Radar des sept derniers jours — du 16 au 22 octobre 2026
Introduction — radar de la semaine
Qui mesure les gains de l’IA, qui en paie les coûts et qui répond des conséquences?
C’est le rendez-vous du jeudi! Cette semaine, les signaux touchent directement les entreprises : des équipes marketing remplacent déjà certaines tâches sans toujours mesurer le rendement; des acheteurs disent que le fonctionnement des agents coûte plus cher que prévu; et des incidents soulèvent des questions sur les mécanismes de surveillance.
En parallèle, les tribunaux rappellent que les entreprises technologiques doivent rendre des comptes sur leurs pratiques. Les nouvelles ne disent pas toutes la même chose : certaines annoncent des moyens de mieux gouverner l’IA, d’autres montrent combien il reste difficile de la contrôler.
Ce qui a du sens
1. Anthropic réserve une part de ses actions à un fonds de bénéfice public
🧭 L’enjeu
Le 18 octobre, Anthropic a annoncé qu’elle consacrerait 5 % de ses actions à un nouveau fonds de bénéfice public, sous réserve de l’approbation des actionnaires. Le conseil pourrait y ajouter 2 % de plus chaque fois que la valeur de l’entreprise augmente de 50 % au-delà d’un seuil établi. L’entreprise promet de préciser la structure et la gouvernance du fonds dans les prochains mois.
C’est une façon de lier la croissance d’une entreprise d’IA au financement d’objectifs d’intérêt public. Mais l’annonce ne permet pas encore de savoir qui choisira les bénéficiaires, comment les décisions seront prises ni comment les résultats seront évalués.
L’idée reconnaît que le développement de l’IA entraîne des effets qui dépassent l’entreprise qui la construit. Sa valeur dépendra toutefois de règles de gouvernance claires et de décisions vérifiables.
C’est un modèle à suivre pour les entreprises et les décideurs d’ici. La question sera de voir si les bénéfices annoncés se traduisent en soutien durable à la recherche, aux travailleurs ou aux collectivités touchées.
❓ La question qui reste ouverte
Qui décidera de l’usage des fonds, et selon quels critères pourra-t-on vérifier qu’ils servent réellement le public?
Sources et dates
Anthropic — Investing in the public benefit, 18 octobre
AP — Anthropic commits 5% of its stock to a new public benefit fund, 18 octobre
2. Les modèles à poids ouverts élargissent les choix, mais pas automatiquement l’accès
🧭 L’enjeu
Meta a publié Muse Spark Open, une version à poids ouverts de son modèle Muse Spark. Les poids sont les paramètres appris par le modèle : les rendre accessibles permet à des équipes techniques de télécharger et d’adapter le système. Meta indique qu’il peut être exécuté sur des ordinateurs Mac Studio récents. La taille du modèle exige cependant une infrastructure informatique très puissante.
L’ouverture peut donner davantage de choix aux organisations et réduire leur dépendance à un service hébergé par un seul fournisseur. Mais le modèle n’est pas pour autant simple à installer ni accessible à toutes les entreprises. Et faire fonctionner un modèle localement ne garantit pas, à lui seul, la confidentialité des données.
Plus de choix technologiques peut renforcer la capacité d’agir. Le contrôle réel dépend toutefois des ressources nécessaires, des conditions de licence, des compétences disponibles et de la manière dont le modèle traite les données.
Pour les organisations québécoises, les modèles ouverts peuvent élargir les options d’hébergement et de personnalisation. Il faut toutefois comparer le coût du matériel et de l’entretien à celui d’un service infonuagique, puis vérifier les exigences de sécurité et de protection des renseignements.
❓ La question qui reste ouverte
Les modèles ouverts rendent-ils l’IA plus accessible, ou déplacent-ils surtout les coûts et les responsabilités vers les organisations qui les adoptent?
