Transcription
Alors, c'est la première fois que ça m'arrive. Hier, j'ai passé des heures à tester la nouvelle intelligence artificielle de ChatGPT, à 200 dollars, qui s'appelle O3 Pro. J'en ai fait une vidéo test complète, et cette vidéo, eh bien, vous ne la verrez jamais, puisqu'en fait je ne vais pas la publier. Et pourtant, elle est plutôt sympa. Les tests que je fais, les résultats que j'obtiens sont impressionnants, et moi, je suis bluffé du début à la fin.
Mais voilà, en la revoyant au montage, j'ai compris une chose : cette vidéo, tout le monde s'en fout, et cette intelligence artificielle, on s'en fout aussi. En fait, dans ce test, je passais mon temps à vous démontrer la puissance de l'intelligence artificielle, et j'ai compris que ce n'était pas ça le sujet. La question, c'est pas de savoir laquelle est la plus puissante. La question à se poser, vraiment à se poser, c'est qui va utiliser cette intelligence artificielle ? Et la réponse, là, elle est très claire : personne, ou presque personne. Seulement voilà, cette intelligence artificielle que personne ne va utiliser, eh bien, elle va tout révolutionner. Elle marque tout simplement la fin de la grande hype IA et ouvre un nouveau chapitre décisif. La hype laisse place à une fracture, à une intelligence artificielle à deux vitesses, et comprendre ça maintenant, c'est un véritable avantage.
Et pour comprendre tout ça, on va revenir à la source, au lancement de ChatGPT, sorti fin 2022. Et savez-vous combien d'intelligences artificielles sont sorties sur ChatGPT en à peine plus de 2 ans ? Et bien, il y en a 24, comme vous le voyez à l'écran. En tout cas, c'est ce que j'ai réussi, moi, à recenser. J'en ai même peut-être oublié, et vous pourrez compléter la liste en commentaire. Mais si on dit 24, ben en fait, c'est très simple, ça représente une intelligence par mois pendant 2 ans. Et là, on parle juste de ChatGPT, on parle pas des concurrents comme Claude ou encore Google Gemini.
Aujourd'hui, et vous pouvez faire le test si vous vous connectez à ChatGPT, vous aurez le choix, selon votre abonnement, d'utiliser cette intelligence artificielle. Mais on va être honnête, et là, c'est pareil, vous pourrez me dire en commentaire combien de ces 7 IA vous utilisez réellement. Peut-être une, allez, au gros gros maximum, vous en utilisez peut-être deux. Le problème, c'est qu'on sait plus du tout où donner de la tête. On est complètement paumé. Quand une intelligence artificielle sort, on nous balance des benchmarks, des démos, des tableaux comparatifs pour nous démontrer que la nouvelle éclate complètement la précédente. L'O3 Pro, par exemple, si vous allez sur la page de présentation ou si vous naviguez un peu sur les réseaux sociaux, on vous dira que cette intelligence artificielle est plus intelligente, 10 fois plus intelligente que la précédente. Et ça, ça veut dire quoi ? Bah, en fait, on en sait rien. Vous verrez aussi que O3 Pro cartonne dans les maths complexes, qu'elle cartonne dans les sciences et qu'elle a un score de 2748 dans le monde du code. Ça vous dit rien ? C'est tout à fait normal. Et si vous vous en foutez, et ben, c'est normal aussi. En fait, c'est là que les entreprises IA font une énorme erreur. Elles jouent à qui a la plus grosse ? Elles sont persuadées que la course à la puissance est la seule bataille qui compte. Mais là, elles se trompent, et l'histoire nous l'a prouvé à de nombreuses reprises.
