Title: Culture IA v2 — L'univers de l'intelligence artificielle (mai 2026)
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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-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. Turing 2018, Nobel de physique 2024. A quitté Google en 2023 pour alerter sur les risques de l'IA. Estime à 10-20% la probabilité que l'IA « prenne le contrôle ».
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Question: Qui est Yann LeCun ?
Reponse: Turing Award 2018. A quitté Meta/FAIR fin 2025 pour fonder AMI Labs à Paris (levée 1,03 Md$ en seed). Défend que les LLMs sont une impasse. Pousse les « world models » basés sur JEPA comme alternative.
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Question: Qui est Sam Altman ?
Reponse: CEO d'OpenAI. Viré puis réintégré en novembre 2023. A piloté la conversion d'OpenAI en Public Benefit Corporation (oct. 2025). Au tribunal dans le procès Musk v. Altman (mai 2026).
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Question: Qui est Dario Amodei ?
Reponse: CEO d'Anthropic (Claude). Co-fondateur avec sa sœur Daniela. Ex-VP Research chez OpenAI, parti en 2021 par désaccord sur la sécurité. Anthropic valorisée 380 Md$ en 2026.
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Question: Qui est Demis Hassabis ?
Reponse: 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 Altman en 2023, puis a quitté et 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 inventé le terme « vibe coding » (fév. 2025). A fondé Eureka Labs (école IA-native). Dit qu'il « programme à 80% en anglais ». Concepteur du « Software 3.0 ».
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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.
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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). 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: Qui est Peter Steinberger ?
Reponse: Développeur autrichien, créateur d'OpenClaw (nov. 2025), l'agent IA open source le plus starred de GitHub (350k+ stars). Ex-fondateur de PSPDFKit. Débauché par OpenAI en février 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.
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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: 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 ».
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Question: C'est quoi un token ?
Reponse: L'unité de base que traite un LLM. Un token = environ 3/4 d'un mot en anglais. « Bonjour » = 1-2 tokens. Le modèle ne lit pas des mots mais des tokens numérotés.
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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.
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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 ». C'est ce qui permet de comprendre le contexte.
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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.
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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 ou un fait. 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. 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 un benchmark en IA ?
Reponse: Un test standardisé pour comparer les modèles. Ex : MMLU (connaissances), HumanEval (code), GSM8K (maths). Limite : les modèles peuvent être optimisés pour les benchmarks sans être meilleurs en pratique.
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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. L'entraînement IA = des milliards de multiplications parallèles, parfait pour les GPU. NVIDIA domine avec ~80% du marché.
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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. 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 OpenAI ?
Reponse: L'entreprise derrière ChatGPT et GPT-5.5. Fondée en 2015, convertie en Public Benefit Corporation en oct. 2025. Valorisation 852 Md$ (mars 2026). Revenus ~25 Md$/an. CEO : Sam Altman.
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Question: Qu'est-ce que GPT-5.5 (mai 2026) ?
Reponse: Le dernier modèle d'OpenAI. Excelle en coding, computer use, et recherche. GPT-5.5 Instant réduit les hallucinations de 52% par rapport à la version précédente. S'intègre aux conversations passées, fichiers et Gmail.
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.
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Question: C'est quoi Claude Code ?
Reponse: L'outil de coding agentique d'Anthropic. Contrairement à Copilot (complétion ligne par ligne), Claude Code gère des workflows entiers : implémentation, debugging, tests, deploy. 2,5 Md$ de revenus annualisés.
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Question: Où en est Claude en mai 2026 ?
Reponse: Claude Opus 4.7 (avril 2026) est le modèle le plus puissant. Sonnet 4.6 pour les tâches rapides, Haiku 4.5 pour le bas coût. Anthropic est n°2 du marché derrière OpenAI, avec une croissance de 80x en un trimestre.
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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. Gemini 2.5 Pro intègre le « Deep Think ».
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Question: C'est quoi Gemini 2.5 Pro ?
Reponse: Le modèle phare de Google. Multimodal nativement (texte, image, vidéo, code). « Thinking model » qui raisonne avant de répondre. Context window jusqu'à 2M tokens. Leader sur les benchmarks maths et science.
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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$. CEO : Arthur Mensch.
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Question: C'est quoi xAI et Grok ?
Reponse: xAI = startup IA d'Elon Musk (2023). Grok = son modèle, 64M utilisateurs/mois. Part de marché US passée de 1,9% à 17,8% en 12 mois. En mai 2026, xAI a été dissous et absorbé dans SpaceXAI.
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Question: Qu'est-il arrivé à xAI en 2026 ?
Reponse: SpaceX a acquis xAI en février 2026 pour 250 Md$ (plus grande fusion de l'histoire, entité combinée : 1,25 T$). Les 11 co-fondateurs originaux de xAI sont tous partis d'ici mars 2026.
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Question: C'est quoi DeepSeek ?
Reponse: Startup IA chinoise. DeepSeek-R1 (jan. 2025) a montré qu'on peut entraîner un modèle de pointe pour <6M$. DeepSeek V4 sorti en avril 2026. Les modèles chinois = 41% des téléchargements sur Hugging Face.
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Question: C'est quoi OpenClaw ?
Reponse: Agent IA open source créé par Peter Steinberger (nov. 2025). Fonctionne comme assistant personnel autonome via messagerie (Telegram, Discord, Signal). 350k+ stars GitHub, le projet le plus starred de l'histoire de GitHub.
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Question: Comment OpenClaw fonctionne ?
Reponse: Le bot tourne en local et se connecte à un LLM (Claude, GPT, DeepSeek). Il peut lire/écrire des fichiers, exécuter du code, naviguer le web, gérer des crons, ouvrir des PRs. Système de « skills » extensible, comme un OS personnel IA.
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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. Part de marché : ~80%. Le vrai moat n'est pas le hardware mais le logiciel.
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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. 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: C'est quoi Perplexity AI ?
Reponse: Moteur de recherche IA qui cite ses sources en temps réel. 100M+ utilisateurs/mois, 500M$ de revenus annualisés, valorisation 21 Md$. A lancé Comet, un navigateur IA. Alternative à Google Search.
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Question: C'est quoi Palantir ?
Reponse: Entreprise de Peter Thiel et Alex Karp spécialisée en analyse de données pour gouvernements et armées. AIP (Artificial Intelligence Platform) intègre des LLMs pour la prise de décision militaire et industrielle. Capitalisation ~250 Md$.
Tags: Entreprises

