Description
Dans cet épisode, il démonte les fausses certitudes sur l'IA, le code, les médias et la connaissance, avec le recul de quelqu'un qui a vu venir la désintermédiation avant tout le monde… et qui n'a pas pu l'arrêter.
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Christophe Henner https://www.linkedin.com/in/christophehenner/
Sylvain Peyronnet https://www.linkedin.com/in/sypsyp/
Grégory Pairin https://www.linkedin.com/in/gregorypairin/
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🧠 A RETENIR
- Wikipedia perd -18% de trafic en un an. Le vrai risque : plus personne ne vient découvrir le site et devenir contributeur.
- La valeur de Wikipedia n'est pas dans le contenu, elle est dans le processus. 25 ans de création collaborative en 300 langues, ça ne se synthétise pas.
- Les médias généralistes ont une date de péremption. Les ultra-locaux et les ultra-pointus, eux, seront financés par les labs.
- Le coût d'inférence se divise par 1000 en 4 ans. La rentabilité de l'IA n'est pas un mythe, c'est une question de timing.
- L'IA ne détruira pas les ingénieurs, par contre, elle détruira les développeurs. Ce qui a de la valeur, c'est la vision holistique, pas la production de code.
- Le vrai changement n'est pas technique. Depuis l'imprimerie, on n'avait pas connu de rupture aussi profonde dans notre relation à la connaissance.
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🔗 MENTIONS
- Wikimedia Foundation https://wikimediafoundation.org
- Wikidata https://www.wikidata.org
- Wikimedia Enterprise https://enterprise.wikimedia.com
- Shadow https://shadow.tech
- Chau7 https://chau7.sh
- AeTower https://aetower.dev/
- OLMo / Allen Institute https://allenai.org/olmo
- Article de Christophe sur le trafic Wikipedia https://meta.wikimedia.org/wiki/User:Schiste/what-now
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🔗 MENTIONS
00:00 Teaser
01:00 Bienvenue sur Que du Web
01:37 Pour toi, le web c'est quoi ?
04:20 Wikipedia perd -18% de trafic : les vrais chiffres
07:30 Est-ce qu'il y a encore un avenir pour Wikipedia ?
10:45 La vraie valeur de Wikipedia : le contenu ou le processus ?
14:20 Wikimedia Enterprise : combien ça rapporte vraiment ?
17:00 Les labs financent-ils assez Wikipedia ?
19:30 Les médias généralistes ont-ils une date de péremption ?
23:00 Qui va payer les journalistes demain ?
27:00 Le coût d'inférence divisé par 1000 : la rentabilité de l'IA
31:00 CapEx vs Opex : pourquoi les labs ne perdent pas vraiment d'argent
35:00 Hardware et floating point : la vraie frontière de l'IA
39:00 Modèles open weight : 6 à 18 mois de retard, et c'est pas près de changer
43:00 La distillation : apprendre avec un prof plutôt que tout seul
46:00 Harnais vs modèle : ce qui fait vraiment la qualité d'un produit IA
50:00 Claude vs ChatGPT : deux philosophies de produit
53:00 Aeptus : le projet dont il parle pour la première fois
56:00 16 agents en parallèle : ce que ça change vraiment
59:00 Le développeur va disparaître, l'ingénieur non
64:00 Le compilateur comme métaphore de l'IA
68:00 Depuis l'imprimerie : le vrai changement dans notre relation...
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