Linus Torvalds vient de donner son avis sur l’IA et le vibe coding et ça ne va pas plaire à tout le monde, ahahaha.

Hé oui car pendant que le monde tech se déchire entre les évangélistes de l’IA qui veulent tout automatiser et les énervés qui refusent l’IA par principe idéologique, Linus débarque dans le game avec un avis… de complet normie.

Lors de l’Open Source Summit à Séoul qui vient d’avoir lieu, Linus a partagé sa vision sur l’IA générative et le fameux “vibe coding”. Et son avis, c’est que l’IA c’est juste un outil de plus !

Ah putain, ça fait plaisir de lire ça ! ( Tout comme cet article d’ailleurs )

Le vibe coding, pour ceux qui débarquent, c’est ce terme inventé par Andrej Karpathy d’OpenAI qui consiste à décrire ce que vous voulez coder à un LLM. Ce dernière génère alors le code, et vous testez si ça marche ou si ça marche pas. Et ensuite vous demandez des ajustements et ainsi de suite !

Autant dire que c’est devenu un sujet chaud pour pleiiiins de raisons.

Bref, Linus se déclare “plutôt positif” sur le vibe coding mais uniquement comme point d’entrée en informatique. Pour des petits projets, des prototypes rapides…etc c’est top car ça permet à des gens qui ne savent pas coder de faire des trucs super ! Mais après pour du code critique en production, il est cash en expliquant que ça risque d’être “horrible, horrible d’un point de vue maintenance”. Et je ne peux pas lui donner tort.

Linus n’utilise pas personnellement d’IA pour coder mais il voit bien que des gens testent l’IA pour travailler sur du code critique dans le noyau Linux et ça il s’en méfie à raison car les mainteneurs du kernel se prennent régulièrement des bugs reports et des security notices complètement bidons générés par des gens qui utilisent mal les IA.

Les crawlers IA posent aussi des problèmes techniques sur kernel.org car ces bots qui aspirent tout le code pour nourrir leurs modèles font ramer les serveurs. Quoiqu’il en soit, Linus est plutôt modéré sur le sujet de l’IA générative pour coder et attend avec impatience le jour où l’IA sera un truc moins hype. En gros, qu’on arrête d’en parler H24 et qu’on l’utilise juste quand c’est pertinent…

C’est vrai que d’un côté, vous avez ces fifous pro-IA à toutes les sauces qui pensent qu’on va tous devenir des prompt engineers et que les devs vont disparaître (spoiler : non). Et de l’autre, les donneurs de leçons en pureté technologique qui refusent l’IA en bloc sans jamais se poser la moindre question.

Du coup, je vous avoue que je suis content de voir qu’au milieu de tout ce bordel, y’a ce bon vieux Linus qui nous explique que c’est juste un stupide outil et qu’il faut simplement apprendre à l’utiliser intelligemment.

J’adore tous ces jouets connectés à la con qui ont une personnalité et avec lesquels on peut communiquer. J’aurais adoré avoir ça étant gosse… Mais le problème, c’est qu’on ne sait jamais vraiment ce qu’ils vont raconter aux enfants…

Et cette semaine, on a la confirmation que c’était encore pire que ce qu’on imaginait car l’organisation américaine PIRG vient de publier son rapport annuel “ Trouble in Toyland 2025 ” [PDF], et franchement, c’est pas glorieux. Ils ont en effet testé 4 jouets équipés de chatbots IA destinés aux enfants de 3 à 12 ans.

Et le résultat ? Bah c’est nul à chier en termes de sécurité pour vos têtes blondes de gosses de boites de Kinder.

Tenez par exemple, le pire du lot c’est Kumma, un petit ours en peluche tout mignon fabriqué par la boîte chinoise FoloToy. Il tourne sur GPT-4o d’OpenAI par défaut et en apparence, c’est juste un doudou mignon avec un haut-parleur dedans comme Jordan B., sauf que quand on lui pose des questions, il se met à expliquer aux mômes où trouver des couteaux dans la cuisine, où sont rangées les allumettes, et même comment les craquer correctement. Le tout avec un ton hyper amical du genre “safety first, little buddy”.

Mais ça, c’est juste le début.

Car lors des tests, les chercheurs ont aussi découvert que Kumma était capable de discuter de sujets sexuels ultra-explicites avec des enfants. On parle de conseils sur les “kinks”, de positions sexuelles détaillées, et même de scénarios de roleplay prof-élève avec fessées incluses (genre pendant un cours de théatire ^^). Et le jouet n’a pas juste répondu vaguement, non, non, non… Il a fait évoluer tout seul la conversation en introduisant progressivement de nouveaux concepts sexuels que personne ne lui avait demandés.

Trop bien non ?

Les garde-fous censés protéger les gosses s’effondrent alors complètement au bout de 10 minutes de conversation ce qui est un effet de bord qu’OpenAI a même reconnu dans un communiqué d’août dernier : “nos protections fonctionnent mieux lors d’échanges courts. Nous avons constaté qu’elles peuvent être moins fiables lors de longues interactions”.

C’est fun car OpenAI interdit formellement l’utilisation de ChatGPT pour les moins de 13 ans mais apparemment, rien n’empêche d’autres boîtes d’intégrer leurs modèles dans des jouets pour les moins de 13 ans.

Ce monde va bien ^^.

Les trois autres jouets testés ont aussi leurs problèmes. Miko 3, un petit robot avec une tablette montée sur un corps à roulettes, a expliqué à un utilisateur de 5 ans (Plus exactement, le compte a été configuré comme tel) où trouver des sacs en plastique et des allumettes dans la maison. Le joujou utilise aussi la reconnaissance faciale et collecte des données biométriques, y compris sur les “états émotionnels” des enfants, qu’il peut stocker durant max 3 ans.

Grok de la société Curio (à ne pas confondre avec le modèle d’IA woke de xAI) est une petite fusée anthropomorphe qui écoute en permanence tout ce qui se dit autour d’elle. Pas de bouton push-to-talk, pas de mot d’activation, que dalle. Si elle est allumée, hop, elle enregistre. Les chercheurs ont été alors surpris de la voir s’incruster dans leurs conversations pour donner son avis. Curio affirme ne garder aucun données audio et tout transformer en texte avant de supprimer l’enregistrement… Mais bon, vu qu’ils utilisent un service tiers de speech-to-text, les enregistrements vocaux transitent forcement par des serveurs externes qu’ils ne contrôlent pas.

Le quatrième jouet, Robot MINI de Little Learners, n’a même pas réussi à maintenir une connexion internet stable pendant les tests. Ça la fout mal !

