Title: Culture IA — L'univers de l'intelligence artificielle
Tags: techniques concepts entreprises paradigmes personnages applications histoire multimodal regulation

Question: Qui a inventé le concept de « machine pensante » en 1950 ?
Reponse: Alan Turing. Il a proposé le « test de Turing » : si une machine peut converser sans qu'un humain détecte que c'est une machine, elle est « intelligente ».
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Question: C'est quoi le test de Turing ?
Reponse: Un test proposé en 1950 : un humain pose des questions à un interlocuteur caché. S'il ne peut pas distinguer si c'est un humain ou une machine, la machine « passe » le test. Jamais officiellement réussi de manière indiscutable.
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Question: C'est quoi le perceptron (1958) ?
Reponse: Le premier réseau de neurones artificiel, créé par Frank Rosenblatt. Un seul neurone qui apprend à classer des entrées. Trop simple pour des problèmes complexes, mais c'est l'ancêtre de tous les modèles actuels.
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Question: C'est quoi un « hiver de l'IA » ?
Reponse: Période où le financement et l'intérêt pour l'IA s'effondrent après des promesses non tenues. Il y en a eu deux majeurs : années 1970 et fin des années 1980. À chaque fois, la technologie était en avance sur le hardware disponible.
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Question: Qu'est-ce qui a relancé le deep learning en 2012 ?
Reponse: AlexNet, un réseau de neurones entraîné sur ImageNet (base de 14M d'images), a écrasé la compétition de reconnaissance d'images. Preuve que le deep learning fonctionne quand on a assez de données et de puissance de calcul (GPU).
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Question: C'est quoi ImageNet ?
Reponse: Une base de données de 14 millions d'images étiquetées, créée par Fei-Fei Li en 2009. Elle a servi de terrain d'entraînement et de benchmark pour le deep learning. Sans ImageNet, la révolution IA de 2012 n'aurait pas eu lieu.
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Question: Quel exploit a marqué l'IA en mars 2016 ?
Reponse: AlphaGo (Google DeepMind) a battu Lee Sedol, champion du monde de Go, 4-1. Le Go était considéré comme trop complexe pour une IA (plus de positions possibles que d'atomes dans l'univers).
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Question: Quel paper de 2017 a fondé l'architecture de tous les LLMs actuels ?
Reponse: « Attention Is All You Need » par des chercheurs de Google. Il introduit le transformer. Les 8 auteurs ont tous quitté Google pour fonder des startups IA (Cohere, Character AI, Adept…). Le paper le plus influent de l'IA moderne.
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Question: Pourquoi GPT-2 (2019) a fait polémique ?
Reponse: OpenAI a refusé de publier le modèle complet, le jugeant « trop dangereux ». Première fois qu'un labo IA invoque la sécurité pour ne pas partager un modèle. Ça a lancé le débat open source vs closed source en IA.
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Question: Pourquoi GPT-3 (2020) a été un tournant ?
Reponse: Premier modèle à montrer des capacités « émergentes » : traduction, résumé, code, sans avoir été entraîné spécifiquement pour ces tâches. 175 milliards de paramètres. A prouvé que la taille seule pouvait faire émerger des comportements intelligents.
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Question: Quel événement de novembre 2022 a déclenché la course mondiale à l'IA générative ?
Reponse: Le lancement public de ChatGPT par OpenAI. 100 millions d'utilisateurs en 2 mois, record absolu de croissance d'une application. A rendu l'IA accessible au grand public pour la première fois.
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Question: Qu'est-il arrivé à OpenAI en novembre 2023 ?
Reponse: Le board a viré Sam Altman (CEO). 95% des employés ont menacé de démissionner. Altman a été réintégré 5 jours plus tard. A exposé les tensions entre la mission non-profit originale et la course au profit.
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Question: C'est quoi le « moment DeepSeek » de janvier 2025 ?
Reponse: DeepSeek-R1, un modèle chinois, a atteint des performances comparables aux meilleurs modèles US pour moins de 6M$ (vs centaines de millions). NVIDIA a perdu 593 Mds$ de capitalisation en 1 jour. A prouvé que le coût n'est pas une barrière absolue.
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Question: Quels prix Nobel 2024 sont liés à l'IA ?
Reponse: Deux. Physique : Geoffrey Hinton et John Hopfield (réseaux de neurones). Chimie : Demis Hassabis, John Jumper et David Baker (AlphaFold, prédiction de protéines). Première fois que l'IA reçoit des Nobel, dans deux catégories la même année.
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Question: Qui sont les trois « pères fondateurs » du deep learning ?
Reponse: Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Yoshua Bengio. Récompensés ensemble par le prix Turing 2018 (le « Nobel de l'informatique ») pour leurs travaux sur les réseaux de neurones profonds.
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Question: Qui est Geoffrey Hinton ?
Reponse: Surnommé le « parrain de l'IA ». Co-inventeur de la rétropropagation (l'algorithme qui permet aux réseaux de neurones d'apprendre). Turing 2018, Nobel de physique 2024. A quitté Google en 2023 pour alerter sur les risques de l'IA.
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Question: Quel warning Geoffrey Hinton donne-t-il sur l'IA ?
Reponse: Il estime à 10-20% la probabilité que l'IA « prenne le contrôle » dans les prochaines décennies. Il prédit que 2026 sera l'année de remplacement massif d'emplois par l'IA agentique. Il dit que les capacités de l'IA doublent tous les 7 mois.
