On en parle partout. Elle est présentée comme le futur et les géants de la tech misent tout dessus. Mais qu’en est-il vraiment ?
J’ouvre ce thread pour échanger autour des actualités, des nouveautés, des graphiques et des analyses sur le secteur.
Pour commencer, une question qui me travaille : est-ce que l’IA, et notamment les LLM, a déjà un impact sur le chômage dans certaines régions du monde ? Si vous avez des sources ou des études, je suis preneur.
Je dirais plus entre les deux, mais je n’ai ni étude ni quoi que ce soit à part “une impression” à montrer.
Je m’explique : c’est un peu comme l’informatique à l’époque, plein de levée de boucliers, plein de refus dogmatique (j’ai entendu récemment d’ailleurs le même exemple qu’on utilisait pour l’informatique à l’époque : “on déshumanise”), mais au final, on le voit déjà s’installer durablement dans certain usage.
L’IA (et donc les LLM) permettent d’automatiser pas mal de tâche rébarbative, et permettent un gain de productivité dans pas mal de domaine. Donc je pense qu’on va arriver à quelque chose de similaire à ce qu’il s’est passé avec l’informatisation : ceux qui s’adaptent et utilisent les nouveaux outils n’auront pas de problèmes, alors que les autres devrons faire face à une concurrence plus “efficace”.
Par exemple dans mon domaine et dans mon groupe, on est en plein test du mode Agent de Copilot+ et les études en cours en interne (que je ne partagerais pas pour des raisons évidentes) montrent quand même un gain de temps assez impressionnant pour les développeurs.
Après, je ne donne pas de jugement de valeurs dans mon avis, hein : je suis bien conscient que la manière d’entrainer les modèles sans respect pour les droits d’auteur et autre n’est pas parfaite et ne comptez pas sur moi pour trouver une réponse à ce problème, j’étais encore plutôt réfractaire à l’utilisation de l’IA, même dans l’informatique jusqu’à mon test du mode Agent de Copilot…
On va rester sur l’absence de source et le ressenti personnel pour moi 
Je commence à être dans mon travail dans certaines discussions pour donner un avis sur le recrutement de stagiaires notamment, et alors que je ne l’avais jamais entendu, j’ai eu plusieurs fois (dans 2 boîtes différentes) des recrutements de juniors (sortie d’école) prévus qui sont devenus soit beaucoup plus compliqués à obtenir pour eux, soit carrément arrêtés, avec comme propos entendu qu’il n’y avait plus forcément d’utilité pour l’entreprise vu les gains de productivité qu’on peut avoir avec des outils pour la génération de code.
En pratique je ne saurais pas dire s’il y a réellement un gain de productivité systématique, mais c’est en tout cas l’effet perçu, et pour le recrutement c’est le plus important.
Ajout perso :
Je suis plutôt sceptique sur l’aspect systématique du gain de productivité. On avait de superbes métriques d’utilisation de l’IA avec une augmentation folle du nombre de lignes générées par exemple, et avec des devs qui se trouvaient eux-mêmes plus productifs, mais sans que ça se voie de manière flagrante au niveau de la « célérité » sur un sprint, et avec des soucis de qualité en augmentation, surtout pour les plus juniors. L’augmentation de la productivité en dev est de toute manière assez compliquée à chiffrer (la productivité aussi, d’ailleurs. C’est un sujet super intéressant cela dit)
IA bulle ou révolution ? Les deux mon général !
Version courte : le phénomène IA possède de nombreux points communs avec la bulle internet ; le potentiel est énorme, mais on s’emballe trop vite.
Les LLMs sont une réelle percée, avec de nombreuses applications, mais se sont au final que des générateurs de mots probabilistes. Ils sont strictement incapable de raisonner, et c’est un plafond de verre qui va être très rapidement atteint : GPT-5: Have We Finally Hit The AI Scaling Wall? (Sabine Hossenfelder) s’appuyant sur The wall confronting large language models.
Le problème est qu’ils ont l’air de raisonner. C’est extrêmement spectaculaire. Et ChatGPT a popularisé l’usage a une vitesse stupéfiante (ma mère de 75 ans s’est mise à l’utiliser au quotidien toute seule !). Du coup, les discours sur le remplacement massif de travailleurs est crédible, toutes les entreprises doivent investir sous peine de paraître immédiatement has been, les investissements dans les data centers atteignent des niveaux inédits depuis le rail au 19è siècle, les valorisations des boites d’IA battent tous les records.
