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AI Expert | Mustapha BenKalfate ( Directeur de la transformation IA et Expert Instructeur IA)

Dans le cadre de notre dossier « Visionnaires de l’I. A : Comment l’intelligence artificielle façonne le monde de demain », Mustapha Benkalfate nous partage son expertise sur les avancées majeure dans le domaine de l’[website].

Pouvez-vous vous présenter à nos lecteurs ?

Je suis Directeur de la Transformation IA chez Halifax Consulting et Expert Instructeur IA & Management chez LinkedIn Learning. Plus de [website] professionnels ont appris à maîtriser l’IA avec mes méthodes via LinkedIn Learning et Microsoft ce dont je me réjouis car il est urgent d’acculturer pour ne pas rater ce train. J’ai aussi écrit et publié plusieurs livres dont le dernier est GÉNÉRATION IA. J’y ai expliqué divers concepts et méthodes d’utilisation de l’intelligence artificielle générative, avec des contributions prestigieuses comme celle de responsables de Stanford University, Google, Nvidia, Hugging Face etc. Mon expertise et mon domaine principal sont liés à l’acculturation IA, à sa maîtrise par les professionnels non techniques et à la AI Literacy (inscrite désormais dans le European AI Act).

Quelles sont les dernières avancés et innovations dans le domaine de l’IA qui ont retenu votre attention récemment ?

Chaque semaine, les dernières actualités sur les automatisations, les agentic AIs (intelligences artificielles agentiques) et les performances des IA génératives captent l’attention des experts et du grand public. Ça change à une vitesse ébouriffante mais l’essentiel est plus « stable » donc il faut savoir distinguer, dans le bruit, les messages vraiment cruciaux. Ces sujets IA, au cœur des débats technologiques, mettent en lumière les avancées majeures, mais aussi les défis liés à l’intégration de ces technologies disruptives. On parle de sécurité et de régulation ; sans devenir rétif à toute innovation, il faut effectivement savoir utiliser ces IA génératives pour ne pas être dangereusement imprudent. Pour moi, l’un des aspect clé dont on parle peu ce sont des études récentes qui révèlent comment l’interaction cognitive entre l’Homme et l’IA transforme profondément nos modes de réflexion. Ces recherches soulèvent des questions cruciales sur la pensée critique et la nécessité de maintenir un esprit de vigilance face à l’utilisation croissante de ces outils. En explorant ces thématiques, on comprend mieux l’impact des IA génératives sur nos processus décisionnels et la manière dont elles redéfinissent notre rapport à la technologie. Depuis 2024, une prise de conscience collective s’est opérée : l’urgence et l’importance de se former de façon structurée à ces technologies sont désormais évidentes. Il ne s’agit plus d’apprendre uniquement sur le tas, mais de suivre des formations solides et adaptées, surtout pour les débutants. Maîtriser l’IA demande désormais un apprentissage rigoureux pour en exploiter pleinement le potentiel tout en en comprenant les limites.

Quels secteurs ont le plus bénéficié de l’intégration de l’IA ?

Les entreprises de formation, les startups et les entreprises de petites dimensions car elles sont plus aisément agiles, les entreprises avec de gros enjeux de services clients, les entreprises produisant des contenus à la chaine (agences de marketing, com’…) bénéficient à fond des changements récents. Ici, on parle de Gen AI (IA Generative). L’IA au sens large est encore plus révolutionnaire dans la médecine, la recherche, l’industrie (avec les jumeaux numériques par exemple) ….

Comment voyez-vous l’avenir de l’IA et son impact sur la société ?

Elle peut considérablement « augmenter » les activités des humains et permettre aux humains de faire tout ce qu’ils voudraient faire mais n’ont jamais le temps de faire. A condition qu’ils soient réellement formés et pas juste informés ou sensibilisés. En tant qu’expert de la formation IA pour les vendeurs, je vois le changement avant et après un training. Lorsqu’on acculture les gens dans les départements vente, ils trouvent des moyens de tirer bénéfice de la formation de façon très concrète et efficace. Au fond, on leur donne le pourvoi d’adapter l’IA à leur quotidien, en toute sécurité et vigilance. L’enjeu d’acculturation et de AI Literacy (alphabétisation IA) est énorme. Hélas, ceux qui passeront ou passent déjà à côté pourraient subir une période d’ajustement de l’emploi et des compétences se traduisant par une grosse casse sociale et une tension décuplée.

Quel est votre avis sur l’impact qu’a et aura l’IA sur l’emploi en France ?

