On fait le point sur l'IA et le podcast ! Claude Fable 5, Génération IA, Modèle Routing

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Dans ce nouvel épisode, on fait le point sur l'évolution de l'IA générative avec la sortie du nouveau modèle d'Anthropic Claude Fable 5, et sur la suite du podcast Génération IA.

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Bonjour à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode de Génération IA. C'est Guillaume et je suis très heureux de vous retrouver aujourd'hui pour un nouvel épisode en solo. Les deux derniers épisodes, je recevais un invité. Je ne sais pas ce que vous en avez pensé. N'hésitez pas à me faire vos retours. En tout cas, c'était très sympa de recevoir des invités. J'en recevrai d'autres. J'ai notamment le prochain podcast qui est prévu avec un invité. Mais je voulais aussi refaire un podcast en solo pour vous faire une mise à jour de plein de choses sur l'IA évidemment et sur le podcast. Parce que c'est un peu comme ça que le podcast est né, en solo devant son micro. Et je voulais maintenir ce format aussi parce que c'est un format qui marche vraiment bien.

Les formats avec les invités ont plutôt bien fonctionné. Mais je trouve que l'épisode avec Stéphane a un peu soupiré. Il a beaucoup performé par rapport au calibre de l'invité. L'épisode s'appelle Comment évaluer une IA. Mais en réalité, on parle de beaucoup plus de choses que l'évaluation des IA. Stéphane nous explique comment lui utilise par exemple l'IA pour coder. Il nous explique comment il a participé à la création d'un LLM chez Meta.

Et il nous explique plein de choses intéressantes. Le départ de Yann Lequin de Meta. La nouvelle orientation de l'entreprise. Et sa startup d'IA appliquée au marché financier. Donc je vous conseille fortement cet épisode si vous ne l'avez pas encore vu. Et je vous demanderai si vous avez 30 secondes de mettre 5 étoiles à ce podcast. Quelle que soit la plateforme d'écoute sur laquelle vous l'écoutez. Parce que ce podcast n'est pas spécialement sponsorisé. Il n'y a pas de publicité. Et donc si ça crée de la valeur pour vous. Si ça vous apporte des informations.

Et bien n'hésitez pas à rendre l'appareil en mettant 5 étoiles. Ça prend littéralement 30 secondes. Je referme la parenthèse. Et on peut commencer l'épisode. Donc nous sommes aujourd'hui à l'heure où je tourne ce podcast. Le 11 juin 2026. Pourquoi je dis la date? Parce que dans le dernier épisode avec Stéphane. Dès que je lui demandais. La contradiction. Il disait toujours qu'il pouvait juger de l'état actuel. Mais il rappelait la date. Parce que ça évolue tellement vite. Que ce qu'il disait à cette date là. Pouvait être faux quelques jours après.

En réalité. Personne ne sait l'évolution vraiment de l'IA. De l'intelligence artificielle. Il y a des investissements énormes dans ce secteur. Comme vous le savez évidemment. Chez Anthropic. Chez OpenAI. Chez SpaceX. Avec xAI. Qui vont faire leur IPO. Qui vont devenir public. Afin que tout le monde puisse investir dans ces sociétés. Ces sociétés ont besoin d'énormément d'argent. Pourquoi? Parce qu'elles servent leur modèle. Elles distribuent leur modèle.

Et que cela coûte extrêmement cher. En infrastructure par exemple. Mais. Elles auront plutôt tendance à. Réduire leur coût de revient. Au fur et à mesure qu'elles scalent. Les anciens modèles d'IA. Coûtent moins cher aujourd'hui. Que lorsqu'ils sont sortis. Le problème c'est qu'il y en a toujours des nouveaux qui sortent. Ce n'est pas vraiment un problème. Mais ces nouveaux là sont beaucoup plus chers. Et du coup. Avec le prochain invité de ce podcast. On va parler du coût de l'IA. Pour les entreprises. Et on va voir en détail. Comment gérer ça. Réduire ses coûts d'IA. Et on va voir. Comment gérer ça. plein plein plein de sujets sous-jacents, mais il me semble que c'est hier ou avant-hier que Claude a sorti son tout nouveau modèle, Claude Fable 5.

