1
00:00:04,152 --> 00:00:08,835
On construit des pyramides électriques pour produire des tokens mais la valeur n'apparaît
qu'après.

2
00:00:08,835 --> 00:00:11,934
Quand quelqu'un transforme ces tokens en travail réel.

3
00:00:11,934 --> 00:00:15,279
Il ne me parlait pas d'intelligence, on parle de travail.

4
00:00:15,279 --> 00:00:16,780
Le sujet c'est ces pyramides.

5
00:00:16,780 --> 00:00:22,707
Est-ce que dans 10 ans, on regardera les data centaureiens comme on regarde aujourd'hui
les pyramides de Keops ?

6
00:00:22,707 --> 00:00:29,807
Ce n'est pas vraiment des trucs inutiles, c'est des monuments énormes qui étaient
rationnels à leur époque et aujourd'hui on regarde et on essaie de comprendre ce qu'ils

7
00:00:29,807 --> 00:00:30,938
voulaient faire avec.

8
00:00:31,470 --> 00:00:38,990
Ils ont été construits autour d'une croyance collective, y a des gens qui sont mis à
construire ça comme une pyramide, comme une bulle ou quoi.

9
00:00:39,310 --> 00:00:43,250
Et je pense que dans 10 ans, on va regarder ce truc là, on dire mais putain mais ça servi
à quoi ?

10
00:00:43,250 --> 00:00:46,030
On s'est fait chier, pourquoi tu vois ?

11
00:00:46,030 --> 00:00:50,850
Le seul sujet c'était de ce podcast, que j'enregistre un petit peu rapidement encore une
fois.

12
00:00:51,310 --> 00:00:57,110
Je juste un peu déchaîné puisque le week-end m'a fatigué et il y a trop d'actualités en
même temps.

13
00:00:57,110 --> 00:00:58,830
Alors on fait le tri, c'est parti.

14
00:00:59,010 --> 00:01:01,510
Bon le premier truc, moi, dont je voulais parler.

15
00:01:01,926 --> 00:01:11,799
C'est annonces là Chousse France, donc SoftBank qui annonce à investir avec Schneider
Electric pour 5 gigawatts de data center pour l'IA en France.

16
00:01:11,799 --> 00:01:21,372
alors le sujet, si vous n'avez pas suivi l'actu, je vous aide à rattraper, c'est que de
manière générale, la France comme elle a de la puissance électrique installée et pilotable

17
00:01:21,372 --> 00:01:29,674
en plus des énergies renouvelables, on a grosso merdo un peu plus d'une dizaine de
gigawatts de capacité de capacité électrique en trop.

18
00:01:30,862 --> 00:01:39,782
Et ça, les hyperscalers l'avaient remarqué depuis longtemps, c'était un peu à qui sera le
premier à shooter pour installer ces data centers-là.

19
00:01:39,782 --> 00:01:44,862
Alors c'est Sauvement qui fait le shoot et il prend Schneider Electric pour faire les
installations.

20
00:01:45,082 --> 00:01:55,162
Il y aura a priori une première tranche avec 3 data centers, enfin 3,5 gigawatts
d'installation, 35 milliards je pense que c'est 75 pour l'ensemble du projet.

21
00:01:55,282 --> 00:01:58,982
Et ce sera dans le Nord, ce sera sur la côte flamande.

22
00:01:59,526 --> 00:02:01,376
Il aura notamment un CITAD INKERK.

23
00:02:01,376 --> 00:02:07,590
Alors c'est cool, ça va créer un peu d'emploi, des emplois qualifiés.

24
00:02:07,590 --> 00:02:21,575
Mais il faut qu'on se rend compte que même que 5 gigawatts, c'est 5 turbines nucléaires, 5
centrales nucléaires, c'est une infrastructure qui est beaucoup plus importante dans nos

25
00:02:21,575 --> 00:02:28,118
sociétés qu'une autoroute par exemple, ou probablement comparable à un aéroport en termes
de centre dans la société.

26
00:02:28,174 --> 00:02:34,719
Donc il faut que pour cet investissement là, la valeur créée elle soit à côté quoi.

27
00:02:35,100 --> 00:02:42,926
Alors c'est bien parce que on a un peu la réponse de c'est quoi le produit en croix dans
l'interview d'Arthur Mench.

28
00:02:42,926 --> 00:02:50,812
Alors Arthur Mench il a été reçu à l'Assemblée nationale comme il était avec des députés,
il a parlé français et c'était vraiment intéressant.

29
00:02:50,812 --> 00:02:57,806
Et Grosso Merdo il fait un produit en croix, voilà il dit voilà chez Mistral on dépense en
plus de notre masse salariale 10%.

