D'où vient cette passion pour la tech ?

(Vous pouvez passer cette section.) Je rêvais d'être inventeur. J'ai fait des études d'ingénierie avant de bifurquer en relations internationales. J'ai intégré la tech dans ma pratique dès l'université. J'ai d'abord appris le VB, le VBA puis le R. Et puis j'ai combiné mon esprit filou avec mes connaissances en informatiques… jusqu'à trouver des failles de sécurité informatique. C'était en 2014. Je terminais mes études à l'Université de Sherbrooke.

2015, je tombe dans l'écosystème start-up français presque par hasard. J'utilise le Python pour faire du data scraping et envoyer des campagnes d'emailing à grande échelle pour un accélérateur français aux États-Unis. Au fil des années, j'évolue dans cet univers technologique jusqu'à intégrer Upflow en 2021.

Upflow est une fintech du portefeuille Hexa (ex-eFounders) et alumni du YCombinator (W20). On me demande de recruter des talents. Nous passons de 23 à 70 personnes en un an. Mon arme secrète ? Je manie la stratégie, l'analyse de données et l'outil informatique. Mon périmètre de directeur talent fini par inclure la gestion des ressources humaines après un an. Sauf que l'admin et moi, ça fait 10. J'utilise donc l'intelligence artificielle. Non pas pour faire à ma place. Mais pour m'assister dans la ré-ingénierie du système en place.

Le système initial est compliqué à gérer : il y a plein de micro-tâches disparates à faire à la volée. La charge mentale est énorme. Le nouveau système plus simple et redondant. Il nécessite 90% moins de temps de gestion et les erreurs sont fortement réduites. Bref, c'est moins de charge mentale et plus de contrôle. On aime.

2024, je me lance enfin. Je me lance pour mission de rendre le numérique accessible. Je forme des étudiants d'écoles de commerce à la stratégie des entreprises et aux nouvelles technologies. Je réalise rapidement que l'intelligence artificielle est utilisée à toutes les sauces. Et souvent très mal. Je travaille depuis à démystifier le super pouvoir de l'IA et donner des clés concrètes pour apprendre à vraiment le maîtriser.

Quel est le super pouvoir de l'IA ?

Ils étaient plus ou moins 100 dans la salle. Je leur ai demandé d'utiliser ChatGPT pour répondre aux questions suivantes :

• En quelle année Neil Armstrong a-t-il marché sur la Lune ?
• En quelle année la prise de la Bastille a-t-elle eu lieu lors de la Révolution française ?
• Quelle est la note et le nombre d'avis Google du Delirium Café de Bordeaux ?

Les deux premières questions ont toutes reçu les mêmes réponses. 1969 pour la première, 1789 pour la seconde. Quant à la troisième, nous avons obtenu un florilège de réponses. Aucun n'avait à la fois la bonne note et le bon nombre d'avis. Que s'est-il passé ?

Pourquoi ces différences de réponses ?

Pour les unes, il y a un important volume de données. Et celles-ci convergent : sur 1969 puis sur 1789.

Pour les autres, il y a assez peu de données. Et ces entraînements coûtent cher (plusieurs centaines de millions de dollars). C'est pourquoi les grands modèles d'IA ne sont pas entraînés en permanence et que leur base de connaissances s'arrête dans le temps :

• Claude 3.7 Sonnet : connaissances jusqu'à octobre 2024
• GPT 4o : connaissances jusqu'à juin 2024
• Gemini 2.0 Flash : connaissances jusqu'à juin 2023

Je me suis donc posé trois questions : Qu'est-ce qu'une donnée ? Comment la machine apprend-t-elle ? Quel est son super pouvoir ?

Qu'est-ce qu'une donnée ?

Les données sont partout. Et elles peuvent prendre différentes formes : des chiffres, des nombres, des lettres, des mots, des couleurs et plus encore !

Vous vous souvenez du Covid ? Avez-vous déjà perdu l'odorat ? Si oui, vous avez probablement compris que les odeurs étaient des données extrêmement précieuses.

Votre bulbe olfactif absorbe des molécules. Vous sentez quelque chose. Votre cerveau produit une information : "ça pue". Vous puisez dans votre base de connaissances : puanteur égal danger. Vous décidez de ne pas manger ce morceau de viande.

Les données constituent la matière première à partir de laquelle on pourra construire des murs entiers d'information et puis un édifice de connaissance.

Ceci n'est pas une donnée. 🍎

Comment une donnée digeste pour un humain le devient-elle pour un ordinateur ? 💻🍎

J'ai demandé à Claude 3.7 Sonnet de me transcrire "Ceci n'est pas une donnée. 🍎" en binaire :

"Ceci n'est pas une donnée. 🍎" en texte → en hexadécimale → en binaire : "01000011 01100101 01100011 01101001 00100000 01101110 00100111 01100101 01110011 01110100 00100000 01110000 01100001 01110011 ..."

Du coup, j'ai voulu m'amuser. J'ai transformé "🧢" en binaire ("11110000 10011111 10100111 10100010"). Et j'ai posé la même question à deux IA.

• Claude 3.7 Sonnet (payant) : "🧢". ✅
• GPT 4o (gratuit) : "🏈". ❌

J'ai ensuite sorti ma carte bleue 💳. J'ai pris un abonnement ChatGPT payant.