Question: C'est quoi ElevenLabs ?
Reponse: Leader mondial de la synthèse vocale IA. 330M$ de revenus annualisés, valorisation 11 Md$. Peut cloner une voix en 30 secondes. S'est étendu au doublage, effets sonores, musique. IPO prévue d'ici 2-3 ans.
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Question: C'est quoi le vibe coding ?
Reponse: Terme inventé par Andrej Karpathy (fév. 2025). Coder en décrivant ce qu'on veut en langage naturel, l'IA génère le code. 92% des devs US utilisent des outils IA quotidiennement, 41% du code mondial est généré par IA en 2026.
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Question: C'est quoi Cursor ?
Reponse: Éditeur de code IA par Anysphere. 2 Md$ de revenus annualisés (fév. 2026), valorisation ~50 Md$. Le concurrent principal de VS Code. 60% des revenus viennent d'entreprises. De 400M$ à 50 Md$ de valorisation en 2 ans.
Tags: Coding IA

Question: C'est quoi Devin ?
Reponse: Premier « ingénieur logiciel IA » autonome, créé par Cognition Labs (CEO : Scott Wu, financé par Peter Thiel). Devin 2.0 sorti en avril 2026 avec un IDE agent-natif. Valorisation : 25 Md$. Peut résoudre des bugs, écrire des features et ouvrir des PRs.
Tags: Coding IA

Question: C'est quoi Windsurf ?
Reponse: Ex-Codeium, éditeur de code IA. OpenAI a tenté de l'acheter pour 3 Md$ (mai 2025), deal avorté. Google a débauché le CEO et 40 ingénieurs. Cognition (Devin) a racheté le reste. 1M+ utilisateurs actifs en 2026.
Tags: Coding IA

Question: Quelle est la guerre des coding assistants en 2026 ?
Reponse: 5 acteurs principaux : Claude Code (Anthropic, 2,5 Md$ ARR), Cursor (Anysphere, 2 Md$ ARR), GitHub Copilot (Microsoft), Devin (Cognition), Windsurf. Le marché passe de l'autocomplétion à l'exécution autonome de tâches entières.
Tags: Coding IA

Question: C'est quoi le RLHF ?
Reponse: Reinforcement Learning from Human Feedback. Des humains notent des paires de réponses. Ça entraîne un « reward model » qui note les réponses, puis le LLM s'améliore pour maximiser ces notes.
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Question: C'est quoi le DPO ?
Reponse: Direct Preference Optimization. Simplifie le RLHF : on entraîne directement le LLM sur les paires bonne/mauvaise réponse, sans reward model séparé. Technique dominante en 2026 pour l'alignement.
Tags: Techniques