30
00:02:57,806 --> 00:03:06,126
en token, c'est-à-dire que pour un ingénieur à 100 000 euros il dépense 10 000 euros par
an en token chez Mistral quoi.

31
00:03:06,846 --> 00:03:18,066
Et lui il pense que l'ensemble des infrastructures vont dépenser, enfin l'ensemble des
entreprises européennes vont dépenser 10 % de leur masse salariale en plus en IA et ça

32
00:03:18,066 --> 00:03:19,786
fait un marché qui vaut 1 trillion.

33
00:03:20,686 --> 00:03:27,386
Le produit en croise ça c'est un marché adressable avec une basse à entrée qui est énorme
parce qu'il faut entrer notre premier modèle.

34
00:03:28,523 --> 00:03:32,606
et tu ne pas l'attaquer, tu peux pas le toucher, est vraiment imprenable.

35
00:03:32,786 --> 00:03:39,602
Moi je trouve que c'est en même temps impressionnant de simplicité d'expliquer ce
marché-là.

36
00:03:39,602 --> 00:03:53,464
Et quand on se dit qu'il a un marché de 1 trillion en Europe sur la production, sur la
transformation de cette électricité-là en token, 75 milliards d'investissement pour des

37
00:03:53,464 --> 00:03:55,906
data centers en France, finalement c'est un peu peanuts.

38
00:03:56,590 --> 00:03:58,310
Oh...

39
00:03:59,982 --> 00:04:12,853
Moi ce qui me rend un petit peu fou c'est de dire que ces tokens c'est le fait de
transformer de l'électricité en intelligence, en une forme d'intelligence quoi.

40
00:04:12,853 --> 00:04:24,934
Le token voilà il remplace une tache mais en même temps en fait il y a quand même beaucoup
de use case aujourd'hui on va brûler du token pour un truc qui méritait pas de brûler des

41
00:04:24,934 --> 00:04:26,722
tokens dans un premier temps quoi.

42
00:04:30,218 --> 00:04:34,268
C'est pas parce qu'en fait on a brûlé des tokens qu'on a créé de la valeur en face.

43
00:04:34,268 --> 00:04:37,054
Ça prouve vraiment juste qu'on a brûlé des tokens.

44
00:04:38,542 --> 00:04:42,085
Alors il y a aussi l'annonce autour des CPU de Nvidia.

45
00:04:42,085 --> 00:04:51,531
Alors ça, mais c'est incroyable comment les journalistes grands publics se sont emparés du
truc en nous disant qu'on allait faire descendre la puissance du cloud dans l'ordinateur

46
00:04:51,531 --> 00:04:52,822
de travail, etc.

47
00:04:52,822 --> 00:04:58,006
Alors ces processeurs-là qui s'appellent des GBU10, ils ont effectivement des CUDA.

48
00:04:58,006 --> 00:05:02,499
Alors si tu utilises Pitorch ou des logiciels CUDA, etc.

49
00:05:02,499 --> 00:05:06,638
C'est cool, t'es content d'avoir un processeur qui peut l'utiliser parce qu'aujourd'hui
quand tu utilises un...

50
00:05:06,638 --> 00:05:15,318
un logiciel de NDA, qui a l'accélération CUDA encore une fois, et que tu utilises sur un
Mac ou un Mac mini, bah tu l'as pas.

51
00:05:15,618 --> 00:05:22,238
Tu tire vraiment pas la puissance du matériel, donc franchement dans certains cas ce
serait intéressant, mais vaut mieux le comparer à un Apple Silicon, donc c'est une

52
00:05:22,238 --> 00:05:28,138
architecture onéfiée, avec en plus à côté la capacité d'utiliser quelques coeurs CUDA.

53
00:05:28,798 --> 00:05:36,778
C'est peut-être, en termes de puissance de calcul, on est largement supérieurs à ce que
fait les Snapdragon avec du DTPU, et surtout on a

54
00:05:37,330 --> 00:05:43,983
Le kit de développement CUDA qui permet d'avoir toutes les applications qui ont l'habitude
de travailler sur CUDA et qui fonctionnent tout de suite.

55
00:05:43,983 --> 00:05:56,918
vraiment, le dev kit pour CUDA, vraiment ce qui fait aujourd'hui que ton Ollama va aller
beaucoup plus vite sur une architecture Blackwell ou sur une architecture NVIDIA.

56
00:05:56,918 --> 00:06:01,030
Donc c'est intéressant pour ça, mais on n'est pas en train de ramener la capacité de
calcul.

57
00:06:01,030 --> 00:06:06,272
Ils nous disent qu'on va pouvoir mettre des modèles 200B, faire tourner un modèle 200B sur
l'ordinateur.