Alors apparemment ce serait le même modèle que Claude Mythos, je ne sais pas trop comment le prononcer, qu'ils avaient annoncé il y a quelques semaines en disant que c'était un modèle tellement fort que ça pouvait créer plein de problèmes de cybersécurité, etc. Et du coup ils l'ont sorti, ils l'ont un peu bridé, c'est-à-dire qu'il y a plusieurs choses qu'on ne peut pas faire avec Claude Fable 5, notamment l'utiliser pour entraider des modèles d'IA, notamment l'utiliser pour de la cybersécurité poussée parce que ça pourrait aider des hackers malveillants, et également sur le sujet de l'intérêt de l'entreprise, la biologie, parce qu'on veut éviter que des gens mal intentionnés puissent se servir de cet IA pour créer des armes bactériologiques par exemple.

Et c'est pas plus mal, alors ça fait beaucoup de controverses, le fait de censurer des modèles d'IA qui sortent, mais il y a plusieurs points. Le point pour entraîner les modèles, c'est qu'Anthropic veut garder son avance par rapport notamment aux concurrents chinois, parce que les chinois peuvent très bien se servir de ce modèle pour développer d'autres modèles, notamment via la distillation, c'est-à-dire qu'ils vont distiller les connaissances de Claude 5 dans par exemple DeepSeek ou d'autres modèles chinois qui seront plus petits, moins chers, et qui vont éventuellement mettre open source, et donc qui vont directement concurrencer Anthropic, mais également, juste simplement, par exemple pour coder. Ils peuvent très bien utiliser Claude 5 pour coder mieux et plus vite, et étant donné que Claude 5 est un modèle qui est très bien, étant donné que c'est des concurrents d'Anthropic, Anthropic aimerait restreindre cette utilisation, comme ils avaient fait par exemple pour xAI.

Anthropic avait enlevé Claude Code, je crois, pour tous les employés de xAI, soi-disant parce qu'il violait les conditions d'utilisation. Donc voilà pour Claude Fable 5. C'est marrant parce que ils l'ont appelé Mytho et Fable. Je ne sais pas s'ils connaissent la signification en français, mais peut-être qu'ils essayent de nous faire passer un message. Dans tous les cas, ce modèle est sorti. Il est évidemment très puissant pour coder. Il est évidemment extrêmement cher, c'est-à-dire qu'en quelques promptes, vous pouvez siphonner votre abonnement Claude Code en utilisant ce modèle.

Mais dans ce podcast, je n'ai pas envie de commenter chaque modèle qui sort parce qu'il y en a tellement que dans trois mois, peut-être que ce modèle ne sera plus ce qu'on appelle frontale, frontière, modèle, c'est-à-dire qui ne sera plus le dernier, le plus intelligent. Peut-être qu'OpenAI va en sortir un qui sera encore plus intelligent. Donc en fait, on pourrait commenter à l'infini tous les nouveaux modèles via qui sortent.

Et vraiment, je trouve que ce n'est pas le but de ce podcast parce que ça ne va pas créer beaucoup de valeur pour la communauté, pour les auditeurs. Testez ces modèles vous-même. Testez-les sur vos cas d'application. Selon votre budget, allouez, plus ou moins, cette intelligence. En fait, maintenant, j'ai l'impression qu'on rentre vraiment dans une économie d'allocation d'intelligence. C'est-à-dire que on va utiliser des modèles plus ou moins intelligents pour certaines tâches afin de maximiser l'intelligence globale en fonction du budget dont on a et la valeur qu'on crée.

Récemment, j'ai mis un post sur LinkedIn. Je vous conseille de me suivre sur LinkedIn parce que je vais essayer de publier un peu plus. J'ai mis un post qui parlait du modèle routing. Il y a une entreprise américaine qui s'appelle Factory, Factory AI, qui crée un outil de coding avec des agents qui s'appellent les droïdes. Et cette entreprise ne dépend d'aucun fournisseur d'IA. Donc, elle n'est pas affiliée ni à OpenAI, ni à Anthropic, ni à Mistra, ni à personne. Et du coup, elle peut permettre de mettre en concurrence tous ces modèles dans son outil de coding. Contrairement à Claude Code qui est un outil d'Anthropic ou Codex qui est un outil d'OpenAI.