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Question: Qui est Yann LeCun ?
Reponse: Turing Award 2018, ex-chief AI scientist chez Meta/FAIR pendant 12 ans. A quitté Meta fin 2025 pour fonder AMI Labs à Paris. Défend que les LLMs sont une impasse pour l'intelligence générale.
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Question: C'est quoi AMI Labs, fondé par Yann LeCun ?
Reponse: Advanced Machine Intelligence Labs, fondée fin 2025 à Paris. A levé 1,03 Md$ en seed (mars 2026), la plus grande seed round d'une startup européenne. Objectif : construire des « world models » basés sur JEPA au lieu de LLMs.
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Question: Qui est Yoshua Bengio ?
Reponse: Troisième père du deep learning (Turing 2018). Professeur à Montréal, fondateur de Mila. A co-fondé LawZero en 2025 (ONG pour IA sûre). Dirige le rapport international sur la sécurité IA signé par 30+ pays.
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Question: Qui est Sam Altman ?
Reponse: CEO d'OpenAI. Viré puis réintégré en novembre 2023. En mai 2026, au tribunal dans le procès Musk v. Altman. Sous enquête du Congrès pour conflits d'intérêts (2+ Md$ investis dans des entreprises ayant des deals avec OpenAI).
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Question: Qui est Dario Amodei ?
Reponse: CEO d'Anthropic (la boîte derrière Claude). Co-fondateur avec sa sœur Daniela. Ex-VP Research chez OpenAI, parti en 2021 par désaccord sur la sécurité. Pousse pour plus de régulation IA et publie des essais sur les risques.
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Question: Qui est Demis Hassabis ?
Reponse: Co-fondateur et CEO de Google DeepMind. Nobel de chimie 2024 pour AlphaFold. Aussi CEO d'Isomorphic Labs (IA + médicaments, deals de ~3 Md$ avec Eli Lilly et Novartis). Ex-prodige d'échecs.
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Question: Qui est Ilya Sutskever ?
Reponse: Ex-chief scientist d'OpenAI. A voté pour virer Sam Altman en nov. 2023, puis a quitté OpenAI en 2024. A fondé SSI (Safe Superintelligence Inc.). Valorisation : 32 Md$ avec ~20 employés et zéro revenu. Le pari le plus radical de l'industrie.
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Question: Qui est Andrej Karpathy ?
Reponse: Ex-directeur IA chez Tesla, ex-OpenAI. A fondé Eureka Labs en 2024 (école IA-native). Dit (déc. 2025) : « Je programme à 80% en anglais. » Il a conceptualisé le « Software 3.0 » (coder en langage naturel).
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Question: Qui est Jensen Huang ?
Reponse: CEO et co-fondateur de NVIDIA (depuis 1993). NVIDIA contrôle ~80% du marché des accélérateurs IA. Capitalisation ~4,6 T$ (trillions). Son arme secrète : CUDA, un écosystème logiciel de 20 ans. Reconnaissable à son blouson de cuir noir.
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Question: Qui est Fei-Fei Li ?
Reponse: Professeure à Stanford, créatrice d'ImageNet (2009). Co-fondatrice de World Labs en 2024 (IA spatiale 3D, a levé 1 Md$ en 2026). Nommée Time « Architects of AI » 2025. A catalysé la révolution deep learning.
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Question: Qui est Arthur Mensch ?
Reponse: CEO et co-fondateur de Mistral AI (startup française, mai 2023). Ex-Google DeepMind. Champion de l'IA open source européenne. Mistral valorisé 14+ Md$.
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Question: Quelle est la position d'Elon Musk dans l'IA ?
Reponse: A fondé xAI (Grok) pour concurrencer OpenAI. Poursuit Altman en justice (mai 2026). A admis au tribunal que xAI a « distillé » les modèles d'OpenAI. xAI absorbé par SpaceX en 2026.
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Question: C'est quoi un réseau de neurones artificiel ?
Reponse: Un programme qui imite le cerveau : des « neurones » artificiels connectés en couches. Chaque connexion a un poids (un nombre). Le réseau apprend en ajustant ces poids pour minimiser ses erreurs. Brique de base de toute l'IA moderne.
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Question: C'est quoi la rétropropagation (backpropagation) ?
Reponse: L'algorithme qui permet aux réseaux de neurones d'apprendre. Quand le modèle se trompe, l'erreur est propagée « en arrière » à travers les couches pour ajuster chaque poids. Popularisé par Hinton en 1986. Sans lui, pas de deep learning.
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Question: C'est quoi le deep learning ?
Reponse: Du réseau de neurones « profond » : des dizaines voire centaines de couches empilées. Chaque couche apprend des patterns de plus en plus abstraits (bord → forme → objet → concept). La technique derrière tous les grands modèles actuels.
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Question: Quelle est la relation entre deep learning et LLM ?
Reponse: Le deep learning est la méthode (réseaux de neurones avec beaucoup de couches). Un LLM est un produit construit avec cette méthode, spécialisé dans le langage. Analogie : le deep learning c'est la technique de construction, le LLM c'est le bâtiment.
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Question: C'est quoi un embedding ?
Reponse: Transformer n'importe quoi (mot, image, son) en une liste de nombres qui capture le « sens ». Deux mots proches en sens (roi/reine) auront des listes de nombres proches. C'est comme ça qu'une IA « comprend » : elle ne voit que des nombres.