Ces investissements massifs sont générés par le coût de calcul énorme pour faire fonctionner les énormes programmes que sont les LLMs. Mais quid de la création de valeur ? C’est quoi le problème à $10.000 milliards résolu par les LLMs ? (Nvidia vaut à elle seule $4.500 milliards pour 90% en lien avec ses puces IA).
Pour le dev informatique, ça permet de pisser du code (j’utilise volontairement le terme) plus rapidement, et c’est là aussi spectaculaire dans certaines cas, mais dès qu’il faut traiter un problème qui sort un peu de l’ordinaire, c’est une autre histoire. En contrepartie, les développeurs deviennent paresseux, n’apprennent plus, introduisent des bugs sans s’en rendre compte. Outil puissant, mais ce n’est pas magique.
Je vais même aller plus loin avec la version dystopique. Le smartphone nous a isolés et rendus addicts, l’IA va nous rendre paresseux et bêtes.
Je vote donc bulle.
un papier sur le sujet par Erik Brynjolfsson, un des grands spécialistes de l’étude des impacts de la technologie sur l’emploi (Standford).
conclusions (temporaires) AI traduction 
Nous documentons six faits concernant les effets récents de l’intelligence artificielle sur le marché du travail.
• Premièrement, nous constatons une baisse substantielle de l’emploi des travailleurs en début de carrière dans les professions les plus exposées à l’IA, telles que le développement de logiciels et le support client.
• Deuxièmement, nous montrons que l’emploi dans l’ensemble de l’économie continue de croître, mais que la croissance de l’emploi des jeunes travailleurs stagne.
• Troisièmement, l’emploi de débutant a diminué dans les applications d’IA qui automatisent le travail, avec des effets atténués pour celles qui l’augmentent.
• Quatrièmement, ces baisses d’emploi persistent après conditionnement des effets liés à l’entreprise, avec une baisse relative de l’emploi de 13 % pour les jeunes travailleurs dans les professions les plus exposées.
Cinquièmement, ces ajustements du marché du travail sont plus visibles au niveau de l’emploi que de la rémunération.
• Sixièmement, nous constatons que ces tendances se maintiennent dans les professions non affectées par le télétravail et dans diverses constructions d’échantillons.
Bien que nos principales estimations puissent être influencées par des facteurs autres que l’IA générative, nos résultats concordent avec l’hypothèse selon laquelle l’IA générative a commencé à affecter significativement l’emploi de débutant.
L’adoption de nouvelles technologies entraîne généralement des effets hétérogènes selon les travailleurs, ce qui entraîne une période d’adaptation, les travailleurs passant de formes de travail déplacées à de nouvelles formes, face à la demande croissante de main-d’œuvre (Autor et al., 2024). Un tel ajustement endogène est peut-être déjà en cours avec l’IA, avec des preuves émergentes d’un abandon des filières universitaires exposées à l’IA, comme l’informatique (Horowitch, 2025). Les transitions passées, telles que la révolution informatique, ont finalement conduit à une croissance robuste de l’emploi et des salaires réels suite à des ajustements du capital physique et humain, certains travailleurs en bénéficiant plus que d’autres (Bresnahan et al., 2002 ; Brynjolfsson et al., 2021).
et bien sur l’etude du MIT qui il y a quelques jours a (parait il ?) affecté les valorisations des champions de l’AI.
“Un nouveau rapport publié par l’initiative NANDA du MIT révèle que si l’IA générative est prometteuse pour les entreprises, la plupart des initiatives visant à stimuler une croissance rapide des revenus échouent. Malgré l’empressement à intégrer de nouveaux modèles performants, environ 5 % des programmes pilotes d’IA enregistrent une accélération rapide des revenus ; la grande majorité stagne, n’ayant que peu ou pas d’impact mesurable sur le compte de résultat. L’étude, basée sur 150 entretiens avec des dirigeants, une enquête auprès de 350 employés et une analyse de 300 déploiements publics d’IA, met en évidence une nette distinction entre les réussites et les projets en panne”.
Super intéressant, merci 
Cet été, ChatGPT a tué plus de randonneurs que le loup.
À quelques jours de la rentrée, ma sélection des « perles » de l’été sur l’iA…
Voici un exemple dramatique qui illustre comment l’intelligence artificielle peut devenir un danger public.
Cet été, plus de 100 randonneurs ont trouvé la mort dans les Alpes italiennes. Trois par jour en moyenne.
Pas uniquement à cause du climat (fonte des glaces, etc.), de l’âge (tantôt ados, tantôt senior++) du manque d’expérience ou de l’excès de confiance…
Ou plutôt si : à cause de l’excès de confiance de + en + de randonneurs dans l’iA et notamment ChatGPT pour préparer leurs sorties !