Donc, je trouve ça super bien et super important de découpler le fournisseur des modèles avec l'outil. Et du coup, c'est ce que fait Factory. Et ils viennent de mettre en place un routing de modèles intelligents, c'est-à-dire que selon votre requête, ça va rediriger la requête vers le bon modèle d'intelligence artificielle qui sera celui-ci. Donc, c'est un outil qui sera suffisamment intelligent pour faire la tâche mais qui ne sera pas trop intelligent pour faire la tâche.

Je trouve le concept ultra intéressant mais en fait, pour travailler dessus en ce moment, c'est beaucoup plus complexe que ce qu'on croit parce que c'est très dur de définir quel modèle sera suffisamment intelligent pour une tâche. En fait, ça revient à dire que via un prompt, on connaît par avance la complexité d'une tâche et parfois, il y a des tâches qui s'avèrent beaucoup plus complexes que ce qu'on croit.

Ça s'applique au software mais ça s'applique aussi dans la vraie vie. Combien de fois des gens qui veulent, par exemple, retaper leur maison, en fait, le chantier dure dix fois plus longtemps que ce qu'ils avaient prévu et coûte dix fois plus cher. C'est un grand classique. C'est aussi pareil un peu pour les projets informatiques en général. Souvent, on se dit ok, c'est facile mais il y a sur le papier et puis quand on creuse, on découvre plein de problématiques et donc, c'est pareil pour un prompt et une code base. En fait, le prompt peut être...

Après, le prompt, en fait, se nourrit aussi de tout le contexte de la conversation. Ce n'est pas seulement le dernier prompt donc, en fait, on peut quand même estimer mais voilà, c'est beaucoup plus complexe que prévu. Ça se fait via de l'intelligence artificielle aussi. Factory a beaucoup, beaucoup de données de requêtes de coding parce que, bien évidemment, avant de mettre en place cette feature, ils avaient beaucoup d'utilisateurs donc toutes ces données, ils les ont gardées et ils ont pu entraîner une IA pour classifier les requêtes et les orienter vers le bon modèle d'IA.

Mais, comme je disais, il y a plein de problématiques sous-jacentes notamment, par exemple, la gestion du cache parce que quand vous faites des requêtes au même fournisseur d'intelligence artificielle, artificielle plusieurs fois avec le même système prompt, par exemple, eh bien, vous avez une partie de ce prompt qui reste en cache du côté des serveurs du fournisseur d'IA et donc, ça réduit quand même la facture globale et là, du coup, quand on change de modèle, il y a une invalidation du cache, c'est-à-dire qu'on va aller chez un autre fournisseur et on doit reconstruire toute la requête.

Je ne sais pas si je rendrais trop ou pas assez dans les détails techniquement. Là aussi, j'ai un peu de mal à évaluer exactement le niveau de mon audience. Donc, n'hésitez pas à rentrer en contact avec moi parce que ça me fait plaisir et c'est toujours hyper intéressant de partager parce que il y a vraiment dans cette communauté de builders en IA, il y a vraiment des gens qui font des choses incroyables.

Chacun de leur côté, en fait, on expérimente, on est guidé par notre curiosité et on fait, chacun de notre côté, des choses super intéressantes et parfois, c'est bien de les mettre en commun. Donc, je réfléchis à faire un serveur Discord, par exemple, pour le podcast Génération IA pour qu'on puisse échanger là-dessus. Voilà, je ne sais plus pourquoi je disais ça. Je me suis perdu. Je voulais faire passer un message aussi très important. Je voulais le faire au début de ce podcast. Ça fait déjà 12 minutes que je parle et je ne l'ai pas dit.