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Question: C'est quoi un token ?
Reponse: L'unité de base que traite un LLM. Un token ≈ 3/4 d'un mot en anglais (un peu plus en français). « Bonjour » = 1-2 tokens. Le modèle ne lit pas des mots mais des tokens. C'est le premier traitement : texte → séquence de tokens numérotés.
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Question: Combien de tokens équivalent à un mot ?
Reponse: En moyenne, 1 mot ≈ 1,3 tokens en anglais, un peu plus en français. « Intelligence artificielle » ≈ 4 tokens. Un contexte de 128k tokens ≈ un livre de ~300 pages. Ça varie selon la langue et le tokenizer du modèle.
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Question: C'est quoi un transformer ?
Reponse: L'architecture utilisée par tous les grands modèles actuels (GPT, Claude, Gemini). Innovation : au lieu de lire un texte mot par mot, il regarde tous les mots en même temps et repère lesquels sont liés, même s'ils sont éloignés dans la phrase.
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Question: C'est quoi le mécanisme d'attention ?
Reponse: Le cœur du transformer. Chaque mot calcule un score de « pertinence » avec tous les autres. Dans « Le chat mange sa croquette », « sa » fait très attention à « chat » (pas à « mange »). C'est ce qui permet de comprendre le contexte.
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Question: C'est quoi les paramètres d'un modèle ?
Reponse: Les « poids » des connexions dans le réseau de neurones. GPT-4 en a ~1,8 trillion. Plus de paramètres = plus de capacité à stocker des patterns. L'entraînement ajuste ces paramètres pour que le modèle fasse de bonnes prédictions.
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Question: Quelle est la différence entre entraînement et inférence ?
Reponse: Entraînement = apprendre (lire des milliards de textes, ajuster les paramètres). Coûte des millions. Inférence = utiliser le modèle entraîné pour répondre. Coûte une fraction de centime. Analogie : entraînement = années d'école, inférence = résoudre un exercice.
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Question: C'est quoi une hallucination en IA ?
Reponse: Quand un modèle génère une info fausse mais la présente avec assurance. Ex : inventer une citation, un fait ou un lien web. C'est structurel : le modèle prédit le texte le plus probable, pas le plus vrai.
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Question: C'est quoi la context window (fenêtre de contexte) ?
Reponse: La quantité max de texte que le modèle peut « voir » en une fois. En 2022 : 4k tokens (GPT-3). En 2026 : jusqu'à 10M tokens (Llama 4 Scout). Plus la fenêtre est grande, plus le modèle peut traiter de longs documents.
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Question: C'est quoi le « lost in the middle » effect ?
Reponse: Les LLMs retiennent bien le début et la fin d'un long contexte, mais perdent en précision au milieu. Un modèle avec 128k tokens peut échouer sur une info placée au token 50k. C'est une limite pratique même avec une grande context window.
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Question: C'est quoi le prompt engineering ?
Reponse: L'art de formuler ses instructions à un LLM pour obtenir le meilleur résultat. Des techniques comme « pense étape par étape » ou donner des exemples améliorent drastiquement la qualité. Gratuit et souvent suffisant avant de fine-tuner.
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Question: C'est quoi un benchmark en IA ?
Reponse: Un test standardisé pour comparer les modèles. Ex : MMLU (connaissances générales), HumanEval (code), GSM8K (maths). Limite : les modèles peuvent être optimisés pour les benchmarks sans être meilleurs en pratique (« teaching to the test »).
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Question: C'est quoi les capacités émergentes ?
Reponse: Des compétences qui apparaissent spontanément quand un modèle atteint une certaine taille, sans avoir été entraîné pour. Ex : GPT-3 sait traduire sans qu'on lui ait appris la traduction. Un des phénomènes les plus mystérieux de l'IA.
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Question: C'est quoi un GPU et pourquoi c'est crucial pour l'IA ?
Reponse: Graphics Processing Unit, à l'origine pour les jeux vidéo. Un GPU fait des milliers de calculs en parallèle (vs un CPU qui les fait séquentiellement). L'entraînement IA = des milliards de multiplications parallèles, parfait pour les GPU.
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Question: C'est quoi OpenAI ?
Reponse: L'entreprise derrière ChatGPT et GPT-4/5. Fondée en 2015 comme non-profit, restructurée en Public Benefit Corporation en 2025. Valorisation : 852 Md$ (mars 2026). CEO : Sam Altman. Revenus : ~25 Md$ annualisés.
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Question: Que vaut OpenAI financièrement en 2026 ?
Reponse: Valorisation : 852 Md$. Revenus : ~25 Md$/an. Mais dépenses prévues : 27 Md$ en 2026, 63 Md$ en 2027. Cash-flow positif attendu seulement en 2030. OpenAI brûle du cash massivement pour rester en tête.
Tags: Entreprises

Question: C'est quoi Anthropic ?
Reponse: L'entreprise derrière Claude. Fondée en 2021 par des ex-OpenAI (Dario et Daniela Amodei). Focus sur la sécurité (Constitutional AI). Valorisation : 380 Md$ (fév. 2026). Revenus : 30 Md$ ARR dont 2,5 Md$ de Claude Code seul.
Tags: Entreprises

Question: C'est quoi Google DeepMind ?