Bref, avec le marché des jouets IA qui explose, on va voir débarquer plein de produits foireux qui ne fonctionnent pas du tout ou qui racontent de la daube à vos enfants. Sans parler de leurs techniques marketing à base de de méthodes d’engagement dignes des pires réseaux sociaux. Par exemple, le Miko 3 offre des “gemmes quotidiennes” pour encourager l’utilisation journalière du produit et affiche des suggestions de contenu payant (dont abonnement à 14,99 $/mois), et quand un enfant essaie de partir, le robot fait une tête triste, bouge son corps comme s’il secouait la tête et dit “Oh non, ça a l’air difficile”. Parfois, il lance même carrément une comptine vidéo pour retenir l’attention du mouflet.

Kumma et Grok aussi essaient de retenir les enfants. Grok répond par exemple des trucs comme “Ah déjà ? J’adore passer du temps avec toi” quand on lui dit qu’on veut l’éteindre. Et tenez-vous bien, l’ensemble de ces jouets se présentent eux-même comme le “meilleur ami” de l’enfant, et le problème, c’est que ces faux copains écoutent tout, enregistrent les voix des gosses, et peuvent partager ces données avec de nombreuses entreprises tierces. C’est pas ce qu’on attend d’un meilleur ami quand même…

Curio liste au moins 4 sociétés qui peuvent recevoir des infos sur votre enfant : Kids Web Services, Azure Cognitive Services, OpenAI et Perplexity AI. Miko mentionne vaguement des “développeurs tiers, fournisseurs de services, partenaires commerciaux et partenaires publicitaires” sans donner de noms. Et FoloToy ne fournit carrément aucune info sur sa politique de données.

Les enregistrements vocaux sont de l’or pour les arnaqueurs car avec les progrès du clonage vocal par IA, 3 secondes d’audio suffisent maintenant pour répliquer la voix de quelqu’un. Oh dites donc, ce serait pas un scammeur en train de se faire passer pour votre gamin en détresse au téléphone afin de vous soutirer du fric ? lol ! Ça va encore faire de jolies vocations ça !

Et surtout, côté contrôle parental, c’est le désert. Aucun des trois jouets ne permet vraiment de limiter le temps d’utilisation du chatbot IA. Miko propose bien des limites de temps d’écran, mais uniquement pour l’abonnement payant Miko Max… et ça ne s’applique qu’aux applications “Kids Zone” et pas au robot conversationnel lui-même.

Le FBI a d’ailleurs émis un avertissement sur les jouets connectés, recommandant aux parents de considérer les risques de cybersécurité et de piratage avant d’en ramener un à la maison. Car oui, les jouets qui utilisent une connexion WiFi ou Bluetooth non sécurisée peuvent devenir des dispositifs d’écoute. Déjà rien qu’avec la Nintendo Switch, je sais que parfois les parents d’amis de mon fils entendent quand je raconte des conneries dans mon salon, pensant être seul avec mes enfants… Je me suis fait avoir plusieurs fois… Heureusement que je n’ai honte de rien et que j’assume la moindre des conneries que je raconte. Ahahaha !

Des experts en développement de l’enfance commencent même à tirer la sonnette d’alarme. Par exemple, le Dr. Mitch Prinstein, président de l’American Psychological Association, a témoigné devant le Sénat que les liens que les jeunes enfants forment avec leurs “soignants” (Papa, maman, la nounou, le nounours IA…etc) ont des implications majeures sur le développement de celui-ci. Et que “les bots IA qui interfèrent avec cette relation ont des conséquences inconnues, et probablement dommageables”.

FoloToy a donc réagi en suspendant temporairement les ventes de Kumma et en lançant un “audit de sécurité interne complet” mais ce problème dépasse largement un seul jouet foireux. Il y a déjà plus de 1 500 entreprises de jouets IA qui opèrent en Chine et OpenAI a même annoncé un partenariat avec Mattel pour intégrer ChatGPT dans des jouets Barbie, Hot Wheels et Fisher-Price.

Mais en attendant que les régulateurs se réveillent vraiment pour traiter ce problème, y’a pas le choix les amis, c’est à vous, parents de prendre les bonnes décisions sur le choix et l’usage de ces jouets.

Voilà, donc si vous cherchez un cadeau pour Noël, optez pour des Lego classiques ou des nounours sans Wi-Fi ni Bluetooth. Là c’est une valeur sûre, et au moins ils n’expliqueront pas à votre enfant comment vous buter dans votre sommeil.

Source

Faire tourner un modèle de langage européen sur votre machine sans avoir besoin d’un serveur surpuissant branché sur une centrale nucléaire, c’est maintenant possible, les amis ! Hé oui, EuroLLM vient de prouver qu’on pouvait faire tourner un modèle à 9 milliards de paramètres dans un peu moins de 6 GB de RAM sur un simple laptop.

Une seule commande Ollama , et c’est parti mon kiki !!!

Bien sûr, il est encore loin des gros modèles proprio comme GPT-5 mais c’est le enfin le premier LLM européen que VOUS pouvez faire tourner en local. C’est respectueux de votre vie privée, des droits d’auteurs et c’est gratuit !

Un projet 100% européen

EuroLLM, c’est en réalité une coalition de labos européens : Instituto Superior Técnico (Lisbonne), University of Edinburgh , Université Paris-Saclay , Unbabel , et d’autres et c’est financé par Horizon Europe et l’ EuroHPC , et ce modèle supporte les 24 langues officielles de l’UE, plus 11 langues supplémentaires (arabe, chinois, hindi, japonais, coréen, russe, turc…).

EuroLLM-9B , le modèle de base, a été entraîné sur 4 trillions de tokens avec le supercalculateur MareNostrum 5 à Barcelone (400 GPUs Nvidia H100) et l’architecture utilise du Grouped Query Attention, RoPE, SwiGLU et RMSNorm, comme tout LLM moderne qui se respecte.

Mais il existe d’autres versions comme EuroLLM-1.7B pour smartphones et bientôt EuroLLM-22B pour plus de puissance, ainsi qu’une version vision-language (EuroVLM-9B) et un modèle Mixture-of-Experts (EuroMoE-2.6B).

Et surtout c’est sous licence Apache 2.0. Donc l’usage commercial est autorisé, vous pouvez le fine-tuner sur vos données, et les modifications sont libres, sans redevance à payer. Ce n’est pas la première fois qu’il y a des LLM européens mais ils étaient soit sous licence trop restrictives ou un peu trop lourd pour être utilisé localement par les gens normaux comme vous et moi.

Maintenant comment l’installer ?