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. Utilisé pour Claude.
Tags: Techniques

Question: C'est quoi le fine-tuning ?
Reponse: Prendre un modèle pré-entraîné et le ré-entraîner sur un petit jeu de données spécialisé. Quelques centaines d'exemples et quelques centaines de dollars suffisent.
Tags: Techniques

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. Permet des réponses à jour et sourcées.
Tags: Techniques

Question: C'est quoi le LoRA ?
Reponse: Low-Rank Adaptation. Au lieu de modifier les 70 milliards de paramètres, on ajoute de petites matrices et on entraîne seulement celles-là. Permet de fine-tuner un gros modèle sur 1-2 GPU en quelques heures.
Tags: Techniques

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.
Tags: Techniques

Question: C'est quoi la quantization ?
Reponse: Réduire la précision des nombres dans un modèle (de 32-bit à 4-bit). Comme compresser un WAV en MP3 : fichier 4-8x plus petit, qualité quasi identique.
Tags: Techniques

Question: C'est quoi un reasoning model ?
Reponse: Un modèle entraîné à produire de longues chaînes de pensée internes avant de répondre. Ex : OpenAI o3/o4, DeepSeek-R1, Gemini Deep Think. Beaucoup plus forts en maths et logique.
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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). Découverte majeure de 2024-2025.
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Question: C'est quoi le Mixture of Experts (MoE) ?
Reponse: Au lieu d'activer tout le réseau pour chaque token, un routeur choisit quels « experts » 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 : raisonner, utiliser des outils (recherche web, API, code), observer les résultats, et itérer. Contrairement à un chatbot, un agent exécute des actions concrètes.
Tags: Techniques

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. Comme un « USB pour l'IA ». 97M de téléchargements/mois, 5800+ serveurs. Adopté par OpenAI, Google, Microsoft.
Tags: Techniques

Question: C'est quoi le computer use ?
Reponse: La capacité d'un agent IA à contrôler un ordinateur : cliquer, taper, naviguer dans un browser, remplir des formulaires. Anthropic et OpenAI (Operator) l'ont lancé en 2025. Les agents deviennent des « employés virtuels ».
Tags: Techniques

Question: C'est quoi un modèle multimodal ?
Reponse: Un modèle qui comprend et/ou génère plusieurs types de contenu : texte, images, audio, vidéo. GPT-4o, Claude, Gemini sont tous multimodaux.
Tags: Multimodal

Question: C'est quoi la diffusion (Midjourney, DALL-E) ?
Reponse: On part d'une image de bruit pur et on la « débruite » progressivement, guidé par le prompt texte. Après ~50 étapes, une image cohérente apparaît. 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.
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.
Tags: Multimodal

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

Question: C'est quoi JEPA ?
Reponse: Joint Embedding Predictive Architecture, proposée par Yann LeCun. Au lieu de prédire le prochain mot, JEPA prédit une représentation abstraite de ce qui va se passer. Se construit un modèle interne du monde.
Tags: Paradigmes

Question: C'est quoi un « world model » en IA ?
Reponse: Un modèle qui simule internement le monde : physique, causalité, conséquences d'actions. Un LLM n'a pas de world model : il prédit des mots, pas des événements physiques. Considéré comme une pièce manquante vers l'AGI.
Tags: Paradigmes

Question: C'est quoi les scaling laws en IA ?
Reponse: Plus de données + plus de paramètres + plus de compute = modèle meilleur, de façon prévisible. Théorie qui a justifié les investissements de milliards. Mais le scaling brut montre des rendements décroissants en 2026.
Tags: Paradigmes

Question: C'est quoi l'AGI ?
Reponse: Intelligence artificielle générale : une IA capable de tout ce qu'un humain peut faire intellectuellement. Aucun système actuel n'est AGI. Objectif déclaré d'OpenAI et DeepMind.
Tags: Paradigmes

Question: Open source vs closed source : où en est le débat en 2026 ?
Reponse: L'écart de performance est quasi nul (l'open-weight retarde de ~3 mois). Les modèles chinois = 41% des téléchargements Hugging Face. Le choix est stratégique (coût, contrôle, confidentialité) plutôt que qualitatif.
Tags: Paradigmes

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. Software 3.0 = on décrit ce qu'on veut en langage naturel, l'IA écrit le code. 80% de la programmation est déjà en langage naturel en 2026.
Tags: Paradigmes