Regardez, on va remonter 25 ans en arrière, ou même là, pour l'instant, on va même aller plus loin. On va remonter dans les années 70, plus précisément en 1973, avec la sortie du premier ordinateur personnel, le premier PC. Il faudra attendre une dizaine d'années avant de voir ce fameux PC arriver dans les foyers. Sur le papier, c'est une vraie révolution. Mais en vrai, cette nouvelle technologie, elle ne s'adresse qu'à une élite de passionnés, les bons gros geeks de l'époque. Pour s'en servir, il fallait être un peu maso. Il y avait pas de souris, il y avait pas d'icônes, il y avait pas d'interface. Vous aviez juste un écran noir et des lignes de commande bizarres à taper dessus. C'était le fameux MS-DOS. Pour la petite histoire, moi, j'ai utilisé MS-DOS en 2010 environ pour gérer les stocks d'un site e-commerce d'une boîte de déco. Et ouais, ils étaient complètement à la ramasse. Mais je peux vous dire que ça me faisait fumer le cerveau de taper ces lignes de commande.
Bref, revenons dans les années 80. Et à l'époque, la puissance, elle était déjà dans les machines. C'était la bataille numéro 1. On essayait de proposer les ordinateurs avec le plus de puissance. Mais le problème, c'est que cette puissance, elle était enfermée dans des machines bien trop compliquées à utiliser, et forcément, bah le résultat, il était pas terrible. En 1985, en France, seulement 4 % de foyers disposaient d'un ordinateur personnel. Et là, c'est possible que ce taux d'adoption vous rappelle quelque chose. Si vous réfléchissez à l'intelligence artificielle, est-ce qu'on est à plus de 5 % de Français qui utilisent régulièrement l'IA ? Là, vous pourrez me dire ce que vous en pensez en commentaire, mais je pense qu'on n'est pas loin de la vérité.
Mais comment l'ordinateur, alors, s'est-il retrouvé quelques années plus tard dans toutes nos maisons et sur tous nos bureaux ? Il aura fallu attendre qu'Apple arrive avec le Mac et que Microsoft arrive avec Windows pour proposer les premières interfaces sur les ordinateurs et donc simplifier l'expérience des utilisateurs. Là, c'est devenu simple, et du coup, le taux d'adoption a explosé. La leçon de cette histoire est claire : c'est pas la puissance de la machine qui a conquis le monde, mais c'est bien la simplification de son utilisation. C'est la simplification radicale de l'ordinateur qui l'a rendu accessible à tous. Et ce schéma, cette erreur de tout miser sur la puissance, eh bien, on va le voir fréquemment dans le monde des nouvelles technologies.
Revenons 25 ans en arrière cette fois, dans les années 2000, avec la sortie des premiers appareils photo numériques. Est-ce que vous vous souvenez de comment c'était avant l'arrivée des appareils photo numériques ? Bon, les plus jeunes d'entre nous, clairement pas. Du coup, je vais reposer le contexte. Avant les appareils photo numériques, ce qu'on devait faire, c'est prendre des appareils photo jetables avec des pellicules, prendre nos photos, et ensuite nous rendre en magasin pour pouvoir faire développer ces photos. Et des semaines plus tard, on revenait voir le vendeur, et on récupérait un paquet de photos qu'on pouvait présenter à notre famille. Clairement, c'était pas pratique, mais ça avait l'avantage de nous pousser à faire le tri dans nos photos. Et puis il y a eu la révolution du numérique, l'appareil photo numérique, ou plutôt la photo numérique qu'on utilise encore aujourd'hui. Et à l'époque, au tout début de cette révolution, eh bien les fabricants ont commis la même erreur que pour les ordinateurs. Ils se battaient que pour un seul chiffre, c'était le mégapixel. On voulait sortir l'appareil photo qui avait le plus gros nombre de mégapixels. On était convaincu que plus il y en aurait, et meilleur seraient les photos, et plus on vendrait d'appareils photos. Donc on a eu des appareils photos avec 8 mégapixels, puis rapidement après 12 mégapixels, et on a même Nokia qui a explosé le record en 2007 pour l'époque avec un appareil photo sur un smartphone qui faisait 41 mégapixels, mais ça a été un bide monumental. Pourquoi ? Parce que les consommateurs ont compris que le nombre de mégapixels ne faisait pas la simplicité du produit et ne permettait pas à une personne lambda de créer des photos, de prendre des photos comme pourrait le faire un véritable photographe.