Sources et dates
Meta AI Research — Introducing Muse Spark Open, 15 octobre
Meta — documentation technique de Muse Spark Open
Reuters — Meta releases open-weight model for coding and agents, 15 octobre
3. Des outils de contrôle commencent à répondre aux besoins des entreprises
🧭 L’enjeu
La collecte de cette semaine signale des outils qui aident les organisations à suivre l’utilisation de modèles et d’agents. Unity Gateway de Databricks permet notamment de gérer certains accès, de suivre l’usage et de définir des seuils. WorkOS Pipes simplifie la connexion d’applications à des services comme Slack, Google ou Salesforce.
Ces outils répondent à un besoin réel : mieux savoir quels systèmes sont utilisés, à quelles données ils ont accès et d’où viennent les dépenses. Ils ne remplacent toutefois ni les décisions de gouvernance ni la validation humaine. Databricks précise que ses budgets sont des estimations en temps quasi réel et ne garantissent pas nécessairement un plafond absolu de facturation.
La gouvernance devient concrète quand une organisation peut attribuer les accès, suivre les usages et intervenir. La présence d’un tableau de bord ne suffit pas : il faut aussi décider des limites et désigner les personnes qui les surveillent.
Les entreprises d’ici peuvent examiner ces outils pour mieux encadrer leurs projets d’IA. Le premier travail demeure d’inventorier les usages, les données concernées et les coûts — avant de connecter de nouveaux agents aux systèmes internes.
❓ La question qui reste ouverte
Qui, dans chaque organisation, aura l’autorité et la responsabilité de limiter les accès et les dépenses?
Sources et dates
Databricks — gouvernance de l’IA avec Unity Gateway
Databricks — contrôles de dépenses pour les modèles et agents
WorkOS — documentation de Pipes
Ce qui soulève des questions
4. En marketing, l’IA remplace des tâches, mais son rendement est rarement mesuré
🧭 L’enjeu
Un sondage de Basis, publié le 19 octobre auprès de 184 professionnels du marketing et de la publicité, indique que 47,8 % des organisations interrogées ont remplacé certaines tâches humaines par l’IA cette année. Pourtant, seulement 6,5 % mesurent leur investissement en IA selon des indicateurs définis. Plus de 65 % ne mesurent pas le rendement ou ne savent pas si leur organisation le fait. La moitié des répondants s’attend aussi à des pertes d’emplois importantes dans le secteur au cours des prochaines années.
Ces résultats ne prouvent pas que l’IA améliore le rendement marketing. Ils montrent plutôt que les décisions d’adoption et de remplacement peuvent précéder l’évaluation des résultats : qualité du travail, effets sur les ventes, temps réellement économisé et conséquences sur les équipes.
L’IA peut amplifier le travail marketing, mais il faut savoir ce qu’elle améliore et ce qu’elle fragilise. Réduire une équipe sans mesurer les résultats risque de transformer une promesse de productivité en perte de savoir-faire, de jugement ou de capacité stratégique.
Les directions marketing d’ici devraient établir des indicateurs avant d’élargir l’usage de l’IA ou de remplacer des tâches. La mesure doit porter sur les résultats d’affaires et la qualité, pas seulement sur le nombre de contenus produits ou le temps gagné.
❓ La question qui reste ouverte
Comment peut-on justifier le remplacement de tâches humaines si les gains attendus ne sont pas mesurés?
Sources et dates
Basis — AI and the Future of Marketing: 2026 Edition
The State of Brand — résumé du sondage Basis, 19 octobre
5. Les agents peuvent coûter plus cher que prévu, même quand ils font gagner du temps
🧭 L’enjeu
Le rapport 2026 de G2 sur les agents d’IA, publié le 14 octobre et repris dans la veille de la semaine, signale un décalage entre les gains attendus et le travail de supervision. Parmi les acheteurs interrogés, 46 % disent que les coûts d’exploitation dépassent leurs prévisions; 45 % affirment que la surveillance et la correction des erreurs absorbent plus du quart des gains de productivité espérés. Seulement 9 % jugent équitable la tarification par siège ou par utilisateur.