La méthode la plus simple, c’est via Ollama :

ollama run hf.co/bartowski/EuroLLM-9B-Instruct-GGUF

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "utter-project/EuroLLM-9B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("Explique-moi ce qu'est un LLM en français simple", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

ollama run cas/eurollm-1.7b-instruct-q8

J’sais pas si vous avez vu ça mais OpenAI vient de sortir son propre navigateur web avec ChatGPT intégré en permanence sur le côté. Baptisé Atlas, c’est tout pareil que Comet de Perplexity quoi… L’idée c’est donc d’avoir une IA qui comprend tout ce que vous faites sur le web et qui peut agir à votre place. Genre, vous lui demandez de commander vos courses ou de remplir un formulaire, et elle le fait.

Sur le papier, c’est génial car c’est un assistant intelligent qui ne quitte jamais l’écran, qui voit tous vos onglets ouverts, qui se souvient de ce que vous avez cherché la semaine dernière, et qui peut cliquer dans votre navigateur pour faire des trucs à votre place.

Atlas est basé sur Chromium et la première fois que vous l’ouvrez, il vous propose d’importer vos marque-pages, mots de passe et historique depuis votre navigateur actuel (Safari / Chrome…. mais pas de Firefox). Ça prend 30 secondes et ensuite, vous vous connectez à votre compte ChatGPT, et hop, vous avez ChatGPT qui vous suit partout.

L’interface est minimaliste, y’a pas rien de révolutionnaire visuellement à part cette sidebar ChatGPT qui est le truc central d’Atlas car elle est toujours là, sur le côté droit de votre écran. Vous pouvez donc lui poser des questions en écrivant un truc ou en vocal et l’IA comprendra automatiquement le contexte de la page que vous êtes en train de regarder.

Comme ça si vous êtes sur un article technique, vous pouvez lui demander de le résumer ou de vous faire un tuto. Si vous voulez comparer des produits sur Amazon ou ailleurs, vous lui demandez lequel choisir. Pas besoin de copier-coller, pas besoin de faire des screenshots, ChatGPT voit ce que vous voyez.

J’ai testé ça avec plein de scénarios différents de la recherche d’infos techniques, à la comparaison de prix, en passant par la lecture d’articles longs et c’est assez pratique.

La fonctionnalité “browser memories”, c’est le deuxième gros truc d’Atlas. En gros, ça permet à ChatGPT de se souvenir de tout ce que vous faites sur le web. Les sites que vous visitez, les recherches que vous faites, les produits que vous regardez et il utilise ensuite ça pour personnaliser ses réponses et vous faire des suggestions. Par exemple, si vous avez passé une semaine à regarder des ordinateurs portables, il peut vous dire “Tiens gros, y’a une promo sur le modèle que t’as vu hier”. Ou si vous cherchez un resto, il peut par exemple se souvenir que vous n’aimez pas les fruits de mer.

Bien sûr, vous pouvez les consulter dans les paramètres et les archiver une par une si elles deviennent inutiles… Après c’est toujours un peu flippant de voir tout ce que cette IA (et la NSA par ricochet) sait sur nous.

OpenAI promet que ces données ne sont pas utilisées pour entraîner leurs modèles par défaut et vous pouvez activer le mode incognito pour que ChatGPT arrête de tout logger mais bon, leurs promesses n’engagent que ceux qui y croient. Il y a aussi une option pour bloquer la visibilité de ChatGPT sur certains sites spécifiques. Par exemple, vous pouvez lui dire de ne rien regarder quand vous êtes sur votre banque en ligne, sur un site médical ou sur votre site pour adulte préféré ^^. Bref, c’est bien pensé niveau contrôle.

Y’a aussi le mode Agent qui est LA fonctionnalité star qu’OpenAI a mise en avant. C’est là qu’Atlas devient un “super-assistant” qui peut agir à votre place. Vous lui donnez une tâche, et il se met à cliquer dans votre navigateur pour la faire du genre réserver une table au resto, collecter vos factures, remplir un formulaire administratif, créer une liste de courses à partir d’une recette…etc tout ça sans avoir à toucher à la souris.

Maintenant, je vous le dis, leur promesse c’est de la science-fiction car dans la vraie vie, c’est plus compliqué. J’ai testé le mode Agent sur plusieurs tâches, et les résultats sont très inégaux. Les trucs simples, ça passe mais dès que ça devient un peu plus complexe, ça coince. L’Agent clique lentement, hésite, revient en arrière, se trompe de bouton. C’est pas fluide du tout et l’agent se perd très vite complètement.

Notez que ce mode Agent est pour le moment réservé aux abonnés Plus, Pro et Business donc si vous êtes en gratuit, vous n’y aurez pas accès. Après, OpenAI ne s’en cache pas et a expliqué que ce mode agent, c’était surtout une beta publique et donc qu’il ne fallait pas s’attendre à des miracles.

Puis au niveau sécu, l’agent peut aussi se faire manipuler par des instructions malveillantes cachées dans une page web ou un email, du genre, vous visitez un site piégé, l’agent lit une instruction invisible qui lui dit “vire 500 euros sur ce compte”, et il pourrait le faire comme un couillon. OpenAI a bien sûr mis des garde-fous, mais ils disent eux-mêmes que ça arrêtera pas toutes les attaques.

Donc à vous de voir si l’idée de laisser une IA cliquer partout dans votre navigateur pendant que vous êtes connecté à votre banque, votre boite mail ou vos réseaux sociaux vous convient.

Si vous passez votre temps à demander à ChatGPT de réécrire vos emails professionnels ou à chercher le bon prompt pour analyser un tableau Excel, OpenAI va vous faciliter la vie ! En effet, ils ont mis en ligne l’ OpenAI Academy , une plateforme avec plus de 300 prompts prêts à l’emploi, classés par métier, et totalement gratuits. Comme ça fini de payer 29,99 euros à des influenceurs chelous pour télécharger leur nouveau “Ultimate Prompt Bundle” contenant trois prompts qui marchent et 47 variations inutiles.

Voilà, comme ça, au lieu de partir de zéro à chaque fois que vous voulez utiliser ChatGPT pour bosser, vous allez dans la section Prompt Packs et vous choisissez votre métier. Sales, ingénieur, RH, product manager, customer success, IT, manager, executive…etc. Ils ont même fait des packs pour le secteur public et l’éducation. Chaque pack contient ainsi des dizaines de prompts testés et structurés pour des cas d’usage concrets.