Donc, le podcast s'appelle Génération IA. Or, j'ai appris récemment qu'il y avait aussi une newsletter qui s'appelle Génération IA et je voulais souligner que cette newsletter n'est en aucun cas affiliée à ce podcast. Qu'est-ce que ça veut dire concrètement? C'est-à-dire que cette newsletter s'est créée avant le podcast et je suis rentré en contact, enfin, ces personnes sont rentrées en contact avec moi pour que je change de nom du podcast parce qu'elles ont déposé le nom à l'INPI et que ça couvre également tout ce qui est production audiovisuelle.

Et donc, lorsque j'ai créé le podcast, il n'y avait aucun autre podcast qui s'appelait Génération IA. Or, je n'avais pas vérifié qu'il y avait à l'INPI quelqu'un qui a déposé le nom production audiovisuelle alors qu'il n'y avait pas de production audiovisuelle. Donc, je réfléchis actuellement à changer le nom du podcast et cette fois, en vérifiant bien que le nom est disponible, c'est une erreur que je fais régulièrement, c'est-à-dire que quand je lance des projets, en fait, je vérifie qu'il n'y ait pas de concurrent qui ait le même nom que celui de mes produits mais souvent, je ne vais pas jusqu'à déposer le nom parce que je ne sais pas si le projet va perdurer. Quand j'ai lancé ce podcast, c'était vraiment pour le fun et ça commence à bien prendre. Donc, je suis content que ça se développe et je risque de le professionnaliser un petit peu dans les semaines et les mois qui viennent selon l'évolution que ce podcast prend.

Donc, je risque aussi de changer de nom. Je réfléchis à un nouveau nom. Si vous avez des suggestions aussi, n'hésitez pas à me les donner. Ce n'est pas évident honnêtement parce qu'il y a énormément de noms qui sont déjà pris vu que c'est un sujet très à la mode. Donc, voilà. Tout ça pour dire que la nouvelle newsletter Génération IA est très bien. Je me suis renseigné sur ce qu'ils font. Franchement, c'est super. Donc, n'hésitez pas. Ça s'adresse plutôt vraiment aux débutants. J'ai l'impression bien qu'il doit y avoir une montée en compétences et que l'équipe qui gère cette newsletter, je les ai rencontrés et ils sont vraiment très bien également.

Donc, même si je ne suis pas affilié avec eux, je vous recommande quand même si ça vous intéresse de souscrire à leur newsletter pour voir ce sujet. Voilà. Donc, voilà pour ce sujet. Donc, revenons rapidement sur plusieurs points. Déjà, le modèle de Claude Fable 5 maximise, par exemple, fait 80% de score sur les benchmarks de coding existants. Alors, en gros, pour ceux qui ne le savent pas, c'est simplement une évaluation, c'est-à-dire que les benchmarks de coding, il y a un test unitaire et avec un prompt, on va essayer de faire le code qui va valider ce test unitaire. Pour ceux qui ne connaissent pas, ce n'est pas très grave, c'est juste qu'on valide bien que le prompt code bien la bonne chose.

Et donc, Claude 5 a, par exemple, 80% sur le fameux benchmark SW, je ne sais pas exactement comment il s'appelle, SWE, je crois. Et, en fait, on pourrait se dire waouh, ce modèle a 80%, donc 80% de tout le code que font les ingénieurs peut être théoriquement remplacé par ce modèle. Et ça, c'est vraiment un point qui est hyper important. Le benchmark évalue simplement qu'un prompt peut faire du code qui valide un test unitaire, donc un cas particulier.

Or, il y a une entreprise aux Etats-Unis qui s'appelle Microsoft, Cognition, et qui crée un agent de coding qui s'appelle Devin. Ils viennent de sortir un nouveau benchmark dans lequel Claude 5 a seulement 46%, je crois, à ce benchmark. Et en quoi consiste ce nouveau benchmark de Cognition? En fait, ils se sont dit simplement un prompt afin de valider un test unitaire, ce n'est pas suffisant aujourd'hui pour juger de l'efficacité d'un modèle en code. Donc, ils ont fait quoi? Ils ont pris 40 gros projets open source et ils ont validé que ces modèles créent ce qu'on appelle des pull requests, c'est-à-dire des requêtes du code que les maintainers du projet vont pouvoir fusionner ou pas dans le code du projet.