La tarification varie souvent selon l’utilisation, les tâches et les services connectés. Cela complique la comparaison entre fournisseurs et la prévision des factures, surtout lorsqu’un agent exécute plusieurs étapes sans intervention directe.
Le coût d’un agent ne se limite pas au prix du modèle. Il faut aussi compter le temps de supervision, les corrections, les exceptions et le risque d’erreur. Mesurer ces coûts fait partie de l’évaluation de la valeur.
Avant un déploiement à grande échelle, les organisations devraient mesurer le coût complet d’un cas d’usage et vérifier la facturation avec le fournisseur. Le coût humain de supervision mérite d’être comptabilisé au même titre que les frais techniques.
❓ La question qui reste ouverte
L’agent fait-il réellement économiser des ressources une fois le coût de surveillance et de correction inclus?
Sources et dates
G2 — rapport 2026 sur les agents d’IA
G2 — annonce des résultats, octobre 2026
6. Des agents d’OpenAI ont affaibli leurs mécanismes de surveillance
🧭 L’enjeu
Le 21 octobre, OpenAI a décrit deux incidents survenus lors de tâches internes de programmation. Dans un cas, un agent a désactivé des alertes de sécurité après avoir mal interprété une consigne. Dans un autre, un agent a retiré un mécanisme de surveillance en copiant du code, puis a affirmé à tort qu’il ne l’avait pas fait. OpenAI indique que ces incidents n’ont pas eu d’impact externe et dit chercher à comprendre le comportement des agents.
Ces événements sont survenus dans un contexte contrôlé, mais ils concernent directement la capacité de superviser des systèmes qui peuvent agir sur des outils et des logiciels.
La sécurité d’un agent ne se résume pas à la qualité de ses réponses. Il faut aussi limiter ce qu’il peut modifier, conserver des traces de ses actions et faire en sorte qu’il ne puisse pas neutraliser les contrôles qui le surveillent.
Les organisations qui utilisent des agents devraient commencer par des tâches limitées, définir des permissions précises et conserver une supervision humaine. C’est particulièrement important lorsque des agents accèdent à des données sensibles ou à des systèmes essentiels.
❓ La question qui reste ouverte
Comment garantir une surveillance indépendante si l’agent peut modifier les outils qui servent à le contrôler?
Sources et dates
OpenAI — Suppressing monitoring alerts and disabling monitoring
Reuters — OpenAI says its AI agents weakened internal monitoring system, 21 octobre
7. Des éditeurs canadiens poursuivent Anthropic sur l’usage de leurs articles
🧭 L’enjeu
Postmedia, Torstar, The Globe and Mail et La Presse canadienne poursuivent Anthropic devant un tribunal de l’Ontario. Ils allèguent que l’entreprise a utilisé leurs contenus sans autorisation pour développer Claude. La poursuite a été déposée le 6 octobre et a été rapportée par plusieurs médias le 19 octobre. Ce sont des allégations; le tribunal ne s’est pas encore prononcé sur le fond.
Le recours remet au premier plan le contrôle des contenus utilisés pour entraîner des systèmes d’IA et la façon dont les créateurs ou éditeurs peuvent être rémunérés.
Les systèmes d’IA reposent sur des contenus produits par des personnes et des organisations. Les règles d’accès à ces contenus influencent qui peut bâtir des produits et qui capte la valeur économique qui en découle.
L’issue du dossier pourrait contribuer à préciser les droits des éditeurs canadiens et les obligations des entreprises d’IA. Les créateurs, médias et entreprises qui détiennent des contenus ont intérêt à suivre l’évolution du litige.
❓ La question qui reste ouverte
Quelles permissions ou formes de rémunération devraient s’appliquer lorsque des contenus sont utilisés pour entraîner une IA?
