Depuis que l’IA a débarqué dans nos vies, il est maintenant possible de lui déléguer une grande partie de nos tâches fastidieuses et chronophages, ce qui nous permet de nous concentrer sur l’essentiel. Des outils comme ChatGPT ont évidemment démocratisé l’accès à cette technologie, mais ses capacités vont bien au-delà d’un simple agent conversationnel.

En effet, l’IA peut devenir un véritable assistant personnel pour booster à la fois notre créativité et notre productivité. Perso, je ne peux plus m’en passer, et que vous soyez développeur, designer, écrivain ou entrepreneur, il existe de nombreuses façons de l’intégrer dans vos workflows. Génération de code, création de visuels, rédaction et correction de texte, analyse de données, relecture de contrats, automatisation de tâches… La liste est infinie pour peu que vous ayez un peu d’imagination.

C’est là qu’entre en scène le projet open-source Fabric qui permet justement de créer des workflows basés sur l’IA totalement sur-mesure en combinant différents modèles et différentes APIs. Comme ça vous pourrez concevoir vos propres assistants adaptés à vos propres besoins.

Concrètement, Fabric fonctionne comme un framework avec différents composants réutilisables :

• Des Patterns qui sont des templates de prompts répondant à un besoin précis (ex : résumer un article, extraire les idées clés d’une vidéo, etc).
• Des Stitches qui permettent d’enchaîner plusieurs Patterns pour créer des workflows avancés.
• Un serveur central appelé Mill qui héberge et sert les Patterns.
• Des apps clientes appelées Looms qui invoquent les Patterns via des APIs.

Plutôt que d’utiliser des services IA fermés, Fabric vous donne le contrôle total sur vos workflows. Comme ça, vous pouvez héberger vous-même les différents composants et garder vos données en local. Le tout étant bien sûr basé sur des standards ouverts et interopérables.

L’idée pour les gens derrière Fabric, c’est de rendre l’intégration de l’IA aussi simple que l’utilisation de commandes Unix. Par exemple, pour résumer le contenu d’une page web avec l’IA, il vous suffit de chaîner les deux commandes suivantes :

curl https://example.com | fabric --pattern summarize

Vous pouvez même créer des aliases pour vos patterns les plus utilisés. Par exemple pour analyser un article :

alias analyze="fabric --pattern analyze" cat article.txt | analyze

Bien sûr, tout ceci nécessite un peu de pratique et de changements dans vos habitudes de travail mais une fois les bons réflexes pris, le gain de temps sera considérable.

Certains craignent que l’IA nous mette tous au chomage mais je pense au contraire qu’elle va surtout nous aider à torcher rapidement les tâches ingrates pour nous permettre d’être plus créatifs et de bosser sur les sujets de fond avec plus de valeur ajoutée.

Si ça vous dit d’essayer Fabric, la doc est ici.

Ça y est, la vague Rust déferle sur la Silicon Valley et même le géant Google n’y échappe pas ! Le langage de programmation qui monte, qui monte, s’installe peu à peu dans les couloirs de la firme de Mountain View et visiblement, il fait des ravages… mais dans le bon sens du terme !

Lors de la récente conférence Rust Nation UK, Lars Bergstrom, directeur de l’ingénierie chez Google, a lâché une petite bombe : les équipes de dev qui sont passées à Rust ont vu leur productivité doubler par rapport à celles qui utilisent encore C++ !

On savait déjà que Rust était prometteur, avec sa gestion de la mémoire ultra safe et son système de « ownership » qui évite les erreurs de segmentation. Mais de là à imaginer des gains de productivité pareils, personne n’osait en rêver !

Et pourtant, c’est bien réel puisque quand une équipe Google migre un projet C++ vers Rust, elle divise par deux le temps nécessaire pour le développer et le maintenir. C’est énorme ! Surtout quand on sait à quel point le développement en C++ peut être chronophage et complexe. Mais alors comment expliquer un tel boost de performance ?

D’après Lars Bergstrom, c’est très simple : Rust inspire confiance. Les développeurs se sentent plus sereins quand ils codent en Rust, car ils savent que le compilateur va les aider à éviter toute une classe de bugs vicieux liés à la gestion de la mémoire. Résultat, ils passent moins de temps à débugger et plus de temps à ajouter des fonctionnalités. Et ça, c’est bon pour le moral des troupes et pour la vélocité des projets !