Et là, si vous vous intéressez au monde de l'intelligence artificielle, eh bien ça doit vous rappeler des choses, des keynotes, des entreprises IA quand elles lancent un nouveau modèle et qui vont vous dire : "Ah bah tiens, mon IA, elle est révolutionnaire parce qu'elle a 100 000 tokens, 200 000 tokens, et puis on a 1 million de tokens, puis 2 millions de tokens." OK ? Ça veut dire quoi en vrai ? Et surtout, que pouvons-nous faire au quotidien de 2 millions de tokens ? 2 millions de tokens, c'est 1,5 million de mots. Que pouvons-nous faire avec l'IA avec 1,5 million de mots ? Il y a en fait peu de personnes qui seront séduites et qui profiteront de ce genre de nouveauté. L'IA, c'est comme les PC, c'est comme la photo numérique, on s'est rendu compte que le nombre de mégapixels ne faisait pas le photographe. Et au final, bah c'est pour ça qu'aujourd'hui on sait même pas combien il y a de mégapixels sur son smartphone. Si vous le savez, vous pouvez me le dire en commentaire, et ça m'aidera pour le référencement de cette vidéo. Ça plaira fortement à l'algorithme. Mais tout ce qu'on sait aujourd'hui avec notre smartphone, c'est que prendre une photo, bah c'est ultra simple. On a juste à le sortir, appuyer sur un bouton, et on a une vidéo qu'on peut partager à des proches ou encore publier facilement sur Instagram. Et ça, ça a détruit l'industrie de l'appareil photo. Entre 2010 et 2023, il y a eu une baisse de 93 % des ventes d'appareils photo au profit, forcément, des smartphones bien plus faciles d'utilisation. Comme pour l'ordinateur avant, et sans doute comme pour l'IA, de véritables dégâts économiques. Et la leçon à retenir, bah c'est toujours la même, c'est que le marché se corrige de lui-même et que la puissance, ça va un temps, mais au bout d'un moment, on va plutôt se focaliser sur les cas d'usage et sur la simplicité d'utilisation d'une nouvelle technologie.
Et quand on voit ça, bah on pourrait penser que les entreprises ont appris de ces erreurs du passé, mais en fait non. On a un OpenAI qui sort un O3 Pro plus puissant que la concurrence, mais que personne ne va utiliser. Et là, je parle d'OpenAI, mais je pourrais parler de Claude, un concurrent qui nous sort du Claude 3, puis ensuite du Claude 3.5, du 3.7, du Claude 4, ou encore Gemini qui va sortir du Gemini 1, du 1.5, du 2.5, ou encore très prochainement sans doute du Gemini 3. Et ça, bah ça va faire comme d'habitude, comme toujours dans l'histoire, ça va faire boum, la bulle va éclater. Ce cycle, on le retrouve systématiquement dans le monde de la tech. C'est un cycle en cinq étapes, et vous allez voir, il s'adapte parfaitement au monde de l'intelligence artificielle. La première étape, c'est la sortie d'une innovation de rupture. Une innovation apparaît, elle est souvent complexe au départ, et elle est réservée à des early adopters, à une poignée d'experts. Pour ce qui nous intéresse aujourd'hui, c'est l'intelligence artificielle générative, sortie, ou qui a commencé à buzzer en tout cas, il y a un peu plus de 2 ans maintenant. Et en fait, à chaque fois qu'on a une innovation de rupture, eh bien il se passe toujours la même chose. Les entreprises veulent remporter le marché, veulent générer rapidement un maximum de chiffre d'affaires et gagner un maximum de clients, et du coup, ils vont surinvestir dans l'ingénierie, dans la recherche, et vont commencer à empiler les fonctionnalités. Pour se démarquer, les boîtes IA vont devoir proposer le meilleur modèle avec les meilleures performances, avec les chiffres qui buzzent le plus. Et ça, on l'a vu, avec l'effet historique, les consommateurs vont se lasser, vont être complètement perdus. On va arriver à un plafond d'adoption, voir un échec complet de la technologie. Tout simplement parce qu'en empilant les fonctionnalités et les performances, eh bien on brouille les messages, et les consommateurs ne voient pas la valeur. Du coup, arrive ce qui devait arriver : la bulle va éclater, et là, on va assister à la simplification radicale pour revenir aux bases et se focaliser sur la simplicité du coup et l'expérience des utilisateurs. Et c'est seulement en relevant ce défi de la