Reponse: La division IA de Google, fusion de Google Brain et DeepMind en 2023. Dirigée par Demis Hassabis. Produits : Gemini (LLM), AlphaFold (biologie), AlphaEvolve. Stratégie : IA + applications scientifiques concrètes.
Tags: Entreprises

Question: C'est quoi Gemini de Google ?
Reponse: La famille de modèles IA de Google DeepMind, multimodaux nativement (texte, image, vidéo, code). Gemini 2.5 Pro (2025) intègre le « thinking ». Context window jusqu'à 2M tokens. Intégré dans Search, Workspace, Cloud.
Tags: Entreprises

Question: Quelle est la stratégie open source de Meta en IA ?
Reponse: Meta publie Llama en open-weight (gratuit). Objectif stratégique : commoditiser l'inférence pour réduire ses propres coûts et saper le business model des API payantes de ses concurrents (OpenAI, Anthropic). C'est de la stratégie, pas de l'altruisme.
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Question: C'est quoi les modèles Llama de Meta ?
Reponse: Les modèles open-weight de Meta. Llama 4 (avril 2025) utilise MoE. Scout : 109B params, context 10M tokens. Maverick : 400B params. Gratuits, ce qui force la baisse des prix de toute l'industrie.
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Question: C'est quoi Mistral AI ?
Reponse: Startup française fondée en mai 2023 par des ex-DeepMind et Meta FAIR. Champion de l'IA open source européenne. Valorisation 14+ Md$. Modèles : Mistral Small/Medium/Large en architecture MoE. CEO : Arthur Mensch.
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Question: Pourquoi NVIDIA domine le marché de l'IA ?
Reponse: Grâce à CUDA, un écosystème logiciel de 20 ans. 6 millions de développeurs, 300+ bibliothèques, intégré dans PyTorch et TensorFlow. Part de marché : ~80%. Les GPU concurrents existent, mais le logiciel ne suit pas.
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Question: C'est quoi CUDA ?
Reponse: L'écosystème logiciel de NVIDIA pour programmer les GPU en calcul IA. Construit depuis 2006 (20 ans). Le vrai « moat » de NVIDIA : même si un concurrent fait un GPU plus rapide, les développeurs restent car tout l'écosystème est bâti sur CUDA.
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Question: C'est quoi Hugging Face ?
Reponse: La plateforme centrale de l'IA open source. 13M d'utilisateurs, 2M+ de modèles publics, 500k+ datasets. Le « GitHub de l'IA ». Pas un créateur de modèles mais l'infrastructure où tout le monde publie et partage.
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Question: Qu'est-ce qui différencie GPT de Claude ?
Reponse: Les deux sont des transformers. Claude (Anthropic) utilise la Constitutional AI : le modèle s'auto-évalue selon des principes écrits. GPT (OpenAI) utilise plus de RLHF humain. Claude est perçu plus prudent/sûr, GPT plus polyvalent.
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Question: C'est quoi xAI et Grok ?
Reponse: xAI = startup IA d'Elon Musk (2023). Grok = son modèle. Entraîné sur « Colossus » (~200k GPUs). En 2026, xAI absorbé par SpaceX. Controversé : images inappropriées, distillation avouée des modèles OpenAI.
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Question: C'est quoi DeepSeek ?
Reponse: Startup IA chinoise. DeepSeek-R1 (jan. 2025) a montré qu'on peut entraîner un frontier model pour <6M$. A provoqué un crash NVIDIA de 593 Md$. Modèles open source. En avril 2026 : DeepSeek V4.
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Question: C'est quoi Perplexity AI ?
Reponse: Moteur de recherche IA qui cite ses sources en temps réel. 45M+ utilisateurs/mois début 2026, valorisation 21 Md$. Alternative à Google Search : au lieu de liens bleus, une réponse synthétisée avec les sources.
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Question: C'est quoi Stability AI ?
Reponse: Entreprise derrière Stable Diffusion (génération d'images open source). Valorisation ~2,8 Md$. Victoire juridique clé en 2025 : la High Court britannique a rejeté les accusations principales de copyright de Getty Images.
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Question: C'est quoi le pre-training ?
Reponse: Première phase d'entraînement d'un LLM : lire des milliards de pages web/livres/code et apprendre à prédire le prochain mot. L'étape la plus coûteuse (millions d'euros en GPU). Le modèle « sait tout » mais n'est pas encore utile en conversation.
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Question: C'est quoi le post-training ?
Reponse: Tout ce qu'on fait après le pre-training pour rendre le modèle utile. Inclut le SFT (fine-tuning supervisé avec des exemples de dialogues) et l'alignement (RLHF, DPO). Coûte bien moins cher mais impact énorme sur la qualité perçue.
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Question: C'est quoi le SFT (Supervised Fine-Tuning) ?
Reponse: Première étape du post-training. On montre au modèle des exemples de conversations idéales (question → bonne réponse). Le modèle apprend à imiter ce format. C'est ce qui transforme un prédicteur de texte en assistant conversationnel.
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Question: C'est quoi le RLHF ?
Reponse: Reinforcement Learning from Human Feedback. Des humains notent des paires de réponses (« celle-ci est meilleure »). Ça entraîne un « reward model » qui note les réponses, puis le LLM s'améliore pour maximiser ces notes. Efficace mais coûteux en annotations humaines.
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Question: C'est quoi le reward model dans le RLHF ?