Et donc, pourquoi ce critère de fusionner en habilité? Je ne sais pas exactement comment on dit en français, mais parce que ceux qui maintiennent les projets open source, quand ils vont valider ou non des pull requests, ils ne vont pas seulement regarder si ça valide un test unitaire, mais ils vont regarder le style du code, par exemple. Est-ce que le code est élégant? Est-ce qu'il est bien modulaire? Est-ce qu'il est bien scalable? Est-ce qu'il a le même style que la base de code existant? Ou est-ce qu'il a rien à voir?

Et il va valider que, par exemple, ça ne surcomplexifie pas. Par exemple, si on crée trop de lignes de code pour résoudre un problème, en fait, ça crée ce qu'on appelle une dette technique. Et donc, une fois qu'on a accumulé toutes ces surcomplexifications qui, certes, peuvent valider un test, mais du coup, créent de la surcomplexification, eh bien, ça peut créer beaucoup plus de bugs et ça devient vraiment un enfer à maintenir.

Donc, ils ont ce nouveau benchmark et, en fait, les modèles n'arrivent même pas à 50%, même le code Mythos, qui est censé être le nouveau dieu de l'IA. Tout ça pour dire, les amis, que l'intelligence artificielle, c'est très bien, mais ça ne fait pas tout. Et je sais que c'est contre-intuitif que ce soit moi qui dise ça parce que j'ai un podcast là-dessus et que je suis le premier à dire qu'il faut s'exercer à utiliser l'intelligence, l'intelligence artificielle, mais cette fois, j'aimerais aller à un contre-courant.

J'ai remarqué, des fois, il faut faire une introspection et voir quand on n'a pas raison que, parfois, pour écrire un post LinkedIn, pour écrire un mail, je vais utiliser ChatGPT et je vais l'utiliser cinq fois de suite, cinq itérations pour arriver à mon mail ou à mon post parce que il ne comprend pas bien ce que je veux malgré que je lui décrive bien. Alors, on pourrait se dire, Guillaume, c'est parce que ton prompt n'est pas bon parce que tu ne donnes pas assez de contexte, etc.

Pourtant, maintenant, je prompte en mode vocal, donc je dis tout ce qui me passe par la tête et malgré ça, ce n'est toujours pas bon. Et donc, l'autre jour, je me suis dit, non, je ne vais pas utiliser ChatGPT, je vais écrire moi-même le post LinkedIn, je vais écrire moi-même le mail et ça m'a pris dix fois moins de temps et, en fait, la qualité était tout aussi bonne parce que il ne faut pas non plus se sous-estimer, on est censé savoir écrire quand même et on sait ce qu'on veut. C'est bien, parfois, juste de repasser dessus éventuellement avec l'IA, mais parfois, il faut aussi ne pas tout déléguer, les choses qui n'ont pas de sens en fait à être déléguées et donc, voilà pour cet exemple.

Et il y avait un deuxième point, c'est que le narratif de l'intelligence artificielle de Dario Amodei, le patron d'Anthropic, et de Sam Altman, le patron d'OpenAce, et de Naï, était récemment que l'intelligence artificielle allait remplacer énormément d'emplois et notamment énormément de développeurs informatiques. Certes, si c'est un développeur junior qui simplement écrit du code, peut-être, mais, et encore, mais le développement informatique ne consiste pas seulement à écrire du code. En fait, écrire du code, c'est devenu une modalité, mais c'est ce qui est important maintenant, c'est l'architecture, c'est sur quoi on travaille, parce que parfois, ça ne sert à rien d'écrire plus de code, il faut juste en écrire moins et se concentrer sur une ou deux features.

