Avec l’IA, n’ayez pas peur : osez la polygamie

Perplexity : de la révolution à la normalisation

À l’époque où ChatGPT, Gemini, Copilot et Claude nous répondaient uniquement à partir de leurs connaissances préchargées (souvent obsolètes), Perplexity est arrivé avec une approche hybride géniale : il naviguait sur le web en temps réel, récupérait des informations fraîches, et les organisait dans une réponse conversationnelle, tout en citant précisément ses sources.

C’était comme avoir un assistant de recherche ultra-compétent qui non seulement vous trouvait l’info, mais la structurait et vous l’expliquait. Plus besoin de jongler entre Google et ChatGPT : Perplexity faisait les deux en même temps. Sa force résidait dans cette capacité à trouver des informations récentes, précises, et à vous indiquer d’où elles venaient. Mais aujourd’hui la donne a changé. Presque toutes les grandes IA ont intégré des capacités similaires. Et tous ont adopté la pratique de citer leurs sources, rendant moins unique ce qui faisait la force de Perplexity.

Et côté français, impossible de ne pas évoquer le fameux partenariat « Cocorico » entre Mistral et l’AFP. Ce duo gagnant combine la technos de pointe de Mistral avec l’exigence journalistique de l’AFP. Résultat : une IA qui n’est pas seulement un moulin à texte, mais un véritable outil d’info fiable et en temps réel.

Ici la leçon est claire : dans le monde de l’IA, l’avantage concurrentiel est temporaire. Ce qui était révolutionnaire hier devient le standard d’aujourd’hui. C’est pourquoi il faut constamment explorer, tester, et rester à l’affût des innovations.

Les modèles chinois : la menace fantôme pour l’Occident

Enfin, ce serait indécent d’ignorer la montée en puissance des modèles chinois. Trop souvent relégués au second plan, des outils comme Qwen et Deepseek se révèlent être de redoutables compétiteurs. Ces modèles, forts d’algorithmes innovants et d’un accès massif aux données, rivalisent désormais en tout point avec leurs homologues occidentaux.

Concrètement Deepseek talonne aujourd’hui de ChatGPT en tests de compréhension linguistique, et se distingue par une efficacité redoutable dans la gestion de contextes multilingues. Leur rythme d’amélioration est effarant : pendant que certains leaders occidentaux mettent des mois (et des milliards) pour déployer une mise à jour majeure, ces modèles chinois évoluent à une cadence qui force à repenser la domination actuelle. Ne soyez donc pas surpris si, dans quelques années, la pointe de l’innovation IA se situe désormais en Chine.

Pourquoi utiliser en parallèle plusieurs IA ?

Il est nécessaire de ne pas se contenter d’un seul outil, même si celui-ci vous semble être la solution miracle. Franchement, s’en tenir à une seule IA, c’est comme se persuader que le beurre salé est la seule matière grasse digne d’intérêt. Sauf si vous êtes breton, vous savez que l’huile d’olive a par exemple une autre saveur et d’autres qualités.

L’expérimentation est donc la seule manière de découvrir quelle IA correspond le mieux à notre besoin à un instant T (car en plus elle évoluent). C’est en sortant de votre zone de confort, en lançant le même prompt sur plusieurs IA, voire en envoyant le contenu généré par l’un à un autre pour voir comment il est retravaillé, que vous pourrez jauger leur véritable valeur.

N’écoutez pas ceux qui vous vendent du rêve avec des chiffres aseptisés issus de benchmarks qui ne vous donnent qu’une partie de l’équation. C’est en testant, en confrontant les réponses dans des conditions réelles que vous verrez la différence. Vous constaterez que, dans la pratique, certains modèles se dégonflent, alors que d’autres, peut-être moins en vue sur les tests, vous épateront par leur pertinence et leur adaptabilité. Osez multipler les essais, confrontez les IA entre elles et jugez par vous-même. C’est en osant expérimenter sans complexe que vous découvrirez l’outil qui va réellement transformer votre manière de travailler.

Et la souveraineté, la sécurité, les biais et l’écologie, on en parle ?

Enfin, au-delà des fonctionnalités et des chiffres qui vendent du rêve, il faut aussi regarder ce qui se passe derrière le rideau. On ne peut pas se contenter d’une IA qui fait le job sans se poser quelques questions sur la souveraineté et la sécurité des données. En tant que citoyens, il est essentiel de savoir où vont nos données, comment elles sont traitées et surtout si le modèle respecte notre vie privée.

Parlons aussi des biais et de l’éthique. Les modèles d’IA, aussi brillants soient-ils, ne sont pas exempts de reproduire des biais, qu’ils soient culturels, linguistiques ou autres. Utiliser une IA, c’est aussi accepter de se confronter à ces questions et, idéalement, choisir des solutions qui s’engagent à réduire ces dérives. Un conseil, si Tiananmen, et les ouïghours ont de l’importance pour vous, oubliez Deepseek et Qwen.

Dernier point : l’impact environnemental. Les infrastructures qui soutiennent ces technologies consomment énormément d’énergie. Alors, en plus de comparer les performances, pourquoi ne pas aussi se pencher sur l’empreinte carbone des modèles que vous utilisez ? Le secteur de l’IA est volontairement très opaque concernant son impact sur l’environnement, néanmoins, retenez qu’il existe des modèles moins énergivores que d’autres.

Pour résumer, il existe une multitude de grilles de lecture à prendre en compte pour faire un choix éclairé : c’est votre droit et votre responsabilité de le faire.