simplification qu'on arrivera à une adoption de masse. À chaque fois, c'est pareil, on a l'innovation de rupture qui va attirer l'attention d'experts ou d'une poignée de geeks, et puis bah derrière, on va avoir la simplification qui va générer l'adoption par le grand public. Et aujourd'hui avec l'IA, bah je pense que vous l'avez compris, on est en plein dans l'étape numéro 2. On est dans la suringénierie. On va vous proposer toujours plus de performances, toujours plus de fonctionnalités, et ça va déboucher sur des technologies qu'on n'utilise pas. Et là, l'intelligence artificielle O3 Pro, sortie récemment par OpenAI, en est l'exemple parfait. Mais heureusement, tout ça va changer. Je vais vous expliquer tout ça. Mais avant ça, laissez-moi revenir sur un concept qui nous touche tous, un concept assez dramatique qui s'appelle la feature fatigue. Alors, en français, on va vous parler de la fatigue des fonctionnalités. Oui, clairement, c'est moins sexy. Et la feature fatigue, c'est vraiment un concept très documenté, très connu dans le monde de la tech : c'est quand un produit, à force d'empiler les nouveautés et les nouvelles fonctionnalités, devient trop lourd, devient trop complexe, et du coup, il est clairement contre-productif, et j'ai l'impression qu'on arrive à ce stade avec l'intelligence artificielle.
Un exemple parfait de la fatigue des fonctionnalités, eh bien, c'est Word de Microsoft, qui utilise toutes les fonctionnalités de Word. On est des milliards à utiliser Microsoft Word, mais on a jamais, ou quasiment jamais, utilisé le publipostage, j'ai d'ailleurs du mal à le dire, ou encore les styles avancés. Si vous êtes comme moi, ce qu'on va faire sur Word, ça va être très très basique. On va taper du texte, on va en mettre une partie en gras, une autre en italique. On va tout aligner sur la gauche, et puis c'est à peu près terminé. On va cliquer sur enregistrer, et c'est bon. Et ça, bah c'est pareil pour beaucoup d'outils. Ça va être pareil pour Photoshop, ça va être pareil pour nos smartphones, et ça va être aussi pareil pour les outils d'intelligence artificielle. En fait, dans les nouvelles technologies, on va tout simplement suivre la loi de Pareto, la fameuse loi des 80/20. Et on estime que 80 % des utilisateurs d'un outil n'utilisent que 20 % de ses fonctionnalités. Le reste, c'est juste du bruit, des trucs que personne n'utilise dans son quotidien. Et ça, c'est vraiment pas un truc à prendre à la légère. Il y a une étude très sérieuse de Pendo qui a révélé que ce surplus de fonctionnalités coûtait près de 30 milliards de dollars aux entreprises du cloud. Et là, l'industrie de l'intelligence artificielle est en train de commettre la même erreur, mais en version accélérée, puisque tout va très vite dans le monde de l'IA. Prenez le ChatGPT. Au début, c'était très facile d'utilisation. On avait juste à se connecter, on tapait des messages, on discutait avec l'intelligence artificielle comme on pourrait le faire sur n'importe quel autre chatbot. Aujourd'hui, sur ChatGPT, comme je le disais précédemment déjà, on a plein de modèles d'intelligence artificielle, on sait pas lesquels utiliser. Puis on va avoir les GPTs, on va avoir Canva, on va avoir Codex, Operator, et même tout un tas de fonctionnalités que vous ne connaissez même pas. Alors oui, c'est super puissant, mais à chaque nouveauté, à chaque nouvelle fonctionnalité, on ne fait que rajouter une couche de complexité. Et donc là, eh bien on va fatiguer les utilisateurs qui savent plus comment utiliser la nouvelle technologie et qui vont passer à autre chose. Vous êtes assez nombreux en commentaire à me dire que vous êtes saoulés par les nouveautés dans l'intelligence artificielle, que tout va très vite, que vous essayez d'implémenter chez vous la nouvelle technologie, ou d'implanter la nouvelle technologie, là c'est pareil, vous pourrez me corriger en commentaire, ça fera plaisir à l'algorithme, et qu'en fait vous n'arrivez pas à suivre parce que vous êtes à peine en train de vous investir sur une IA qu'il y en a une nouvelle plus performante derrière. Et bien ça, j'ai une astuce pour vous, et on y reviendra en fin de vidéo.
