Mariama SPS

Maîtriser le prompting pour dialoguer avec les LLM

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C’est grâce à des interactions que les LLM révèlent leur véritable force. Plus qu’une simple démonstration de puissance technologique, ils nécessitent une approche réfléchie pour exploiter leur plein potentiel. Une intention clairement définie, associée à une structure précise, permet de transformer ces outils en partenaires stratégiques. C’est là que l’art du prompting intervient.

Les modèles de langage évoluent au-delà de leur réputation. GPT, Gemini, Mistral ou encore Claude ne sont pas uniquement définis par leur puissance technique. La véritable avancée réside dans la manière de dialoguer avec eux. Une structure précise, une intention claire et une approche méthodique permettent de débloquer tout leur potentiel. Dans un environnement où les interactions avec les intelligences artificielles se diversifient, il devient évident que la clé du succès repose autant sur l’art de leur adresser les bonnes consignes que sur les capacités du modèle lui-même. Maximiser leur pertinence est avant tout une affaire de stratégie et d’adaptabilité dans la communication.

Les leviers essentiels pour maîtriser la génération des modèles de langage

Les paramètres de génération jouent un rôle crucial dans les résultats produits par les LLM. Le paramètre nommé « Température », par exemple, influence directement la créativité des réponses. Une valeur basse, proche de zéro, assure une grande prévisibilité, idéale pour des tâches comme le calcul ou la rédaction réglementaire. En revanche, des valeurs plus élevées, autour de 0.8 à 1, injectent davantage de variété et de spontanéité, parfaites pour des contenus créatifs tels que des poèmes ou des descriptions accrocheuses. Ce paramètre s’adapte aux intentions, offrant un équilibre entre stabilité et inventivité.

Les techniques Top-K et Top-P élargissent ou limitent les possibilités lors de la génération des réponses. Avec Top-K pour une requête de simulation de portage salarial – par exemple – le modèle sélectionne parmi les K options les plus probables. De son côté, Top-P repose sur un seuil de probabilité cumulative, ajustant le champ des réponses en fonction d’un pourcentage précis. Lorsque ces outils sont combinés avec la température, ils offrent une flexibilité unique.

Un autre aspect fondamental réside dans la gestion de la longueur de sortie. Fixer un maximum de tokens à générer évite les coupures intempestives ou les divagations hors sujet. En outre, les méthodes de prompting jouent un rôle déterminant dans l’exploitation des modèles de langage. Des approches comme le zero-shot, qui repose sur une consigne sans exemple, offrent une simplicité d’utilisation. Mais restent sensibles aux interprétations erronées.

En revanche, le few-shot, basé sur des exemples précis, facilite la production de formats normés et alignés sur les attentes. Des techniques telles que le system, role et contextual prompting cadrent efficacement les consignes. Tandis que Chain of Thought enrichit le raisonnement en déroulant une logique détaillée, renforçant ainsi la qualité des résultats obtenus.

L’IA transforme la gestion des projets complexes

Dans le paysage actuel, l’intelligence artificielle redéfinit la manière de concevoir et de structurer des projets complexes. Les avancées technologiques permettent d’exploiter des outils puissants pour des tâches allant de la création de contenu à l’analyse sémantique. Transformer des commandes informelles en formats structurés, comme un objet JSON, ou analyser les sentiments exprimés dans des avis clients devient accessible. La relecture et l’optimisation de code, avec des explications ligne par ligne, facilitent le travail des développeurs tout en renforçant la précision. La reformulation contextuelle des contenus, qu’il s’agisse de snippets SEO, d’informations pour une simulation de portage salarial, ou de slogans publicitaires, ajoute une dimension stratégique à la communication.

Les techniques avancées apportent une réponse aux exigences croissantes des projets complexes. La cohérence par auto-vérification stabilise les sorties des modèles en sélectionnant les résultats récurrents obtenus via des tests multiples. Le raisonnement arborescent propose une exploration parallèle de différentes options, générant des réponses approfondies, nuancées et parfois inattendues. L’ingénierie automatique de prompts automatise la création et l’évaluation d’instructions pour des projets à grande échelle, optimisant ainsi les performances des outils numériques.

Une structuration efficace des prompts joue un rôle essentiel dans la réussite de ces processus. La documentation des paramètres utilisés, tels que les versions de modèles ou la température, garantit une maîtrise totale des résultats. La clarté dans les attentes formulées et l’imposition de formats spécifiques, comme les tableaux ou le JSON, réduisent les marges d’interprétation. La collaboration au sein des équipes permet de capitaliser sur des perspectives diversifiées, générant des solutions performantes.

Une révolution numérique en France pour la gestion des identités

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Saviynt s’installe en France pour accélérer sa croissance sur le marché européen et renforcer son soutien aux entreprises confrontées à des enjeux complexes. En combinant innovation et conformité, l’entreprise répond aux exigences croissantes de modernisation des outils IGA. Cette implantation stratégique à Paris reflète une ambition de structurer sa présence locale pour la transition numérique.