58
00:06:06,446 --> 00:06:16,566
Moi j'y suis pas, franchement on a toujours pas de RAM, un modèle 200B ça consomme
peut-être au moins 100GB de VRAM et honnêtement on a toujours pas les moments d'avoir de

59
00:06:16,566 --> 00:06:17,586
la RAM.

60
00:06:18,246 --> 00:06:26,866
Si tu veux 100GB de DDR5 aujourd'hui dans ton ordinateur, il faut tu sois prêt à claquer
plusieurs milliers d'euros quoi.

61
00:06:26,866 --> 00:06:28,846
Je pense que c'est entre 1000 et 2000 euros.

62
00:06:30,154 --> 00:06:32,077
C'est le seul truc qui me fait halluciner.

63
00:06:32,077 --> 00:06:37,535
Le stockage est devenu cher aussi, les SSD quasiment 1000 balles pour un SSD 4T de bonne
qualité.

64
00:06:37,535 --> 00:06:38,316
Bref.

65
00:06:40,000 --> 00:06:42,575
On n'y est pas.

66
00:06:42,575 --> 00:06:44,898
Mais c'est Gadget.

67
00:06:47,182 --> 00:06:56,792
Le truc aussi qu'il y avait dans l'interview de Mistral qui m'a rendu fou, dans
l'interview de Arthur Omens qui m'a rendu fou, c'est qu'il dit voilà, en fait quand un

68
00:06:56,792 --> 00:06:57,974
développeur est seul, est...

69
00:06:57,974 --> 00:07:07,404
si il se met à l'Uselia, il va aller beaucoup plus vite comme s'il avait une équipe autour
de lui.

70
00:07:07,404 --> 00:07:09,706
Mais du coup, il a des problèmes qui enlèvent plus du management.

71
00:07:11,350 --> 00:07:12,551
Moi ça m'en fout.

72
00:07:12,551 --> 00:07:18,684
Comparer un dev qui bosse avec 8 agents Claude à un manager, c'est une malgré.

73
00:07:18,684 --> 00:07:21,886
C'est un contremaître, il fouette ses esclaves.

74
00:07:21,886 --> 00:07:25,368
Mais dans l'absolu, on lui demande juste de préciser.

75
00:07:25,368 --> 00:07:28,369
En plus, il précise rarement précisément ce qu'il veut.

76
00:07:28,369 --> 00:07:34,693
C'est genre il a qui doit deviner ce qu'il voulait, C'est pas vraiment ça.

77
00:07:34,693 --> 00:07:41,286
fait, c'est à que ce serait pas déprimant s'il n'y avait pas vraiment beaucoup de gens en
France qui voyaient le management comme ça.

78
00:07:41,638 --> 00:07:51,254
C'est à dire que le management pour ces gens c'est de petits chefs, c'est dire aux gens ce
qu'ils doivent faire, si c'est bien fait, si c'est de la À ce truc là, le développeur du

79
00:07:51,254 --> 00:07:58,189
manager d'agents ça m'a tapé quoi.

80
00:07:58,189 --> 00:08:01,741
Anthropic qui nous dit que la croix est...

81
00:08:01,741 --> 00:08:03,632
que...

82
00:08:03,632 --> 00:08:05,113
Anthropic qui fait son IPO.

83
00:08:05,113 --> 00:08:06,702
en fait c'est fascinant parce que...

84
00:08:06,702 --> 00:08:13,282
En fait, a deux ans, on disait qu'Anthropiq allait se faire manger par AWS parce que
c'était un peu le précaré d'AWS.

85
00:08:13,362 --> 00:08:14,821
Et là, ça s'accélérait super vite.

86
00:08:14,821 --> 00:08:22,122
Ils ont annoncé qu'ils utilisaient le datacentre de XAI parce que XAI a des datacentres
gigantesques, mais pas d'utilisation à mettre dessus.

87
00:08:22,542 --> 00:08:23,742
Donc pourquoi pas.

88
00:08:25,442 --> 00:08:34,822
Et là, maintenant, du coup, ils ont bien surfé sur la vibe comme Coamitos, modèle
frontière qui va changer le monde d'Internet.

89
00:08:35,563 --> 00:08:43,498
et il se libère complètement d'AWS en le rendant vraiment complètement facultatif.

90
00:08:45,838 --> 00:08:57,878
Et là, il y a eu l'IPO de SpaceX qui était relativement drôle vu que Elon Musk va
récupérer son argent que s'il envoie 1 million de personnes sur Mars.

91
00:08:57,898 --> 00:09:04,018
là encore, ont fait 1 million x 1 million, ça fait un trigger de Valo.

