Grok-3 : l'IA la plus intelligente sur Terre
Newsletter : édition du 20/02/2025
👋 Hello à toi, c’est Yassine au clavier !
Nous sommes jeudi et c’est donc notre rdv hebdomadaire pour une synthèse des sujets chauds 🔥 du moment autour de l’IA avec des astuces, des conseils, des outils, des analyses… et tout ça gratuitement !
Rappel : tu peux aussi lire mes précédentes newsletters.
Au sommaire de cette édition :
Mon prochain webinar gratuit : Les agents IA pour les nuls
xAI dévoile Grok-3 : l'IA la plus intelligente sur Terre
Perplexity Deep Research : l’incontournable pour faire ses recherches (et gratuit)
Mistral Saba : le LLM adapté au marché arabophone et asie du Sud
La Chaîne de Pensée pour les nuls
Fiche Mémo de la semaine : ChatGPT
Mon prochain webinar gratuit : Les agents IA pour les nuls
L’IA conversationnelle, c’est cool, mais les agents IA, c’est le game changer en 2025. Automatisation, intelligence, autonomie… ces agents sont capables de gérer des tâches entières sans supervision humaine. Mais par où commencer ? Comment les créer ? Et surtout, comment les utiliser efficacement en entreprise ?
J’anime ce webinar en partenariat avec Lion (l’école pour se former aux compétences de demain).
🗓️ Quand ? Mardi 4 mars 2025 pendant la pause déj de 12h30 à 13h15
🔗 Où ? en ligne vous devez vous inscrire via ce >lien<
xAI dévoile Grok-3 : l'IA la plus intelligente sur Terre
xAI a dévoilé mardi Grok-3, sa toute nouvelle IA, la présentant comme "l'IA la plus intelligente sur Terre".
Les performances de Grok-3 sont impressionnantes : il se hisse au premier rang du classement Chatbot Arena, avec un score record de plus de 1400, jamais atteint par un modèle disponible publiquement.
Ce modèle surpasse les perf de GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet et Gemini-2 Pro en math (benchmark AIME'24), sciences (benchmark GPQA) et en code (benchmark LiveCodeBench).
Les nouvelles fonctionnalités de Grok-3 (qui manquait à GROK-2, il rattrape son retard sur ses concurrents ChatGPT et DeepSeek) :
Raisonnements avancés : Intègre des modes de pensée "Think Mode" et "Big Brain Mode" pour des raisonnements logiques améliorés et la résolution de problèmes complexes.
Recherche approfondie : Une fonctionnalité "DeepSearch" permet de récupérer des informations et de les expliquer, en tenant compte du contexte pour fournir des éclairages pertinents.
Puissance de calcul : Exploite une infrastructure massive de 200 000 GPU NVIDIA H100 (le fameux supercalculateur Colossus) pour un traitement des requêtes plus rapide.
Multimodalité : Prend en charge le texte et prévoit d'intégrer prochainement des interactions vocales.
Actuellement, l'accès à Grok-3 est réservé aux abonnés X Premium Plus (50$/mois).
Perplexity Deep Research : l’incontournable pour faire ses recherches (et gratuit)
Je ne suis pas sponsorisé par Perplexity et pourtant je ne cesse de répéter que c’est (en ce moment) le meilleur outil du marché pour faire des recherches. Bien meilleur que la fonctionnalité Search de ChatGPT.
Je l’ai installé sur mon téléphone en remplacement de Google Assistant et je l’utilise pour mes recherches à la place de Google. J’en suis méga fan ❤️.
Il y a quelques jours ils ont frappé encore plus fort !
Perplexity a lancé "Deep Research" le 14 février 2025, une nouvelle fonctionnalité conçue pour réaliser des recherches et analyses approfondies à votre place, vous faisant gagner un temps considérable.
Deep Research effectue des dizaines de recherches, lit des centaines de sources et raisonne pour fournir un rapport complet de manière autonome. Le rapport final peut être exporté en PDF ou en document, ou converti en Perplexity Page pour le partage.
Cerise sur le gâteau : Deep Research est disponible gratuitement : les abonnés Pro bénéficient d'un nombre illimité de requêtes, tandis que les non-abonnés ont un accès limité. Disponible sur le web, il sera bientôt déployé sur iOS, Android et Mac.
La plupart des tâches de recherche sont effectuées en moins de 3 minutes.
👉 Pour l'essayer, rendez-vous sur perplexity.com et sélectionnez "Deep Research".
