On dit “l’IA” comme si c’était une seule chose. En réalité, “l’IA” n’existe pas au singulier : il y a un bestiaire, avec des espèces qui n’ont pas du tout le même moteur sous le capot. Celle qui écrit du texte ne fonctionne pas comme celle qui génère des images, qui ne fonctionne pas comme celle qui clone une voix, et encore moins comme ce qu’on met dans un robot.

Dans cette vidéo, je te donne une carte claire et opérationnelle pour arrêter de tout mélanger. À la fin, tu sauras classer n’importe quel outil IA dans la bonne famille, comprendre pourquoi “raisonnement” et “agents” ne sont pas de nouvelles bêtes mais des couches au-dessus des LLM, et repérer la prochaine espèce en train de naître : les world models, ces modèles qui simulent le monde au lieu de seulement produire du texte ou des pixels.

Au programme :
- Les LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral) : le moteur “prédiction du mot suivant”, pourquoi ça marche si bien, et d’où viennent hallucinations et biais
- Le “raisonnement” : pas une nouvelle IA, mais un LLM qui apprend à réfléchir avant de répondre (test-time compute, brouillon, étapes internes)
- Les agents : comment un modèle “agit” sans jamais toucher le monde, via un harnais + des outils (appels structurés, boucle action/retour)
- Image et vidéo : la diffusion, un moteur totalement différent (débruitage guidé par le prompt)
- Son : le mariage des deux mondes (tokens audio + prédiction + diffusion pour la qualité)
- Multimodal : comprendre une image en entrée vs générer une image en sortie, et pourquoi la frontière “produit” cache souvent plusieurs moteurs
- Robots (VLA) : vision + langage + actions, et pourquoi ce n’est pas une nouvelle espèce mais une combinaison
- La prochaine grande famille : les world models, et le débat Fei-Fei Li (mondes visibles) vs Yann LeCun (représentations abstraites)

Si tu veux choisir le bon outil, comprendre les limites réelles de chaque famille, et ne plus te faire piéger par le mot-valise “IA”, cette vidéo est faite pour toi.

#IntelligenceArtificielle #ChatGPT #MachineLearning

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