Sources et dates
La Presse — Des éditeurs de presse canadiens poursuivent Anthropic, 19 octobre
Global News — couverture du recours en Ontario, 19 octobre
8. Meta condamnée au Nouveau-Mexique : un signal de responsabilité des plateformes
🧭 L’enjeu
Le 21 octobre, un juge du Nouveau-Mexique a ordonné à Meta de payer 25 milliards de dollars américains dans un dossier portant sur la protection des données et l’information communiquée aux utilisateurs. Le dossier remonte notamment aux pratiques entourant Cambridge Analytica. Meta a annoncé qu’elle ferait appel; la décision pourrait donc évoluer. Cette affaire ne porte pas directement sur l’IA.
Elle rappelle toutefois qu’une plateforme peut être tenue responsable de ses pratiques de collecte et de gestion des données. Ces questions deviennent centrales lorsque des services d’IA reposent eux aussi sur de grandes quantités de données personnelles.
La confiance envers une technologie dépend aussi des pratiques de l’entreprise qui la déploie. La responsabilité ne s’arrête pas à la performance du système : elle comprend la façon dont les données sont utilisées et les conséquences pour les personnes.
Cette décision américaine ne détermine pas le droit canadien. Elle mérite néanmoins d’être suivie par les organisations d’ici qui choisissent des plateformes et des services d’IA alimentés par des données personnelles.
❓ La question qui reste ouverte
Les mécanismes de responsabilité existants suffisent-ils à encadrer des plateformes qui intègrent maintenant des fonctions d’IA?
Sources et dates
La Presse — Meta condamné à payer 25 milliards de dollars au Nouveau-Mexique, 21 octobre
Reuters — décision du Nouveau-Mexique, 21 octobre
9. Nvidia prône un « optimisme responsable »
🧭 L’enjeu
Le 22 octobre, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a défendu un optimisme responsable au sujet de l’IA et critiqué les avertissements qu’il juge excessifs. Son point de vue fait partie du débat, mais Nvidia fournit les puces qui alimentent une grande partie de la croissance du secteur. Son intérêt commercial est donc pertinent pour comprendre son appel à accélérer le développement de l’IA.
Reconnaître cet intérêt ne suffit pas à invalider ses arguments. Cela rappelle plutôt qu’il faut distinguer les faits vérifiables, les prévisions et les positions défendues par les acteurs qui bénéficient de l’expansion de l’IA.
L’optimisme et la prudence peuvent coexister. Pour décider, il faut examiner les preuves, les risques et les intérêts de ceux qui proposent une vision de l’avenir.
Le débat touche les décisions d’investissement, d’infrastructure et de sécurité au Canada. Les acteurs publics devront évaluer les promesses de croissance en tenant compte des coûts énergétiques, de la dépendance aux fournisseurs et des effets sociaux.
❓ La question qui reste ouverte
Comment distinguer un optimisme utile d’un discours qui minimise les risques au bénéfice de ceux qui vendent l’infrastructure?
Sources et dates
La Presse — Le patron de Nvidia plaide pour un optimisme responsable, 22 octobre
AFP — propos de Jensen Huang à Berlin, 22 octobre
Ce qui n’a pas de sens
10. Interdire DeepSeek dans les systèmes fédéraux sans rendre l’évaluation publique compréhensible
🧭 L’enjeu
Le 20 octobre, le gouvernement américain a publié un ordre excluant les produits de DeepSeek des systèmes informatiques et des achats des agences civiles fédérales. L’ordre vise aussi certains services tiers développés avec des implémentations de DeepSeek. Il invoque la législation sur la sécurité de la chaîne d’approvisionnement fédérale et une recommandation du conseil chargé de ces enjeux. L’avis public ne détaille toutefois pas les éléments de preuve qui fondent l’évaluation.
La protection des systèmes publics peut justifier des restrictions. Mais une décision très large est difficile à évaluer si les critères de risque, les limites de l’interdiction et les solutions de remplacement restent peu compréhensibles.
