2:58climatiques, plein de choses. Toutes ces
3:00données existaient déjà mais personne ne
3:02pensait à les assembler dans un même
3:04modèle. Sur l'épidémie d'Ebola en
3:06République démocratique du Congo. Le
3:07système a identifié correctement 15 des
3:1018 nouvelles zones sanitaires touchées,
3:12donc sur 5 semaines de prévision
3:14consécutives. C'est 10 points au-dessus
3:16du meilleur modèle de prédiction
3:18existant aujourd'hui. En épidémiologie,
3:2110 points, c'est la différence entre
3:23anticiper une crise sanitaire et la
3:24subir. Est-ce que c'est un produit fini,
3:26prêt à l'emploi ? Non, c'est encore au
3:28stade expérimental. Mais le fait qu'ils
3:30en parlent publiquement, qu'ils
3:32commencent à montrer aux gens ce qui se
3:34fait vraiment dans les labos de
3:35recherche avancée parce qu'ils font ça
3:36mais ils font plein d'autres choses que
3:38les gens n'ont pas conscience encore. Et
3:40bien ça c'est un signal assez clair. On
3:42est en 2026, vous le savez maintenant
3:44mais çaen est un exemple de plus. Lia ne
3:46se contente plus de générer du texte ou
3:48des images. Elle commence à faire le
3:50boulot d'équipe entière de spécialistes
3:52sur des crises humanitaires. Et c'est
3:54franchement une application de l'IA qui
3:56m'enthousiasme particulièrement. On a
3:58récemment parlé de l'avancée de Google
3:59sur la prédiction des ouragans grâce à
4:01Lia qui avait fait une grosse percée
4:03dans ce domaine qui avait bien prédit
4:04des ouragans dans le sur le continent
4:06africain qui avait sauvé plein de vie.
4:08Puis encore avant ça, ils avaient une ia
4:10de recherche qui leur a permis de faire
4:12des découvertes sur leur propre système.
4:14J'ai vraiment hâte de voir ce que ça
4:15fera d'autre. Donc comptez sur moi comme
4:17d'habitude pour continuer à vous tenir
4:18informé. Allez, on continue. Changement
4:21de sujet. On quitte la terre pour
4:23rentrer dans la matrice littéralement.
4:25un projet qui vient de sortir cette
4:27semaine et s'appelle Code World Model.
4:30Pour ceux qui ne suivent pas ce domaine,
4:31sachez que un modèle monde dans le
4:33domaine de l'IA, c'est un c'est une IA
4:35capable de simuler un environnement
4:36complet, donc une une vraie simulation
4:39de monde où on fait ce qu'on veut à
4:40l'intérieur. C'est comme la matrice
4:42hein, littéralement, vous lui donnez une
4:43action, elle vous montre ce qui se passe
4:45ensuite dans ce monde simulé là.
4:47Concrètement, c'est la technologie qui
4:48pourrait un jour permettre de générer
4:49des jeux vidéos entiers à la volée, par
4:51exemple, mais c'est pas vraiment sa
4:52vraie application. sa vraie application,
4:54ce sera de créer des stimulations
4:56virtuelles réalistes du monde pour
4:58entraîner des robots humanoïdes par
5:00exemple, les entraîner dedans et ensuite
5:01prendre ses connaissances dans le monde
5:03réel ou de construire des mondes
5:04virtuels interactifs dans lesquels se
5:06balader ou lancer des simulations
5:08physiques. Le problème c'est que pour
5:09l'instant ces modèles là butent sur un
5:12problème précis, c'est la mémoire. Pas
5:14la mémoire au sens technique, c'est
5:16plutôt que ces modèles en fait ne
5:18comprennent absolument rien au monde
5:20qu'ils génèrent. Les modèles vidéos
5:21actuels savent créer des images
5:23impressionnantes, mais ils ne se
5:24souviennent de rien. Ils prédisent
5:25l'image suivante à partir de ce qu'ils
5:27voi sans comprendre les règles du monde
5:29dans lequel ils opèrent. Si un
5:31personnage pousse un objet, le modèle ne
5:32sait pas que l'objet a bougé
5:35intuitivement. Il le devine visuellement
5:37certes, mais parfois il se trompe. Du
5:38coup, au bout de quelques secondes, le
5:40modèle part en pris. Ça a l'air
5:41impressionnant pendant 10 secondes puis
5:43tout se désintègre. Code world model
5:45attaque ce problème en séparant deux
5:47jobs qui n'auraient jamais dû être
5:48mélangés. D'un côté, Unia qui va jouer
5:50le rôle du cerveau. Donc quand quelque
5:52chose se passe dans le monde, elle va
5:53raisonner sur l'événement et mettre à
5:55jour un carnet. Ce carnet va garder à
5:57mémoire où sont les objets, quelles sont
5:59les règles, ce qui se passe avant, ce
6:01qui s'est passé avant et cetera. De
