On entend parler d'IA générative partout, entre ceux qui assurent qu'elle va tout remplacer et ceux qui la limitent à un simple perroquet stochastique. Mais comment ça marche vraiment sous le capot ? On revient aux bases pour comprendre ce qui se cache derrière ChatGPT et consorts, loin des discours extrêmes. Avec Lulu, on décortique le fonctionnement des LLM (les larges modèles de langage). On fait un petit bond en arrière jusqu'en 2016 avec la victoire inattendue d'AlphaGo, un moment qui a complètement changé la donne dans l'informatique. Fini le temps où chaque ligne de code était écrite par un humain avec des règles strictes. Aujourd'hui, on fait face à des modèles qui apprennent de manière autonome, capables de faire des déductions et d'avoir une certaine forme d'abstraction. On aborde l'ingestion d'immenses corpus de textes, les calculs de probabilités, mais aussi la fameuse technologie Transformer (le "T" de GPT) qui donne à la machine cette capacité de garder un contexte global. C'est plus compliqué qu'un simple programme d'autocomplétion façon vieux téléphone T9, mais ça ne fait pas de l'IA une entité dotée d'une conscience. D'ailleurs, même pour les personnes qui développent ces modèles, le cheminement exact des données reste en grande partie une boîte noire. Un épisode pensé pour poser des bases saines et comprendre concrètement les outils qu'on utilise au quotidien. Source : La parole aux machines de Thibaut Giraud https://www.grasset.fr/livre/la-parole-aux-machines-9782246841654/ 00:00 - Introduction 02:57 - 2016 et AlphaGo : la fin de l'informatique classique déterministe 11:21 - Des jeux de plateau aux modèles de langage (LLM) et le "Transformer" 20:50 - La mémoire de l'IA : mécanisme d'attention et fenêtre de contexte 26:21 - Les couches d'apprentissage et le fine-tuning des modèles 45:38 - Peut-on faire confiance à l'IA ? Déterminisme et température 55:23 - Le problème des hallucinations : pourquoi les LLM "baratinent" 01:04:33 - La boîte noire de l'IA et les comportements inattendus 01:16:33 - Les limites actuelles et la quête de l'AGI (IA générale) 01:21:03 - Conclusion et teasing du prochain épisode Retrouvez nous sur : https://www.instagram.com/ledernierclic/ https://www.linkedin.com/in/emmanuel-fernandez-b28740180/ https://www.linkedin.com/in/lucile-mothiron/ contact@ledernierclic.fr (mailto:contact@ledernierclic.fr) Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

On vous ouvre notre boîte à outils numériques. Quels outils on utilise vraiment, pourquoi on les a choisis plutôt que les alternatives plus connues, et ce qu'on a quitté pour y arriver. On commence par le contexte : pourquoi les GAFAM nous posent problème, pourquoi coller de l'IA dans tous les outils ne résout pas grand-chose, et ce qui rend les choix d'outils si compliqués aujourd'hui. Ensuite on rentre dans le concret. Lulu vous présente Obsidian et son parti pris : pas d'IA intégrée par défaut, des fichiers texte simples, la résilience avant tout. Du côté de Manu, c'est une migration vers Fibery (alternative européenne à Notion), Dust pour les agents IA et Softr pour les outils internes et les portails clients. On revient aussi sur une annonce de Softr dans la semaine, qui a fait réagir dans la communauté. On abordera aussi le cas de Proton que Manu a adopté depuis plusieurs années. Un épisode pour comprendre comment on pense nos outils, et peut-être remettre en question les vôtres. 