92
00:09:04,018 --> 00:09:13,818
En disant que s'il a 1 million de personnes qui achètent un billet pour Mars qui coûte 1
million de dollars, ça fait un marché à un trigger encore.

93
00:09:14,198 --> 00:09:15,978
Les produits en croix sont marrants.

94
00:09:16,398 --> 00:09:29,101
Mais ouais, cette IPO, elle est à surveiller surtout qu'il y aura l'IPO d'OpenAI ensuite
et clairement ça va être le moment où Wall Street va triche, on va dire, est-ce qu'il a

95
00:09:29,101 --> 00:09:30,352
une bulle ou pas quoi.

96
00:09:31,173 --> 00:09:38,620
Bon, avec tout ce qu'il a eu sur les SPAC, le Special Purpose V-Recro SPV.

97
00:09:42,400 --> 00:09:46,893
C'est vrai que les marchés publics ont l'habitude quand même d'acheter des bulles.

98
00:09:46,893 --> 00:09:57,961
Et en soit d'ailleurs le fait que SpaceX embarque XEI dedans, c'est déjà un peu une bulle
parce qu'il a quand même vachement bourré des conneries dans SpaceX, la...

99
00:09:57,961 --> 00:10:02,684
Finalement la fusée a pas mal de choses dans ses valises qui ont un peu à l'avoir quoi.

100
00:10:02,684 --> 00:10:08,628
Donc il est en train de revendre à Wall Street le Twitter qu'il acheté à la casse quoi.

101
00:10:09,810 --> 00:10:10,830
Bon alors...

102
00:10:11,278 --> 00:10:24,199
Le retour au réel que j'ai bien tapé, c'était Linus Torvald avec son point sur les
remontées de sécurité.

103
00:10:24,199 --> 00:10:34,027
En fait c'est marrant parce qu'il y a eu en même temps Modisa et Firefox qui montraient
qu'ils avaient fait 350 tickets de plus au lieu d'une quarantaine sur la partie sécu sur

104
00:10:34,027 --> 00:10:40,532
ce mois-ci, qui donnait l'impression que c'était Mythos qui avait trouvé plein de failles
de sécurité et qui avait eu beaucoup de tickets qui avaient été fermés.

105
00:10:40,792 --> 00:10:51,525
Et juste deux jours après, l'Innustor Val qui est envoyé sur la mailing list comme quoi,
il y a beaucoup trop de gens qui font des emails complètement claqués sur la mailing list

106
00:10:51,525 --> 00:10:59,667
privée de sécurité, alors qu'en fait, ils ont juste généré un compte rendu sans ajouter
aucune valeur avec l'IA.

107
00:11:00,808 --> 00:11:09,310
Ce qui explique, c'est que si tu as utilisé ton IA pour trouver une faille de sécurité et
que tu as généré un rapport avec une IA,

108
00:11:09,958 --> 00:11:16,541
en fait, tu créé aucune valeur parce qu'il y forcément un autre humain qui a utilisé une
IA pour faire le même rapport, qui a trouvé la même faille avant.

109
00:11:16,541 --> 00:11:28,216
Et en fait, si tout monde fait ça, de générer du contenu et de se balancer la tronche sans
ajouter aucune valeur, et ben en fait, on crée plus de charge mentale aux autres, on

110
00:11:28,216 --> 00:11:37,814
ajoute plus de complexité aux autres, parce qu'on est en train de leur pourrir le cerveau,
on est en train de brain-fight, on fray les autres, sans ajouter de valeur quoi.

111
00:11:38,414 --> 00:11:42,634
Donc ouais, le token ici c'est une matière première mais aujourd'hui tout le monde a
accès.

112
00:11:42,874 --> 00:11:48,034
Tout le monde a accès au token comme tout le a accès à l'essence.

113
00:11:48,134 --> 00:11:56,134
Donc en vrai, le fait que tu aies utilisé des tokens plus ou moins bien, c'est pas une
preuve que tu as créé de la valeur.

114
00:11:57,034 --> 00:12:03,994
Tu ne peut-être pas remplacé par un IA mais tu seras remplacé par quelqu'un de moins
intelligent que toi qui a utilisé des tokens aussi.

115
00:12:06,254 --> 00:12:13,914
Il y a un sujet là aussi de manière générale dans le token maxing aujourd'hui tu vas avoir
des boîtes qui essaient d'utiliser le plus de tokens possible mais en fait si les dades

116
00:12:13,914 --> 00:12:25,814
ils utilisent des tokens par millions sans créer aucune valeur en face c'était juste de
l'électricité des ressources cramées pour rien et là le chantier pharaonic il va être

117
00:12:25,814 --> 00:12:35,182
fantastique en tendance à se compte que la valeur ajoutée elle était nulle à chier Bon et
alors le truc moi qui me fait vraiment me donner l'impression que tout ça c'est rien c'est

118
00:12:35,182 --> 00:12:40,722
Pour aller voir l'article sur les World Model qui est sur Wheel of Death maintenant.