Résultat : sentiers interdits recommandés comme « belle balade », via ferrata suggérée sans mentionner casque ni harnais, ou encore sortie en baskets proposée pour gravir un 3 000 mètres.
Le tout « écrit avec assurance » comme en a l’habitude l’iA, alors qu’évidemment elle ne sait rien et ne produit que des réponses « plausibles », pas des indications fiables d’un guide avisé.
Et le plausible en montagne, ça ne suffit pas.
Ce que révèle cette actu tragique c’est un symptôme bien plus large :
nous utilisons (déjà) l’iA pour tout et n’importe quoi. Et souvent n’importe comment ;
le risque de confondre assistance et vérité est grand, même pour ce type d’aventures que d’aucun sait pourtant potentiellement périlleuse. Alors imaginez dans d’autres contextes - y compris pros - jugés plus communs ;
déléguer notre discernement à des outils qui n’ont ni conscience du réel, ni sens des responsabilités, n’est-ce pas faire preuve nous-mêmes d’un appauvrissement de notre conscience du réel et de notre sens des responsabilités ?
l’article d’où est tiré ce post (OutsideOnline) en lien dans les commentaires
Source :
L’IA a bon dos dans ce post ^^
L’article n’y consacre qu’un paragraphe, où il est question de gens à qui le chatbot recommande des sentiers peu sûrs. Ce que l’on peut tout à fait trouver sur Internet en général (d’ailleurs dans les deux cas il peut y avoir des avertissements bel et bien présents mais que les gens ignorent/ne lisent pas), ou comme j’en ai fait l’expérience cette année, dans un guide de rando, où l’une d’entre elles avait un passage dangereux bien que l’auteur du guide ait écrit que la rando était facile et accessible.
En outre en regardant les statistiques des décès dans les Alpes italiennes depuis 2017 (bilan annuel des secouristes alpins italiens, ex. 2017 Il Soccorso Alpino diffonde i dati dell’attività 2017: aumentano le vittime e gli incidenti in montagna - CNSAS), je ne vois pas une tendance notable (485 décès en 2017, 458 décès en 2018, 446 en 2019, 465 en 2020, 455 en 2021, 504 en 2022, 491 en 2023, 466 en 2024). Il faut aussi garder à l’esprit un tourisme qui ne cesse de s’accroître, peut-être aussi des efforts de prévention de la part des secouristes bref, beaucoup de facteurs qui interagissent et empêchent tout à fait de conclure sur l’existence d’un lien de cause à effet, même s’il existe peut-être. Il y a un côté “engagement bait” dans le post je trouve.
Je vois l’IA générative comme une source d’information supplémentaire dans la masse que propose Internet, dont il faut lire les réponses avec autant d’esprit critique qu’un commentaire sur Twitter, un article de journal, ou même un article scientifique (plus facile à dire qu’à faire, c’est vrai). L’avantage principal que j’y vois est dans la synthèse d’informations, malgré les hallucinations possibles, et je pense qu’elle peut être un formidable outil d’apprentissage.
Par contre, ça peut être une magnifique machine à désinformation sous un vernis de neutralité (qui n’existe pas car dépendante de son corpus d’apprentissage, de son system prompt, le contexte etc.), d’autant plus grâce aux progrès de la génération d’images et de vidéos ; à ce sujet, je trouve les vidéos que Veo 3 est capable de générer impressionnantes…
L’IA, ça me paraît être une révolution compte tenu de la vitesse ahurissante à laquelle elle nous a envahi, est utilisée, et est promue dans tous les sens. Mais ça pourrait bien être une bulle pour la même raison… cela dépendra, à mon sens, des résultats des travaux des chercheurs du domaine.
Une technologie peut profondément changer le monde.
Une technologie peut s’avérer un placement médiocre pour la plupart des investisseurs.
Les deux propositions peuvent être vraies simultanément. Historiquement, c’est même la norme !
On m’a envoyé un étude intéressante sortie ce dimanche :
35 Pages Posted:
Harvard University Department of Economics
Harvard University
Date Written: August 31, 2025
A new Harvard study has found that since early 2023, companies that are adopting AI have slashed junior hiring by 22% — even as senior roles kept growing. The steep decline doesn’t seem to stem from layoffs but from fewer new hires at the bottom. Wholesale and retail seemed to take the biggest hits, where junior hiring plunged 40% per quarter.
Résumé :
Objet de l’étude
Le papier analyse si l’adoption de l’IA générative constitue une technologie « biaisée par la séniorité », c’est-à-dire si elle affecte plus fortement les juniors que les seniors dans les entreprises américaines.