Question: C'est quoi les données synthétiques ?
Reponse: Des données générées par un modèle IA pour en entraîner d'autres. Solution à l'épuisement des données internet publiques. Risque de « model collapse » si le modèle apprend de ses propres erreurs.
Tags: Paradigmes

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.
Tags: Paradigmes

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). Obligations GPAI applicables depuis août 2025.
Tags: Regulation

Question: Quelle est la politique IA de Trump en 2026 ?
Reponse: Approche « innovation-first » : révocation des garde-fous de Biden, préemption des lois IA des États. Le DOGE utilise une IA pour scanner 200k réglementations fédérales et en éliminer la moitié.
Tags: Regulation

Question: C'est quoi le projet Stargate ?
Reponse: Joint-venture entre OpenAI, SoftBank, Oracle et MGX. 500 Md$ d'investissement en infrastructure IA aux USA d'ici 2029. Annoncé par Trump en janvier 2025. 100k emplois prévus. 5 sites de data centers annoncés.
Tags: Regulation

Question: C'est quoi le DOGE de Trump ?
Reponse: Department of Government Efficiency, dirigé par Elon Musk. Utilise l'IA pour moderniser les systèmes fédéraux et couper dans les réglementations. Prévu pour se terminer le 4 juillet 2026.
Tags: Regulation

Question: C'est quoi la conversion d'OpenAI en PBC ?
Reponse: En octobre 2025, OpenAI est passé de non-profit à Public Benefit Corporation. Microsoft détient 27% (135 Md$). La fondation OpenAI conserve 26% et 130 Md$ de patrimoine, devenant l'une des plus riches ONG au monde.
Tags: Regulation

Question: En quoi les deepfakes sont un problème en 2026 ?
Reponse: Images sexuelles de Taylor Swift vues 47M+ fois. 15% des adultes UK exposés au deepfake porn. 68 nouvelles lois anti-deepfake aux USA en 2025. Le watermarking IA est obligatoire en Chine et requis par l'EU AI Act.
Tags: Regulation

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.
Tags: Regulation

Question: C'est quoi le procès Musk v. Altman (mai 2026) ?
Reponse: Musk poursuit Altman à Oakland, l'accusant d'avoir détourné OpenAI vers le profit. Altman réplique que Musk voulait 90% du contrôle. Musk a admis au tribunal que xAI a « distillé » les modèles d'OpenAI.
Tags: Regulation

Question: C'est quoi AlphaFold ?
Reponse: Modèle de DeepMind qui prédit la structure 3D des protéines. AlphaFold 3 couvre aussi ADN, ARN, molécules. Nobel de chimie 2024. Révolutionne la biologie et la découverte de médicaments.
Tags: Applications

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 en production.
Tags: Applications

Question: C'est quoi Isomorphic Labs ?
Reponse: Startup de Demis Hassabis. Applique AlphaFold 3 à la conception de médicaments. Deals avec Eli Lilly et Novartis (~3 Md$). Essais cliniques fin 2026.
Tags: Applications

Question: Quel est l'état de la robotique IA en 2026 ?
Reponse: Figure AI produit 1 robot humanoïde par heure (350+ livrés). Déployé chez BMW. Tesla Optimus : production à Fremont dès juillet 2026, objectif 1M unités/an. Le robot passe du labo à l'usine.
Tags: Applications

Question: C'est quoi Figure AI ?
Reponse: Startup de robotique humanoïde. Figure 03 est autonome grâce au modèle Helix : vision 3D, contrôle corps entier. Déployé chez BMW (30k BMW X3 produites). Produit 1 robot/heure dans son usine BotQ.
Tags: Applications