119
00:12:42,162 --> 00:12:53,542
Le but de l'article, en plus je l'ai écrit il a un mois environ, j'ai publié les podcasts
entre temps, j'ai publié notamment le podcast sur Système 1, Système 2 et Métacognition un

120
00:12:53,542 --> 00:12:55,422
peu après la rédaction de l'article.

121
00:12:56,022 --> 00:13:02,522
L'article est là pour but sur Wheel of Death, est là pour but d'expliquer ce que c'est le
World Model, un n'importe qui qui bosse dans la tech même s'il n'est pas développeur, même

122
00:13:02,522 --> 00:13:03,962
s'il n'est pas informaticien.

123
00:13:05,271 --> 00:13:16,922
Et en fait, le fait de mettre en perspective ce qu'un world model pourrait faire, qu'un
LLM ne sait pas faire, ça permet de voir qu'il vraiment énormément de use case aujourd'hui

124
00:13:16,922 --> 00:13:28,733
où on balance un LLM qui va donner un résultat médiocre, pas prédictible, et qui va cramer
énormément de tokens pour rien, là où un world model pourrait le faire.

125
00:13:28,733 --> 00:13:29,793
Donc en vrai,

126
00:13:30,782 --> 00:13:35,213
Si vous voulez le refaire très vite, les worldmodels sont meilleurs partout où il a un
système critique.

127
00:13:35,213 --> 00:13:51,588
C'est-à-dire que le fonctionnement assez basique d'un worldmodel, c'est d'avoir ce qu'on
appelle un encodeur ou un compresseur, c'est-à-dire un outil logiciel informatique qui va

128
00:13:51,588 --> 00:13:55,379
conceptualiser ce qu'il a autour du modèle, qui va conceptualiser le monde.

129
00:13:55,379 --> 00:13:59,356
Donc au lieu de regarder chaque grain d'herbe pour en déduire qu'il du vent,

130
00:13:59,770 --> 00:14:10,643
il va juste retenir en mémoire il y a du vent et l'air bel bouge du coup l'air bel bouge
et ça ça devient un vecteur de son monde réel et donc s'il a plus ou moins de vent bah le

131
00:14:10,643 --> 00:14:17,095
le vecteur augmente ou baisse ensuite du coup il va générer des prédictions donc est-ce
qu'il peut y avoir plus de vent est-ce que le vent peut changer de sens est-ce que le vent

132
00:14:17,095 --> 00:14:27,448
peut peut baisser aussi et en fait il va essayer de scorer un peu tous ces mondes
possibles pour essayer d'anticiper si ce monde se réalise ou voilà savoir lequel est le

133
00:14:27,448 --> 00:14:28,964
plus dangereux pour lui ou non

134
00:14:29,774 --> 00:14:34,505
Donc un world model, peut aussi apprendre les stratégies de manière générale qui ont été
adoptées.

135
00:14:34,505 --> 00:14:41,317
Donc si par exemple, je ne pas, tu en train de faire du cerf-volant et tu as un world
model qui à côté de toi en train de faire du cerf-volant et regarde comment tu fais, il

136
00:14:41,317 --> 00:14:44,846
voit que le vent a augmenté et que toi tu as tiré sur la corde à droite.

137
00:14:44,846 --> 00:14:53,901
Il va tirer sur la corde à droite aussi parce qu'il va avoir retenu très rapidement que
quand toi tu es un humain, tu vois le monde qui a changé et tu as réagi comme ça.

138
00:14:53,901 --> 00:14:56,352
Et donc il va réagir comme ça, il voit que le monde s'est amélioré.

139
00:14:56,352 --> 00:14:57,862
Il va retenir que quand...

140
00:14:58,019 --> 00:15:03,703
quand lui modifie son vecteur, fait il a amélioré le monde pour lui aussi.

141
00:15:03,703 --> 00:15:09,769
Ça faut imaginer qu'aujourd'hui, on parle par exemple d'avoir des IA qui pilotent des
avions, etc.

142
00:15:09,769 --> 00:15:18,787
C'est pas possible avec un LLM, parce qu'un LLM il va juste sortir un compte rendu de
comment il a écrasé l'avion au sol ou comment l'avion a été détruit par la cible ennemie.