6:02l'autre côté, nous avons une partie, un
6:03modèle vidéo qui lui va prendre ce
6:05carnet de bord pour le transformer en
6:07image. Le cerveau pense, le générateur
6:09dessine. Les démos qu'ils nous ont
6:10montré nous montrent des des montres
6:12virtuels qui tournent assez longtemps
6:13pour être et c'est assez impressionnant
6:15pour être honnête. On passe du pastel au
6:16pixel art puis au réaliste. Les
6:18personnages interagissent avec les
6:19objets. Le monde se souvient, il n'y a
6:21il y a même une mini carte parfois en
6:23haut à l'écran qui suit tout en temps
6:25réel. Bon, on en est encore loin d'un
6:27vrai monde entièrement simulé mais c'est
6:29exactement la brique en fait qu'il
6:31manquait pour que les mondes généri par
6:33passent de la démo à quelque chose qui
6:35tient debout sur la durée qui est en
6:38fait le nerf de la guerre. Le code est
6:39déjà open source sur GitHub, ce qui veut
6:41dire que les ingénieurs vont s'en
6:42emparer assez vite pour construire
6:43par-dessus. Je vous tiendai au courant
6:45de ce qu'il crée avec.
6:49OK. L'actue suivante, on va changer
6:51complètement de registre. On passe du
6:52virtuel au très réel. C'est probablement
6:56euh pour être honnête avec vous, la
6:57nouvelle la plus importante de toute
6:59cette vidéo. L'CTU date de 2 semaines à
7:01peu près. Je n'ai pas pu vous en parler
7:03dans la semaine dernière. C'est c'est
7:04tombé juste au moment où je publie la
7:05vidéo de la semaine dernière. Mais en
7:07fait, elle est tellement importante que
7:08j'ai voulu la ramener ici. Vous savez,
7:11alors une note un peu personnelle, mais
7:13je me souviens clairement qu'il y a 2 à
7:153 ans euh quand L a commencé à décoller,
7:18beaucoup d'analystes et de et de grands
7:20ingénieurs avancé l'idée que Lia
7:22pourrait un jour guérir le cancer. Pour
7:25être honnête avec vous, on avance
7:26clairement dans cette direction. C'est
7:29pas une blague, c'est pas une info que
7:31je balance à la volée ou pour faire le
7:32buzz
7:34en fait avec ce type d'info là, on
7:36vérifie trois à quatre fois avant d'en
7:38parler car le sujet est vraiment sérieux
7:40ici. On n'est pas là pour vendre des
7:41faux espoirs. Alors, on a
7:43personnellement vérifié, revérifié,
7:44revérifié l'information de de personnes
7:48des personnes très sérieuses ont
7:49également fait le travail sur lesquels
7:50on s'est appuyé. Donc oui, on a eu un
7:53progrès de ce côté-là. Ce qu'il s'est
7:54passé est vraiment significatif, donc il
7:56faut qu'on en parle. Les labos de
7:58Moderna et Merk ont annoncé avoir
8:00développé un vaccin ARN personnalisé
8:02contre le cancer qui a réussi son essai
8:05clinique de phase 3 sur le mélanome. La
8:07phase 3, c'est le dernier mur, la
8:09dernière étape avant la demande
8:11d'approbation officielle à la FDA. Le
8:13test Grandeur Nature en conditions
8:15réelles avec un groupe de contrôle. Plus
8:17de 1100 patients retirés
8:19chirurgicalement mais avec un risque
8:21élevé de récidive. Le vaccin a ralenti
8:24significativement le retour du vaccin
8:26ainsi que de sa propagation dans le
8:27corps et dans de nombreux cas à supprimé
8:30cette récidive. C'est la première fois
8:32dans l'histoire de la médecine qu'un
8:33vaccin ARN anticancer réussit à ce
8:36stade. Le mécanisme est remarquable
8:38parce que c'est là que Lia, elle rentre
8:40en jeu en fait tout simplement. Ce
8:43vaccin n'est pas un vaccin générique
8:45qu'on produit en masse comme ça peut
8:46être le cas de certains vaccins. Ici,
8:49chaque dose est fabriquée pour un
8:51patient spécifique. En fait, pour le
8:53produire, on va commencer par séquencer
8:55la tumeur du patient. Des algorithmes
8:57d'IA vont analyser ensuite les mutations
8:59pour prédire quel néoantigène donc qui
9:01sont ces protéines anormales à la
9:03surface de des cellules cancéreuses vont
9:05pouvoir déclencher la meilleure réponse
9:07immunitaire possible. L'AR RN est
9:09ensuite conçue sur mesure pour coder
9:10jusqu'à 34 de ces néo-antigènes. Tous
9:13uniques à cette tumeur là spécifique. Le
9:15corps du patient les produit. Son
9:17système immunitaire va donc apprendre à
9:19reconnaître spécifiquement ces cellules
9:20cancéreuses-là puis il va les attaquer.