Méthodologie
Données : 62 millions de travailleurs, 285 000 entreprises (2015–2025), via CV LinkedIn et offres d’emploi.
Identification de l’adoption : détection de postes d’“AI integrators”.
Méthodes : différences-en-différences et triple différences pour comparer juniors et seniors dans entreprises adoptantes vs non-adoptantes.
Résultats clés
- À partir de 2023, les entreprises adoptantes réduisent nettement l’emploi junior (–7,7 % en 6 trimestres), alors que l’emploi senior continue de croître.
- Le mécanisme principal est un ralentissement des embauches juniors, non des licenciements.
- Les promotions internes de juniors vers des postes plus seniors augmentent.
- Secteurs les plus touchés : wholesale/retail (–40 % de recrutements juniors), puis services professionnels et information.
- Hétérogénéité : les diplômés d’universités de rang intermédiaire subissent les plus fortes baisses, alors que les élites et les très bas niveaux sont moins affectés.
Implications
L’IA générative rétrécit les « premières marches » des carrières. Les entreprises recrutent moins de juniors mais valorisent davantage ceux déjà en interne. Cela pourrait limiter la mobilité ascendante et renforcer les inégalités liées aux débuts de carrières.
Oui, on commence à voir un corpus de papiers indiquant une réduction de l’embauche des entrants sur le marché du travail. Pas une bonne nouvelle, déjà que ce n’est pas facile de passer la barrière du manque d’expérience.
Ils se battent bien les irréductibles gaulois 
Levée de 1,7Md€, dont 1,3 provenant du hollandais ASML.
Pas facile comme exercice de vulgarisation à une heure de grande écoute.
“ASML, que personne ne connaît sur le plateau”, dixit le chroniqueur 
Vous avez vu passer cette séquence dingue ?
Zuckerberg répond à une question de Trump et annonce que Meta va investir 600 milliards de dollars aux USA en 2028.
Quelques minutes plus tard, pensant que son micro est coupé, il dit à Trump qu’il est « désolé », qu’il ne s’attendait pas à la question et qu’il ne savait pas quel chiffre Trump voulait qu’il annonce 
Pour les investissements de Meta aux US 
On dirait une partie de monopoly du dimanche, avec la surenchère d’investissements aux USA de tous les CEO. Sauf que presque chaque boîte balance des montants équivalents… équivalents au PIB de la Belgique (660Md$)
Je suis étonné que ça n’ait pas fait plus de bruit :
Complètement lunaire la surenchère
Faites vos jeux!
Taken together, OpenAI’s current revenue and capital commitments fall far short of what would be needed to fully fund the Oracle contract, with analysts estimating the company would need hundreds of billions in annual revenue to meet these obligations.
then came mounting concerns…. Oracle hasn’t proven itself as a top cloud provider, and OpenAI’s $12 billion annualized revenue pales in comparison to the $300 billion deal. Oracle is relying heavily on one customer who may not be able to afford or fully use what they’ve committed to…. DeLong says it raises the question of Oracle’s entanglement with OpenAI—how reliable the numbers are, what risks it entails, and how much of a game-changer the deal actually is.
But still, he notes that many are optimistic, and those who are intrigued can cash in on the opportunity…. “If you are optimistic about OpenAI—and lots of people are very optimistic—buying Oracle stock is the best path available to you to invest in something that will succeed if OpenAI succeeds, because it is now clear that if OpenAI does very well, Oracle will do well.”…
Moi ça me fait penser aux dirigeants régionaux de l’URSS ou de la Chine maoïste qui annonçaient des chiffres de production délirants pour satisfaire le leader suprême (et ne pas finir dans un camp). On connait la fin de l’histoire.
Strategic partnership enables OpenAI to build and deploy at least 10 gigawatts of AI datacenters with NVIDIA systems representing millions of GPUs for OpenAI’s next-generation AI infrastructure.
To support the partnership, NVIDIA intends to invest up to $100 billion in OpenAI progressively as each gigawatt is deployed.… somehow all the stocks involved - ORCL, OpenAI, and NVIDIA - are all jumping disproportionately on this money going from one to the other. NVIDIA’s stock gained $170B today after announcing this $100B investment to secure their revenue, OpenAI’s stock is now presumably valued more than the most recent $500B after this deal as well, and ORCL is still $250B higher than it was before the announcement.
Mark Zuckerberg has said he’d rather risk « misspending a couple of hundred billion dollars » than be late in the race for artificial superintelligence.