143
00:15:18,787 --> 00:15:25,240
Et si t'es un agent ou une automatisation ennuitaine, il va t'envoyer une équipe avec
un...

144
00:15:25,240 --> 00:15:28,533
avec des softeurs en mer pour aller récupérer la RAM dans le cockpit.

145
00:15:28,533 --> 00:15:34,558
Donc ça c'est pas possible avec des LLM, par contre avec un World Model c'est possible.

146
00:15:34,558 --> 00:15:38,341
Les World Model ils ont une durée d'entraînement, ils s'entraînent en visuel.

147
00:15:38,341 --> 00:15:39,652
S'il a un pilote qui...

148
00:15:39,652 --> 00:15:46,107
Enfin, si un World Model regarde les vidéos d'un pilote qui a piloté pendant des heures et
des heures des heures, il va piloter de la même façon que lui.

149
00:15:47,189 --> 00:15:50,862
Et c'est ça le truc fascinant, c'est que...

150
00:15:50,862 --> 00:15:54,154
artilleur par exemple, il manipule une pièce d'artillerie.

151
00:15:54,158 --> 00:15:58,099
Peut-être qu'ils sont une équipe de 5 bonhommes à manipuler une pièce d'artillerie.

152
00:15:58,099 --> 00:16:04,111
Demain, sur une pièce d'artillerie, il a un world model qui va gérer le tir, qui va gérer
les placements.

153
00:16:04,111 --> 00:16:06,272
Peut-être qu'on va pouvoir diviser par deux le nombre de personnes.

154
00:16:06,272 --> 00:16:12,243
Peut-être qu'au lieu d'être à 3 ou 4 personnes sur une pièce de tir, il n'y aura plus
qu'une seule personne qui gère la pièce.

155
00:16:12,243 --> 00:16:15,604
Pour gérer quand il a plus d'obus, pour remettre dans le truc.

156
00:16:15,604 --> 00:16:21,386
Peut-être qu'il y aura une pièce de tir qui sera manipulée par des humains et il en aura 9
à côté qui seront manipulées par...

157
00:16:21,550 --> 00:16:27,210
à haut modèle chacun qui sont en train de regarder ce que fait les humains sur la première
pièce de tir quoi.

158
00:16:27,250 --> 00:16:36,890
Donc là il y a quand beaucoup plus de potentiel parce que c'est des systèmes qui sont
capables de prendre des décisions de manière claire et sans consommer toutes les

159
00:16:36,890 --> 00:16:38,070
ressources de la terre.

160
00:16:38,070 --> 00:16:39,390
Parce que c'est un peu ça.

161
00:16:39,430 --> 00:16:48,730
Quand j'ai vu l'interview de Leanne Lequin où il dit oui, bah finalement les LLM sont
pertinents que quand l'intelligence est un sous-domaine du langage, c'est vrai quand même

162
00:16:48,730 --> 00:16:50,894
qu'il y a plein de...

163
00:16:50,894 --> 00:16:57,999
J'ai du mal à m'imaginer ce que ça pouvait être un monde où l'intelligence n'est pas un
sous-domaine du langage.

164
00:16:57,999 --> 00:17:00,150
Mais en fait dans le sport il y en a plein.

165
00:17:00,150 --> 00:17:07,335
Pourquoi est-ce que à ce temps relâche j'ai fait un smash, pourquoi à ce temps relâche
j'ai lifted ma balle, peut-être que je parlais de ping-pong, peut-être que je parlais de

166
00:17:07,335 --> 00:17:09,377
squash.

167
00:17:09,377 --> 00:17:17,062
En fait tout ça c'est des décisions que ton cerveau prend à une vitesse, micro seconde et
ça c'est de l'intelligence aussi.

168
00:17:17,062 --> 00:17:18,993
Et on l'a fait peut-être en copiant.

169
00:17:19,160 --> 00:17:25,652
Alors tu vas nous dire voilà c'est tellement la micro-intelligence que c'est de
l'intuition, c'est de l'intelligence fine, c'est de la analyse fine.

170
00:17:25,652 --> 00:17:36,063
Mais en fait le model est capable d'apprendre tout ça alors que reproduire cette
intelligence fine aujourd'hui avec de l'IA ça prend des années, des années, ça prend des

171
00:17:36,063 --> 00:17:37,655
centaines d'heures de travail quoi.

172
00:17:37,655 --> 00:17:44,860
Et les LM permettent d'avoir un résultat rapidement mais qui est souvent insatisfaisant et
on a du mal à aller plus loin au résultat là.

173
00:17:46,866 --> 00:17:53,482
Bref, fait, il y a beaucoup de gens qui vont opposer les World Models et qui vont opposer
les LLM.

