Depuis deux ans, l’intelligence artificielle attire des investissements colossaux. Start-ups, géants de la tech, fonds d’investissement et États injectent des milliards dans l’IA, souvent sur la base de promesses plus que de revenus concrets. Une question revient de plus en plus chez les analystes : sommes-nous face à une bulle de l’IA ?

Dans cet épisode, on décrypte les mécanismes économiques derrière l’engouement actuel pour l’IA et les signaux qui alimentent l’hypothèse d’un possible krach. Valorisation déconnectée des usages réels, coûts énergétiques et matériels élevés, dépendance aux géants du cloud, concurrence féroce entre modèles… autant de facteurs qui interrogent la solidité du marché.

L’épisode aborde notamment :

🔹 Pourquoi les investissements IA explosent plus vite que les revenus

🔹 Les parallèles avec les bulles passées (Internet, crypto, metaverse)

🔹 Ce qui différencie une bulle spéculative d’une transformation structurelle

🔹 Les risques pour les start-ups, les investisseurs et les utilisateurs

Nous analysons aussi les scénarios possibles : éclatement brutal, correction progressive ou consolidation autour de quelques acteurs dominants. Et surtout, ce qui pourrait rester une fois l’euphorie retombée : les usages réellement créateurs de valeur.

Un épisode pour prendre du recul, comprendre les dynamiques économiques de l’IA et éviter de confondre innovation durable et emballement spéculatif.

Bienvenue dans ce voyage au cœur de la révolution technologique la plus disruptive de notre siècle : les Grands Modèles de Langage (LLM). Dans cet épisode, nous "ouvrons le capot" de l'intelligence artificielle générative pour déconstruire le mythe de la boîte noire magique.

Au programme de cet épisode :

• L'atome du langage : Découvrez le concept de token, cette unité de base qui transforme notre réalité textuelle en une suite de nombres manipulables par la machine.

• Le moteur de la révolution : Plongez dans l'architecture Transformer (2017) et son mécanisme de self-attention. Apprenez comment l'IA parvient à "regarder" une phrase entière simultanément pour en saisir le contexte exact, tel un projecteur focalisé sur les relations sémantiques.

• L'apprentissage colossal : Comment passe-t-on de l'électricité à la poésie ? Nous explorons le processus d'entraînement sur des milliards de textes, où la simple tâche de "prédire le mot suivant" fait émerger des capacités de raisonnement stupéfiantes.

• LLM vs Petits Modèles (SLM) : Faut-il toujours un géant pour vos tâches ? Nous comparons la polyvalence des colosses comme GPT-4 ou Gemini à l'agilité et la confidentialité des modèles spécialisés (Mistral, Phi-3), véritables "voitures compactes" de l'IA.

• Dans la tête de l'IA : Nous adoptons un angle unique pour visualiser l'espace latent, ce territoire mathématique où les concepts comme "roi" et "reine" deviennent des coordonnées géographiques voisines.

• Les zones d'ombre : Pourquoi l'IA peut-elle halluciner des faits avec une assurance totale ? Nous décryptons les biais hérités de nos propres données et la limite fondamentale des LLM : ils simulent la compréhension sans jamais avoir vécu une seule seconde dans le monde physique.

Que vous soyez un professionnel du numérique ou simplement curieux de comprendre l'outil qui transforme votre quotidien, cet épisode vous donne les clés pour distinguer les capacités réelles des fantasmes marketing.

À l’ère de l’intelligence artificielle générative, une question devient centrale : comment distinguer le vrai du faux sur Instagram ?

Images retouchées, visuels générés par IA, deepfakes, contenus hybrides… Les frontières entre réel et artificiel deviennent de plus en plus floues. Face à cette mutation, Instagram annonce vouloir renforcer la traçabilité des images et la transparence des contenus. Mais que cela signifie-t-il concrètement ?

Dans cet épisode, on décrypte :

🔹 Pourquoi les contenus générés par IA sont appelés à devenir majoritaires

🔹 Les mécanismes de traçabilité (métadonnées, labels, signatures numériques)

🔹 Les limites techniques et les risques de contournement

🔹 Le rôle des plateformes dans la lutte contre la désinformation visuelle

L’épisode explore aussi les impacts pour les créateurs de contenu, les marques et les utilisateurs : crédibilité, confiance, algorithmes, visibilité et responsabilité éditoriale.

Instagram peut-il réellement garantir l’authenticité des images ? Ou assistons-nous à la fin d’un Internet basé sur la preuve visuelle ?

Un épisode pour comprendre les enjeux techniques, économiques et éthiques de la traçabilité des images, et pour mieux naviguer dans un monde où voir ne signifie plus forcément croire.