La gestion des identités et des accès prend une nouvelle dimension avec l’expansion de Saviynt en Europe. Leader américain de l’Identity Governance and Administration (IGA), l’entreprise s’implante à Paris pour répondre aux enjeux croissants de conformité et de sécurité, mais également pour accompagner les organisations dans leur transition numérique. En mêlant innovation technologique et stratégie locale, Saviynt vise à simplifier la gouvernance des identités pour des entreprises aux besoins variés. Forte de sa croissance mondiale, la société s’affirme comme un acteur clé capable de transformer les défis réglementaires et techniques en solutions efficaces. Cette expansion européenne marque un tournant stratégique dans un marché en constante évolution.

L’implantation en Europe est un choix stratégique clé

Depuis son établissement en France, Saviynt s’est imposé comme un élément essentiel dans le domaine de l’Identity Governance and Administration (IGA). Cette implantation s’inscrit dans un contexte européen où les enjeux de sécurité des données et de conformité prennent une ampleur sans précédent. Les grandes multinationales, confrontées à des réglementations complexes comme le RGPD, SOX ou encore Dora, nécessitent des solutions adaptées à leurs besoins spécifiques. La société américaine répond à ces défis avec une plateforme unifiée qui modernise les systèmes obsolètes.

Ce renouvellement technologique s’accompagne d’une gestion précise des frais professionnels, renforçant la transparence financière dans les opérations.

La stratégie de Saviynt repose largement sur un modèle de collaboration indirect. L’entreprise s’entoure d’un solide réseau de partenaires stratégiques, notamment des cabinets de conseil et des intégrateurs spécialisés tels que Capgemini, KPMG ou Deloitte, qui jouent un rôle central dans la mise en œuvre des projets. Ces experts assurent l’intégration des outils, la formation des équipes, ainsi que l’adoption des technologies par les utilisateurs finaux. Cette démarche est particulièrement pertinente dans des secteurs tels que la santé et la logistique, où les exigences de traçabilité et de sécurité des données sont critiques.

Saviynt adresse également des organisations de taille intermédiaire confrontées à des transformations rapides ou à des contraintes spécifiques. Dans les entreprises en forte croissance, les mouvements d’effectifs et les droits d’accès temporaires nécessitent une gouvernance modernisée, sans compromis sur la sécurité. Les établissements publics et hospitaliers, souvent limités par un manque de ressources, bénéficient eux aussi des solutions de l’entreprise. Cette dernière apporte une réponse adaptée aux défis liés aux applications sensibles comme les dossiers médicaux.

Innovation technologique et convergence des systèmes

Saviynt se distingue par son approche innovante qui combine technologie de pointe et simplification des processus. La plateforme repose sur des modules d’intelligence artificielle avancés. Ces derniers sont conçus pour analyser les droits d’accès, évaluer les risques et recommander des actions automatisées. Cette automatisation est essentielle dans les environnements à forte volumétrie, où des millions de demandes d’accès et de comptes utilisateurs doivent être gérés avec précision. La gestion des identités machines, un défi émergent, est également prise en charge. Ces identités, souvent issues de processus d’automatisation et d’agents logiciels, nécessitent une supervision rigoureuse pour garantir la sécurité des données.

L’une des priorités stratégiques de la société réside dans la convergence des systèmes IGA, IAM et PAM. Les modules spécialisés proposés incluent la gestion des accès externes et la séparation des droits (SoD – Separation of Duties). Cela répond aux exigences élevées des grandes entreprises. Un tableau de bord évolutif, offre également une vue d’ensemble des anomalies, doublons et comptes orphelins.

Cette convergence répond d’ailleurs aux défis spécifiques liés aux salariés et aux frais professionnels, un domaine où Saviynt garantit une transparence totale. En intégrant ces aspects financiers dans ses outils de gouvernance, l’entreprise propose une solution complète adaptée aux environnements complexes. Avec une feuille de route tournée vers l’innovation, l’IA et l’automatisation, l’entreprise se positionne comme un acteur clé pour accompagner les organisations dans leur transition numérique.

Malgré les critiques, Windows Recall renforce ses protections

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La fonctionnalité Windows Recall, qui enregistre automatiquement l’activité à l’écran pour faciliter la recherche via l’IA, a suscité des préoccupations majeures sur la sécurité des données. Face aux critiques, Microsoft a amélioré sa solution en intégrant un chiffrement avancé, une authentification renforcée et une meilleure gestion des paramètres de confidentialité, rassurant ainsi les utilisateurs sur le contrôle et la protection de leurs informations.

 

Conçu comme un véritable atout de productivité, Recall capture régulièrement des instantanés de l’activité à l’écran, offrant ainsi une mémoire visuelle intelligente. Grâce à un modèle d’intelligence artificielle embarqué, ces informations peuvent ensuite être recherchées en langage naturel, directement depuis l’ordinateur.

Les données étant stockées localement, l’utilisateur peut retrouver rapidement des documents, sites web, images, ou encore des applications précédemment consultés. Selon Microsoft, Recall facilite considérablement la navigation dans l’historique d’activité, tout en laissant à l’utilisateur le plein contrôle sur ses données. Grâce à l’IA locale, il devient même possible de formuler des requêtes de manière naturelle et d’être accompagné de façon intuitive dans ses recherches.

Windows Recall suscite des critiques pour son manque de sécurité

Depuis l’annonce de la fonctionnalité Windows Recall, certains individus ont critiqué son caractère intrusif. Les dénigrements ont fusé : absence de chiffrement initial, capture automatique sans consentement, stockage en format non crypté, etc.