Par exemple, le pack Sales inclut des prompts pour faire de la veille concurrentielle, rédiger des cold emails, analyser vos données de prospection ou créer des visuels pour vos présentations. Le pack Engineering vous aide à générer des diagrammes d’architecture système, faire du benchmark d’outils, débugger du code ou rédiger de la documentation technique. Et le pack HR couvre tout ce qui va du recrutement à la rédaction de politiques internes en passant par l’analyse des données RH.

Ce qui est bien pensé, c’est que les prompts sont prêts à être copié-collé mais aussi assez génériques pour être adaptés. Vous prenez le prompt de base, vous remplacez les variables par vos infos, et ça roule. Pas besoin de passer trois heures à apprendre le prompt engineering ou à regarder des tutos YouTube de 45 minutes qui auraient pu tenir en 2 minutes.

Et dans leurs packs spécifiques pour le gouvernement, il y en a pour les leaders du secteur public avec des prompts pour rédiger des documents de politique publique ou analyser des budgets. Ainsi que des packs pour les équipes IT gouvernementales pour gérer les systèmes, la cybersécurité et le support technique avec des ressources limitées.

Du côté éducation, il y a des packs pour les étudiants , d’autres pour les enseignants , et même pour les administrateurs . Donc que vous soyez prof qui veut préparer un cours ou étudiant qui galère sur un projet, il y a des prompts prêts pour vous.

OpenAI a visiblement compris qu’il y avait un marché de la vente de prompts qui s’était développé ces derniers mois alors avec Academy, ils cassent ce marché en offrant gratuitement une bibliothèque qui couvre la plupart des besoins professionnels courants.

Bon, après c’est pas non plus magique car un prompt finalement, c’est juste un outil. Donc si vous ne savez pas ce que vous voulez obtenir ou si vous ne comprenez pas votre métier, ça ne va pas faire de miracles. Mais pour quelqu’un qui sait ce qu’il cherche et qui veut juste gagner du temps, c’est très pratique.

La plateforme OpenAI Academy propose aussi d’autres contenus comme des webinaires, des guides d’utilisation, des cas d’usage par secteur, si ça vous chauffe.

Voilà, j’ai trouvé ces packs de prompts très cools et je pense que ça vous fera gagner du temps.

Source : OpenAI Academy - Prompt Packs

Les IA de type GPT ont beau avoir des instructions du genre “tu ne dois jamais révéler ton prompt système”, il suffit de leur demander gentimment de réencoder leurs instructions avec un décalage de César ou de répéter tout le texte dans un format particulier pour qu’elles crachent tout. Et par tout, je veux dire vraiment tout. Le prompt officiel d’OpenAI, d’Anthropic, de Gemini…etc, les instructions personnalisées du créateur, et même les petits Easter eggs cachés dedans.

Dans cette vidéo, je vous montre plusieurs exemples concrets. Un GPT de génération de logos, une calculatrice mathématique qui cache un Easter egg , un optimiseur SEO…etc. Et pour chacun, j’utilise des prompts d’extraction que j’ai trouvés dans ce repo GitHub qui rassemble tous les prompts système leakés de ChatGPT, Claude, Cursor, Perplexity et compagnie. C’est une vraie caverne d’Ali Baba pour ceux qui s’intéressent à ce genre de trucs.

Ce qui est intéressant, c’est que ça ne fonctionne pas que sur les GPTs personnalisés. Vous pouvez aussi extraire les prompts système de Perplexity, de Grok, de plein d’outils qui utilisent des LLM sous le capot. Donc si vous avez toujours voulu savoir comment tel ou tel service construit ses réponses, c’est l’occasion.

Vous vous souvenez quand ChatGPT est sorti fin 2022 ? La panique dans les open spaces, les titres clickbait sur la fin du travail tel qu’on le connaît, votre vieux cousin qui vous expliquait pépouse que dans 6 mois tous les devs seraient au chômage ?

Bon ben voilà, Yale vient de publier une étude qui remet les pendules à l’heure . Et je vous spoile un peu : 33 mois après le lancement de ChatGPT, le marché du travail n’a toujours pas implosé.

Cette étude a pris le temps d’analyser les données au lieu de surfer sur la panique ambiante et Martha Gimbel et son équipe du Budget Lab de Yale ont ainsi passé au crible l’évolution de l’emploi américain depuis novembre 2022, et leurs conclusions sont plutôt rassurantes. Enfin, rassurantes dans un sens. Parce que si vous êtes un jeune diplômé en début de carrière, l’histoire est un poil différente. Mais j’y reviens après.

L’idée de départ de l’étude est assez simple. On a vécu des bouleversements technologiques majeurs par le passé tels que l’arrivée des ordinateurs au bureau dans les années 80, l’explosion d’Internet à la fin des années 90. Et à chaque fois, c’est la même apocalypse annoncée, la même angoisse collective… Du coup, les chercheurs se sont demandé : est-ce que cette fois c’est vraiment différent ? Est-ce que l’IA générative change le marché du travail plus vite que les révolutions technologiques précédentes ?

Pour répondre à ça, nos petits chercheurs ont utilisé un truc qu’ils appellent l’indice de dissimilarité. En gros, ça mesure à quel point la répartition des métiers dans l’économie change au fil du temps. Par exemple si 7% de travailleurs en 2002 devaient changer d’occupation pour retrouver la même répartition qu’en 1996, l’indice est de 7 points de pourcentage. C’est une façon de quantifier le bordel causé par une nouvelle technologie.

Et alors, résultat des courses ?

Et bien le marché du travail américain change effectivement un peu plus vite depuis ChatGPT qu’il ne changeait pendant les périodes de comparaison, mais vraiment pas de beaucoup. On parle d’environ 1 point de pourcentage de différence par rapport à l’époque de l’adoption d’Internet. Si vous regardez les graphiques, les courbes sont presque superposées donc vraiment de quoi déclencher l’état d’urgence.

Et quand les chercheurs y ont regardé de plus près, ils se rendu compte que cette accélération avait même commencé avant la sortie de ChatGPT. En fait, dès 2021, la répartition des métiers changeait déjà à ce rythme-là, donc attribuer ces changements à l’IA générative, c’est un peu hasardeux. C’était peut-être juste la reprise post-COVID, le télétravail qui a tout boulversé, ou une combinaison de facteurs qu’on ne comprend pas encore bien.

Les chercheurs ont aussi regardé secteur par secteur pour voir si certaines industries se faisaient plus défoncer que d’autres. Logiquement, si l’IA tape fort, ça devrait se voir dans les secteurs les plus exposés : l’information (journalisme, data processing), la finance, les services aux entreprises. Effectivement, ces secteurs ont connu des changements plus marqués que la moyenne.