Question: Où en est Tesla Optimus en 2026 ?
Reponse: Production à Fremont dès juillet 2026 (sur les lignes de Model S/X reconverties). V3 avec 37 joints et 50 actuateurs par main. Objectif : 1M/an à Fremont, 10M/an à Giga Texas. Usage externe visé pour 2027.
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Question: C'est quoi SSI (Safe Superintelligence Inc.) ?
Reponse: Startup d'Ilya Sutskever. Mission unique : la superintelligence sûre. Valorisation 32 Md$ avec ~20 employés et zéro revenu. Le pari le plus radical de l'industrie.
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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.
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Question: C'est quoi le memo AI-first de Tobi Lutke (Shopify) ?
Reponse: En avril 2025, le CEO de Shopify a décrété que l'utilisation de l'IA est « non optionnelle ». Avant de demander une embauche, il faut prouver que l'IA ne peut pas faire le travail. L'IA est intégrée aux évaluations de performance.
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Question: Combien dépensent les big tech en IA en 2026 ?
Reponse: Google : 175-185 Md$. Meta : 115-135 Md$. Amazon : ~100 Md$. Microsoft : ~80 Md$. Apple : 12,7 Md$. Total : 500+ Md$ en une seule année. Jensen Huang dit que c'est « juste un début ».
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Question: C'est quoi Cohere ?
Reponse: Entreprise canadienne spécialisée IA pour entreprises : RAG, embeddings, classification. 150M$ de revenus annualisés. Fondée par des co-auteurs du paper « Attention Is All You Need ». Positionnée enterprise, pas grand public.
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Question: D'ou vient Alan Turing ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1912 a Londres. Pere Julius, fonctionnaire colonial britannique en Inde. Mere Ethel, fille d'un officiel britannique. Parents quasi-absents (postes en Inde), eleve par des familles d'accueil en Angleterre. Genie mathematique des l'enfance, socialement isole.
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Question: Retrace le parcours d'Alan Turing.
Reponse: 1934 : BA maths, Cambridge. 1936 : invente la machine de Turing (base theorique de tous les ordinateurs). 1938 : PhD Princeton. 1939-45 : Bletchley Park, casse Enigma avec la machine Bombe. 1948 : Manchester, premier programme d'echecs. 1950 : propose le test de Turing. 1952 : arrete pour homosexualite, castration chimique. 1954 : mort a 41 ans (cyanure).
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Question: Quel fait marquant definit Alan Turing ?
Reponse: Il a casse Enigma, raccourcissant la Seconde Guerre mondiale de 2 a 4 ans et sauvant environ 14 millions de vies. Le meme gouvernement l'a ensuite poursuivi pour homosexualite, depouille de son habilitation securitaire. Pardon royal posthume en 2013.
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Question: D'ou vient Geoffrey Hinton ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1947 a Wimbledon (Londres). Pere Howard, entomologiste distingue. Arriere-arriere-petit-fils du mathematicien George Boole (logique booleenne). Milieu intellectuel. A fait un an d'apprentissage en menuiserie apres sa licence avant de se consacrer a l'IA.
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Question: Retrace le parcours de Geoffrey Hinton.
Reponse: 1970 : BA psychologie experimentale, Cambridge. 1978 : PhD IA, Edimbourg. 1982-87 : prof Carnegie Mellon. 1987 : part a Toronto (refuse les financements militaires US). 1986 : co-publie le papier fondateur sur la backpropagation. 2012 : AlexNet ecrase ImageNet. Google rachete son labo pour 44M$. 2013-2023 : VP/Fellow Google Brain. Mai 2023 : demissionne pour alerter sur les dangers de l'IA. Oct 2024 : Nobel de physique.
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Question: Quel fait marquant definit Geoffrey Hinton ?
Reponse: A 75 ans, il quitte Google specifiquement pour pouvoir parler librement des dangers de l'IA. Six mois plus tard, il recoit le Nobel de physique, un prix qui n'avait jamais ete decerne pour des reseaux de neurones.
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Question: D'ou vient Yann LeCun ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1960 a Soisy-sous-Montmorency (banlieue parisienne). Pere ingenieur mecanicien et inventeur, origines bretonnes (Guingamp). A grandi en bricolant de l'electronique grace a son pere. Jouait dans un groupe de musique ado.
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Question: Retrace le parcours de Yann LeCun.