Reponse: Un modèle séparé entraîné à noter la qualité des réponses, basé sur les préférences humaines. Il sert de « professeur » : le LLM génère des réponses, le reward model les note, et le LLM s'améliore. Le DPO a rendu ce modèle intermédiaire optionnel.
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Question: C'est quoi le DPO ?
Reponse: Direct Preference Optimization. Simplifie le RLHF : au lieu d'un reward model séparé, on entraîne directement le LLM sur les paires bonne/mauvaise réponse. Beaucoup moins cher. Technique dominante en 2026 pour l'alignement.
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Question: C'est quoi la Constitutional AI d'Anthropic ?
Reponse: Au lieu d'humains, on donne au modèle une « constitution » (liste de principes). Le modèle s'auto-critique et s'améliore selon ces principes. Moins cher que le RLHF humain, et les principes sont explicites et auditables. Utilisé pour Claude.
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Question: C'est quoi le RLAIF ?
Reponse: Reinforcement Learning from AI Feedback. Au lieu d'humains qui notent les réponses, un autre modèle IA sert de juge. Couvre 70-80% des cas, beaucoup moins cher. Tous les grands labos l'utilisent en complément du feedback humain.
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Question: C'est quoi le fine-tuning ?
Reponse: Prendre un modèle pré-entraîné et le ré-entraîner sur un petit jeu de données spécialisé. Accessible à toute entreprise via les API (OpenAI, Google). Quelques centaines d'exemples et quelques centaines de dollars suffisent.
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Question: C'est quoi le RAG ?
Reponse: Retrieval Augmented Generation. Au lieu de tout stocker dans le modèle, on va chercher les infos pertinentes dans une base de données au moment de la question, puis on les injecte dans le contexte. Permet des réponses à jour et sourcées.
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Question: Comment fonctionne le RAG techniquement ?
Reponse: 3 étapes. (1) Les documents sont découpés en morceaux et convertis en embeddings (vecteurs). (2) À chaque question, on cherche les morceaux les plus proches sémantiquement. (3) On les injecte dans le prompt du LLM qui répond en se basant dessus.
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Question: C'est quoi le GraphRAG ?
Reponse: Évolution du RAG classique. Au lieu de chercher des morceaux de texte similaires, on construit un graphe de connaissances (entités + relations) et on l'explore. Permet de retrouver des infos connectées même si elles ne partagent pas les mêmes mots.
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Question: Quand utiliser prompt engineering vs RAG vs fine-tuning ?
Reponse: Prompt engineering d'abord (gratuit, si les infos tiennent dans le contexte). RAG si la base de connaissances est trop grande ou change souvent. Fine-tuning si le modèle doit apprendre un style très spécifique. En production 2026, souvent les trois combinés.
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Question: C'est quoi le LoRA ?
Reponse: Low-Rank Adaptation. Au lieu de modifier les 70 milliards de paramètres, on ajoute de petites matrices (quelques millions) et on entraîne seulement celles-là. Permet de fine-tuner un gros modèle sur 1-2 GPU en quelques heures.
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Question: C'est quoi la distillation en IA ?
Reponse: Un grand modèle « professeur » génère des données, un petit modèle « élève » apprend à l'imiter. Résultat : modèle beaucoup plus petit qui se comporte presque comme le grand. GPT-4o-mini et beaucoup de modèles « légers » en sont issus.
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Question: C'est quoi la quantization ?
Reponse: Réduire la précision des nombres dans un modèle (de 32-bit à 8-bit ou 4-bit). Comme compresser un WAV en MP3 : fichier 4-8x plus petit, qualité quasi identique. Permet de faire tourner un modèle 70B sur un seul GPU grand public.
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Question: C'est quoi la température en IA ?
Reponse: Paramètre qui contrôle la « créativité ». À 0, le modèle choisit toujours le mot le plus probable (réponse identique à chaque fois). Plus on monte, plus il ose des mots moins probables. C'est ce qui crée l'impression de créativité.
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Question: C'est quoi le chain of thought (CoT) ?
Reponse: Demander au modèle de « réfléchir étape par étape » avant de répondre. Améliore massivement les résultats en maths et logique. Peut être déclenché simplement en ajoutant « pense étape par étape » dans le prompt.
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Question: C'est quoi le tree of thought ?
Reponse: Extension du chain of thought : au lieu d'une seule chaîne de raisonnement, le modèle explore plusieurs branches en parallèle et sélectionne la meilleure. Plus puissant que CoT mais beaucoup plus coûteux en calcul.
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Question: C'est quoi un reasoning model ?
Reponse: Un modèle entraîné à produire de longues chaînes de pensée internes avant de répondre. Ex : OpenAI o1/o3, DeepSeek-R1. Beaucoup plus forts en maths et logique. Le « thinking » est souvent caché à l'utilisateur.
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Question: C'est quoi le test-time compute ?
Reponse: Au lieu de tout investir dans l'entraînement, on alloue plus de calcul au moment de la réponse (plus de réflexion, plusieurs tentatives, vote). Découverte majeure de 2024-2025. L'inférence représentera 75% du compute IA d'ici 2030.
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Question: C'est quoi le Mixture of Experts (MoE) ?
Reponse: Au lieu d'activer tout le réseau pour chaque token, plusieurs « experts » spécialisés sont disponibles, un routeur choisit lesquels activer. Modèle 10x plus grand en capacité mais même coût de calcul. GPT-4, Llama 4, Gemini l'utilisent.