À l’image de Kevin Beaumont, des experts en cybersécurité ont prouvé qu’il était envisageable de récupérer les informations de Recall. Cela serait possible depuis un autre compte sur le même PC, voire à distance, sans aucuns privilèges administratifs.

Nombreuses sont les principales failles, y compris :

  • Les captures sont stockées dans une base SQLite non chiffrée dans le dossier utilisateur ;
  • La base est compressée, légère et donc rapidement exfiltrable ;
  • L’exclusion de certaines applis/sites devait être manuelle ;
  • Recall était activé par défaut, sans réel moyen de désinstallation.

Dans un cadre professionnel, les données sensibles comme une estimation de salaire brut échangée par email ou affichée à l’écran pourraient être capturées à l’insu de l’utilisateur. De plus, même la firme Microsoft a admis qu’une option permettant de désactiver la fonctionnalité dans le Panneau de configuration était un bug. Toutefois, elle a rapidement été corrigée à l’aide d’une mise à jour.

La nouvelle version de Recall intègre un chiffrement avancé des données

En réponse à l’ampleur des critiques, Microsoft a revu sa position. Grâce à la nouvelle version, en phase de test auprès des Insiders, nombreuses mesures de protection renforcées ont été intégrées comme :

  • La désactivation de Recall par défaut ;
  • Une authentification exigée par le biais de Windows Hello pour accéder aux données ;
  • Les données chiffrées au repos, protégées par des clés stockées dans le TPM (Trusted Platform Module).

L’outil opère au sein d’une enclave sécurisée (VBS), étant séparé du noyau système, incluant aussi des administrateurs. De plus, le chiffrement s’appuie sur l’activation de VBS,  de HVCI et de BitLocker.

En parallèle, il est possible de désinstaller Recall, de personnaliser les applications ou sites à exclure, de définir une durée de conservation des données, et de flouter automatiquement les informations sensibles. Cela inclut, par exemple, des identifiants, des pièces d’identité, ou même une estimation de salaire brut visible sur une plateforme RH ou un tableau de bord de gestion.

Microsoft insiste : toutes les données restent sur l’appareil. Recall n’est opérationnel que sur les PC Copilot+ dotés d’un NPU. Pour sauvegarder des instantanés, il faut l’accord de l’utilisateur, qui peut arrêter, supprimer ou gérer divers éléments stockés.

Muse, l’IA de Microsoft inspirée de Quake 2 : entre innovation et frustration

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Microsoft, géant de la technologie, explore sans cesse les frontières de l’intelligence artificielle, et son nouvel outil baptisé Muse en est une parfaite illustration. Une tentative novatrice d’allier le monde du jeu vidéo et l’IA a récemment impliqué Muse.

Le but était de créer une intelligence artificielle qui s’inspire du célèbre FPS Quake 2. L’idée était de doter des personnages non-joueurs d’une intelligence artificielle capable de réagir et d’interagir avec les joueurs d’une manière inédite, s’inspirant de l’action frénétique et de l’environnement chaotique de Quake 2. Cependant, cette expérience, bien qu’innovante sur le papier, a rencontré un obstacle majeur : l’IA ainsi créée s’est avérée pratiquement injouable. Ce résultat soulève des questions importantes sur les défis et les limites actuels de la génération d’IA complexe pour des applications ludiques.

 

Contraintes et avis concernant la présentation de l’IA

Les conséquences de cette approche sont jugées décevantes. Visuellement, elle évoque Quake 2, mais la netteté des images, notamment celle des ennemis, reste largement perfectible. Les commandes manquent de réactivité, et le gameplay, souvent saccadé, peut provoquer une forme de désorientation. Microsoft a reconnu certaines de ces limites. La contrainte la plus notable demeure la brièveté de la fenêtre contextuelle, limitée à seulement 0,9 seconde (9 images à 10 FPS).

En parallèle, dans ce contexte de développement technologique, une estimation de salaire brut pourrait s’avérer pertinente afin d’évaluer les ressources humaines mobilisées sur un tel projet.

Dans les faits, l’IA oublie les objets et la configuration des niveaux. On peut légitimement s’interroger sur la pertinence de cette démo pour illustrer les véritables capacités de l’IA. La réponse est oui, mais l’attrait de cette version jouable reste limité. Suite au partage d’une vidéo de cette démo par Geoff Keighley sur les réseaux sociaux, de nombreuses critiques ont émergé. Avec une pointe d’ironie, un commentaire rappelait qu’il était possible de jouer à Quake sur une calculatrice, sous-entendant que l’approche actuelle était excessivement gourmande en ressources.

 

Microsoft teste Muse avec une démo IA inspirée de Quake 2

Microsoft a récemment présenté une démonstration jouable inspirée de Quake 2, propulsée par sa nouvelle intelligence artificielle baptisée Muse. Cependant, cette démo est jugée particulièrement difficile à manier, au point que certains pourraient légitimement s’interroger sur l’estimation de salaire brut à envisager pour développer une version plus fluide et aboutie de l’expérience.

En février 2025, Microsoft avait mis en avant Muse comme un modèle de langage révolutionnaire, capable de générer en temps réel des univers de jeu à partir de l’IA générative.