Reponse: 1983 : diplome ESIEE Paris. 1987 : PhD Paris (variante precoce de backpropagation). 1987-88 : postdoc chez Hinton a Toronto. 1988-96 : Bell Labs, invente les CNN (reseaux convolutifs). Fin 90s : ses CNN lisent 10-20% des cheques aux USA. 2003 : prof NYU. 2013 : Chief AI Scientist chez Meta. 2018 : prix Turing (avec Hinton et Bengio). Dec 2025 : quitte Meta, co-fonde AMI Labs.
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Question: Quel fait marquant definit Yann LeCun ?
Reponse: Sa technologie CNN traitait 10 a 20% de tous les cheques bancaires aux Etats-Unis dans les annees 90, une decennie avant que 'deep learning' devienne un mot a la mode. Preuve concrete d'impact avant le hype.
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Question: D'ou vient Yoshua Bengio ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1964 a Paris, famille juive marocaine. Pere Carlo, pharmacien et dramaturge (theatre sepharde en judeo-arabe a Montreal). Mere Celia Moreno, actrice de theatre marocain. Famille emigre a Montreal quand il a 12 ans. Nerd auto-proclame, achetait un Atari 800 avec l'argent de la livraison de journaux.
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Question: Retrace le parcours de Yoshua Bengio.
Reponse: BSc genie electrique, MSc et PhD informatique a McGill. Postdoc MIT (sous Michael Jordan) puis Bell Labs. 1993 : prof a l'Universite de Montreal (toujours en poste). Pionnier des RNN, modeles de langage neuronaux, mecanismes d'attention. 2000 : fonde MILA (Montreal Institute for Learning Algorithms). 2018 : prix Turing partage avec Hinton et LeCun.
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Question: Quel fait marquant definit Yoshua Bengio ?
Reponse: Il est actuellement le scientifique vivant le plus cite au monde, toutes disciplines confondues (pas seulement informatique). Et il est reste prof a Montreal pendant 30+ ans au lieu d'aller dans l'industrie.
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Question: D'ou vient Sam Altman ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1985 a Chicago, grandi a Saint-Louis (Missouri). Pere Jerry, agent immobilier. Mere Connie Gibstine, dermatologue. Premier Mac a 8 ans, apprend a coder seul. Fait son coming out a 17 ans au lycee.
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Question: Retrace le parcours de Sam Altman.
Reponse: 2005 : fonde Loopt (app geolocalisation), premier batch YC. 2012 : vend Loopt pour 43M$. 2014 : president de Y Combinator (succede a Paul Graham). 2015 : co-fonde OpenAI avec Musk. 2019 : CEO OpenAI a temps plein. Nov 2022 : lance ChatGPT. Nov 2023 : vire par le board, reinstalle 5 jours plus tard. 2025 : conversion PBC.
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Question: Quel fait marquant definit Sam Altman ?
Reponse: En novembre 2023, 770 employes d'OpenAI signent une lettre menaçant de demissionner en masse si Altman n'est pas reinstalle. Premier CEO dans l'histoire tech a survivre a un coup de board par pression collective des employes.
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Question: D'ou vient Dario Amodei ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1983 a San Francisco. Pere Riccardo, artisan en cuir italo-americain (origines toscanes). Mere Elena Engel, juive americaine de Chicago, gestionnaire de bibliotheques. Lycee Lowell (public). Membre de l'equipe USA aux Physics Olympiad en 2000. Mort de son pere en 2006 d'une maladie rare : pivot biographique majeur.
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Question: Retrace le parcours de Dario Amodei.
Reponse: Caltech puis Stanford (physique), Princeton (PhD biophysique). Apres la mort de son pere, bifurque de la physique theorique vers la biologie puis l'IA. ~2016-2021 : VP Research chez OpenAI. 2021 : quitte OpenAI avec 10 collegues (dont sa soeur Daniela) par desaccord sur la securite. Fonde Anthropic. 2026 : Anthropic valorisee 380 Md$.
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Question: Quel fait marquant definit Dario Amodei ?
Reponse: La mort de son pere en 2006 l'a fait basculer de la physique theorique vers l'IA. C'est ce deuil qui nourrit son obsession pour la securite et les consequences a long terme de la technologie. Il a quitte OpenAI parce qu'il estimait que la securite n'etait pas prise au serieux.
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Question: D'ou vient Demis Hassabis ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1976 a North London. Pere Costas, greco-chypriote (tenait un magasin de jouets, chanteur-compositeur). Mere Angela, sino-singapourienne. Prodige d'echecs des 4 ans, maitre (Elo 2300) a 13 ans, capitaine de l'equipe d'Angleterre junior. Achete son premier ordi (ZX Spectrum 48K) avec ses gains aux echecs.