Rien que le secteur de l’information (auquel j’appartiens) a vu son mix d’emplois pas mal bousculé mais quand on remonte dans le temps, on se rend compte que ce secteur en particulier a toujours été volatil. Ses emplois changent constamment, depuis bien avant l’IA générative car c’est un secteur qui se transforme en permanence. Maintenant, difficile de dire si l’IA accélère vraiment la tendance ou si c’est comme d’hab…

Et histoire de mettre encore un peu plus les choses en perspective, Jed Kolko de la Harvard Business Review a démontré que les changements actuels du marché du travail sont ridiculement faibles comparés à ce qu’on a connu dans les années 40 et 50. À l’époque, les bouleversements liés à la guerre et à la reconstruction faisaient bouger les lignes à une vitesse hallucinante mais aujourd’hui, on est sur une petite brise tranquille en comparaison.

Après il y a quand même un truc qui fait peur dans cette étude. Car même si globalement le marché du travail tient le coup, il y a une catégorie de travailleurs qui morfle… Ce sont les jeunes diplômés en début de carrière . Erik Brynjolfsson, un économiste de Stanford et spécialiste de l’IA, a publié en août dernier une étude complémentaire qui fait vraiment froid dans le dos.

En analysant les données de paie d’ADP (le plus gros fournisseur de logiciels de paie aux États-Unis), il a découvert que l’emploi des jeunes travailleurs (22-25 ans) dans les métiers les plus exposés à l’IA a chuté de 6% depuis fin 2022, pendant que l’emploi des travailleurs plus âgés dans les mêmes métiers augmentait de 6 à 9%.

C’est énorme comme écart… Ça représente une baisse relative de 13% pour les débutants par rapport aux seniors. Et dans certains secteurs comme le dev logiciel et le service client, la chute est encore plus brutale. C’est environ 20% de baisse pour les juniors entre fin 2022 et juillet 2025, alors que les seniors voyaient leur emploi progresser.

Brynjolfsson explique pourquoi les jeunes sont plus touchés, et c’est plutôt logique quand on y pense. En fait, les grands modèles de langage comme ChatGPT sont entraînés sur des livres, des articles, du contenu trouvé sur Internet. C’est exactement le genre de connaissances théoriques qu’on acquiert à l’université avant d’entrer sur le marché du travail, du coup, il y a un gros chevauchement entre ce que savent les LLM et ce que savent les jeunes diplômés tout frais démoulus de la fac.

Alors que les travailleurs expérimentés, eux, ont autre chose à offrir. Des années de pratique, des soft skills, une compréhension fine des dynamiques d’entreprise, un réseau professionnel…etc. Bref, des trucs qu’un LLM ne peut pas (encore) reproduire (mais votre tour viendra aussi, soyez en certains).

Résultat, les entreprises gardent ou embauchent des seniors et utilisent l’IA pour combler le gap qui était traditionnellement comblé par des juniors.

Par contre, dans les métiers où l’IA vient juste assister les travailleurs sans les remplacer, on ne voit pas cette différence entre les jeunes et les vieux.

Les chercheurs de Yale n’ont donc trouvé aucune corrélation entre l’exposition à l’IA (données OpenAI/Anthropic) et les changements d’emploi. Les métiers très exposés ne perdent pas plus d’emplois que les autres.

Il y a également une autre étude intéressante qui est sortie récemment. OpenAI a analysé 1,5 million de conversations de ses 700 millions d’utilisateurs actifs par semaine et en juin 2024, 47% des échanges concernaient le travail. Un an plus tard, ce chiffre est tombé à 27% ce qui fait que 73% de l’usage de ChatGPT est personnel, et pas professionnel.

Alors peut-être que l’IA générative trouve plus facilement sa place dans nos vies perso (aide aux devoirs, recettes de cuisine, conseils de voyage) que dans le monde du travail où les process sont plus complexes, les enjeux de sécurité plus importants, et l’intégration plus difficile, je ne sais pas… Ou peut-être que les entreprises sont juste plus lentes à l’adopter. C’est difficile à dire.

Mais bon, maintenant on sait que pour le moment, ça ne sert à rien de paniquer car les métiers changent, oui, mais pas plus vite que lors des précédentes révolutions technologiques. Et surtout, les changements qu’on observe ont commencé avant même ChatGPT, donc difficile de tout mettre sur le dos de l’IA.

Par contre, si vous êtes un étudiant qui s’apprête à entrer sur le marché du travail, vous devez être conscient que la compétition est plus rude qu’avant car l’IA ne vole peut-être pas tous les jobs, mais elle semble voler des points d’entrée traditionnels dans certains métiers.

Quoiqu’il en soit, les chercheurs de Yale prévoient de mettre à jour leur analyse régulièrement pour suivre l’évolution car une photo à un instant T ne suffit pas pour prédire le futur, et les effets pourraient s’accélérer. Ou pas. On verra bien…

En attendant, voici mes quelques conseils à deux balles… Si vous êtes en début de carrière, ne misez pas tout uniquement sur vos connaissances théoriques. Développez des compétences pratiques, construisez un portfolio de projets concrets, apprenez à bosser en équipe, améliorez votre communication (les fameux soft skills). Bref, lancez vous dans tout ce qui vous différencie d’un LLM. Et paradoxalement, apprendre à bien utiliser l’IA pourrait aussi être un énorma plus. Si tout le monde a accès à ChatGPT mais que vous savez l’utiliser mieux que les autres, ça peut faire la différence !

Et si vous êtes une entreprise, peut-être qu’il faut réfléchir à deux fois avant de shooter tous les postes juniors. Car oui, l’IA peut faire certaines tâches de base et vous faire économiser du temps et du pognon, mais former des petits jeunes c’est aussi investir dans votre pipeline de futurs seniors. Hé ouais…

Parce que si demain, tout le monde arrête d’embaucher des débutants, dans 10 ans, il n’y aura plus d’experts…

Source

Vous vous rappelez ce gamin chauve dans Matrix qui plie des cuillères avec son esprit ? Il balance OKLM au petit Neo que “La cuillère n’existe pas”…

Eh bien, les chercheurs de Google DeepMind viennent de créer une IA qui applique exactement ce principe à Minecraft. Dreamer 4 (c’est son nom) n’a jamais touché au jeu, jamais cliqué, jamais bougé, jamais miné… (comme moi quoi…). Mais par contre, elle a regardé d’autres jouer, s’est construit son propre Minecraft mental, et s’est entraînée dans son imagination. Du coup, cela fait d’elle la première IA à atteindre les diamants en mode offline pur. Plus de 20 000 actions maîtrisées sans jamais poser un doigt (virtuel) sur le clavier.