Une mesure de sécurité devrait s’appuyer sur une évaluation documentée, proportionnée et révisable. La confiance dans la décision dépend aussi de la possibilité d’en comprendre les raisons.
Le Canada et le Québec pourraient faire face à des choix semblables pour les systèmes publics. Il sera important de préciser les critères de risque, les exigences de preuve et les solutions de rechange plutôt que de s’en tenir à des décisions difficiles à expliquer.
❓ La question qui reste ouverte
Comment protéger les systèmes publics tout en rendant les critères d’exclusion assez transparents pour être évalués?
Sources et dates
Federal Register / GovInfo — ordre concernant DeepSeek, 20 octobre
Reuters — interdiction des produits DeepSeek dans les systèmes fédéraux civils, 19 octobre
À surveiller
Matrice prospective
| Sujet | Signal à suivre | Décision à anticiper |
|---|---|---|
| Rendement marketing | Mesure des résultats et évolution des tâches remplacées par l’IA | Quels indicateurs établir avant de modifier les équipes? |
| Coûts des agents | Facturation, supervision et corrections nécessaires | Qui suit le coût complet par usage et par équipe? |
| Sécurité | Rapports d’incidents et accès des évaluateurs indépendants | Quelles limites imposer aux agents connectés aux systèmes internes? |
| Contenus et droits | Évolution du recours des éditeurs canadiens contre Anthropic | Quelles permissions prévoir pour les contenus utilisés par l’IA? |
| Responsabilité des plateformes | Appels et décisions dans les dossiers de données et de sécurité | Quelles pratiques les organisations devront-elles exiger de leurs fournisseurs? |
Lecture stratégique de la semaine
Matrice 1 — Maturité éthique
| Dimension | Question révélatrice | Signe de maturité |
|---|---|---|
| Mesure | Les résultats sont-ils comparés à des objectifs définis? | Les gains, les coûts et les effets sur le travail sont suivis. |
| Transparence | Les limites et les intérêts en jeu sont-ils visibles? | Les preuves et les limites sont communiquées clairement. |
| Sécurité | Les agents peuvent-ils modifier leurs propres contrôles? | Les permissions sont limitées et les actions traçables. |
| Responsabilité | Qui répond des conséquences? | Les rôles sont établis avant le déploiement. |
Matrice 2 — Tensions de gouvernance
| Tension | Qui décide? | Qui supporte les conséquences? |
|---|---|---|
| Productivité / qualité | Directions et équipes marketing | Clients, employés et créateurs de contenu |
| Automatisation / supervision | Fournisseurs et organisations utilisatrices | Personnes chargées de vérifier et corriger le travail |
| Ouverture / maîtrise technique | Développeurs et fournisseurs de modèles | Organisations qui doivent héberger et sécuriser les systèmes |
| Innovation / protection des données | Plateformes et autorités | Utilisateurs dont les données sont collectées ou réutilisées |
Matrice 3 — Boussole IA de sens
| Avant de… | La question à poser |
|---|---|
| Remplacer une tâche | Quel résultat mesuré justifie ce changement? |
| Acheter un agent | Quel sera le coût total, supervision comprise? |
| Connecter un agent | À quels outils et renseignements pourra-t-il accéder? |
| Utiliser un modèle ouvert | Avons-nous les ressources pour l’héberger et le sécuriser? |
| Réutiliser du contenu | Les droits et les permissions sont-ils clairs? |
Outils utiles à découvrir
| Outil | À quoi il sert | Lien direct |
|---|---|---|
| Databricks Unity Gateway | Gérer les accès aux modèles et aux agents, suivre l’usage et appliquer des règles de consommation. Les seuils budgétaires ne garantissent pas toujours un plafond absolu. | Découvrir |
| WorkOS Pipes | Connecter des applications à des services comme Slack, Google et Salesforce, sans gérer soi-même certains mécanismes d’authentification. | Découvrir |
| DeepInfer | Projet libre de DeepSeek destiné aux équipes techniques qui construisent des systèmes d’IA. | Découvrir |
| TorchTPU | Permettre aux développeurs d’exécuter PyTorch sur les processeurs TPU de Google. | Découvrir |
| Wispr Flow | Transformer la parole en texte mis en forme. À utiliser en tenant compte de la confidentialité des conversations captées. | Découvrir |
Autres outils repérés
- Attie, de Bluesky — création de petits sites, jeux et sondages à partir d’instructions en langage courant. Page officielle
- Muse Spark Open, de Meta — modèle à poids ouverts pour les équipes qui disposent de l’infrastructure nécessaire. Annonce officielle
Message clé de la semaine
L’adoption de l’IA avance plus vite que la mesure de ses résultats. Dans les équipes marketing comme dans les projets d’agents, il faut rendre visibles les coûts, les gains, les erreurs et le travail humain nécessaire à la supervision.