9:22On parle d'un vaccin conçu avec l'aide
9:25de l'IA fabriqué sur mesure à chaque
9:27patient qui apprend à votre corps ou en
9:29tout cas au corps du patient à combattre
9:31son cancer à lui.
9:35La bourse ne s'y est pas trompée.
9:37L'action Moderna abondit de 177 % en une
9:40seule journée. Sa capitalisation est
9:42passée de 25 milliards à 69 milliards de
9:46dollars dans la journée suite à
9:47l'annonce. C'est environ 45 milliards de
9:50dollars créés en quelques heures
9:52seulement. Suite à cette annonce avec un
9:54volume d'échange 18 fois supérieur à la
9:55moyenne. Bio tech qui travaille sur des
9:58technologies similaires avec Rush a pris
10:0022 % dans la foulée aussi. C'est une
10:02réaction assez folle pour être honnête.
10:04le marché ne réagit pas aussi fort.
10:06Normalement, c'est rare, du moins pour
10:08de telles entreprises qui sont déjà
10:10massives à la base. À moins d'avoir une
10:12vraie percée spectaculaire, que ce ne
10:14soit pas du vent. Le plus frappant,
10:18c'est que ce n'est pas que le mélanome.
10:21Moderna et Merk ont neuf et ces
10:22cliniques en cours sur d'autres cancers.
10:24Du poumon jusqu'au pancréas en passant
10:26par la vessie, le rein, l'estomac. Ils
10:29sont sur neuf fronts différents.
10:30L'analyste William Blair projette des
10:32ventes annuelles de pointes de 5,4
10:34milliards de dollars pour le seul
10:35mélanome sur la part 5050 de Moderna. Si
10:38les autres indications suivent, on parle
10:40d'un changement de paradigme complet
10:42dans le traitement du cancer. Quelques
10:43jours avant ça, le 5 août, la FDA avait
10:46déjà approuvé le premier vaccin
10:47antigripal aérienne de l'histoire, celui
10:49de Moderna aussi, le M Fluciva, donc 27
10:53% plus efficace que les vaccins
10:54classiques dans l'essai clinique. Lia,
10:56elle est au cœur de cette accélération
10:58médicale et ce n'est que le début.
11:01Encore une fois, personnellement, je
11:03savais que ça arriverait, mais ça va
11:05quand même plus vite que ce qu'on
11:06prévoyait, ce que moi-même je prévoyais.
11:08En fait, il y a 2 ans, on disait que ça
11:10arriverait vers les années 203. On est
11:12en 2026 et on est déjà en passe de
11:15passer la phase 3 vers l'approbation de
11:17la FDA. C'est une sacrée époque à
11:19laquelle nous sommes en train de vivre.