Même réponse que précédemment avec l’accent sur le fait que la France, par la propension de ses habitants au débat, trop souvent abstrait et stérile (parler des choses avant d’essayer de les connaître par soi-même), ralentit une adoption éclairée et prudente de l’intelligence articulée. Paradoxalement, le scepticisme n’empêche pas l’adoption, il empêche la bonne adoption : éclairée et prudente. La peur véhiculée, finalement, conduit à des usages qui, effectivement, produiront les effets redoutés. C’est assez triste que la peur suscite le danger dans notre pays. J’estime qu’il faut former à fond les gens, les informer toujours des risques, mais qu’ensuite il faut compter sur leur intelligence plutôt que de les effrayer.

Quels sont les principaux défis éthiques liés à l’IA et comment les abordez-vous dans votre travail ?

L’utilisation de l’IA sans respecter les limites fixées par l’entreprise et sans précautions dans le partage de données sensibles est déjà une réalité documentée en France, c’est un défi de faire cesser ces pratiques déjà massives. L’IA générative donne l’impression qu’on la maîtrise après quelques échanges avec ChatGPT, Mistral ou DeepSeek. C’est faux et c’est dangereux de croire ça. Les défis éthiques consistent déjà à comprendre ce qu’on fait (hallucinations des IA, biais, erreurs, non exhaustivité des recherches web…) et à concrètement être sensibilisé à la dangerosité par des exemples issus du terrain.

Quelles sont, selon vous, les opportunités et les défis futurs pour les experts en IA, notamment en ce qui concerne l’évolution de la technologie et de la réglementation ?

Les opportunités sont nombreuses de partager les sujets qu’on domine et de former des centaines de milliers de gens pour qu’eux aussi fasse le grand saut dans la maitrise de l’IA. La masse de gens à acculturer est impressionnante car ce virage de l’IA est peut-être encore plus spectaculaire que celui d’internet. Les défis consistent d’abord à ne pas s’annoncer comme expert de tout. Il y a un gros manque d’expertise et il peut apparaître tentant de répondre à toutes les sollicitations, en dehors de toute prudence et largement au-delà du seuil tolérable…d’immodestie. On doit se spécialiser, tester ce dont on parle et se garder de répondre à bien des demandes ou questions. Il est ainsi nécessaire de consacrer un temps très key à l’auto formation. Dans ce monde de l’IA changeant très vite, c’est au moins un tiers de mon temps que je consacrer à me former ou à découvrir.

Quels conseils donneriez-vous à ceux qui souhaitent se lancer dans une carrière dans l’IA ?

De se former par étapes, de prévoir d’abord une compréhension globale puis de découvrir les métiers en lien avec l’IA avant de décider dans quelle branche ils veulent aller. Car ça change tout en termes de formation : devenir data scientist, faire des automatisations no code, vendre des solutions d’IA, travailler dans le conseil, enseigner….

Si vous avez des sujets que vous aimeriez aborder, nous vous invitons à les formuler et à y répondre ici.

Le concept de AI Literacy, la situation de l’IA dans les entreprises, les stratégies d’IA, l’application de l’IA au domaine des ventes, les formations les plus efficaces pour diffuser l’IA, la montée en compétences dans la maîtrise de l’IA, l’avenir du travail à l’ère de l’IA.

Amazon is set to release a new reasoning model under its Nova branding by June this year, Business Insider reported. The model will function with a hy......

Ampere is accelerating its expansion from Arm-based server processors for AI processing into networking chips for the telecom market.

“Conduct a comprehensive literature review on the state-of-the-art in Machine Learning and energy consumption. […]”.

Tout le monde, même vous, peut créer une IA grâce à la technique de distillation

OpenAI, Meta, Google, Microsoft, toutes ces entreprises ont investi des milliards de dollars pour développer peur propre modèle d’IA. Pourtant, aucune d’entre elles ne tient vraiment la place de leader. À l’instar d’OpenAI, propriétaire de ChatGPT qui est aujourd’hui le chatbot le plus utilisé. Parallèlement, une start-up chinoise a pu tenir tête aux géants de l’industrie avec moins de 6 millions de dollars. Ce n’est autre que DeepSeek qui a récemment déployé le modèle R1 qui est devenue l’application la plus téléchargée aux États-Unis. Cela grâce à la technique de distillation de LLM.

Quelque temps après, l’administration Trump a envisagé un projet de loi visant à sanctionner tous ceux qui utilisent l’application DeepSeek.

Or, aujourd’hui, Meta, Microsoft et OpenAI se tournent vers l’approche qu’a adoptée DeepSeek dans le développement de son modèle.

Le processus en question s’appelle Distillation. Et c’est un mécanisme qui permet de réduire le coût de développement des modèles pour une fraction des investissements massifs qu’ont dû réaliser les entreprises américaines.