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Question: Retrace le parcours de Demis Hassabis.
Reponse: 16 ans : A-levels avec 2 ans d'avance. 17 ans : co-cree le jeu Theme Park chez Bullfrog (1M+ copies). 1997 : BA informatique, Cambridge (1er de promo). Fonde Elixir Studios (jeux video). 2009 : PhD neurosciences cognitives, UCL. 2010 : co-fonde DeepMind. 2014 : Google rachete DeepMind (~500M$). 2016 : AlphaGo bat Lee Sedol. 2022 : AlphaFold resout le protein folding. 2024 : Nobel de chimie.
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Question: Quel fait marquant definit Demis Hassabis ?
Reponse: AlphaFold a resolu en quelques mois un probleme biologique (repliement des proteines) ouvert depuis 50 ans, pour 200+ millions de proteines. Nobel de chimie 2024 pour un travail fait par un systeme de machine learning. Parcours unique : jeux video → neurosciences → IA → Nobel.
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Question: D'ou vient Ilya Sutskever ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1986 a Nijni Novgorod (URSS), famille juive. Emigre en Israel a 5 ans, grandi a Jerusalem. Parle russe, hebreu, anglais. Demenage au Canada a 16 ans. Admis a l'Universite de Toronto en 3e annee apres un seul mois de lycee canadien.
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Question: Retrace le parcours d'Ilya Sutskever.
Reponse: PhD sous Geoffrey Hinton a Toronto. 2012 : co-cree AlexNet avec Hinton et Krizhevsky (Big Bang du deep learning moderne). 2013 : Google Brain. Fin 2015 : co-fonde OpenAI, Chief Scientist. Nov 2023 : vote pour virer Altman, se retracte. Mai 2024 : quitte OpenAI. Juin 2024 : fonde SSI (Safe Superintelligence Inc.), valorisee >30 Md$ en moins d'un an avec ~20 employes et zero revenu.
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Question: Quel fait marquant definit Ilya Sutskever ?
Reponse: AlexNet (2012) est considere comme le Big Bang du deep learning moderne : erreur top-5 sur ImageNet passee de 25% a 15%, 40% d'avance sur le champ. Sans ce papier, la chronologie de toute l'IA generative serait decalee de plusieurs annees.
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Question: D'ou vient Andrej Karpathy ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1986 a Bratislava (Tchecoslovaquie, aujourd'hui Slovaquie). Famille immigrante. Demenage a Toronto a 15 ans. Etudes secondaires au Canada.
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Question: Retrace le parcours d'Andrej Karpathy.
Reponse: BS informatique et physique, Toronto. Master UBC. 2011-15 : PhD Stanford sous Fei-Fei Li (computer vision). 2015-17 : chercheur fondateur chez OpenAI. 2017-22 : Director of AI a Tesla (Autopilot), reporte a Musk. Fev 2023 : retour OpenAI. Fev 2024 : quitte OpenAI. 2024 : fonde Eureka Labs (education IA). Invente le terme 'vibe coding' (fev 2025).
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Question: Quel fait marquant definit Andrej Karpathy ?
Reponse: Ses cours gratuits en ligne (CS231n Stanford, puis 'Neural Networks: Zero to Hero' sur YouTube) ont forme des centaines de milliers de praticiens. Probablement plus d'impact pedagogique sur l'IA que n'importe quel autre individu vivant.
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Question: D'ou vient Jensen Huang ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1963 a Taipei (Taiwan). Pere ingenieur chimiste dans une raffinerie. Mere institutrice qui lui faisait memoriser 10 mots du dictionnaire anglais par jour. Famille part en Thailande, puis envoie Jensen (9 ans) et son frere aux USA chez un oncle. L'oncle les inscrit par erreur dans un pensionnat pour jeunes delinquants au Kentucky (Oneida Baptist Institute). Jensen y est harcele, apprend le ping-pong avec un des durs de l'ecole pour survivre.
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Question: Retrace le parcours de Jensen Huang.
Reponse: 1984 : BS genie electrique, Oregon State. 1992 : master Stanford. 1993 : co-fonde NVIDIA dans un Denny's a San Jose, a 30 ans. 1999 : invente le terme GPU, lance la GeForce 256. 2006 : lance CUDA (GPU pour le calcul general). 2016+ : NVIDIA devient la plateforme dominante du hardware IA. 2024 : NVIDIA depasse brievement 4 600 Md$ de capitalisation. CEO depuis 32+ ans sans interruption.
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Question: Quel fait marquant definit Jensen Huang ?
Reponse: Il a fonde NVIDIA dans un Denny's et est CEO depuis 32+ ans (le plus long mandat de CEO dans la big tech). L'a emmenee de la quasi-faillite dans les annees 90 a l'entreprise la plus valorisee au monde. Son secret : avoir lance CUDA en 2006, un pari sur le calcul GPU que personne ne comprenait, 10 ans avant le boom de l'IA.