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Question: C'est quoi un agent IA ?
Reponse: Un LLM qui peut agir en plusieurs étapes : (1) raisonner sur un objectif, (2) utiliser des outils (recherche web, API, code), (3) observer les résultats, (4) itérer. Contrairement à un chatbot, un agent exécute des actions concrètes.
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Question: C'est quoi les State Space Models (SSM) / Mamba ?
Reponse: Alternative au transformer : au lieu de comparer chaque token à tous les autres (coûteux), le modèle garde un « état » qui se met à jour token par token, comme une mémoire compressée. Beaucoup plus efficace sur de longues séquences.
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Question: C'est quoi le MCP (Model Context Protocol) ?
Reponse: Protocole standardisé (créé par Anthropic) qui permet aux LLMs de se connecter à des outils externes (bases de données, API, fichiers). Comme un « USB pour l'IA » : brancher n'importe quel outil sans intégration custom.
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Question: Combien coûte l'entraînement d'un modèle frontier ?
Reponse: GPT-4 : estimé ~100M$. GPT-5 : probablement 500M$+. Mais DeepSeek-R1 a montré qu'on peut atteindre des perfs similaires pour <6M$ en optimisant l'architecture. Le coût dépend autant de l'ingénierie que du budget brut.
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Question: C'est quoi un modèle multimodal ?
Reponse: Un modèle qui comprend et/ou génère plusieurs types de contenu : texte, images, audio, vidéo. Par opposition à un LLM pur qui ne traite que du texte. GPT-4o, Claude, Gemini sont tous multimodaux.
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Question: Comment un modèle multimodal peut-il « voir » une image ?
Reponse: L'image est découpée en petits carrés (patches). Chaque patch est converti en embedding (liste de nombres). Ces embeddings rejoignent ceux du texte dans le même espace. Pour le modèle, une image c'est juste une suite de « mots visuels ».
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Question: C'est quoi la diffusion (Midjourney, DALL-E) ?
Reponse: On part d'une image de bruit pur (neige sur vieille TV) et on la « débruite » progressivement, guidé par le prompt texte. Après ~50 étapes de débruitage, une image cohérente apparaît. C'est la technique derrière presque toute la génération d'images IA.
Tags: Multimodal

Question: Quel est l'état de l'art en génération vidéo IA en 2026 ?
Reponse: Qualité cinématographique 4K, clips 120 secondes, audio synchronisé. Leaders : Seedance 2.0 (ByteDance, n°1 mondial), Runway Gen-4.5, Google Veo 3.1. Coût passé de 4 500$/min à ~400$/min (-91% en 2 ans).
Tags: Multimodal

Question: Qu'est devenu Sora d'OpenAI ?
Reponse: Sora, le générateur vidéo IA d'OpenAI, a été fermé le 24 mars 2026. Dépassé par la concurrence (Seedance, Runway, Kling). Le marché de la vidéo IA a évolué trop vite pour qu'OpenAI maintienne sa position.
Tags: Multimodal

Question: Comment un LLM peut-il comprendre de l'audio ?
Reponse: L'audio est converti en spectrogramme (image des fréquences dans le temps), puis traité comme une image. Ou bien un encodeur audio spécialisé (comme Whisper) transforme directement la parole en tokens texte que le LLM peut traiter.
Tags: Multimodal

Question: C'est quoi Whisper d'OpenAI ?
Reponse: Modèle de reconnaissance vocale (speech-to-text) open source. Entraîné sur 680 000 heures d'audio, supporte 99 langues. En 2026, c'est le standard de facto pour la transcription audio. Gratuit et utilisable par tous.
Tags: Multimodal

Question: C'est quoi Seedance 2.0 de ByteDance ?
Reponse: Le meilleur modèle de génération vidéo IA au monde en 2026 (n°1 Elo sur Artificial Analysis). Architecture qui génère audio et vidéo ensemble (pas séparément). Bat Sora 2, Runway, Google Veo. Fait par ByteDance (maison-mère de TikTok).
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Question: C'est quoi Runway ?
Reponse: Entreprise leader en génération vidéo IA. 300M$ de revenus annualisés. Modèle Gen-4.5 : leader en fidélité visuelle. 315M$ levés en série E (fév. 2026), valorisation 5,3 Md$.
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Question: Pourquoi Yann LeCun pense que les LLMs sont une impasse ?
Reponse: Un LLM apprend uniquement à partir de texte. Or un humain comprend le monde en observant, touchant, expérimentant. LeCun dit qu'un modèle qui n'a vu que du texte ne pourra jamais comprendre la physique ou la causalité. Il lui manque un « modèle du monde ».
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Question: C'est quoi JEPA ?
Reponse: Joint Embedding Predictive Architecture, proposée par Yann LeCun. Au lieu de prédire le prochain mot (LLM), JEPA prédit une représentation abstraite de ce qui va se passer. Il se construit un modèle interne du monde, comme un humain qui anticipe qu'une balle va retomber.
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Question: Où en est JEPA concrètement en 2026 ?
Reponse: I-JEPA (2023) : images. V-JEPA (2024) : vidéo. V-JEPA 2 (2025) : robots. LeWorldModel (mars 2026) : premier JEPA entraînable de bout en bout sur un seul GPU. Prometteur mais encore loin d'un système de raisonnement mondial général.
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Question: C'est quoi un « world model » en IA ?