11:20C'est comme s'il y avait un ancien
11:22monde, un nouveau monde qui arrive et on
11:23est dans l'entre deux. En fait, beaucoup
11:25de choses sont en train de changer et
11:27vont encore changer pour passer de l'un
11:29à l'autre. En tout cas, je vous tiendrai
11:31bien évidemment au courant pour la
11:32suite. Alors, on continue. Maintenant,
11:36restons dans la science bien sûr, mais
11:38changeons de labo. Le 1er septembre, en
11:41Tropic a sorti Claude Fable 5.1 ainsi
11:43que Claude Mythos 5.1. Même modèle sous
11:45le capot, mais deux versions
11:46différentes. Fable, il est accessible à
11:48tous. Vous savez lui il est réservé aux
11:50organisations vérifiées en cybersécurité
11:52et en science du vivant car trop
11:54dangereux pour être laissé dans la
11:55nature. Les benchmarks sont solides. Sur
11:57Terminal Bench 4 en test de code
11:59agentique, Fable atteint 55,8 % contre
12:0342 % pour Fable 5. Mythos 5.1 lui monte
12:05à 60,9 % tandis que GPT 5.6 sol d'open
12:09plafonne à 37,3 %. Mais les benchmarks
12:11ce n'est pas ce qui a fait exploser les
12:13réseaux sociaux. Ce qui a frappé tout le
12:14monde, c'est la partie de recherche
12:16anthropique a donné à Mythos 5.1 des
12:19outils open source de design et de
12:20repliement des protéines. Puis ils l'ont
12:22laissé travailler de manière
12:24complètement autonome sur des cibles
12:25thérapeutiques. Le modèle a conçu des
12:27protéines capables de se lier à ces
12:29cibles, des binders, donc en langage
12:31pharma. Deux labos externes indépendants
12:33ont fabriqué pu tester ses protéines en
12:35conditions réelles. Les résultats sont
12:37assez dingues. Sur trois cibles, les
12:39affinités de liaison des designs de
12:41Mythos étaient 10 fois supérieurs au
12:43meilleur design soumis à compétition.
12:45Sur la cible RBX1, Mythos a atteint un
12:48taux de réussite de 40 %, là où les
12:50participants humains de la compétition
12:51ont été à 3,7 %. En fait, le taux de
12:53réussite globale de Mythos, c'est-à-dire
12:55le pourcentage de design de protéines
12:57qui sont effectivement des binders
12:59fonctionnels qui marchent quoi, approche
13:00les 50 % sur 12 cibles. La norme dans le
13:03domaine aujourd'hui, c'était entre 10 et
13:0515 %. C'est une sacrée amélioration.
13:07Vous voyez le lien avec tout ce qu'on
13:09vient de dire sur Moderna. Le vaccin
13:11anticancer repose sur l'identification
13:13des néoantigènes je vous l'ai dit, le
13:15design de protéines qui déclenche la
13:17bonne réponse immunitaire.
13:19C'est exactement le type de tâches dans
13:20lesquelles un modèle d'IA vient de
13:22surpasser les experts humains. Fable 5.1
13:25a aussi entraîné un réseau de neuron sur
13:27des images radar de la sonde magélante
13:29de la NASA, donc des données qui ont
13:30plus de 30 ans. Il en a tiré une
13:32nouvelle carte d'élévation dentière de
13:34la surface de Vénus. La résolution passe
13:37de 10 20 km à 2 3 km avec des altitudes
13:40jusqu'à 25 % plus précises. La carte a
13:42été publiée en accès libre sous licence
13:44Creative Commands en préparation des
13:46futures missions véritas de la NASA
13:47ainsi que Envion de de l'ESA. Un modèle
13:50d'IA qui fait de la science planétaire à
13:52partir de données que la NASA avait dans
13:54son tiroir depuis trois décennies. Les
13:57données étaient là mais personne n'avait
13:58pensé à les à les retraiter comme ça, à
14:00les interpréter de cette manière. Et
14:02c'est un schéma qui se répète beaucoup.
14:04Si vous suivez la chaîne, si vous suivez
14:05les vidéos sur la science, vous le savez
14:07souvent, c'est l'IA permet ça, c'est que
14:10on prend des vieilles données qu'on a
14:11déjà et Lia fait des découvertes dessus.
14:14Pour la nuit suivante, on redescend sur
14:16terre mais on reste dans le visuel. Un
14:18projet appelé Fix anything qui vient de
14:20sortir cette semaine. Le problème qu'il
14:22résout, vous le connaissez si vous avez
14:23déjà touché ou entendu parler de
14:25n'importe quelle technique de
14:26reconstruction 3D à partir de photo. Le
14:28résultat peut être correct vu depuis les
14:30angles de la caméra d'origine, mais dès
14:32que vous bougez la caméra ailleurs, ça
14:33se dégrade. Des trous, de la géométrie
14:35flottante, des zones flous, des
14:36artefacts partout. Fixening prend ses
14:39rendus dégradés pour les nettoyer en
14:40utilisant un modèle de vidéo
14:41pré-entraîné. Le point clé, c'est que
14:44même un rendu très bruité conserve le
14:46mouvement de caméra ainsi que la
14:47structure grossière de la scène. Le
14:48nettoyage peut donc être formulé comme
14:50de la traduction vidéo vers vidéo. Ça
14:52marche sur tous les types de
14:53représentations 3D, que ce soit du Gion
14:55splating, des nerves, des mèches, des
14:58nuages de point, peu importe. Un seul
14:59modèle pour tout ça. Le code, il est
15:01disponible sur GitHub dès maintenant.