• Claude 3.7 Sonnet (payant) : "🧢". ✅
• GPT o3 (payant) : "🧢". ✅

Comment la machine apprend-t-elle ?

Nous savons manier naturellement l'abstraction. Nos cinq sens nous permettent de capter des données et interpréter le monde. L'ordinateur, quant à lui, utilise une extraordinaire capacité de calcul. Mais ce calcul est binaire.

Car a contrario des machines biologiques que nous sommes, un ordinateur est alimenté par un processeur, composé de circuits intégrés contenant des transistors. On pourrait les comparer à des interrupteurs. 1, le courant passe. 0, le courant ne passe pas.

D'où vient la puissance de calcul des ordinateurs ?

Au début de l'ère informatique, les transistors pouvaient faire la taille d'un dé à coudre. Mais tous les deux ans, on a réussi à diviser leur taille par deux. La capacité de calcul des ordinateurs a donc suivi une courbe exponentielle.

Ils sont passé de la taille d'un dé, puis d'un grain de café… plus petits qu'un cheveu humain… plus petits qu'une poussière… et encore beaucoup plus petits que la mitochondrie d'une cellule !

Quelles sont les innovations qui ont permis l'essor de l'IA générative ?

• 1950 : Alan Turing envisage la possibilité de machines intelligentes.
• 1956 : L'intelligence artificielle naît en tant que discipline à la Conférence de Dartmouth.
• 1959 : Arthur Samuel consacre le terme d'apprentissage machine (machine learning).
• 1962 : Un ordinateur bat le champion américain Robert Nealy au jeu de Dames.
• 1966 : Création du premier chatbot IA (ELIZA).
• 1976 : Jobs et Wozniak commercialisent le premier ordinateur personnel.
• 1989 : Internet est accessible au grand public grâce au World Wide Web de Tim Berners-Lee.
• 1992 : IBM lance Simon, l'ancêtre du smartphone.
• 1998 : Google n'est qu'un petit moteur de recherche parmi les grands. Mais David se taille rapidement une place.
• 2004 : Zuckerberg crée Facebook. On passe de l'ère des forums internet aux réseaux sociaux. La production de données explose.
• 2007 : Apple lance l'iPhone. L'explosion de données est maintenant une supernova.
• 2011 : Siri intègre le giron d'Apple. L'IA est accessible à tous.
• 2015 : Sam Altman fonde OpenAI.
• 2022 : Et la lumière fût. ChatGPT est accessible au grand public.

On a surtout produit et organisé beaucoup de données

D'un côté, nous avons produit BEAUCOUP de données. De l'autre, nous avons développé des capacités extraordinaires de traitement.

Le tokeniser est un broyeur de données. Il prend tous les textes de l'internet pour les broyer en petites pièces, des tokens. Les tokens sont simplement des chaînes de caractère. On va ensuite chercher des correspondances pour calculer la probabilité de retrouver un token à côté d'un autre dans un espace vectoriel à plusieurs dimensions.

Une autre image : un enfant qui détruit une construction de Lego. L'enfant est le tokeniser. Le château maintenant détruit, c'est le texte tokenisé. Et le rôle de l'IA, c'est de recréer une certaine forme de sens.

Alors quel est son super pouvoir ? 🦸

Son super pouvoir, c'est justement de pouvoir trier, classer un très grand volume de données pour qu'on puisse par la suite en tirer du sens. C'est un orchestrateur de chaos.

L'IA, c'est probablement votre meilleur assistant pour :

• structurer des données,
• rédiger des fiches de lecture,
• challenger vos hypothèses ou vos expériences,
• trouver de nouvelles idées,
• ou mettre de l'ordre dans celles que vous avez déjà.

N'oubliez pas. La plupart des modèles vous donneront des réponses même si elles sont fausses. Adoptez donc une approche intelligente et responsable de la donnée.

Une chose est sûre. Vous pouvez compter sur lui pour découvrir des patterns. Il sera votre meilleur allié pour organiser le chaos autour de vous. Il fournira 80% de vos efforts si vous acceptez de fournir 20% d'une qualité exceptionnelle.

N'oubliez pas. Le meilleur cheval mérite le meilleur jockey. Parce que ce cheval, il court très vite. Alors que vous mettrez une seconde pour "lire ces mots", une IA comme ChatGPT en aura déjà "lu" 25 000. Vous devez apprendre à le monter et à le contrôler.

Votre job, le seul, c'est de réfléchir avec tous vos sens pour lui donner :

• Un contexte clair
• Des objectifs précis
• Des contraintes bien définies
• Une ouverture au dialogue.

Bonne chance !

---

Comment transformer votre entreprise grâce à l'intelligence artificielle ?

L'IA promet d'augmenter nos capacités créatives et analytiques, mais ses limites sont souvent sous-estimées. Érable Studio accompagne les dirigeants dans leur transformation numérique : diagnostic 360°, identification des cas d'usage à fort impact, et construction d'outils sur-mesure calibrés sur la morphologie de votre entreprise.

✅ Un diagnostic lucide de vos processus et de vos frictions.

✅ Des cas d'usage concrets, ancrés dans votre réalité opérationnelle.

✅ Une approche pragmatique : pas d'IA washing, que des résultats mesurables.

Prochaine étape → contact@erable.io