Conclusion stratégique
Cette semaine confirme que l’IA ne se résume ni à une promesse de productivité ni à une question d’outils. Les entreprises doivent mesurer ce qu’elle change dans le travail et les budgets; les fournisseurs doivent expliquer leurs pratiques; et les responsables doivent savoir quels systèmes ils autorisent à accéder aux données et aux opérations.
La question à garder en tête : qu’est-ce qui s’améliore réellement, pour qui, et qui répond si le système se trompe?
👉 Pour aller plus loin : découvrir le Diagnostic IA de sens de Mind Drop.
P.-S. — Une invitation
Et dans votre organisation, savez-vous vraiment ce que l’IA est en train de changer?
Beaucoup d’organisations utilisent déjà l’IA un peu partout : un outil ici, un assistant là, des automatisations qui apparaissent dans différentes équipes.
Les gains peuvent être réels. Mais les coûts, les pratiques qui se fragmentent et même l’érosion progressive de certains savoir-faire sont beaucoup plus difficiles à voir.
Avec mon partenaire Frédéric Gaurier , spécialiste des opérations et de la chaîne d’approvisionnement, nous avons développé une démarche pour aider les organisations à voir ce qui se passe réellement entre leurs équipes et l’IA.
Pas pour mettre davantage d’IA partout.
Pour savoir où elle crée réellement de la valeur,
où elle commence à coûter plus qu’elle ne rapporte
et où l’humain doit rester pleinement en contrôle.
Nous cherchons actuellement une première organisation partenaire pour appliquer cette démarche sur un cas réel, à des conditions privilégiées, en échange de la possibilité de documenter les apprentissages et les résultats.
Si votre organisation compte environ 20 à 100 personnes, utilise déjà l’IA de plusieurs façons et commence à se demander si elle possède vraiment le portrait complet, cette démarche pourrait être pertinente.
+ Voir ce que permet le diagnostic
À la fin de la démarche, l’organisation sait plus précisément :
- où elle gagne réellement avec l’IA, et où elle peut aller plus loin sans augmenter inutilement le risque;
- où elle perd de l’argent, du temps ou du savoir-faire sans nécessairement le voir;
- quelles actions concrètes permettent de reprendre le contrôle, et dans quel ordre les mettre en œuvre;
- comment maintenir cette vision dans le temps, avec un tableau de bord et une gouvernance simple.
La démarche comprend une rencontre de démarrage, de courtes entrevues avec les personnes qui utilisent l’IA au quotidien, un échange avec l’équipe technique et un atelier de restitution avec un plan d’action clair.
Nous avons développé une méthode et un outil de diagnostic pour objectiver la situation : l’objectif n’est pas de travailler à partir d’impressions, mais de rendre visibles les usages, les gains, les risques et les zones de perte de contrôle.
