Bibliothèque
L'IA, mais accessible.
Des résumés simples, des textes fondateurs aux rapports récents. Lis la fiche, puis va voir la source si tu veux creuser.
Situational Awareness
Leopold Aschenbrenner · 2024
Un ancien chercheur d'OpenAI décrit, courbes à l'appui, pourquoi il pense qu'une IA de niveau humain arrive avant 2030 - et ce que cela implique.
- →Les progrès des modèles suivent une trajectoire régulière depuis GPT-2, et rien n'indique un plafond avant l'AGI.
- →Trois goulots à surveiller : le calcul disponible, les données, et les algorithmes d'entraînement.
AI Index Report 2025
Stanford HAI · 2025
Le rapport annuel de référence : chiffres, courbes et faits marquants sur l'IA en 2024-2025, sans jargon.
- →Le coût d'un modèle « niveau GPT-3.5 » a chuté d'environ 280× en deux ans.
- →Les modèles ouverts rattrapent rapidement les modèles fermés sur les benchmarks classiques.
Sparks of Artificial General Intelligence
Bubeck et al. (Microsoft Research) · 2023
L'équipe de Microsoft Research raconte, exemples à l'appui, ce que GPT-4 fait « bien » et où il échoue de manière révélatrice.
- →GPT-4 réussit des tâches variées qui, chez un humain, mobiliseraient plusieurs types d'intelligence.
- →Il échoue de manière prévisible sur la planification à long terme et le raisonnement causal.
Human Compatible
Stuart Russell · 2019
Comment garder le contrôle sur des IA potentiellement plus intelligentes que nous, en repensant ce qu'on leur demande d'optimiser.
- →Une IA mal cadrée optimise la mauvaise chose, même sans mauvaise intention.
- →Russell propose des machines qui apprennent ce que nous voulons, plutôt que de l'imposer.
Future of Jobs Report 2025
World Economic Forum · 2025
Quels emplois apparaissent, lesquels disparaissent, et quelles compétences deviennent essentielles dans une économie remodelée par l'IA.
- →39 % des compétences actuelles seront transformées ou obsolètes d'ici 2030 selon le rapport.
- →Les métiers liés à l'IA, aux données, aux énergies vertes et au soin sont ceux qui recrutent le plus.
Co-Intelligence
Ethan Mollick · 2024
Un guide pragmatique pour travailler et étudier avec une IA générative, sans tricher mais sans se priver.
- →Quatre règles : toujours inviter l'IA, rester l'humain dans la boucle, la traiter comme un stagiaire brillant, supposer qu'elle s'améliorera.
- →L'IA améliore surtout les profils moyens : c'est un égaliseur.
Weapons of Math Destruction
Cathy O'Neil · 2016
Comment des algorithmes opaques décident discrètement de crédit, d'emploi ou de peine de prison - et amplifient les inégalités.
- →Un algorithme dangereux est opaque, large et destructeur.
- →La neutralité algorithmique est un mythe : les choix de données portent des valeurs.
Computing Machinery and Intelligence
Alan Turing · 1950
L'essai fondateur qui pose la question : une machine peut-elle penser ? Turing y propose le « jeu de l'imitation ».
- →Turing remplace la question « les machines pensent-elles ? » par un test concret.
- →Il anticipe les objections morales, religieuses et techniques, soixante-dix ans à l'avance.
Attention Is All You Need
Vaswani et al. · 2017
L'article de Google qui introduit le Transformer, l'architecture derrière ChatGPT, Claude et la plupart des IA actuelles.
- →Le mécanisme d'« attention » permet à un modèle de pondérer dynamiquement chaque mot du contexte.
- →Cette architecture remplace les réseaux récurrents et débloque la mise à l'échelle.
AI Act : le règlement européen sur l'IA
Union européenne · 2024
Le premier grand cadre juridique au monde pour l'IA, adopté en 2024. Une lecture claire de ce qu'il autorise, encadre ou interdit.
- →L'AI Act classe les usages en quatre niveaux de risque : inacceptable, élevé, limité, minimal.
- →Certains usages sont interdits (notation sociale, reconnaissance émotionnelle en classe et au travail).