174
00:17:53,482 --> 00:17:58,446
Moi, j'ai plus l'impression que, ouais, en fait, faut dire, les LLM nous ont mis une
baffe.

175
00:17:58,446 --> 00:18:06,684
Donc, si t'as eu l'impression, que les LLM, c'était une tape derrière la nuque qui t'a
fait te relever, te redresser sur ton ordinateur.

176
00:18:06,684 --> 00:18:10,767
Franchement, les World Models, ça va être Chuck Norris qui te met le pied dans la figure.

177
00:18:10,767 --> 00:18:14,618
C'est un coupier retourné de Jean-Claude Van Damme.

178
00:18:14,830 --> 00:18:23,244
Franchement uh ça va vraiment vraiment changer beaucoup plus de choses et si t'as
l'impression que ta boîte a eu son business model qui était mis en danger par l'arrivée

179
00:18:23,244 --> 00:18:31,968
des LLM et de l'IA générative, les world model ça va vraiment renverser l'industrie, ça va
renverser des points entiers de notre société.

180
00:18:31,968 --> 00:18:39,812
Demain une caisse ça peut être géré par un world model, tu demandes à un LLM de gérer une
caisse, il va générer n'importe quoi comme ticket, il va te facturer des trucs que t'as

181
00:18:39,812 --> 00:18:40,822
pas commandé.

182
00:18:41,006 --> 00:18:47,006
il va finir la fin ton ticket de caisse, va te dire que tu aurais dû commander ça, tu le
facturer, tu dis « ah mais j'ai pas pris de bananes ».

183
00:18:47,006 --> 00:18:49,526
« Ah mais t'as pris des oran, j'ai des patates, pourquoi t'as pris de bananes ?

184
00:18:49,526 --> 00:18:55,146
» Vous voyez l'aberration C d'utiliser des LLM dans des use case où ils n'ont pas besoin
d'être ?

185
00:18:55,146 --> 00:19:03,626
Si là je vous dis, si un LLM pour gérer une caisse ou un magasin, ça vous paraît aberrant,
dites-vous quand même qu'il a 80 % des use case des LLM dans les entreprises où c'est

186
00:19:03,626 --> 00:19:05,254
juste pas la bonne solution quoi.

187
00:19:07,150 --> 00:19:08,810
Voilà, ça c'est mon truc.

188
00:19:08,810 --> 00:19:10,170
Je me dis que si...

189
00:19:10,170 --> 00:19:16,810
Là aujourd'hui on est hyper enthousiastes sur les LLM, c'est incroyable, c'est
fantastique, effectivement on les utilise tous les jours et il a des problèmes de capacité

190
00:19:16,810 --> 00:19:21,890
et on a peur que l'économie s'effondre et il y peut-être un marché qui vaut un milliard de
dollars, un trillion de dollars.

191
00:19:22,530 --> 00:19:34,490
Mais en fait ça se trouve dans 5-10 ans, on va regarder tout ça comme c'était complètement
caduque et on va se dire que on a investi 75 milliards dans ces projets-là, 100 milliards,

192
00:19:34,490 --> 00:19:35,610
150 milliards.

193
00:19:35,662 --> 00:19:45,841
Il faut se rendre compte que l'investissement qu'on fait dans les LLM aujourd'hui dans les
data sentrières, c'est 10 à 15 fois les investissements qui sont faits en termes de

194
00:19:45,841 --> 00:19:46,691
vitesse d'investissement.

195
00:19:46,691 --> 00:19:53,997
On investit 10 fois plus vite dans cette stack IA que ce qu'on a investi dans le cloud.

196
00:19:54,618 --> 00:19:57,921
Ça va vraiment super vite les montants qu'on investit.

197
00:19:57,921 --> 00:20:01,574
On espère vraiment qu'il un marché fantastique en face.

198
00:20:01,574 --> 00:20:04,396
Et on n'en est pas sûr encore aujourd'hui qu'il en ait un.

199
00:20:04,396 --> 00:20:06,838
Et le pari il est quand même vraiment énorme aujourd'hui.

200
00:20:06,838 --> 00:20:13,702
Je dis pas qu'il une bulle, mais le pari est énorme.

201
00:20:13,702 --> 00:20:19,196
Bon moi je suis à Lille, qu'on foute un datacent de 3 gigawatts à Dunkerque, je m'en fous
un petit peu mais...

202
00:20:19,196 --> 00:20:29,685
Mais ouais, probablement que demain on ira visiter ces trucs là comme si c'était des
pyramides, on fera le Durbex dedans en se disant, tain c'est marrant t'as vu, il y a une

203
00:20:29,685 --> 00:20:33,696
époque où ce GPU là il coûtait plus de centaines, plusieurs centaines de millions d'euros.