Mais cette surabondance de fonctionnalités, elle ne va pas simplement déboucher sur la feature fatigue, donc la fatigue des fonctionnalités, elle va déboucher sur quelque chose d'encore plus grave que ça : la polarisation. Et là, on commence déjà à le voir avec les derniers modèles d'intelligence artificielle. On a une véritable fracture qui est en train de se créer entre les personnes les plus geeks, les plus investis dans l'intelligence artificielle et le grand public. Il y a en vérité une véritable fracture entre ceux qui arrivent à profiter de la complexité qu'on nous propose et les autres. On pourrait presque mesurer un coefficient de génie dans le monde de l'intelligence artificielle. Le coefficient de Gini, c'est ce qui nous permet de mesurer la richesse à travers le monde. C'est souvent le chiffre que vous allez voir que 1 % des personnes sur la planète, eh bien, dispose de 99 % des richesses. J'ai plus les chiffres exacts, mais vous voyez ce que je veux dire. Et bien ce coefficient de Gini, on peut l'appliquer à l'adoption de l'intelligence artificielle. Et là, il y a pas mal d'études, notamment du côté de la BCG ou encore de McKinsey, qui vont nous donner des chiffres qui sont assez brutaux. Dans leurs études, on voit que 80 %, c'est 78 % pour être plus précis, 78 % des entreprises utilisent l'intelligence artificielle, mais on a seulement 4 % de ces entreprises qui parviennent à générer un retour sur investissement. En gros, on a une toute petite élite technologique, les AI leaders, qui vont investir en masse dans l'intelligence artificielle et qui vont parvenir à gagner de l'argent avec elle. Et puis de l'autre côté, et c'est l'écrasante majorité des entreprises, on a toutes les structures qui ne parviendront pas à passer le stade de l'expérimentation et qui, eux, vont investir à perte. Et la fracture, elle est là. On a 1 % des plus grosses structures qui vont concentrer 90 % des utilisations des intelligences artificielles les plus performantes. Et pendant ce temps-là, eh bien il y a 99 % des utilisateurs, dont on fait partie, qui vont utiliser des intelligences artificielles toutes simples pour rédiger des emails ou encore faire des tâches très basiques dans leur quotidien. C'est exactement pour ça que 99 % des personnes n'utiliseront jamais la dernière intelligence artificielle d'OpenAI, O3 Pro, ni même la meilleure intelligence artificielle du monde qui sortira dans quelques semaines. La réalité de la course à la puissance, c'est qu'elle ne profite pas à tout le monde. Elle creuse un vrai fossé entre les plus riches, j'aime pas trop le dire comme ça, donc je vais essayer de le tourner autrement, les hyper productifs, les hyperactifs de l'intelligence artificielle et les utilisateurs lambda. Elle risque même, à terme, d'écraser toute forme moyenne d'innovation.