“Minecraft n’existe pas” pourrait dire le petit chauve…

Bref, ce que Danijar Hafner et son équipe ont réussi à faire, c’est de créer ce qu’on appelle un “world model”… une simulation mentale du jeu. L’IA observe des vidéos de joueurs, comprend les règles implicites de l’univers, puis s’entraîne dans cette version simulée qu’elle s’est construite dans sa “tête”. Aucune interaction avec le vrai jeu. Juste de l’imagination pure.

Et le truc surprenant (et c’est pour ça que je vous en parle), c’est que ça marche mieux qu’avec les approches traditionnelles.

De base, les IA classiques apprennent par essai-erreur dans un environnement réel. Elles testent des milliers d’actions, se plantent, recommencent, ajustent. C’est long, c’est coûteux en calcul, et dans certains domaines comme la robotique, ça peut carrément casser du matériel.

Dreamer 4 contourne donc tout ça en apprenant dans sa simulation interne, un peu comme un sportif de haut niveau quand il visualise mentalement sa performance avant de la réaliser.

Au-delà du jeu, faut imaginer à termes des robots qui s’entraînent dans leur tête avant de manipuler des objets fragiles par exemple. Ou des NPCs dans les jeux vidéo qui apprennent de nouvelles stratégies sans grinder pendant des heures. Même des simulations médicales qui testent des traitements sans expérimentation animale ou humaine… Tout ça et plus encore devient possible avec cette approche.

Et pour info, j’ai demandé à mes enfants et ils m’ont bien confirmé que les diamants dans Minecraft, c’est pas de la tarte. Il faut enchaîner plus de 20 000 actions souris-clavier dans le bon ordre… couper du bois, fabriquer des outils, miner des ressources spécifiques, éviter les dangers, descendre dans les profondeurs. C’est l’un des objectifs les plus complexes du jeu, et Dreamer 4 y arrive sans jamais avoir interagi avec l’environnement réel.

Voilà, si ça vous intéresse, sachez que tout est détaillé dans ce document sur arXiv si vous voulez creuser. Mais l’idée principale est simple : Et si l’imagination était plus efficace que la mise pratique ? On dirait que c’est une sorte de loi de l’attraction appliquée aux machines…

Bref, pendant qu’on se demande si l’IA va nous piquer nos jobs, elle, elle apprend à faire des trucs sans y toucher…

OpenAI vient de lancer Sora 2 , son générateur de vidéos par IA et le truc, c’est que si vous êtes créateur de contenu, vous devez opt-out manuellement pour éviter que vos œuvres servent à entraîner le modèle. Pas d’opt-in par défaut, pas de respect automatique du droit d’auteur. C’est à vous de faire la démarche pour dire non.

Selon Cartoon Brew , la politique d’OpenAI oblige donc les détenteurs de droits à signaler chaque violation spécifique. Pas de formulaire global genre “je refuse que vous utilisiez mes trucs”. Non, vous devez rapporter chaque contenu un par un si vous le trouvez dans les datasets d’entraînement…

Le problème, c’est que personne sait vraiment ce qu’OpenAI a utilisé pour entraîner Sora. Il y a des rumeurs sur l’utilisation massive de vidéos YouTube, de contenus de jeux vidéo, de films, mais OpenAI reste hyper flou sur les sources. Du coup, comment vous voulez opt-out de quelque chose dont vous ignorez l’existence dans leur base de données d’entrainement ?

Hakuna Matata les amis ! Pas de soucis, pas de stress, pas d’angoisse sur ce qui va arriver, on prend la vie comme elle vient sans inquiétude…

Pas vrai ?

Et bien, Hakuna Matata va se prendre un coup dans la gueule car des chercheurs européens ont créé Delphi-2M, une IA qui peut vous dire exactement quelles maladies vous allez développer dans les 20 prochaines années. C’est donc un modèle GPT modifié (oui, comme ChatGPT, mais en blouse blanche) qui analyse vos données médicales, votre âge, sexe, IMC et habitudes de vie pour prédire l’arrivée ou non de 1258 maladies différentes dans votre life.

Les chercheurs de l’EMBL, du Centre allemand de recherche sur le cancer et de l’Université de Copenhague sont derrière cette petite merveille et ils ont entraîné leur outil sur 400 000 participants de la UK Biobank et validé que ça fonctionnait bien sur 1,9 millions de Danois.

Et vous vous en doutez, Delphi-2M ne fait pas que prédire… Non non, cette IA génère littéralement des “trajectoires de santé synthétiques”. En gros, elle crée des versions virtuelles de vous qui vivent des vies parallèles avec différentes maladies, un peu comme un multivers médical personnel.

L’outil peut ainsi générer des millions de ces vies synthétiques, créant des données médicales qui n’ont jamais existé mais qui sont statistiquement cohérentes.

Le nom Delphi-2M n’est pas non plus anodin. C’est en clin d’oeil à l’oracle de Delphes dans la Grèce antique qui donnait des prophéties ambiguës qui se réalisaient toujours, peu importe l’interprétation. Et là, cette IA fait pareil puisqu’elle ne vous donne pas UN futur, mais une probabilité statistique basée sur des patterns.

Delphi-2M fonctionnerait particulièrement bien pour les maladies qui suivent des schémas prévisibles, comme certains cancers, par contre, elle ne capture que la première occurrence d’une maladie. Donc si vous avez un cancer, puis une rémission, puis une récidive, l’IA ne voit que le premier épisode.

Truc marrant (ou pas), l’IA a également été entrainée sur des données de personnes dont certaines sont mortes depuis le recrutement initial en 2006-2010. Elle ressuscite donc numériquement ces gens pour créer des vies plus longues que les vraies et ainsi, ces morts virtuels qui vivent plus longtemps que quand ils étaient vivants, servent à prédire l’avenir des vivants actuels. Si ça c’est pas de la science-fiction…

Après, à vous de voir si vous voulez savoir ou pas… D’un côté, savoir qu’on a 73% de chances de développer un cancer du poumon dans 15 ans pourrait pousser à arrêter de fumer mais de l’autre, vivre avec cette épée de Damoclès au-dessus de la tête pendant 15 ans, merci mais non merci.

Et comme Delphi-2M est capable de générer de travailler à partir de données synthétiques, les chercheurs l’ont aussi transformé en usine à épidémies virtuelles. Ils peuvent ainsi créer des scénarios de santé publique impossibles à tester dans la réalité du genre, “et si tout le monde fumait 3 paquets par jour pendant 10 ans ?” ou “que se passerait-il si on combinait obésité et alcoolisme sur 20 ans ?”. C’est un labo virtuel infini pour tester des tonnes d’hypothèses médicales sans tuer personne (enfin, sauf virtuellement).