204
00:20:33,770 --> 00:20:36,051
Centaines de milliers de ronds, c'est génial.

205
00:20:37,934 --> 00:20:41,246
Bref, voilà, merci beaucoup.

206
00:20:41,246 --> 00:20:45,107
Bon, je fais un peu moins de podcasts en ce moment parce que je travaille très très
beaucoup le mois de mai.

207
00:20:45,107 --> 00:20:46,868
a des jours fériés et tout ça.

208
00:20:46,868 --> 00:20:51,920
Et puis, je suis content, j'ai démarré des nouveaux clients au mois de mai.

209
00:20:51,920 --> 00:20:52,901
Du coup, c'est chouette.

210
00:20:52,901 --> 00:20:55,312
J'ai pas mal de travail en juin.

211
00:20:55,312 --> 00:20:59,494
Le travail chez Le Long Coin est intéressant aussi, donc c'est chouette.

212
00:20:59,494 --> 00:21:04,596
Et si ça vous intéresse, pouvez chercher Emil Indice sur les plateformes de podcasts.

213
00:21:04,622 --> 00:21:11,302
J'enregistre normalement à cette heure-ci, là pendant le dessin de ma fille, j'enregistre
des podcasts sur des podcasts sur...

214
00:21:11,302 --> 00:21:11,942
ça s'appelle ?

215
00:21:11,942 --> 00:21:13,182
Podcasts pour les enfants.

216
00:21:13,182 --> 00:21:23,542
fait mon fils il a défoncé mais toutes les histoires, toutes les enquêtes, toutes les
histoires d'enquêtes pour enfants qu'il sur Spotify, que ce soit des podcasts ou des

217
00:21:23,542 --> 00:21:30,002
livres audio, du coup je me suis dit que j'allais lui en refaire des nouveaux que j'écris
moi-même.

218
00:21:30,002 --> 00:21:32,442
Alors généralement j'essaie de trouver l'intrigue avec lui.

219
00:21:32,542 --> 00:21:34,562
Par exemple il dit « ah moi je veux un monstre

220
00:21:34,914 --> 00:21:35,934
qui marche sur l'eau.

221
00:21:35,934 --> 00:21:38,225
Ok, j'ai essayé de un indice.

222
00:21:38,225 --> 00:21:38,935
Voilà, c'est fun.

223
00:21:38,935 --> 00:21:42,886
Il y a déjà plus de centaines de personnes qui ont écouté des épisodes de ce truc là.

224
00:21:42,886 --> 00:21:46,127
J'ai fait une vingtaine d'épisodes aussi déjà.

225
00:21:46,127 --> 00:21:50,618
Donc ça me prend du temps mais c'est fun, c'est un bon projet.

226
00:21:50,618 --> 00:21:56,190
Et oui j'utilise de l'IA pour générer des jaquettes, j'utilise l'IA pour générer des
histoires et tout.

227
00:21:56,190 --> 00:22:00,441
Mais je ne pense pas que vous vous direz que c'est de l'AI Slop pour autant.

228
00:22:01,762 --> 00:22:03,118
Je suis quand pas graphiste.

229
00:22:03,118 --> 00:22:08,658
à la fin de journée je suis toujours pas graphiste mais c'est mieux que si j'avais fait
moi-même les découvertures quand même.

230
00:22:08,658 --> 00:22:15,838
Voilà voilà bon bah amusez bien, amusez vous bien, envoyez des messages, envoyez des
fleurs, des pommes de terre et tout ça.

231
00:22:15,838 --> 00:22:19,758
Les commentaires que vous mettez sur les plateformes je les lis toujours et je toujours
content.

232
00:22:19,758 --> 00:22:25,258
Les gens qui m'envoient des feedbacks sur Instagram en DM vous aident queers aussi.

233
00:22:26,038 --> 00:22:30,158
Et voilà amusez vous bien la fin de l'année le mois de juin c'est dur il a plein de choses
profitez bien.

234
00:22:30,158 --> 00:22:31,782
Moi je serai à la 5-onf.

235
00:22:31,999 --> 00:22:32,950
à la fin du mois.

236
00:22:32,950 --> 00:22:35,775
Je serai pas à Vivatec, je serai à la synconfe.

237
00:22:35,775 --> 00:22:40,092
Donc hésitez pas regarder ce qui se fait du côté de la synconfe, c'est très très chouette
ce qu'a organisé Graven.

238
00:22:40,092 --> 00:22:42,957
Il y aura des gens sympas et l'ambiance est toujours très très cool.

239
00:22:42,957 --> 00:22:44,038
Allez à bientôt !