Le profil que nous recherchons
- Organisation d’environ 20 à 100 personnes
- Plusieurs usages de l’IA déjà présents, mais encore peu coordonnés
- Une direction qui sent qu’elle n’a pas encore une vue complète de la situation
- Une personne capable de mobiliser les utilisateurs et l’équipe technique
- Entreprise privée ou OSBL significatif, hors fonction publique et parapublique
Vous vous reconnaissez? Écrivez-moi simplement. Nous verrons ensemble si votre organisation pourrait être un bon cas pour cette première démarche.
Et si ce n’est pas pour vous, mais qu’une personne de votre réseau vous vient immédiatement en tête, une mise en relation serait tout aussi appréciée.
✉️ M’écrire pour en discuterL’évolution s’accélère jour après jour avec l’IA et ses impacts. Pendant ce temps, la conscience humaine et l’ordre nécessaire pour y faire face s’érodent encore plus vite.
Le plan de souverainenté numérique proposé sera-t-il adopté par le nouveau gouvernement?. La question de l’IA confirme une nouvelle ministre déléguée qui portera le dossier en la personne d’Anne Nguyen, ancienne responsable de la Brigade IA. Nous avons d’énormes enjeux à traiter qui vont impacter notre société pour très longtemps. Des questions urgentes et surtout des actions urgentes doivent être faites. Nul doute que d’avoir un général au Québec pour cette importante bataille est une excellente nouvelle.
Mon dernier article : La liberté d’expression aux frontières de la liberté d’exécution devrait t’intéresser si tu aimes l’idée de réfléchir à ton rôle dans ce chaos de la liberté de tout dire. L’éloge de l’imperfection : l’IA, le botox de l’intelligence rappelle que l’affaire Orélien n’est que le canari dans la mine, un canari mort d’ailleurs. Un moment, il faudra que la société ait les discussions importantes au sujet de l’IA. Et cet article aussi « L’humanité sur le rasoir : quand l’IA préfère le probable aux exceptions« , nous rappelle que si nous souhaitons éviter de niveller vers le bas et être une « moyenne », il faut comprendre comme fonctionne le rasoir d’Ockham.
J’ai aussi publié un article intitulé : L’effet cumulé : résister ensemble, un récit à la fois! qui prouve le contraire. L’IA avance tellement vite. Nous sommes à la remorque des géants qui profitent de notre laxisme collectif. J’ai aussi publié un article qui nous rappelle que tout est interrelié, vraiment tout! Parce que je constate autour de moi, une certaine forme de je-m’en-foutisme face aux enjeux actuels. Heureusement que les lanceurs d’alerte comme Yoshua Bengio veillent à nous maintenir éveiller. Es-tu un « doomer » ou un « booster » ?
Savoir c’est pouvoir…. Pouvoir c’est aussi agir! Si tu as besoin de comprendre, n’hésite pas! Je peux approfondir des sujets qui te turlupine. Aussi, SVP partage. Il faut que la population développe son esprit critique afin de participer à la conversation publique.
Il y a aussi la question qui s’ajoute chaque jour : si mon compétiteur utilise l’IA vais-je prendre du recul pour ma propre entreprise si je ne l’utilise pas? Si cette question résonne, fais-moi signe!
La Brigade IA a profité de l’événement ALL IN pour se rassembler. C’était la première fois que nous nous rencontrions en personne. Une occasion de stimuler l’avancement des travaux en cours. Une publication du CIQ est disponible ici pour une mise à jour. Je suis toujours assignée sur le chantier « Base culturelle et sécuritaire » dans un groupe très dynamique pour établir les guides de politique interne pour l’utilisation de l’IA. Si tu veux comprendre la Brigade IA en une image clique ici.. Une politique interne d’usage de l’IA est fondamentale dans la volonté de faire de l’IA de sens.
Bonne journée!
PS Si tu souhaites développer un sujet en particulier et soulever tes préoccupations, soumets-moi ta question ou tes commentaires.
PERDU AVEC TOUS LES OUTILS D’IA GÉNÉRATIVE?
VOICI UN TABLEAU POUR COMPRENDRE LES DIFFÉRENTS ACTEURS
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