Reponse: Un modèle qui simule internement le monde : physique, causalité, conséquences d'actions. C'est ce que LeCun cherche avec JEPA. Un LLM n'a pas de world model : il prédit des mots, pas des événements physiques. Considéré comme une pièce manquante vers l'AGI.
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Question: C'est quoi les scaling laws en IA ?
Reponse: Plus de données + plus de paramètres + plus de compute = modèle meilleur, de façon prévisible. Découvertes par Kaplan (OpenAI) en 2020. Théorie qui a justifié les investissements de milliards dans des modèles toujours plus gros.
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Question: Est-ce que les scaling laws atteignent un plafond ?
Reponse: Le scaling brut montre des rendements décroissants. Mais de nouveaux axes émergent : test-time compute, données synthétiques, MoE, RL sur tâches vérifiables. On ne touche pas un plafond absolu, on change d'axe de scaling.
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Question: C'est quoi l'AGI ?
Reponse: Intelligence artificielle générale : une IA capable de tout ce qu'un humain peut faire intellectuellement, sans spécialisation. Aucun système actuel n'est AGI. Objectif déclaré d'OpenAI et DeepMind. Débat : 5 ans, 50 ans, ou impossible ?
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Question: C'est quoi le problème de l'alignement en IA ?
Reponse: S'assurer que l'IA fait ce que les humains veulent vraiment, pas juste ce qu'on lui a littéralement demandé. Exemple classique : une IA chargée de « maximiser les trombones » pourrait détruire la planète pour en faire. Cœur de la sécurité IA.
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Question: Open source vs closed source : quel est l'état du débat en IA ?
Reponse: En 2026, l'écart de performance est quasi nul (l'open-weight retarde de ~3 mois). L'open (Llama, Mistral, DeepSeek) est gratuit et personnalisable mais potentiellement détournable. Le closed (GPT, Claude) est plus contrôlé. Le choix est surtout stratégique.
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Question: Que signifie « open-weight » vs « open source » en IA ?
Reponse: Open-weight = on publie les poids du modèle (on peut l'utiliser). Open source strict = aussi les données d'entraînement, le code, la méthodologie. Llama et Mistral sont open-weight, pas totalement open source.
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Question: Comment évolue le coût de l'inférence IA ?
Reponse: GPT-4-equivalent coûtait 20$/million de tokens fin 2022. En 2026 : 0,40$/million. Chute de 50x en 4 ans. L'open source pousse les prix vers le bas. L'inférence se commoditise.
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Question: C'est quoi les données synthétiques ?
Reponse: Des données générées par un modèle IA pour en entraîner d'autres (ou lui-même). Solution à l'épuisement des données internet publiques. Risque : si le modèle apprend de ses propres erreurs, la qualité se dégrade (« model collapse »).
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Question: C'est quoi le « model collapse » ?
Reponse: Quand un modèle IA est entraîné sur des données générées par d'autres IA, la qualité se dégrade progressivement. Les patterns dominants s'amplifient, la diversité disparaît. Risque majeur alors qu'internet se remplit de contenu IA.
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Question: Quel est le rapport de l'IA à l'emploi en 2026 ?
Reponse: Pas de réponse tranchée. Klarna a remplacé son service client par IA, puis a dû réembaucher (qualité en baisse). Hinton prédit un remplacement massif dès 2026-2027. Les emplois de routine sont les plus menacés.
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Question: C'est quoi le « Software 3.0 » selon Karpathy ?
Reponse: Software 1.0 = code écrit par des humains. Software 2.0 = réseaux de neurones entraînés sur des données. Software 3.0 = on décrit ce qu'on veut en langage naturel, l'IA écrit le code. Karpathy dit que 80% de la programmation est déjà en langage naturel en 2026.
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Question: C'est quoi l'EU AI Act ?
Reponse: Première grande loi mondiale sur l'IA, adoptée par l'UE. Classe les systèmes IA par niveau de risque. Interdit certains usages (scoring social). Les obligations GPAI (modèles comme GPT/Claude) sont applicables depuis août 2025.
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Question: Quelle est la position des États-Unis sur l'IA en 2026 ?
Reponse: L'administration Trump a pris une approche « innovation-first » : révocation des garde-fous de Biden, blacklist de Claude pour « guardrails excessifs », volonté d'empêcher les États de créer leurs propres lois IA.
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Question: En quoi les deepfakes sont un problème en 2026 ?
Reponse: Images sexuelles de Taylor Swift IA vues 47M+ fois. 15% des adultes UK exposés au deepfake porn. Un deepfake a influencé une élection en Irlande (2025). 68 nouvelles lois anti-deepfake dans les États US en 2025.
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Question: C'est quoi le watermarking IA ?
Reponse: Technique pour marquer invisiblement le contenu généré par IA (texte, image, vidéo). Obligatoire en Chine, requis par l'EU AI Act. Permet de distinguer le vrai du faux. Mais les techniques actuelles sont encore contournables.
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Question: Quel impact environnemental a l'IA ?
Reponse: La consommation électrique des data centers IA est devenue un sujet politique majeur en 2025-2026. L'entraînement d'un seul modèle frontier peut consommer autant d'énergie qu'une petite ville pendant des semaines.
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Question: Combien a été investi dans l'IA en Q1 2026 ?