La quantité de données utilisée pour entraîner Muse est comparable à sept années de séquences de jeu du titre Xbox Bleeding Edge. Cet entraînement permettra à Muse de développer sa capacité à produire des idées de gameplay avec l’aide de l’IA générative. Au commencement du mois d’avril, il est devenu possible de se familiariser avec Muse grâce à une démo technique aux fortes similitudes avec Quake 2. Cette démonstration expliquera comment les outils d’IA de Microsoft peuvent simuler un gameplay interactif.

Accessible directement via un navigateur web, cette démo se trouve sur Copilot Labs. D’après la FAQ, la démo présente en temps réel des extraits de jeu rappelant le style de Quake 2, un titre bien connu. L’expérience est décrite comme suit : chaque action du joueur provoque la génération par l’IA du moment suivant, donnant l’impression de jouer à Quake 2 original avec son moteur traditionnel.

Zendesk et AWS unissent leurs forces pour réinventer la relation client

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Lors de sa conférence annuelle Relate en mars 2025, Zendesk a dévoilé « Zendesk for Contact Centre », une offre intégrée de centre de contact propulsée par Local Measure et AWS. Cette plateforme combine fonctionnalités vocales avancées, automatisation grâce à l’IA générative, et sécurisation renforcée des données sensibles, redéfinissant ainsi l’expérience des agents et améliorant significativement la relation client.

 

Durant sa conférence annuelle Relate en mars 2025, Zendesk a révélé une offre de centre de contact intégrée : « Zendesk for Contact Centre ». Celle-ci dispose de fonctionnalités vocales avancées, qui sont propulsées par Local Measure et AWS. D’après Adrian McDermott, CTO de Zendesk, elle permet de proposer une plateforme complète dès son intégration. Leur complémentarité réside dans leur réseau de clients et de collaborateurs, partageant une base client considérable. Résultat pour les clients : aucune nécessité pour acheter des solutions externes pour compléter leur infrastructure et une occasion de découvrir l’offre Zendesk. Concernant le partenariat: moins de recouvrement et une phase de formation croisée.

Une alliance portée par les valeurs humaines et l’IA vocale

Au-delà de la technologie, le rapprochement de Zendesk et de Local Measure se fie sur une forte adéquation culturelle entre les deux. Jonathan Barouch, PDG de Local Measure insiste sur deux points :

  • L’importance de leur esprit d’équipe ;
  • Leur indépendance.

En dépit de leur sollicitation auprès des autres sociétés, Local Measure a choisi Zendesk par rapport à cette affinité de valeurs. Même si l’équipe est réduite à 60 individus, elle reste soudée, ce qui a pesé dans la balance. Quant à Zendesk, l’acquisition semble être une suite logique d’un partenariat initial, mais centré sur l’amélioration de produits conjoints.

La collaboration existante entre Local Measure et AWS représente un autre point essentiel dans cette appropriation. Depuis 2020, Local Measure a fondé ses solutions vocales sur Amazon Connect. En 2022, un partenaire stratégique s’est établi avec AWS en Australie/Nouvelle-Zélande.

Grâce au lien fort avec le cloud d’Amazon, Zendesk peut proposer une plateforme vocale plus accomplie avec l’intégration de l’IA générative. Même si l’automatisation n’est pas encore totale, le but reste quand-même de développer certaines tâches de l’agent humain, incluant :

  • La transcription ;
  • La saisie d’informations pendant les appels ;

Dans un cadre plus large, cette dynamique pourrait inspirer d’autres travailleurs à envisager une nouvelle organisation professionnelle, en réalisant par exemple via simulation de portage salarial. Cela leur permettrait de mieux anticiper les implications d’une collaboration ou d’une intégration future.

La nouvelle équation de la relation client

Local Measure compte sur l’intelligence artificielle afin de transformer l’expérience des agents de centres de contact. Il s’agit de ne pas les remplacer, mais plus de les soulager concernant les tâches redondantes et administratives. Entre autres, leur système permet de :

  • Transcrire un appel en temps réel ;
  • Extraire les informations pertinentes (nom, numéro, nature de la demande) ;
  • Remplir automatiquement les formulaires associés.

Ainsi, selon M. Barouch :

[…] Cela change radicalement l’expérience, car l’agent peut se concentrer sur la conversation sans être distrait, ce qui est vraiment formidable.

Dans un contexte où des informations sensibles circulent lors des appels clients, la question de la sécurité des données devient essentielle. Les outils de Local Measure, comme le produit Connect, ont été conçus pour que les données ne soient pas stockées sur les serveurs, mais chez les clients. Par ailleurs, M. Barouch a ajouté :

Nous pouvons masquer et nettoyer les données avant même que les informations ne soient stockées, et nous fournissons des contrôles d’accès pour déterminer qui peut voir la version complète par rapport à la version expurgée.

Grâce à un système de nettoyage et de masquage pour les données sensibles, Zendesk a ainsi la possibilité de renforcer la confidentialité via le texte, l’email ou la voix. Une promesse significative, notamment pour les clients grands comptes.

