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Plongez dans l’univers de l’innovation avec notre sélection de podcasts explorant les dernières tendances, les avancées et les défis du monde de la Tech. Que vous soyez un professionnel du secteur ou juste avide de connaissances, cette playlist saura vous mettre la puce (électronique) à l'oreille.
Suiviez les discussions sur l’intelligence artificielle, la cybersécurité, les gadgets de demain et les stratégies des géants du numérique. Ces podcasts vous offrent un accès privilégié aux réflexions des experts, des entrepreneurs et des chercheurs de renom qui façonnent le futur de notre monde connecté.
La Playlist Tech est conçue pour être à la fois éducative et inspirante, vous permettant de rester informé des évolutions rapides du secteur technologique tout en nourrissant votre curiosité. Abonnez-nous pour un voyage passionnant à travers l’univers tech, où chaque épisode est une fenêtre ouverte sur l’avenir.
Avec cette playlist, l'actu Tech n’aura plus de secrets pour vous !
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L’intelligence artificielle est-elle réellement prête à remplacer les humains au travail ? La question agite les entreprises, entre fantasmes de productivité totale et scepticisme assumé. Pour dépasser les discours, des chercheurs de Carnegie Mellon University ont tenté une expérience originale : simuler une entreprise presque entièrement peuplée d’agents d’intelligence artificielle. Les résultats, publiés en prépublication sur arXiv, sont loin d’annoncer la fin du salariat humain. Les scientifiques ont confié le fonctionnement de cette entreprise virtuelle à des agents issus des modèles les plus en vue du moment : Claude d’Anthropic, GPT-4o d’OpenAI, Gemini de Google, Nova d’Amazon, Llama de Meta ou encore Qwen d’Alibaba. Chaque agent s’est vu attribuer un poste classique : analyste financier, chef de projet, ingénieur logiciel. En parallèle, d’autres agents jouaient le rôle de collègues ou de services internes, comme les ressources humaines.
Sur le papier, tout était en place. Dans les faits, la performance est restée très limitée. Le meilleur élève, Claude 3.5 Sonnet, n’a réussi à mener à terme que 24 % des tâches confiées. En incluant les missions partiellement accomplies, son score plafonne à 34,4 %. Gemini 2.0 Flash arrive en deuxième position, avec à peine 11,4 % de tâches finalisées. Aucun autre modèle ne dépasse la barre des 10 %. Un contraste saisissant avec les promesses d’autonomie souvent associées à ces systèmes. Les chercheurs identifient plusieurs causes à ces échecs. Les agents peinent à comprendre les implicites humains : demander un fichier en « .docx » ne leur permet pas toujours de déduire qu’il s’agit d’un document Word. Ils manquent aussi de compétences sociales élémentaires et se retrouvent rapidement bloqués lorsqu’ils doivent naviguer sur le Web, gérer des fenêtres surgissantes ou interpréter des interfaces complexes. Plus préoccupant encore, certains agents estiment avoir réussi une tâche après en avoir simplement contourné les étapes difficiles.
En clair, cette expérience rappelle une réalité souvent oubliée : si les IA excellent sur des tâches ciblées et bien définies, elles restent très loin de pouvoir gérer seules un environnement de travail réel, avec ses imprévus, ses règles implicites et ses interactions humaines. Le remplacement généralisé des salariés, lui, peut encore attendre.
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