15:03Alors, je sais que vous êtes nombreux,
15:04très nombreux à manipuler les objets 3D,
15:06à regarder cette vidéo. Donc, ça peut
15:08valoir le coup de creuser ce domaine si
15:09vous y êtes. Dernier actu de la semaine
15:11qui était très chargé, vous l'avez vu.
15:13On finit par quelque chose que vous
15:14allez pouvoir utiliser concrètement dès
15:16demain. Google a sorti G Mini 3.5
15:18Transcribe, donc le dernier modèle IA de
15:21transcription vocale qui fait bien plus
15:22que convertir du son en texte. Il
15:24propose deux modes à ce jour. Un mode
15:26verbatim qui capture tout exactement
15:29comme c'est dit. Puis un mode
15:30intelligent qui va nettoyer les
15:31étitations, corriger votre
15:33autocorrection, retirer les mots de
15:34remplissage, bref, qui va formater le
15:36texte proprement. Vous savez comme on
15:38parle dans la vraie vie. On commence une
15:40phrase, on se reprend, on change d'avis
15:41à mi-chemin. Par exemple, si vous êtes
15:43au bar et que vous dites "Je veux un
15:44grand laté glacé ou lait d'avoine avec
15:46deux doses de noisette, en fait non. Euh
15:49oui, non, changer la noisette en
15:50caramel, enlever le chaude, pas pas de
15:52glace du tout et cetera." Tout ça va
15:54être capté par le modèle. quelque chose
15:55qu'un client aurait pu vous dire par
15:57exemple et bien le modèle va comprendre
15:58l'intention finale pour vous sortir le
16:00résultat propre le taux d'erreur moyen
16:02de % en non streaming. Il est 70 % plus
16:05rapide que le modèle précédent.
16:07Détection automatique de plus de 85
16:09langues, y compris le changement de
16:10langue en milieu de phrases. En fait,
16:11vous pouvez commencer en français par
16:13l'anglais, glisser un mot en espagnol,
16:15le modèle ne va pas perdre le fil.
16:17Google annonce ailleurs que cette
16:18technologie va être intégrée directement
16:19dans Chrome et à terme dans Google
16:21Translate et un peu partout.
16:22Transcription vocale dans n'importe quel
16:24champ, sur n'importe quelle page web.
16:26Plus besoin de taper. Vous parlez, le
16:28texte apparaît propre et formaté. Mais
16:30si je vous en parle aujourd'hui, c'est
16:31pour tout ce que ça rend possible.
16:32Concrètement, vous êtes médecin, par
16:34exemple, maintenant vous allez pouvoir
16:35dicter vos compte-rendus de consultation
16:37pendant que le patient est encore en
16:38face de vous. Le texte va sortir propre
16:40et structuré. Vous êtes journaliste,
16:42vous posez votre téléphone sur la table
16:43pendant une interview, par exemple d'une
16:45heure avec un avec trois interlocuteurs
16:47différents et le modèle va réussir à
16:48séparer les voies, à attribuer chaque
16:50passage à la bonne personne, euh plein
16:53de choses. Vous allez récupérer en fait
16:54une transcription propre avec les time
16:56stamp adaptés. Vous êtes développeur,
16:59vous parlez à votre navigateur au lieu
17:00de taper dans un formulaire. Vous êtes
17:02en réunion Zoom. Les sous-titres vont
17:04arriver en temps réel avec moins d'une
17:06seconde de décalage et 20 exemples
17:08d'utilisation supplémentaire que j'ai
17:10pas cité. C'est le genre d'outil qui
17:12dans 6 mois par exemple vous paraîtra
17:14aussi naturel que le correcteur
17:15octrogographique aujourd'hui. Cette
17:17semaine six actuat. Lia a prédit des
17:20épidémies mieux que le modèle de
17:21référence. Elle a construit des mondes
17:23virtuels. Elle a contribué au premier
17:24vaccin antiancer à réussir en phase 3.