Cette approche montre aussi comment les technologies de sécurisation et d’automatisation peuvent redéfinir les modes de travail. Dans certains cas, cela peut amener entreprises et professionnels à réaliser une simulation de portage salarial. Ils peuvent ainsi anticiper les impacts budgétaires et organisationnels d’une nouvelle structuration du travail.

Avec Llama 4 Scout, Maverick et Behemoth, Meta révèle ses ambitions en termes d’IA

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Meta accélère dans l’intelligence artificielle avec le lancement de Llama 4, une nouvelle génération de modèles multimodaux basés sur l’architecture Mixture-of-Experts (MoE). Allant de Scout, léger et performant, à Behemoth, puissant et exigeant, ces modèles visent à répondre à divers besoins professionnels. Meta ambitionne ainsi d’intégrer ses solutions IA tant pour les professionnels que pour le grand public.

Meta semble franchir une nouvelle étape dans la course à l’intelligence artificielle avec le lancement de la quatrième génération de ses modèles Llama. Celle-ci confirme en effet l’engagement de la firme à s’imposer comme étant acteur indispensable dans le domaine de grands modèles de langage. Adoptant une architecture Mixture-of-Experts (MoE), cette gamme de LLM multimodaux semble redoutable de par leur efficacité, que ce soit sur le plan fonctionnel que technique. La série présente une approche modulaire et pratique de l’IA générative. Cela part de Scout, perfectionné pour des contextes longs et des infrastructures moins performantes, à Behemoth, créé pour mesurer avec les leaders du marché. D’autres modèles ont même dévoilés, et de ceux à venir.

Des modèles au service de la performance

Meta présente divers modèles Llama comme : Scout, Maverick et Behemoth. Le modèle Llama 4 Scout se démarque de par sa légèreté, pourtant redoutablement efficace. Activant 17 milliards de paramètres (sur un total de 109B) répartis sur 16 experts, ce modèle se targue de fonctionner sur un seul GPU Nvidia H100. Dépassant des références comme Mistral 3.1 ou Gemma 3, il peut gérer plus de 10 millions de tokens pour différentes tâches complexes comme :

  • L’analyse multi-documents ;
  • La déduction sur des bases de code volumineuses ;
  • La personnalisation avancée basée sur l’activité utilisateur.

Il se pourrait que cela inclue la classification automatique des justifications de frais professionnels, un cas d’usage de plus en plus exigé dans les outils RH et comptables.

Présenté en version preview, Llama 4 Behemoth représente actuellement le modèle le plus puissant de la série actuelle. Comptant 288 milliards de paramètres actifs sur un total de 2000 milliards, il se repose sur 16 experts. Lors du pré-entraînement, il dépasse des modèles comme Claude Sonnet 3.7 ou GPT-4.5 sur des tâches STEM. D’après Meta :

Nous avons atteint 390 TFLOPs/GPU. Le mélange de données global pour l’entraînement comprenait plus de 30 000 milliards de tokens, soit plus du double du mélange de pré-entraînement de Llama 3, et comprenait divers ensembles de données textuelles, graphiques et vidéo.

Activant lui aussi 17 milliards de paramètres, le modèle Llama 4 Maverick a la possibilité de le faire sur un total impressionnant de 400B. Avec des performances incroyables sur la génération de code et le raisonnement, il rivalise avec Gemini 2.0 Flash, DeepSeek V3 et GPT-4o. Sur LMArena, la version chat expérimental de Maverick atteint un score ELO de 1417, assez de Gemini 2.5 Pro (1439).

Vers des usages sur matériel grand public ?

Des membres de la communauté tech comme Alex Cheema (EXO Labs), mettent en évidence que Llama 4 pourrait être exploité sur des machines plus accessibles.

Avec l’architecture MoE, certains experts sont sollicités pour la génération de texte. Même si la mémoire rapide reste essentielle, cette situation permet de réduire les besoins en puissance brute. Pour l’exécution de certains modèles comme Scout, Maverick (sauf Behemoth étant encore exigeant), des alternatives économiques aux GPU Nvidia peuvent être engendrées.

Même si les retours initiaux semblent globalement positifs, les performances observées n’ont pas encore atteint leur plein potentiel d’après les premiers testeurs. La firme avait déjà prévu ces écarts, mais a décidé de publier ces modèles rapidement, restant fidèle à sa volonté d’ « aller vite ». De même, elle a annoncé que d’autres versions de Llama 4 sont en préparation, y compris Llama 4 Reasoning.

Avec plus d’un milliard de téléchargements de la série Llama, l’entreprise multinationale tente d’intégrer ses modèles de langage dans ses produits, dont Meta AI. De plus, elle souhaite renforcer sa présence dans le secteur de l’IA destinée aux professionnels et au grand public.

Le développement de Llama 4 pourrait occasionner certains frais professionnels, notamment liés à la formation des équipes ou à l’ajustement des systèmes existants. Toutefois, le potentiel de ROI devrait compenser les dépenses initiales. Il reste donc essentiel d’évaluer précisément les coûts et les bénéfices attendus afin de définir une stratégie en matière de technologies.

Celona et ALE tentent de réformer la connectivité industrielle avec la 5G privée

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Celona et Alcatel-Lucent Enterprise unissent leurs compétences pour déployer une 5G privée adaptée aux environnements industriels complexes. Cette solution innovante, s’appuyant sur le Zero Trust et la microsegmentation, vise à renforcer la performance, la sécurité et l’automatisation des réseaux, tout en accompagnant la transformation digitale et la convergence IT/OT des entreprises.