Autre avantage de Rust : sa courbe d’apprentissage. Contrairement à ce qu’on pourrait penser, les développeurs Google ne mettent pas des mois à être opérationnels en Rust. En moyenne, il leur faut environ 2 mois pour se sentir à l’aise et 4 mois pour retrouver leur niveau de productivité C++.

C’est sûr, Rust n’est pas le langage le plus simple à prendre en main, avec ses concepts de ownership et de borrowing qui peuvent paraître abstraits au début. Mais une fois franchie cette étape, on découvre un langage puissant, expressif et fiable. Et puis, il faut bien l’avouer, il y a un petit côté « hype » à coder en Rust en ce moment. C’est un langage qui a le vent en poupe et tout le monde en parle !

Source

Depuis que ChatGPT a catapulté l’IA générative sur le devant de la scène il y a plus d’un an, des milliers de nouvelles apps IA grand public ont vu le jour. Ça va des générateurs de vidéos délirants aux assistants de productivité boostés à l’IA, en passant par des outils créatifs et même des compagnes virtuelles !

Andreesen Horowitz a épluché pour vous les data de trafic web d’un tas de services IA pour identifier le top 50 des apps IA les plus populaires du moment, histoire de faire le tri dans cette jungle.

Et devinez quoi ?

En à peine 6 mois, plus de 40% des boîtes dans le classement sont des petits nouveaux ! Ça bouge à une de ces vitesses dans le monde de l’IA…

Alors ok, les poids lourds comme ChatGPT, Midjourney ou Character.AI trustent toujours le haut du panier côté fréquentation. Mais de nouvelles catégories émergent, comme les outils de productivité (recherche, prise de notes, résumé de docs…) et même la musique ! Vous avez déjà essayé Suno ? Cette app permet de générer des chansons complètes à partir d’un simple texte. Bluffant !

Côté apps mobiles, c’est un peu la foire aux assistants façon ChatGPT et aux créateurs d’avatars. Forcément, avec toutes les photos qu’on a dans nos smartphones, y a de quoi alimenter les IA. Mais là où ça devient intéressant, c’est quand on creuse les usages spécifiques au mobile : les claviers IA pour écrire ses textos, les scanners de devoirs pour les étudiants flemmards, les profs de langues virtuels…

Plein de ces apps à succès viennent de studios basés à Istanbul ou Milan ! Les gars maîtrisent l’art de pondre des apps IA addictives et qui rapportent beaucoup pognon. Du genre Remini, l’outil d’amélioration de photos, qui a levé 155 millions de dollars ! 🤑

Bref, une chose est sûre, cette nouvelle génération d’apps IA est en train de bouleverser nos usages à vitesse grand V. Elles nous rendent plus créatifs, plus productifs… et parfois un peu accros aussi, faut bien l’avouer ! 😅 Mais honnêtement, quand je vois tout ce qui est possible aujourd’hui grâce à l’IA générative, j’ai hâte de découvrir la suite.

Je parle beaucoup d’IA en ce moment, donc histoire de changer, je vais encore vous vous parler d’un outil « intelligent » (je vous ai bien eu ! ^^) qui cette fois va plaire à tous ceux qui veulent être plus organisés et efficaces : NotesGPT.

Cet outil permet de convertir vos notes vocales en résumés organisés et en actions claires grâce à l’intelligence artificielle. C’est un nouvel usage qui va peut-être changer la façon dont vous prenez des notes et organisez votre travail. NotesGPT est open source et repose sur une combinaison de technologies, dont Convex, Together.ai et Whisper. Ces outils permettent de générer des éléments d’action comme une todo list à partir de vos notes en quelques secondes seulement.

C’est bien sûr utilisable en ligne ici, mais pour ceux qui souhaitent déployer leur propre version de l’application, il est possible de le faire. Il vous suffit pour cela de suivre les étapes décrites sur la page Deploy Your Own du projet notesGPT sur GitHub.

L’équipe derrière NotesGPT travaille également sur une série de tâches futures pour améliorer encore l’outil. Parmi ces améliorations, on peut citer la possibilité de conserver les enregistrements pour une écoute future, d’animer le microphone pour qu’il soit synchronisé avec votre voix, de stocker les éléments d’action terminés pour les consulter ultérieurement, et bien d’autres choses encore.

Je l’ai testé et c’est assez bluffant même si après les tâches sont décrites en anglais.

Ce genre d’outils peut aider les pros, mais également les étudiants à gérer leurs notes vocales de manière plus efficace. Grâce à l’IA, on gagne encore plus de temps. Après si vous êtes septique, le mieux c’est encore de le tester par vous-même.

Merci à Lorenper