Un processus rapide et peu coûteux pour créer un modèle d’IA.

La technique de Distillation ne date pas d’hier. Mais grâce à DeepSeek, elle est devenue une aubaine pour toutes entreprises et start-ups souhaitant créer des modèles d’IA pour moins cher.

Son fonctionnement repose sur deux modèles de langage. En premier lieu, il y a ce que l’on appelle le modèle enseignant.

Celui-ci, de grande taille, a pour attribution de générer le prochain mot d’une phrase. En d’autres termes, le modèle enseignant va générer les données qui serviront à l’entraînement du second modèle que je nomme « modèle élève » et qui est plus petit. Ainsi, le transfert des données se fait plus rapidement.

Les entreprises et les start-ups qui adoptent le processus de distillation gagnent donc du temps dans la phase d’entraînement de leurs modèles.

Mais elles pourront également économiser leurs ressources tout en bénéficiant d’une marge bénéficiaire assez élevée.

Et comme l’a indiqué le responsable produit d’OpenAI, Olivier Godement, la technique de distillation est un processus magique.

« Grâce à la distillation, on peut facilement créer un modèle plus petit, mais plus performant, très rapide à exécuter et surtout très bon marché », a-t-il ajouté.

Awesome Knowledge Distillation of LLM Papers [website] — Carlos E. Perez (@IntuitMachine) February 25, 2025.

DeepSeek aurait-elle distillé un modèle d’OpenAI ?

Llama, GPT-4, Gemini, tous ces modèles ont nécessité des investissements massifs et un volume inimaginable de données.

Je n’ose même pas imaginer combien de millions, voire de milliards, OpenAI, Google ou Meta ont-ils investis pour créer ces modèles.

Ce qui est sûr, c’est qu’avec la méthode de distillation, on peut créer des modèles aussi performants que GPT-4 pour une fraction de son coût de développement.

Et c’est justement le cas puisque les développeurs peuvent accéder à la plateforme d’OpenAI pour distiller leurs connaissances.

Il est donc possible de s’inspirer des LLM d’OpenAI pour créer, par exemple, un petit modèle tel que Phi, celui de Microsoft, le principal bailleur d’OpenAI.

De son côté, OpenAI pense que DeepSeek avait distillé ses modèles. Mais est-ce vraiment le cas ? La start-up chinoise n’a pas encore donné son avis. En tout cas, la technique de distillation n’est pas sans limites.

Oui, la distillation permet de créer un modèle d’IA de petite taille, mais qui performent dans certaines tâches.

Pourtant, il y a un compromis qu’il ne faut surtout pas négliger dans le processus de distillation. Comme l’a souligné Ahmed Awadallah, responsable de recherche chez Microsoft Research.

Selon lui, plus on distille un modèle, plus on réduit ses capacités. Ce qui veut dire que si un modèle devait être distillé, le modèle élève ne serait efficace que pour les mêmes tâches dont excellait le modèle enseignant.

Pour David Cox, vice-président des modèles d’IA d’IBM Research, il n’est pas nécessaire d’exécuter un modèle à partir d’un grand modèle.

D’après son analyse, les modèles distillés sont assez performants pour fonctionner sur un appareil de petite taille comme les smartphones ou en tant que chatbot de service client.

– distillation will give us amazing small models.

– reasoning Models increase in intelligence.

– cost will fall by 10x, outperforming Moore's Law.

– exponential curve for intelligent models.

In sum: there is no wall, we just getting started — Chubby♨️ (@kimmonismus) February 5, 2025.

Pourtant, si DeepSeek avait vraiment distillé un modèle d’OpenAI, pourquoi il dispose des mêmes capacités, voire des performances surpassant celles de ChatGPT ? David Cox se serait-il trompé dans son analyse ?

Ce qui est sûr, c’est qu’il faudra toujours un plus grand modèle pour pouvoir créer et former un autre qui est plus petit, mais qui est plus performant.

Le vrai défi, c’est que les grandes entreprises puissent se mettre d’accord sur la possibilité de distiller leurs modèles pour que les start-ups aient l’opportunité de créer leur propre modèle sans investir des centaines de millions.

Si les géants ne souhaitent pas que leurs modèles se fassent distiller, fallait pas le mettre en open source. Tout simplement.

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Meta AI prépare un abonnement payant et une application pour rivaliser avec ChatGPT

On est encore en début d’année et l’industrie de l’IA s’enrichit, encore et encore, de nouveaux modèles, plus puissants et plus performants. Mais jusqu’ici, seul OpenAI semble dominer la course avec son chatbot IA ChatGPT. Anthropic, la société mère derrière Claude AI ne se laisse pas faire pour autant. Il y a aussi Meta qui vient d’annoncer une application d’IA pouvant rivaliser avec ChatGPT.