Alcatel-Lucent Enterprise (ALE) coopère avec l’entreprise californienne Celona, un acteur reconnu de la 5G privée en entreprise. Le but est de lancer une solution de 5G privée en direction des environnements industriels. Avec d’autres produits, cela s’appuie sur une administration simplifiée, une gestion centralisée et un modèle de sécurité Zero Trust, pour assurer une réussite réseau strictement contrôlée.

Cette alliance thésaurise sur l’expertise réseau d’ALE et la technologie cellulaire de Celona. Les deux sociétés proposent une alternative taillée pour des sites assez complexes, incluant les entrepôts, les ports, les usines ou les aéroports. Dans ces lieux, les réseaux Wi-Fi classiques s’échinent à satisfaire les exigences de couverture et de fiabilité.

Une révolution dans l’architecture d’entreprise

Le cœur technologique de l’offre se réfère sur l’architecture Celona 5G LAN, associée aux réseaux cellulaires et à la gestion propre simple aux réseaux IP d’entreprise. À l’inverse des  approches opérateurs standard, Celona apporte une infrastructure complète, pouvant être déployée sur site ou dans le cloud.

Ainsi, les entreprises peuvent maîtriser leur réseau, que ce soit la qualité de service, la sécurité ou la couverture, pilotable depuis un orchestrateur cloud-native. Parmi les innovations importantes a intégrées à la solution, il s’agit de la technologie MicroSlicing de Celona, permettant une microsegmentation intelligente du réseau, assignant des ressources à des applications critiques de manière dynamique comme :

  • La robotique ;
  • Les véhicules autonomes ;
  • La réalité augmentée.

Ces applications tirent profit ainsi d’une performance appropriée, garantissant un maintien de service, même dans les environnements les plus stricts. Dans le secteur industriel, la sécurité est renforcée grâce à différents éléments technologiques. Alignée sur les principes du Zero Trust, une politique de sécurité détaillée et précise est mise en place à l’aide de :

  • L’authentification via carte SIM ;
  • l’isolation native des flux ;
  • la solution de géolocalisation contextuelle Aerloc.

Cette approche sécuritaire est déployée sur l’intégralité du réseau, jusqu’aux couches applicatives. De la même façon qu’une estimation du salaire brut permet d’estimer le coût réel d’un employé pour une société, Celona offre aux industriels une visibilité claire et précise.

Une transformation digitale accélérée

L’infrastructure permet aux entreprises industrielles de progresser dans leur transformation digitale, facilitant l’intégration de l’industrie 4.0, comme :

  • Les véhicules à guidage automatique (AGV) ;
  • La robotique intelligente ;
  • L’analyse vidéo en haute définition ;
  • Les applications en réalité augmentée et virtuelle.

Grâce à l’automatisation des flux et l’optimisation de la maintenance, la 5G privée se transforme comme un atout stratégique pour le renforcement dans le domaine industriel.

De cette collaboration, une tendance plus vaste est présente : la convergence entre les réseaux IT classique et les infrastructures technologies opérationnelles (OT). Les deux entreprises peuvent en effet associer la souplesse des réseaux IP avec la solidité et la qualité de service de réseaux cellulaires.

L’intérêt grandissant pour les architectures hybrides sera ainsi satisfait. De cette vision intégrée, se combine LAN, WLAN et 5G privée, façonnant une nouvelle génération d’infrastructures réseau axées sur la performance, l’automatisation et la sécurité.

Dans ce contexte d’évolution technologique et d’optimisation des processus, les entreprises ont également la possibilité de mieux piloter leurs coûts. Cela passe notamment par une estimation du salaire brut des salariés, en rapport avec la hausse de la productivité et l’acquisition de nouvelles compétences exigées par ces technologies avancées.

LLMs.txt pour réguler l’accès des IA aux contenus web

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Le fichier LLMs.txt émerge comme une initiative visant à encadrer l’accès des IA aux contenus en ligne, en complément de robots.txt. Destiné aux crawlers IA, il offre aux éditeurs un moyen de contrôler l’utilisation de leurs données. Bien que non contraignant juridiquement, il préfigure une réflexion plus large sur la protection des créateurs face aux systèmes d’IA.

 

Contrairement à robots.txt, qui encadre l’accès des moteurs de recherche comme Google, LLMs.txt semble viser spécifiquement les crawlers IA utilisés par des acteurs. Parmi ces derniers, l’on peut citer par exemple LAION, Common Crawl ou encore OpenAI. L’objectif est que les éditeurs de contenu contrôlent mieux les informations à exploiter par ces IA. Ils peuvent également savoir lesquelles des données doivent être exclues de leurs évolutions d’entraînement. Grâce à ce fichier, l’on découvre une nouvelle forme de régulation, un contrat numérique entre les créateurs de contenu et les IA. Il s’agit surtout d’assurer un contrôle précis et respectueux des données utilisées.

LLMs.txt pour guider les crawlers IA

Étant situé à la racine du site internet, le fichier LLMs.txt occuperait une structure similaire à celle de robots.txt. À l’intérieur, des directives claires seraient données aux crawlers IA, incluant des sections contenant des recommandations et des liens de références vers des fichiers Markdown.