00:00 - Introduction 01:47 - Notion, notre point de départ commun 05:47 - GAFAM et vie privée : pourquoi on cherche ailleurs 17:40 - L'IA dans tous les outils 29:24 - Ce qu'on attend vraiment d'un outil 31:17 - Obsidian, le choix de Lulu 40:55 - Proton, Fibery et Dust : les choix de Manu 56:44 - Softr et le no-code assisté par IA 01:12:55 - Conclusion Retrouvez nous sur : https://www.instagram.com/ledernierclic/ https://www.linkedin.com/in/emmanuel-fernandez-b28740180/ https://www.linkedin.com/in/lucile-mothiron/ contact@ledernierclic.fr (mailto:contact@ledernierclic.fr) Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Un journal suédois enquête sur les Meta Ray-Ban et découvre que des vidéos privées d'utilisateurs finissent entre les mains de travailleurs au Kenya. On a eu envie de creuser. Pas pour faire peur, mais parce que ces lunettes concernent tout le monde, même ceux qui n'en achèteront jamais. On commence par les bases : ce que c'est vraiment comme objet, la promesse de Meta (rien de moins que remplacer le smartphone), comment l'IA rend tout ça possible. Il y a les usages qui font sens, comme la traduction en temps réel ou l'assistance aux malvoyants. Et ceux qui ressemblent davantage à une solution en quête de problèmes. On revient aussi sur ce que ça donne vraiment à l'usage, les limites concrètes et les prix. Et puis on va là où ça devient vraiment inconfortable. Les dérives d'usage, du côté des porteurs mais aussi de ceux qui croisent quelqu'un dans la rue qui en porte. Le projet I-XRAY, bricolé par deux étudiants de Harvard : reconnaissance faciale en temps réel, nom, prénom, adresse, avec une paire à 300 balles achetée en magasin. Ce que les mentions légales de Meta stipulent vraiment. Et pourquoi l'argument « j'ai rien à cacher » tient encore moins ici qu'ailleurs. On se demande aussi, honnêtement, où est-ce qu'on veut mettre la tech. Et si c'est pas maintenant qu'on peut encore choisir. Sources non exhaustives : https://www.svd.se/a/K8nrV4/metas-ai-smart-glasses-and-data-privacy-concerns-workers-say-we-see-everything https://slate.com/technology/2026/02/mark-zuckerberg-meta-ai-glasses-school.html https://www.courrierinternational.com/article/technologie-a-l-aide-de-l-ia-ces-lunettes-meta-peuvent-devoiler-les-donnees-privees-de-ceux-qu-on-regarde_223619 https://petapixel.com/2026/03/09/meta-sued-after-workers-watched-private-moments-recorded-on-ai-smart-glasses/ https://www.bemyeyes.com/blog/be-my-eyes-announces-collaboration-with-meta/ https://www.bemyeyes.com/be-my-eyes-smartglasses/ Retrouvez nous sur : https://www.instagram.com/ledernierclic/ https://www.linkedin.com/in/emmanuel-fernandez-b28740180/ https://www.linkedin.com/in/lucile-mothiron/ contact@ledernierclic.fr (mailto:contact@ledernierclic.fr) Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Il y a deux positions par défaut sur la tech : la panique ou l'enthousiasme aveugle. Le Dernier Clic, c'est l'espace entre les deux. Dans cet épisode 0, on se présente et on pose les bases de ce podcast. Lulu, ingénieure tombée dans la tech par les jeux vidéo. Manu, développeur no-code passé par l'IA en startup. Deux passionnés qui partagent une conviction : les outils sont un moyen, pas une finalité. Et que "partir élever des lamas" et "suivre chaque hype les yeux fermés" ne sont pas les deux seules options. Dans ce podcast, on alterne chaque semaine entre un sujet de fond (technologie, usages, éthique) et un épisode plus axé outils et no-code, avec un regard métier plutôt qu'une liste de fonctionnalités. L'IA, on en parle beaucoup, mais sans le sensationnalisme qu'on trouve partout ailleurs. Aujourd'hui, on ne sait plus vraiment si on a un humain de l'autre côté de l'écran. C'est aussi pourquoi on a choisi le podcast plutôt qu'autre chose : on voulait juste deux personnes qui discutent pour de vrai. Et c'est avec vous qu'on va construire la suite. 00:00:11 - Introduction 00:00:46 - Lulu et Manu se présentent 00:03:00 - Le concept du podcast 00:06:14 - Le format : sujets de fond et épisodes outils 00:08:30 - Trouver le juste milieu 00:09:07 - Où nous retrouver Retrouvez nous sur : https://www.instagram.com/ledernierclic/ https://www.linkedin.com/in/emmanuel-fernandez-b28740180/ https://www.linkedin.com/in/lucile-mothiron/ contact@ledernierclic.fr (mailto:contact@ledernierclic.fr) Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.