Mais heureusement, face à cette fracture grandissante, il y a une stratégie qui est en train d'émerger et qui pourrait nous sauver. Une stratégie plus discrète, presque invisible. Elle va transformer le marché de l'intelligence artificielle et provoquer cette adoption de masse dont je parlais tout à l'heure. Mais à quel prix ? Cette stratégie, c'est celle que j'appellerai la stratégie du lien invisible. Oui, ça fait peur, mais c'est fait exprès. L'idée, elle est très simple : plutôt que de vous faire venir à l'intelligence artificielle, on va faire venir l'IA à vous, mais on va le faire discrètement. La prochaine bataille ne se jouera pas sur qui a l'intelligence artificielle la plus puissante, mais sur qui saura la déployer dans les outils que vous utilisez au quotidien le plus discrètement possible. Et là, les géants de la tech commencent à l'avoir compris, ou en tout cas, il y en a un qui l'a compris avant tout le monde. Ce géant, eh bien, c'est Google. Pendant qu'OpenAI lance des modèles toujours plus puissants tous les mois, eh bien on a Google qui va jouer une toute autre carte. Ils ont sorti, il y a plusieurs mois, leur intelligence artificielle Gemini 2.5 Pro qu'ils sont en train d'intégrer dans tous leurs outils, dans Gmail, dans Google Doc, Google Workspace, dans les téléphones Android et même dans leur moteur de recherche. En faisant ça, Google va s'épargner un énorme point de friction. On n'aura pas besoin, pour utiliser l'intelligence artificielle de Google, de nous former à une nouvelle interface. On va utiliser les outils qu'on a au quotidien pour exploiter cette intelligence artificielle. Le but, c'est que l'IA Gemini soit là, partout, pour vous aider à rédiger un email, un SMS, analyser un tableau, créer des vidéos ou encore créer des images. Alors évidemment, on a d'autres acteurs qui essayent de faire la même chose. On a déjà Microsoft avec Copilot qui va diffuser l'intelligence artificielle dans la suite Office et l'intégralité, à peu près, de ses outils. On a Apple qui, avec son Apple Intelligence, est en train d'adopter la même philosophie, une IA personnelle, contextuelle et profondément ancrée dans son écosystème. La vision ultime de cette stratégie du lien invisible, eh bien, c'est celle de Jeff Bezos, le fondateur d'Amazon. Il l'a dit dans une interview il y a quelques années maintenant, il a répété depuis, que celui qui gagnerait la bataille de l'intelligence artificielle, ce n'est pas celui qui proposera l'IA avec les meilleurs benchmarks, avec les chiffres qui buzzent, mais c'est le fournisseur qui proposera une intelligence artificielle personnelle, le meilleur assistant IA personnel. C'est celui qui nous proposera une IA qui anticipe nos besoins, une IA pour nous, de manière si fluide qu'elle en devient tout simplement une extension de nous-même.
Alors oui, sur le papier, tout ça c'est un rêve. Tout devient simple, tout devient magique, on n'a pas besoin de se former, l'intelligence artificielle travaille pour nous. Mais c'est là qu'arrive la question que j'ai posée tout à l'heure : à quel prix on aura cette innovation ? Mais je parle pas d'un coût financier. Cette simplification de l'intelligence artificielle, elle va avoir un coût caché, un coût qui est énorme. Si chaque service intègre sa propre IA qui est fermée et opaque, eh bien on va perdre quelque chose d'essentiel. On va tout simplement perdre notre maîtrise. Le pouvoir de comprendre comment ça marche, comment on a obtenu un résultat. On va perdre ce qui nous passionne aujourd'hui.
Dans le monde de l'intelligence artificielle, l'idée de dire à un collègue : « Voilà comment j'ai fait pour faire ça, voilà quel prompt j'ai utilisé pour obtenir telle chose », on risque tout simplement de devenir des consommateurs passifs d'une technologie magique qu'on ne comprend plus et qu'on ne maîtrise plus. Et si l'intelligence artificielle fait tout pour nous et fait tout mieux que nous, bah on risque de perdre justement en intelligence, et on risque de perdre nos compétences. Et ça, forcément, bah c'est dangereux pour notre autonomie, pour nos données ou encore pour notre capacité à faire des choix éclairés. Si tout est invisible et si tout est cloisonné dans des boîtes noires propriétaires, comment on va faire pour comprendre la technologie et comment on va faire pour améliorer les outils ensemble ? On va tout simplement perdre ce vivre ensemble technologique qui fait le progrès depuis toujours.