Mistral Saba : le LLM adapté au marché arabophone et asie du Sud
Le 17 février 2025, Mistral, notre champion made in France, a présenté Mistral Saba, un modèle de langage spécialisé conçu pour répondre aux besoins spécifiques des marchés du Moyen-Orient et d'Asie du Sud. L'objectif est de rendre l'IA omniprésente en tenant compte des cultures et des langues locales.
Points clés de Mistral Saba :
Langues : Prend en charge l'arabe et de nombreuses langues d'origine indienne, en particulier celles du sud de l'Inde comme le tamoul.
Spécialisation régionale : Un modèle de 24 milliards de paramètres entraîné sur des données méticuleusement sélectionnées du Moyen-Orient et d'Asie du Sud.
Cas d'utilisation:
Support conversationnel : Idéal pour les réponses rapides et précises en arabe. Alimente des assistants virtuels pour des conversations en temps réel.
Expertise spécifique au domaine : Peut être affiné pour devenir un expert dans des domaines comme l'énergie, les marchés financiers et la santé, offrant des informations approfondies en contexte arabe.
Création de contenu culturel : Excelle dans la génération de contenu culturellement pertinent, comprenant les idiomes et les références locales.
La Chaîne de Pensée pour les nuls
La "Chaîne de Pensée" (Chain of Thought) est une technique très puissante pour améliorer vos prompts.
Vous devez absolument comprendre comment ça marche vous allez voir ce n’est pas sorcier.
Au lieu de simplement demander à l’IA la réponse finale, on lui demande de décrire son processus de pensée, c'est-à-dire les étapes intermédiaires qui le mènent à la solution. On lui demande de "penser à voix haute".
Imagine que tu demandes à un enfant de résoudre un problème difficile, comme une énigme.
Sans "Chaîne de Pensée" : Tu lui poses juste la question finale : "Quelle est la réponse ?" L'enfant essaie de deviner, ou donne une réponse au hasard, sans trop réfléchir. Il a peu de chances de trouver la bonne réponse.
Avec la "Chaîne de Pensée" : Tu l'encourages à expliquer comment il pense. Tu lui dis : "Alors, comment tu t'y prends ? Qu'est-ce que tu regardes en premier ? Quelles sont les étapes que tu suis dans ta tête pour résoudre le problème ?"
En forçant l'enfant à expliquer son raisonnement, plusieurs choses se passent :
Il réfléchit plus attentivement : Au lieu de deviner, il décompose le problème en étapes plus petites et plus faciles à gérer.
Tu peux l'aider : En écoutant son raisonnement, tu peux repérer les erreurs et l'aider à corriger sa façon de penser.
Il apprend : La prochaine fois qu'il rencontrera un problème similaire, il saura comment le décomposer et le résoudre.
Comment rédiger un prompt CoT (Chain of Thought) ?
On fournit au modèle quelques exemples de problèmes avec leur chaîne de pensée. Ces exemples servent de guide, montrant au modèle comment décomposer le problème et articuler son raisonnement. Par exemple, pour un problème mathématique, on montrerait : Le problème. Les étapes de calcul intermédiaires (formules, raisonnements). La réponse finale.
Ensuite, on présente le problème que l'on veut résoudre, en incitant le modèle à utiliser la même approche : "Suivez les étapes, expliquez votre raisonnement, puis donnez la réponse finale."
Exemple avec et sans CoT :
Aller plus loin : d’autres types de Chaîne de Pensée
Zero-Shot CoT: On utilise un prompt générique comme “Réfléchis étape par étape", sans fournir d'exemples. Cela incite le modèle à générer une chaîne de pensée.
Self-Consistency Decoding: On demande à l'enfant de résoudre le même problème plusieurs fois, en l'encourageant à réfléchir de différentes manières à chaque fois. Puis on regarde quelle réponse revient le plus souvent.
Pourquoi : Parce qu'on sait que même avec la "Chaîne de Pensée", l'enfant peut parfois se tromper ou prendre un mauvais chemin de raisonnement. En faisant plusieurs essais, on augmente les chances que la bonne réponse finisse par ressortir.
Avec l'IA on pose la même question à l'IA plusieurs fois, en lui demandant à chaque fois de générer une "Chaîne de Pensée" différente. On obtient donc plusieurs raisonnements différents, et peut-être plusieurs réponses différentes. Ensuite, on regarde quelle réponse est la plus fréquente. Si l'IA donne la même réponse trois fois sur cinq, on peut être plus confiant que c'est la bonne réponse.
Fiche Mémo de la semaine : ChatGPT
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