Un exemple fictif présente une structure précise, ce qui simplifierait son adoption par les webmasters et les IA. Néanmoins, même si l’approche paraît prometteuse, il convient de noter qu’elle reste une initiative volontaire, et non un standard juridique obligatoire.

Le statut juridique du fichier LLMs.txt demeure incertain. Malgré le fait que la communauté technologique (surtout Hugging Face) soutient la proposition, aucun cadre légal obligatoire ne parle de son adoption ou de son respect. Il se pourrait que certains acteurs du secteur optent d’ignorer le fichier, comme cela a pu être le cas de  robots.txt auparavant. La question de la réglementation et de la mise en œuvre effective de ces consignes reste encore en suspens.

Cette incertitude rappelle les procédures entreprises durant une simulation de portage salarial. Tout comme un consultant indépendant évalue les implications financières et légales avant d’opter pour ce statut, les éditeurs doivent analyser avec précision l’impact réel du fichier sur leurs activités.

LLMs.txt, un rempart naissant pour les éditeurs

De plus en plus d’éditeurs de contenu se préoccupent que leurs créations soient exploitées sans autorisation par des IA pour produire des résultats. Cela pourrait même aller jusqu’à des sources non mentionnées. Le fichier LLMs.txt offre ainsi la possibilité de rétablir un certain équilibre, donnant aux créateurs plus de maîtrise sur l’utilisation de leur travail. Par contre, nombreuses sont les questions sans réponse :

  • Quel sera le degré d’adoption de ce protocole ?
  • Sera-t-il nécessaire d’accompagner cette initiative d’un cadre législatif plus strict ?

Même si le fichier LLMs.txt est encore en développement, les contributeurs sur internet doivent au moins se tenir au courant de son évolution. Une telle initiative pourrait signaler le commencement d’une nouvelle période où les droits de créateurs de contenus seraient mieux protégés face aux IA.

Que ce soit un éditeur, un utilisateur ou un producteur de contenu, l’adoption de ce protocole pourrait impacter sur l’usage et la valorisation des contenus sur web. Ainsi, il devient judicieux de rester attentif aux changements et aux positions prises par les grandes entreprises du web.

Pour tout créateur de contenu indépendant, cette évolution vers une meilleure protection des droits pourrait impacter plusieurs éléments. Cela inclut la manière dont il envisage leur activité et leur rétribution, rendant potentiellement intéressant l’usage d’outils comme une simulation de portage salarial.

Zendesk mise sur l’IA et l’omnicanal pour fluidifier le parcours client

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Lors de sa conférence Relate, Zendesk a dévoilé une stratégie axée sur l’automatisation intelligente, la continuité entre les canaux et la protection des données. Objectif : fluidifier les parcours clients tout en optimisant le travail des agents grâce à une plateforme unifiée et sécurisée.

Lors de la conférence annuelle Relate à Las Vegas, Zendesk révèle ses priorités stratégiques autour du service client et du service aux employés. Pour Matthias Göhler, CTO pour la région EMEA, le principal est d’offrir à la clientèle un service correct en interne et en externe. Zendesk compte ainsi sur l’IA, l’omnicanal et l’expérience unifiée. L’ambition est d’offrir un parcours client clair, restant fidèle à l’ADN de l’entreprise.

Avec les comportements clients évoluant rapidement, les pratiques changent. Avec la génération actuelle favorisant l’instantané, le tout-numérique, le libre-service, les agents IA deviennent pertinents. Ces derniers sont disponibles 24/7, capables de gérer les demandes simples en toute autonomie, répondant aux nouvelles exigences efficacement.

Vers une relation client plus intelligente

D’après Zendesk, il est possible d’automatiser 80% des requêtes, celles liées aux commandes et à la facturation. Si elle est bien pensée et bien intégrée, l’automatisation peut améliorer l’expérience : les clients résolvent leurs problèmes de manière indépendante sans attente. Par contre, dans certaines situations, l’intervention humaine est requise :

  • A la demande de la clientèle ;
  • pour des raisons légales ;
  • dans des cas complexes.

Pour la nouvelle génération d’agents IA, réduire doucement ces zones grises devient une des priorités. En effet, l’IA ne se restreint pas à la relation automatisée, car elle soutient les agents humains dans la vie quotidienne :

  • Copilote intelligent ;
  • Analyse de la qualité des interactions ;
  • Anticipation des besoins en ressources ;
  • Génération de rapports par le biais des requêtes en langage naturel.

Ainsi, l’IA devient présente dans toute la chaîne, que ce soit pour du traitement en temps réel, l’optimisation des performances ou  la montée en compétence des équipes. Un peu comme la gestion des frais professionnels, où les dépenses doivent être justifiées et maximisées pour éviter les coûts, l’IA aide les entreprises à rationaliser leurs démarches. Elles identifient par exemple les interactions ayant besoin d’intervention humaine et celles pouvant être automatisées.