Le jour où l'IA sera partout, invisible et indispensable, et qu'on aura perdu notre capacité à comprendre comment elle fonctionne, et bien l'IA aura pris le contrôle, et c'est peut-être contre ça maintenant qu'on doit se battre. Mais alors, comment on fait ça ? Comment on évite de devenir des consommateurs passifs de l'intelligence artificielle ? En comprenant cette chose simple : O3 Pro n'est pas la nouvelle révolution de l'IA, tout comme la prochaine intelligence artificielle ne sera pas une révolution. On l'a vu, les consommateurs, et donc nous, on ne cherche pas la performance. Ce qu'on veut, c'est des cas d'usage. On veut de la facilité, on veut de la valeur dans notre quotidien. On veut des outils qui nous facilitent la vie, pas des outils qui nous la complexifient encore plus.
Et du coup, ce besoin de facilité et ce besoin de cas d'usage concret, et bien ça débouche sur une tendance que je vous invite à creuser, c'est la tendance du « slow tech ». L'idée, c'est de viser pour une technologie qui soit plus raisonnée, qui soit plus adaptée à nos besoins réels. On valorise de plus en plus les outils qui vont nous aider dans notre quotidien sans nous remplacer. Et c'est ça aussi que les entreprises de l'intelligence artificielle doivent comprendre. On veut qu'elle nous rende meilleur sans nous déposséder de notre savoir-faire.
Et c'est pour ça, et peut-être que je me tire une balle dans le pied quand je vous dis ça, que ce que je vous recommande de faire, et bien c'est de pas vous ruer sur les nouveaux modèles d'intelligence artificielle, mais c'est plutôt de vous investir sur les modèles d'IA que vous avez aujourd'hui à votre disposition, et de vous former et de progresser pour bien les exploiter et en tirer pleinement profit. Et ensuite, et bah continuez de partager vos connaissances, continuez de partager vos bonnes pratiques, les outils que vous arrivez à dénicher et à utiliser vraiment sans effet de mode. Ça, c'est ultra important.
Et donc, et j'espère que ça se voit, bah c'est cette philosophie en fait qui fait tout ce que je fais au quotidien. C'est celle qui m'anime, qui me motive à vous faire autant de vidéos et à vous partager tout ce que je peux connaître et découvrir de l'intelligence artificielle. C'est ça le sens de ce qu'on fait ici sur la chaîne.
Et là, pour finir la vidéo, et bien c'est le moment de l'instant promo très très rapide. Si vous souhaitez vous former et évoluer dans l'intelligence artificielle en maîtrisant une technologie comme ChatGPT, et bien je vous invite à cliquer sur le lien dans la description. Vous allez y retrouver ma formation automatisée ChatGPT à un prix promotionnel de 99 € au lieu de 399 € pendant quelques jours à peine. Donc ne tardez pas, ce sera bientôt terminé. Et dans cette formation, je vous donne tout simplement toutes les clés pour profiter des fonctionnalités essentielles de l'intelligence artificielle et automatiser l'IA pour qu'elle travaille pour vous, pour que vous puissiez réellement gagner en productivité, parce que c'est ça l'intelligence artificielle. Ça ne doit pas vous permettre de perdre du temps, j'allais dire ça doit au contraire vous permettre d'en gagner et de gagner en confort dans votre métier.
Alors, merci de m'avoir écouté jusqu'au bout. J'espère que cette vidéo vous aura plu. Elle est un peu différente de ce que je peux vous proposer habituellement sur la chaîne. Donc si ça vous plaît, n'hésitez pas à me le dire en commentaire. Ça va pousser la vidéo dans l'algo, mais surtout ça va me montrer à moi que vous aimez ça, ce genre de vidéo plus scriptée et qui développe un sujet spécifique, et du coup je vous proposerai toujours plus ce genre de contenu. Voilà, j'ai hâte de vous lire et je vous retrouve très bientôt pour une nouvelle vidéo dans laquelle je vous partagerai tout ce que je peux découvrir et connaître de l'IA. Ça, je vous l'ai dit précédemment, c'est la philosophie de la chaîne, avec toujours la même motivation, ça aussi vous le savez, celle de vous donner toutes les clés pour que vous puissiez profiter des opportunités que l'IA génère. C'était Ludo. À très bientôt. Ciao [Musique]