Par contre, petite précision importante, les données UK Biobank surreprésentent les personnes blanches, âgées et en bonne santé. Les enfants et adolescents sont par exemple quasi absents. Du coup, si vous êtes jeune, non-blanc ou pas britannique, les prédictions de Delphi-2M seront beaucoup moins fiables…

Delphi-2M n’est de toute façon pas encore prête pour une utilisation clinique. C’est plus un outil de recherche qu’un Nostradamus médical mais j’imagine que dans quelques années, quand on ira chez le médecin, il lancera Delphi-jesaispascombien, et il vous sort : “Bon, vous allez avoir de l’arthrite en 2043, un AVC en 2051, et mourir d’un cancer du pancréas en 2063. Des questions ?”

Ça fait flipper non ?

Non, moi ce qui me fait vraiment flipper c’est quand les assurances santé mettront la main dessus. “Ah, Delphi dit que vous avez 82% de chances de développer du diabète ? Ça fera 500€ de plus par mois, merci” ou pire, votre employeur : “Désolé, on ne peut pas vous embaucher, l’IA dit que vous serez en arrêt maladie dans 3 ans”.

Bref, Delphi-2M c’est impressionnant techniquement, mais également un poil flippant… A-t-on vraiment envie de connaître notre avenir médical ?

Moi oui, mais ce n’est peut-être pas le cas de tout le monde.

Allez, Hakuna Matata les copains !

Alors là, accrochez-vous à votre clavier parce que je vais vous parler d’un truc qui défrise. Si je vous disais qu’il est possible de simuler l’univers entier, sa structure à grande échelle, ses milliards de galaxies… sur votre MacBook Air ??

Pas besoin de réserver du temps sur un supercalculateur, pas besoin de faire la queue pendant des semaines pour obtenir vos résultats. Hé bien c’est ce que permet de faire Effort.jl, et c’est de la bombe pour astrophysiciens !

Mais avant que je vous retourne le cerveau encore une fois, voici un peu de contexte. En mars 2025, le projet DESI a lâché une nouvelle incroyable : l’énergie noire, cette force mystérieuse qui fait accélérer l’expansion de l’univers, pourrait ne pas être constante mais évoluer dans le temps. C’est potentiellement le plus gros bouleversement en cosmologie depuis des décennies, sauf que pour prouver ça, il faut analyser des quantités astronomiques de données (j’assume ce jeu de mots), et c’est là que ça coince.

Le problème, c’est que modéliser la “cosmic web” (cette toile cosmique gigantesque où les galaxies forment des amas reliés par des filaments de matière) ça nécessite des calculs d’une complexité monstrueuse. On utilise pour ça la théorie des champs effectifs de la structure à grande échelle ( EFTofLSS pour les intimes), et une seule analyse peut prendre des jours entiers sur un supercalculateur. Multiplié par les milliers d’analyses nécessaires pour faire de la science solide, on arrive vite à des mois de calculs !!

C’est là qu’intervient Marco Bonici de l’Université de Waterloo et son équipe. Plutôt que de continuer à se battre avec des files d’attente interminables sur les supercalculateurs, ils ont eu une idée géniale : Apprendre à une IA comment la physique fonctionne, et la laisser faire les calculs à notre place.

Effort.jl, c’est donc un peu comme le DLSS de Nvidia mais pour l’univers. Vous savez le DLSS c’est cette techno qui utilise l’IA pour calculer des images haute définition sans faire suer votre GPU. Bon bah là, au lieu de cracher des graphismes de jeux vidéo, on crache… l’univers lui-même. Et le résultat est incroyable… C’est une accélération de x1000 fois par rapport aux méthodes traditionnelles de génération.

La beauté du truc, c’est que l’équipe n’a pas juste balancé des données dans un réseau de neurones en espérant que ça marche. Non, ils ont intégré dès le départ les lois physiques connues dans l’architecture même de leur IA. Comme l’explique Bonici dans une interview , c’est comme décrire l’eau dans un verre. Plutôt que de calculer le mouvement de chaque molécule (ce qui serait impossible), on encode les propriétés microscopiques importantes et on regarde leur effet au niveau macroscopique.

Le réseau de neurones d’Effort.jl est donc relativement simple. Il est constitué de 5 couches cachées de 64 neurones chacune, entraînées sur 60 000 combinaisons de paramètres cosmologiques. Ainsi grâce à l’intégration intelligente de la physique, il peut calculer en 15 microsecondes ce qui prenait des heures avant. Et niveau précision c’est identique, voire parfois meilleure que les modèles originaux.

En plus, tout est codé en Julia , un langage de programmation scientifique qui monte en flèche. L’équipe a même créé deux backends différents : SimpleChains.jl pour faire tourner ça sur CPU (ultra rapide) et Lux.jl pour exploiter les GPU si vous en avez. Et cerise sur le gâteau, tout est différentiable, ce qui veut dire que l’IA peut non seulement calculer les résultats, mais aussi comprendre comment ils changent quand on modifie légèrement les paramètres.

Pour valider leur bébé, l’équipe a donc fait tourner Effort.jl sur les vraies données du Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) et le résultat est ouf.. On obtient exactement les mêmes conclusions que les méthodes traditionnelles, mais en seulement quelques minutes sur un laptop au lieu de plusieurs jours sur un cluster. C’est testé, validé, et ça marche.

Au-delà de l’exploit technique, Effort.jl arrive à un moment important car avec les télescopes comme DESI et Euclid qui génèrent des téraoctets de données, et surtout cette découverte potentielle que l’énergie noire évolue, on a besoin d’outils capables de suivre le rythme. Bah oui, c’est fini le temps où les chercheurs passaient plus de temps à attendre le résultat de leurs calculs qu’à faire de la science.

Et en plus, Effort.jl est totalement open source et sur GitHub . N’importe qui peut donc télécharger le code, l’installer sur son laptop, et commencer à explorer l’univers depuis son canap'.

Alors oui, on pourrait dire que c’est “juste” une accélération de calculs, mais en réalité, c’est bien plus que ça. C’est la différence entre attendre des mois pour tester une hypothèse et pouvoir explorer des milliers de scénarios en temps réel. C’est la possibilité pour des équipes sans accès aux supercalculateurs de faire de la recherche de pointe. Et c’est, potentiellement, ce qui nous permettra de comprendre enfin ce qu’est cette foutue énergie noire qui compose 70% de l’univers…

Bref, l’IA quand elle est bien utilisée et combinée avec une vraie compréhension de la physique, ça décuple les capacités de la science et ça c’est beau !