Reponse: 242 milliards de dollars en un seul trimestre, soit 80% du capital-risque mondial. Les 3 plus grosses levées : OpenAI (122 Md$), Anthropic (30 Md$), xAI (20 Md$). Record absolu dans l'histoire du venture capital.
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Question: C'est quoi le « AI Safety Levels » (ASL) d'Anthropic ?
Reponse: Système de classification par niveaux de capacité des modèles. À chaque ASL, des mesures de sécurité plus strictes sont requises. Si un modèle atteint ASL-3 (capable d'aide à créer des armes bio), des contrôles supplémentaires sont déployés avant publication.
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Question: C'est quoi le procès Musk v. Altman (mai 2026) ?
Reponse: Musk poursuit Altman à Oakland, l'accusant d'avoir détourné OpenAI (ONG originale) vers le profit. Altman réplique que Musk voulait 90% du contrôle. Musk a admis que xAI a distillé les modèles d'OpenAI. Révèle les coulisses de la course à l'IA.
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Question: C'est quoi AlphaFold ?
Reponse: Modèle de DeepMind qui prédit la structure 3D des protéines. AlphaFold 3 (2024) couvre aussi ADN, ARN, molécules. Nobel de chimie 2024 pour Hassabis. Révolutionne la biologie et la découverte de médicaments.
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Question: C'est quoi un coding assistant IA ?
Reponse: Outil qui aide les développeurs à écrire du code. Ex : GitHub Copilot, Claude Code, Cursor. Karpathy dit qu'il « programme à 80% en anglais ». En 2026, Claude Code génère 2,5 Md$ de revenus annualisés à lui seul.
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Question: C'est quoi AlphaEvolve de Google DeepMind ?
Reponse: Agent IA basé sur Gemini qui optimise des algorithmes par évolution : génère des variantes, teste, garde les meilleures, itère. A redécouvert des résultats mathématiques et optimisé des algorithmes de Google en production (mai 2025).
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Question: Qu'est-ce que Gemini Deep Think a accompli ?
Reponse: A résolu 5 des 6 problèmes de l'Olympiade internationale de mathématiques (IMO) 2025, égalant le score d'OpenAI. Montre que les reasoning models approchent le niveau des meilleurs mathématiciens humains sur les problèmes de compétition.
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Question: C'est quoi Isomorphic Labs ?
Reponse: Startup de Demis Hassabis (aussi CEO de DeepMind). Applique AlphaFold 3 à la conception de médicaments. Deals avec Eli Lilly et Novartis (~3 Md$). Essais cliniques fin 2026. L'IA qui entre dans la pharma.
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Question: C'est quoi la « spatial intelligence » ?
Reponse: La capacité d'une IA à comprendre l'espace 3D : percevoir la profondeur, anticiper les mouvements, comprendre la physique. Focus de World Labs (Fei-Fei Li). Pièce manquante des LLMs actuels, qui ne « voient » pas le monde physique.
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Question: C'est quoi LawZero de Yoshua Bengio ?
Reponse: ONG fondée en juin 2025 pour construire des systèmes IA « honnêtes » qui détectent et bloquent les comportements nuisibles des agents autonomes. Financée par la Fondation Gates. Bengio dit être « très confiant » que c'est faisable.
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Question: Quel est l'état de l'art de l'IA en robotique en 2026 ?
Reponse: NVIDIA Isaac GR00T : robots qui suivent des instructions en langage naturel. Sony AI a battu des joueurs élite de ping-pong. V-JEPA 2 permet aux robots d'interagir avec des objets inconnus. Encore limité à des environnements contrôlés.
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Question: Quelle différence entre un modèle frontier et open source en 2026 ?
Reponse: L'écart est quasi nul sur les benchmarks de connaissance, quelques points sur le raisonnement. L'open-weight retarde le closed de ~3 mois en moyenne. Le choix est stratégique (coût, contrôle, confidentialité) plutôt que qualitatif.
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Question: Les modèles chinois sont-ils compétitifs en 2026 ?
Reponse: Oui. Sur Hugging Face, les modèles chinois = 41% des téléchargements, dépassant les US. Qwen (Alibaba) a le plus de dérivés (113k+). DeepSeek a prouvé qu'on peut rivaliser à moindre coût. La domination US est contestée.
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Question: C'est quoi SSI (Safe Superintelligence Inc.) ?
Reponse: Startup d'Ilya Sutskever (ex-OpenAI), fondée en 2024. Mission unique : la superintelligence sûre. Valorisation 32 Md$ avec ~20 employés et zéro revenu. Financée par Sequoia et a16z. Le pari le plus radical de l'industrie.
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Question: C'est quoi le StreamingLLM ?
Reponse: Technique du MIT permettant aux LLMs de traiter des séquences infinies. Garder 4 tokens « ancres » du début suffit à stabiliser la génération sur des millions de tokens. 22x plus rapide que la méthode classique.
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Question: C'est quoi le « Colossus » d'Elon Musk ?
Reponse: Le cluster de calcul de xAI : ~200 000 GPU. L'un des plus grands au monde. Utilisé pour entraîner Grok. Illustre la course aux armements en infrastructure IA : qui a le plus de GPU gagne.
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Question: C'est quoi Cohere ?
Reponse: Entreprise canadienne spécialisée IA pour entreprises : RAG, embeddings, classification. 150M$ de revenus annualisés en 2026. Fondée par des co-auteurs du paper « Attention Is All You Need ». Positionnée enterprise, pas grand public.
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