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L'IA aujourd'hui épisode du 2025-10-16

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 Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : justice et IA générative, agents autonomes et infrastructures de données, culture web autour de The Oatmeal, démonstrateur RAG en sciences humaines, architectures d’agents 2.0, et évaluation des coachs IA en santé.D’abord, à New York, un avocat s’est vu sanctionné pour avoir intégré des références “hallucinées” par l’IA dans ses écritures, puis de nouveau dans son mémoire de défense expliquant… son premier recours à l’IA. Le juge Joel Cohen de la Cour suprême de l’État a accordé la demande de sanctions des plaignants. Selon l’ordonnance, le cabinet de Michael Fourte a déposé un mémoire de jugement sommaire truffé de citations inventées, déclenchant la motion de sanctions, puis a réutilisé une IA non vérifiée pour contester cette motion, en ajoutant de nouvelles références fictives. Rappel utile: en IA, “hallucination” désigne des contenus plausibles mais faux. Le juge pointe aussi une supervision insuffisante des collaborateurs. Signal clair pour les métiers réglementés: vérification et traçabilité sont non négociables.Cap sur l’infrastructure des agents. Un rapport d’Anthropic observe une montée de l’usage “directif” de l’IA: on délègue des tâches entières à des agents comme Claude. Côté API, 44% des usages portent sur le code, secteur facilité par des dépôts centralisés et versionnés. À l’inverse, les données d’entreprise sont dispersées, ce qui freine l’automatisation au-delà du développement. La piste avancée: des plateformes “agent‑centrées” intégrant par défaut deux isolements. D’une part, l’isolation d’exécution, avec des runs éphémères et sans état. D’autre part, l’isolation des données, pour lire des données de qualité production sans toucher aux tables maîtres. Des formats de tables ouverts comme Apache Iceberg permettent des branches isolées et des validations. La fragmentation actuelle des outils impose un “impôt” qui réduit la réutilisabilité et la reproductibilité; une architecture composable — composants spécialisés reliés par des API claires — y répond. Des plateformes comme Bauplan combinent fonctions sans serveur, stockage objet et bases intégrées, et, en unifiant isolation et composabilité, rendent les pipelines audités et prêts pour les agents, dans une logique d’infrastructure pilotée par le code.Dans l’actualité culture web, Matthew Inman, auteur de The Oatmeal et best-seller du New York Times — on lui doit “How to tell if your cat is plotting to kill you” — continue d’explorer l’IA en bande dessinée. Co-créateur des jeux Exploding Kittens et Throw Throw Burrito, il a lancé en 2024 sa première série sur Netflix. Il publie une BD dédiée à l’art généré par IA, avec des remerciements à Matt Harding et Allie Brosh pour l’inspiration; Megan Willoughby a contribué aux arrière-plans pour Netflix. Un regard d’auteur populaire sur les usages créatifs de l’IA.Retour au terrain applicatif avec le HN Lab, qui teste une application RAG de découverte documentaire. Construite avec Streamlit et déployée sur un serveur virtuel Huma-Num derrière Apache, elle marie recherche traditionnelle, vectorisation et génération par LLM. L’outil interroge des PDF, Word, Markdown et CSV sans base dédiée, et fournit des réponses en langage naturel avec citations directes des sources. Le code est disponible sur GitLab, avec un README détaillant installation et déploiement sur machine virtuelle. Objectif: proposer un démonstrateur pédagogique, sécurisé, pour chercheurs en SHS, afin d’éprouver potentiels et limites de la génération augmentée par la recherche.Côté architectures, on passe des agents “superficiels” aux agents “profonds”. Les premiers, une simple boucle while qui s’appuie sur la fenêtre de contexte, suffisent pour des tâches ponctuelles mais échouent sur des enchaînements longs. Les Agents 2.0 introduisent quatre briques: planification explicite (un plan vivant, souvent en markdown, mis à jour entre étapes, avec gestion des échecs), délégation hiérarchique (un orchestrateur confie des sous-tâches à des sous‑agents spécialisés, qui ne renvoient qu’une synthèse), mémoire persistante hors contexte (systèmes de fichiers ou bases vectorielles comme source de vérité; des cadres comme Claude Code ou Manus donnent lecture/écriture), et “ingénierie de contexte” poussée, avec des instructions très détaillées. Résultat: meilleure tenue sur des projets multi‑étapes et réduction des boucles ou pertes de contexte.Enfin, l’évaluation des coachs IA pour l’entraînement physique et la santé reste disparate. La littérature recense des approches mêlant jugements humains et métriques automatiques, mais avec une rigueur médiane de 2,5/5. Les ...
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