Mais est-ce suffisant pour devenir un leader de l’IA en quelques mois, d’ici le mois de décembre 2025 en d’autres termes ?

C’est en tout cas ce qu’espère Mark Zuckerberg, PDG de Meta. Parallèlement, celle-ci prévoit également de déployer un service payant pour Meta AI.

Je dirai que Meta AI copie sur OpenAI puisque celle-ci propose aussi d’une facturation mensuelle pour accéder aux meilleures fonctionnalités de l’application de ChatGPT.

La question qui se pose est de savoir si Meta arrivera à surpasser OpenAI et rivaliser avec ChatGPT en adoptant cette stratégie.

Pour répondre à cette question, il est nécessaire de retourner à la source et de revoir l’évolution de Meta AI depuis sa création.

Un objectif d’un milliard d’utilisateurs.

C’est en 2023, en mois de septembre, que Meta a lancé Meta AI, un service d’IA générative ayant la capacité de générer des images et de répondre à des questions via les applications de l’entreprise.

Il vient donc remplacer les fonctions de recherches des réseaux sociaux appartenant à l’entreprise. À savoir Instagram, Facebook, Messenger et WhatsApp.

Pour ce qui est de l’accessibilité de Meta IA, le service ne prend en charge que les applications Meta et n’est accessible que via son site web.

De son côté, Mark Zuckerberg a indiqué dans le rapport trimestriel de Meta qu’ils espèrent atteindre le milliard d’utilisateurs pour son service d’intelligence artificielle.

Mais est-ce qu’une IA autonome pourrait aider Meta à atteindre cet objectif ?

Il y avait une rumeur récemment comme quoi, Meta serait sur le point de développer une application mobile autonome pour améliorer l’engagement de son public.

Un utilisateur de Threads souligne d’ailleurs que si Meta arrive à lancer une application autonome, il pourrait unifier son assistant IA avec les smartphones, ainsi qu’avec les autres produits comme les lunettes Ray-Ban Meta.

Pour ma part, je pense que cet utilisateur a raison. C’est en effet l’approche la plus adaptée pour que les utilisateurs puissent mieux personnaliser leurs interactions avec Meta AI.

Reste à savoir si Meta va lancer ce service gratuitement ou si le PDG va décider d’adopter une autre stratégie de monétisation.

Bientôt des formules payantes pour accéder à Meta AI.

Comme je l’ai indiqué au début de cet article, Meta va prendre l’exemple sur OpenAI et Microsoft et envisage de proposer un modèle d’abonnement payant pour Meta AI.

La directrice financière de Meta, Susan Li, affirme cette hypothèse. « Nous nous concentrons davantage sur l’expérience client. Mais nous avons constaté des opportunités de monétisation pour Meta AI. Il est donc possible, dans un avenir proche, que nous proposions une formule payante et un abonnement premium pour nos utilisateurs », a-t-elle déclaré.

Getting the deets on party crashers with multimodal AI 🕵️ [website] October 7, 2024.

Est-ce qu’une application aidera Meta AI à rivaliser avec ChatGPT ?

À titre d’information, le nombre d’utilisateurs de Meta a tout de même augmenté les deux derniers mois.

La hausse est de 100 millions d’utilisateurs, soit 600 millions en décembre contre 700 millions au mois de janvier.

Par contre, on n’a pas de chiffre exact sur ce qui est de la comparaison directe entre ChatGPT et Meta AI étant donné que ce dernier n’est pas encore disponible ne tant qu’application autonome.

Par contre, les analystes indiquent que le site web autonome de Meta AI affiche 10 millions de vues par mois.

Ce qui est largement en dessous de ChatGPT qui compte aujourd’hui près de 300 millions d’utilisateurs hebdomadaire.

Malgré tout ça, il y a un pays qui va faire de Meta un service émergent du grand marché de l’intelligence.

L’avenir de Meta IA repose-t-il vraiment sr l’Inde ?

Tout d’abord, WhatsApp fait aujourd’hui l’objet d’une rétention et d’un engagement croissants.

Et comme l’a indiqué Susan Li, l’Inde est désormais le plus grand marché de l’utilisation de Meta AI.

Parallèlement, la directrice financière de Meta a annoncé que WhatsApp était, au mois de janvier, l’application sur laquelle on utilise le plus Meta AI.

En deuxième place se trouve Facebook qui, lui aussi, connaît un fort engagement des utilisateurs. Et cela grâce au fait que Meta a intégré des flux qui permettent aux utilisateurs de Facebook de demander à Meta AI des informations sur le contenu recommandé par l’application.

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