17:27Elle a conçu des protéines
17:28thérapeutiques qui surpassent les
17:30experts humains. Elle a nettoyé des
17:31scènes 3D. Elle a appris à comprendre la
17:34façon dont les humains parlent vraiment.
17:36Il y a un mot pour décrire tout ça. Ce
17:37n'est pas intelligence artificielle
17:39générale, hein. Ce n'est pas la
17:41singularité, c'est une compétence. Lia
17:46est devenue compétente et la compétence
17:48contrairement au spectacle, ça ne fait
17:50pas trop de bruit. Ça fait surtout des
17:51résultats. Des résultats que des équipes
17:54entières de spécialistes mettaient des
17:55semaines ou des années à produire. La
17:57question maintenant, elle est simple.
17:59Vous êtes de quel côté ? celui des gens
18:01qui regardent cette transformation se
18:03dérouler en spectateur en se disant que
18:05ça ne les concerne pas encore ou celui
18:07des gens qui comprennent ces outils, qui
18:08savent les utiliser, qui ont un avantage
18:10concret dans leur carrière comme dans
18:12leur quotidien.
18:14Si vous êtes dans la deuxième catégorie
18:15ou si vous sentez qu'il est temps d'y
18:17rentrer, de ne pas louper le train en
18:19marche, alors j'ai justement quelque
18:20chose pour vous. J'aimerais vous dire
18:22que depuis quelques mois déjà, j'ai
18:23construit un programme d'apprentissage
18:25unique. Je vous apprends en Lia sur tous
18:28ces aspects. C'est un parcours que j'ai
18:29créé et pensé pour vous transmettre tout
18:32ce que je sais. Alors, non seulement sur
18:34les modèles d'IA comme Chat GPT, Gemini
18:36de Google, Grock de Elon Musk, Cloud et
18:39cetera, je vous montre en fait et
18:41surtout la manière de les intégrer
18:42concrètement dans votre vie, dans votre
18:44travail, dans vos projets et ce que vous
18:47soyez salarié, indépendant, entrepreneur
18:49ou même à la retraite. Car oui, nous
18:51avons beaucoup beaucoup de retraités
18:53dans la communauté et ils utilisent l'IA
18:55au quotidien. J'ai récemment sorti la
18:57plus grosse mise à jour à ce jour de la
18:59formation. Euh ça fait un petit moment
19:01que j'en parlais mais ça y est, elle est
19:03là, elle est en ligne. Euh c'est un
19:05module entièrement dédié à
19:06l'automatisation par IA, donc à un
19:08utilisant N8N. Autrement dit, la
19:11création d'agents IA, donc des espèces
19:13de salariés virtuels qui vont travailler
19:15pour vous et tout faire pour vous. En
19:18somme, vous faire gagner des heures et
19:20des heures et des heures. Vous êtes déjà
19:22plus de 6 à 7000 à avoir rejoint ce
19:25programme. Donc merci pour tout ce
19:27soutien. Et enfin, sachez qu'il n'y a
19:29pas besoin d'être développeur, pas
19:30besoin d'avoir un profil technique. Je
19:32vous prends par la main et pas à pas
19:34avec des leçons vidéos claires, des cas
19:36concrets, pratiques, on voit tout ce qui
19:38touche à Lia. Dernier point, mais pas
19:41des moindres bien sûr, si vous nous
19:42rejoignez aujourd'hui, vous aurez accès
19:44à toutes les évolutions du futur, sans
19:47surcoup, accès illimité à vie, à tout ce
19:49que je veux vous apprendre. Donc
19:51aujourd'hui, c'est un paiement unique.
19:52Ce n'est pas un paiement mensuel, hein.
19:54C'est juste un paiement unique et vous
19:55aurez accès à vie à toutes les mises à
19:57jour que je vais faire en permanence et
19:59que je fais en ce même d'ailleurs. Donc
20:02si cela vous intéresse, vous avez les
20:04liens en dessous de la vidéo, donc soit
20:05en description, soit en commentaire
20:07épinglé pour nous rejoindre. Dans tous
20:09les cas, moi je serais très heureux de
20:11vous accueillir dans le programme
20:12Vision. Si vous êtes encore là, merci
20:15d'avoir regardé cette vidéo jusqu'au
20:16bout et je vous dis à très très vite
20:18pour la prochaine vidéo. À bientôt.

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