Les articles de Netsources

L’intelligence artificielle s’intègre dans nos activités quotidiennes. À l'ère de la taylorisation rampante dans la zone «col blanc» de l’entreprise, les métiers de la donnée et de la connaissance se polarisent : exécution automatisée d›un côté, compétences de cadrage vitales de l›autre.

Netsources est une boussole dans cette mutation. Nous identifions les compétences qui résistent à l’automatisation, celles qui maintiennent l’humain aux commandes. Car la vraie question n’est pas «que peut faire l’IA ?», mais « que devons-nous savoir faire pour rester pilotes ? »

Sans questions, pas de valeur

Comme Christian Vigne l’avait souligné fin 2024 dans sa chronique «Mon premier paper : Answers in abundance, questions in scarcity», que nous publions ici pour la première fois : le problème n’est pas la machine avec son offre infinie de réponses, mais la question, souvent rare et mal formulée.

Le domaine de l’IA générative évolue à un rythme effréné. Début 2023, le terme « prompt engineering » entrait dans le vocabulaire courant. La presse annonçait alors des salaires à six chiffres pour les spécialistes de la formulation de requêtes aux modèles de langage1.

Deux ans plus tard, c’est un nouveau terme qui apparaît : le « context engineering ». Entre-temps, les modèles de langage ont évolué. Leurs fenêtres de contexte se sont élargies (jusqu’à un million de tokens pour Gemini). Les premiers agents IA sont apparus, capables de simuler un raisonnement à plusieurs étapes, de rechercher des informations sur le web, d’exécuter du code ou encore d’utiliser des outils.

Le prompt engineering reste primordial. Le dossier publié par Véronique Mesguich dans les deux numéros précédents de NETSOURCES (Le prompt, un art pour la veille stratégique et la recherche d’information . Netsources , no 178 & 179 ) en présente les fondamentaux : savoir structurer une requête, guider le raisonnement du modèle, fournir des exemples pour orienter les réponses2. Ces techniques constituent la base de toute interaction efficace avec un modèle de langage.

Avec Gemini 3 et ses concurrents, l’IA générative entre dans une phase de consolidation stratégique

Après l’annonce de Gemini3 Pro le mois dernier, Gemini 3 Flash est devenu depuis la mi-décembre le modèle par défaut de Google. Ce nouveau modèle puissant et rapide est en effet intégré désormais dans l’application Gemini, l’API et les outils pour développeurs.

L’arrivée de Gemini 3 marque moins une rupture spectaculaire qu’un changement d’échelle et de maturité dans la compétition entre grands modèles d’IA. Elle illustre la volonté de Google de reprendre l’initiative face à OpenAI, non seulement sur le plan des performances, mais surtout sur celui de l’écosystème et des usages. Après la phase d’expérimentation de ces trois dernières années, le marché entre dans un cycle où non seulement la robustesse, mais aussi l’intégration dans des usages professionnels complexes deviennent déterminantes. La différenciation ne passe plus uniquement par la puissance brute, mais par la capacité à s’insérer dans des workflows réels. Commençons par préciser les avancées apportées par cette nouvelle version, avant d’étudier la réaction des concurrents et les recompositions à venir pour le marché de l’IA générative.

Depuis quelques années, les réseaux sociaux connaissent une nouvelle révolution. Après les filtres, les stories et les vidéos courtes, c’est désormais l’intelligence artificielle générative (IAG) qui s’impose comme le nouvel outil incontournable des créateurs de contenu. Fini le temps où elle faisait peur : aujourd’hui, elle inspire, elle assiste, et surtout, elle crée.

Les réseaux sociaux restent aujourd’hui les principales plateformes de création et de diffusion de contenus, avec des chiffres impressionnants qui montrent l’ampleur de cette production. Instagram publie chaque jour près de 100 millions de photos et vidéos, TikTok diffuse environ 34 millions de vidéos, YouTube enregistre 720 000 heures de visionnage quotidien, et Snapchat voit circuler pas moins de 5 milliards de snaps.

Chroniques amusées sur l’intelligence artificielle par Christian Vigne

Christian Vigne (Narra), anciennement Product Manager chez Google, s’amuse dans ses chroniques à explorer l’impact de l’IA sur nos vies. Il est amené à conseiller les entreprises sur leurs stratégies IA (cadrage, priorisation, formation, conduite du changement).

Je suis archi nul en maths. C’est pas grave, j’en ai fait mon deuil à quarante et un ans. Mais cet aprem, j’ai écrit une équation et je n’en suis pas peu fier !