AI Strategy

Demis Hassabis a résolu le repliement des protéines en quatre ans. Mais la véritable histoire est l'attente de vingt ans avant qu'il ne commence. Voici comment il pense au timing, aux nœuds racines et à la planification dynamique.

Découvrez comment l'économie des bâtisseurs redéfinit les rôles et pourquoi le 'Paiement à la performance' est la clé pour prospérer à l'ère de l'IA.

La répression de l'immigration au Japon signale un changement dans l'économie de l'IA, où le talent d'élite devient la nouvelle priorité par rapport à la main-d'œuvre en volume.

La course à l'ingénierie des invites est terminée. Pour des modèles de pointe comme Fable 5, Claude et Codex, l'approche gagnante est le cadre CROCC : Contexte, Demande, Format de sortie, Contraintes, Point de contrôle. James Huang explique pourquoi des invites plus courtes, de style mission, surpassent les modèles de 800 mots.

L'IA a redéfini le seuil où les humains deviennent précieux. En utilisant le concept physique de niveau de Fermi, James Huang soutient que l'effort humain en dessous d'un certain seuil de capacité a une valeur marginale négative par rapport à l'IA. Ce n'est que lorsque l'humain + IA dépasse l'IA seule que la valeur devient exponentielle.

L'IA n'est pas Internet—elle a un coût marginal croissant, pas nul. James Huang explique pourquoi les gagnants traiteront les travailleurs numériques comme de la chair à canon jetable, menant des expériences parallèles avec une logique de portefeuille. Les mathématiques géopolitiques sont brutales : le silicium drainent le carbone, et la fenêtre de prédation est ouverte mais finie.

L'enregistrement divulgué d'Accenture a révélé que la conversion PDF en PPT était leur plus grand consommateur de jetons. C'est la loi de Goodhart en action : lorsque la consommation de jetons devient un KPI, les employés s'optimisent pour brûler des jetons. James Huang explique pourquoi mesurer l'utilisation de l'IA au lieu des résultats crée des incitations perverses — et ce qu'il faut faire à la place.

Plongez dans le concept de la dette de compréhension dans le codage AI, où un code propre peut entraîner des désalignements catastrophiques et des systèmes fragiles. Découvrez des stratégies pour lutter contre ce problème.