Zendesk, allié stratégique des services clients

Concernant les canaux, la logique n’est plus d’investir sur un seul point de contact unique, mais d’assurer la fluidité de l’expérience, peu importe le support. Grâce à Zendesk, les agents peuvent gérer les réclamations et demandes depuis une seule interface, via : email, téléphone, WhatsApp ou chat. Par ailleurs, le téléphone reste un canal essentiel, mais il devient en particulier une alternative dans l’hypothèse où les autres canaux semblent ne pas fonctionner. Le mot d’ordre est  « la continuité ».

Zendesk semble ne pas être entravé par les défis réglementaires, surtout ceux liés au RGPD en Europe et à l’éventuel AI Act. L’entreprise pratique des standards stricts en termes de sécurité, de transparence et de contrôle national des données. Elle propose des fonctions comme :

  • La suppression automatisée ;
  • Le chiffrement avancé ;
  • L’anonymisation des données sensibles.

Zendesk s’engage aussi à ne pas utiliser les données de ses clients pour entraîner ses modèles d’IA, un point crucial pour les entreprises européennes. En simplifiant la communication et la planification du travail des agents grâce à une plateforme centralisée par exemple, Zendesk peut contribuer à une meilleure gestion de ressources. Cela inclut potentiellement le suivi et l’enregistrement des frais professionnels engagés par les agents dans l’exercice de leurs missions.

Les Français et les technologies modernes en 2025

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En 2025, les Français adoptent massivement les technologies modernes, notamment l’intelligence artificielle et les réseaux sociaux, transformant leur quotidien et leurs interactions. Le mobile domine la connectivité, remplaçant progressivement le téléphone fixe. Toutefois, cette omniprésence technologique soulève des questions sur la dépendance numérique et les disparités d’utilisation selon l’âge et le genre.

 

L’intelligence artificielle, qui était autrefois du domaine de la science-fiction, s’intègre progressivement dans la vie quotidienne, transformant des secteurs entiers. Parallèlement, les réseaux sociaux continuent de façonner les échanges, créant de nouvelles formes de communauté et de diffusion de l’information, tout en soulevant des questions cruciales concernant la vie privée et la désinformation. Le mobile demeure l’outil central de cette connectivité omniprésente, un véritable outil numérique polyvalent qui accompagne les individus à chaque instant. Il est devenu essentiel de comprendre l’interconnexion entre les Français et ces avancées technologiques pour appréhender les dynamiques sociétales, économiques et culturelles de l’époque actuelle.

 

Nouvelles pratiques numériques et tendances émergentes

Au-delà de l’équipement de base (Internet et mobile), les Français adoptent rapidement de nouvelles pratiques numériques, en particulier sur les réseaux sociaux et avec l’intelligence artificielle. La grande majorité des Français (9 sur 10) se servent des réseaux sociaux. Une part significative de la population française l’utilise quotidiennement : un tiers s’y connecte tous les jours, et un quart, plusieurs fois par jour.

On remarque une petite différence entre les hommes et les femmes : l’utilisation quotidienne a augmenté chez les femmes, mais a un peu diminué chez les hommes entre 2023 et 2024. La fréquence d’usage quotidienne reste constante chez les jeunes adultes, puis diminue graduellement avec l’âge.

L’IA progresse fortement en France : un tiers des Français l’ont utilisée en 2024, confirmant la tendance haussière observée depuis 2022. On constate une augmentation de cet usage, incluant des outils comme la simulation de portage salarial dans le monde professionnel, et d’autres applications dans les milieux étudiant et privé. Une inégalité persiste entre les genres, les hommes étant plus enclins à utiliser l’IA dans les deux situations.

L’évolution des modes de communication et de connectivité en France

Le secteur des communications en France est en pleine révolution, marqué par l’essor fulgurant de la téléphonie mobile au détriment du fixe. Le dernier baromètre révèle une chute importante de l’utilisation du téléphone fixe, après une période de stabilité. La chute de 5 points du taux d’équipement des foyers en lignes fixes entre 2023 et 2024 constitue la plus forte diminution annuelle enregistrée depuis plus de 20 ans.

La progression constante du téléphone mobile est un facteur déterminant de ce recul. Presque tous les Français (98 %) ont un téléphone portable, et la majorité (91 %) un smartphone. La gestion des dépenses est de plus en plus optimisée, en témoigne l’accessibilité financière des forfaits mobiles, et alors que près de sept Français sur dix dépensent moins de 20 € par mois, la SIMULATION DE PORTAGE SALARIAL reste un des outils à considérer. Alors que 46 % des utilisateurs sous-utilisent leur forfait de données, moins de 10 % atteignent la limite.

Tout comme l’utilisation des téléphones portables s’est généralisée, Internet est devenu indispensable dans la vie des Français. Plus de cinquante pour cent de la population affirme être incapable de se passer d’une connexion internet pendant une durée supérieure à vingt-quatre heures.

Bien que cette dépendance touche toutes les générations, elle est particulièrement préoccupante chez les jeunes de 12 à 17 ans (71 %), un chiffre en forte augmentation depuis 2016 (28 %). Environ 50 % des 60-69 ans sont du même avis. L’utilisation d’Internet ne cesse de croître, comme en témoignent le record de 73 % pour les démarches administratives en ligne, la reprise des achats en ligne après la période Covid, et l’adoption massive d’outils pratiques tels que Doctolib (67 %) et les applications de navigation (75 %).