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Question: D'ou vient Fei-Fei Li ? (enfance, parents)
Reponse: Nee en 1976 a Pekin, grandie a Chengdu (Sichuan). Mere prof de lycee, pere travaillait dans le departement informatique d'une usine chimique. Immigre aux USA a 15 ans a Parsippany (New Jersey). Apprend l'anglais de zero. Travaille dans un restaurant chinois pour aider sa famille. Un prof de maths l'aide a entrer a Princeton.
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Question: Retrace le parcours de Fei-Fei Li.
Reponse: 1999 : BA physique, Princeton. 2005 : PhD genie electrique, Caltech. 2007-17 : prof a Stanford. 2009 : lance ImageNet (14,2M images, 21 841 categories). 2012 : le concours ImageNet (gagne par AlexNet de Hinton) declenche la revolution deep learning. 2017-18 : VP et Chief Scientist IA chez Google Cloud. 2019 : co-dirige Stanford HAI. 2017 : co-fonde AI4ALL (non-profit).
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Question: Quel fait marquant definit Fei-Fei Li ?
Reponse: Elle a passe 3 ans a convaincre qu'ImageNet valait la peine d'etre construit. Le concours ImageNet 2012 (gagne par AlexNet) a directement declenche la revolution deep learning actuelle. Sans son dataset, ce moment fondateur n'existe pas.
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Question: D'ou vient Arthur Mensch ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1992 a Sevres (Hauts-de-Seine), grandi a Ville-d'Avray (banlieue ouest de Paris). Mere professeure de physique, pere entrepreneur tech. Double culture scientifique et pratique.
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Question: Retrace le parcours d'Arthur Mensch.
Reponse: Ecole Polytechnique (X2011), Telecom Paris. PhD machine learning et neuroimagerie (IRM). 2 ans de postdoc en maths. 2020-23 : DeepMind Paris (LLM, multimodal, RAG). Mai 2023 : quitte DeepMind, co-fonde Mistral AI avec Guillaume Lample et Timothee Lacroix. Sept 2023 : sort Mistral 7B en open source. 2024 : Mistral valorise ~6 Md euros.
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Question: Quel fait marquant definit Arthur Mensch ?
Reponse: Mistral 7B publie en septembre 2023 sans aucune annonce : juste un lien torrent poste sur Twitter. Pas de blog, pas de papier. Le modele devient viral en quelques heures. Strategie marketing la plus minimaliste de l'histoire des labs IA, totalement intentionnelle.
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Question: D'ou vient Elon Musk ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1971 a Pretoria (Afrique du Sud). Pere Errol, ingenieur electromecanique et promoteur immobilier. Mere Maye, mannequin et dieteticienne canadienne. Parents divorcent en 1979. Severement harcele a l'ecole, hospitalise une fois. Apprend a coder a 10 ans (VIC-20). A 12 ans, vend son premier jeu Blastar pour ~500$.
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Question: Retrace le parcours d'Elon Musk.
Reponse: 1997 : double BA (eco + physique) a Penn. 1995 : quitte Stanford PhD apres 2 jours. 1995 : fonde Zip2 (vendu 307M$ en 1999). 1999 : fonde X.com → PayPal (vendu 1,5 Md$ en 2002). 2002 : fonde SpaceX. 2004 : rejoint Tesla, CEO en 2008. 2015 : co-fonde OpenAI (quitte en 2018). 2022 : rachete Twitter pour 44 Md$. 2023 : fonde xAI (Grok).
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Question: Quel fait marquant definit Elon Musk ?
Reponse: SpaceX a reussi a faire atterrir et reutiliser le premier etage de Falcon 9, reduisant les couts de lancement de ~10x. L'US Air Force avait declare les fusees reutilisables economiquement impossibles. Musk leur a donne tort.
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Question: D'ou vient Peter Steinberger ? (enfance, parents)
Reponse: Ne en 1986, Autriche rurale. Commence a programmer a 14 ans. Etudes en informatique medicale a la TU Wien (Vienne).
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Question: Retrace le parcours de Peter Steinberger.
Reponse: Debut 2010s : developpement iOS. 2010 : fonde PSPDFKit (frameworks PDF mobile/web), bootstrap sans investisseur externe. CEO pendant 13 ans. ~2023 : quitte PSPDFKit. 2024-25 : bascule vers le 'vibe coding' (IA). Nov 2025 : cree OpenClaw (agent IA open source). Fev 2026 : rejoint OpenAI (refuse une offre de Meta).
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Question: Quel fait marquant definit Peter Steinberger ?
Reponse: Il a construit OpenClaw seul comme side project en 'vibe coding' (code genere par LLM). Le projet a attire l'attention de Sam Altman et Mark Zuckerberg simultanement. Il a choisi OpenAI plutot que Meta.
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