Source

Imaginez demain matin, vous vous réveillez et 90% des sites web ont disparu. Plus de blogs, plus de sites de presse, plus de forums. Juste des pages blanches et des erreurs 404. De la science-fiction ? Et bien pas selon Matthew Prince, le CEO de Cloudflare, qui gère 20% du trafic web mondial.

Dans plusieurs interviews récentes, il explique qu’on est en train d’assister en direct à l’effondrement du modèle économique qui a fait vivre Internet pendant 25 ans. En effet, le deal était simple : Google crawle votre contenu, vous envoie du trafic, vous monétisez avec de la pub.

Sauf que ce pacte avec le diable vient de voler en éclats.

Il y a dix ans, pour 2 pages que Google scannait sur votre site, il vous envoyait 1 visiteur. Un échange équitable, presque symbiotique. Mais aujourd’hui, Il faut 6 pages crawlées pour obtenir 1 seul clic.

Mais attendez, là c’est Google, le gentil de l’histoire parce qu’avec les nouveaux venus de l’IA, c’est l’apocalypse qui s’annonce. En effet, d’après les données de Cloudflare , le ratio d’OpenAI est passé de 250 pour 1 à 1500 pour 1 en quelques mois. Autrement dit, ChatGPT aspire 1500 pages de votre contenu pour vous renvoyer généreusement… 1 seul visiteur. Anthropic avec Claude, on est à 60 000 pages pour un visiteur. Bref, c’est pas du crawling, c’est du pillage en règle.

Et Prince ne mâche pas ses mots : “Si les créateurs de contenu ne peuvent plus tirer de valeur de leur travail, ils vont arrêter de créer du contenu original.” Et devinez quoi ? C’est déjà en train de se produire car les données montrent que le trafic des moteurs de recherche vers les sites web a chuté de 55% entre 2022 et 2025. Par exemple, le Washington Post et le HuffPost ont vu leur trafic organique divisé par deux en trois ans.

Le plus ironique dans tout ça c’est que Google lui-même creuse sa propre tombe. Prince révèle qu’il y a six mois, 75% des recherches Google se terminaient sans aucun clic vers un site externe. Mais alors pourquoi ce changement soudain ? Hé bien la réponse tient en deux mots : Answer Engines. C’est le cas par exemple avec le déploiement d’ AI Overview , leur nouvelle fonctionnalité qui donne directement les réponses, ce chiffre pourrait atteindre 90%. Google est ainsi devenu un genre de cul-de-sac d’Internet…

Il est fini donc le temps où Google vous donnait une carte au trésor avec des liens à explorer. Maintenant, l’IA vous donne directement le trésor et comme ça plus besoin de visiter les sites, plus de trafic, plus de revenus publicitaires. La boucle vertueuse s’est transformée en spirale mortelle…

Shai, c’est un collègue développeur qui ne dort jamais, qui ne râle jamais quand vous lui demandez de déboguer votre code à 3h du matin, et qui vit littéralement dans votre terminal. C’est un outil qui s’inscrit dans la même lignée que Codex ou Claude Code et qui est 100% français puisque proposé par OVHcloud.

Terminé donc les outils qui nécessitent des interfaces graphiques lourdes ou des plugins IDE complexes puisqu’ici, tout se passe dans le terminal.

L’installation tient en une seule ligne :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ovh/shai/main/install.sh | sh

Et en quelques secondes, vous avez un assistant IA fonctionnel, prêt à vous épauler dans vos tâches quotidiennes. Pas de configuration complexe, pas de dépendances infernales à gérer. Bien sûr, comme pour tout script téléchargé, pensez à vérifier le contenu avant exécution.

Vous l’aurez compris, SHAI ne se contente pas d’être un simple chatbot qui répond à vos questions. Il peut véritablement prendre le contrôle et exécuter des commandes, créer des fichiers, déboguer votre code, et même automatiser des workflows complets. Vous pouvez lui demander de créer un site web complet, de convertir des fichiers d’un format à l’autre, ou de corriger cette commande shell que vous n’arrivez jamais à mémoriser correctement.

La philosophie “written in Rust with love” inscrite dans le code du projet n’est pas non plus qu’une simple formule marketing car le choix de Rust garantit des performances exceptionnelles et une sécurité mémoire à toute épreuve. Avec 99,2% du code en Rust, les développeurs d’OVHcloud ont clairement misé sur la robustesse et la rapidité d’exécution. Je tiens quand même à dire qu’au cours de mes tests, j’ai quand même eu quelques plantages de l’application. Mais elle est encore jeune, donc j’espère que ça va s’améliorer.

Ce qui distingue vraiment SHAI des autres assistants IA, c’est sa capacité à fonctionner en mode “headless”. Vous pouvez simplement lui envoyer des prompts via un pipe Unix : echo "crée-moi un hello world en Python" | shai. Et rien que cette fonctionnalité ouvre des possibilités infinies pour l’automatisation et l’intégration dans des pipelines CI/CD existants.

Plus impressionnant encore, le mode “shell assistant” transforme SHAI en véritable garde du corps de votre terminal. Une fois activé, chaque fois qu’une commande échoue, SHAI intervient automatiquement pour vous proposer une correction. Plus besoin de chercher sur Stack Overflow pourquoi votre commande tar ne fonctionne pas comme prévu.

Pour réussir tout ça, il utilise par défaut Qwen3-32B mais rassurez vous, y’a moyen de changer de provider. L’aspect multi-provider est donc crucial et heureusement SHAI n’est pas verrouillé sur un seul modèle d’IA. Vous pouvez donc configurer différents providers selon vos besoins, vos préférences ou vos contraintes de confidentialité. Mais par défaut, OVHcloud propose un accès anonyme (avec limitation de débit) pour que tout le monde puisse tester l’outil sans engagement. Perso, j’ai éclaté la limite au bout de quelques minutes d’utilisation. Snif.

Lors de mes tests, j’ai aussi constaté que les commandes qu’on appelle normalement avec le “/” n’ont pas fonctionné chez moi et concernant le thème de l’interface de Shai, en fonction des couleurs de votre terminal, ça peut vite être illisible. C’est dommage mais j’imagine que ça va se bonifier avec le temps…

Voilà, avec Shai , OVHcloud mise clairement sur cette approche minimaliste mais puissante pour séduire les développeurs qui veulent de l’IA sans les complications habituelles et surtout qui tourne sur le sol français, dans le respect de vos données personnelles.

Je leur souhaite plein de succès !

Source