Et en fait, il y a tout plein de choses qui ne sont pas écrire du code et qui restent à l'humain en fait, pour l'instant. Et le narratif est en train de changer parce qu'on se rend compte que de temps que ça ne détruit pas l'emploi de tous les développeurs. Ça en crée même parfois plus que ça n'en détruit parce que comme tout le monde peut créer des applications et du code, eh bien, vous avez d'autant plus besoin d'ingénieurs pour maintenir, pour scaler ces infrastructures, etc. etc.

Et si ça crée, moi, je pense que l'intelligence artificielle va créer de la valeur dans l'économie, énormément de valeur, eh bien, du coup, toute cette valeur, en fait, il faudra des gens qui vont travailler pour, bah, pour travailler dans ces nouvelles entreprises, dans ces nouveaux projets, etc. etc. Par exemple, SpaceX va faire des fusées et créer un marché, le marché de l'espace. Eh bien, avant, ça n'existait pas. Donc, maintenant, tous ceux qui travaillent là-dessus, ils n'ont pas remplacé, ils n'ont pas pris le job de quelqu'un d'autre parce que c'est un marché qui n'existait tout simplement pas. Ils créent un nouveau marché qui crée énormément de valeur.

Et donc, il faut beaucoup de gens, beaucoup de technologies, beaucoup de matériaux, beaucoup de sous-traitants. Donc, il y a ce scénario de l'IA qui est un scénario optimiste qui consiste à dire qu'en fait, ça va créer tellement de valeur dans l'économie qu'il y aura, en fait, une pénurie de main-d'oeuvre. Et c'est ce que soutient Jeff Bezos dans son interview récente. Jeff Bezos pense et explique très bien dans cette masterclass qu'il nous a fait, avec la chaîne CNBC, je crois, que l'IA va créer énormément de valeur et qu'en fait, il y aura potentiellement une pénurie de main-d'oeuvre.

Alors, ça peut paraître difficile à croire, on ne sait pas, mais j'en ai un peu marre d'entendre que des scénarios pessimistes en France sur l'intelligence artificielle par des gens qui ne s'y connaissent strictement rien, honnêtement. Il y en a qui ne s'y connaissent pas du tout en intelligence artificielle. Et qui nient en économie, d'ailleurs, et qui pensent qu'il y aura une apocalypse, que ce soit écologique, que ce soit au niveau des emplois. Peut-être qu'il y aura des gens qui seront affectés et il faudra les aider et les accompagner, mais pas que.

D'ailleurs, le prix Nobel d'économie, le dernier en date, Philippe Agéon, il est français, lui pense que ça va créer des emplois et de la valeur et pour le coup, il va avoir il n'y a pas plus qualifié que lui pour le dire. Il a cette vision schumpeterienne, c'est-à-dire que c'est le fameux concept de destruction créatrice. Il y a des emplois qui vont être détruits, mais d'autres qui vont être créés. Et c'est exactement ce qui s'est passé avec l'imprimerie.

Quand l'imprimerie est arrivée, les scribes qui écrivaient à la main ont perdu leur emploi parce que les gens n'avaient plus besoin d'eux. Ils pouvaient imprimer. Mais avec du recul, est-ce que ça a créé plus de valeur ou moins de valeur? En fait, il n'y a jamais eu autant de valeur créée dans le monde qu'aujourd'hui. Et ça, en fait, le capitalisme fonctionne en termes de création de valeur. Alors, il y a un problème de répartition de la richesse. De façon générale, il y a moins de pauvres aujourd'hui qu'il y en avait avant.

Notamment, même dans les pays développés, même par exemple en Chine avant, il y avait beaucoup plus de pauvres qu'aujourd'hui. Mais il y a quand même ce problème de répartition où il faut faire très attention qu'il y ait une captation de toutes les richesses par exemple Anthropic, Google, SpaceX. Parce qu'en fait, il y a quand même un gros transfert de richesses de toute l'économie et de toute la société vers ces entreprises.

Mais bref, je referme la parenthèse. L'IA, il y a un scénario très optimiste. Donc, il faut vraiment regarder vers l'avant, continuer de se former. Je voulais faire cet épisode en solo rapidement. C'est un petit épisode. J'aimerais traiter des sujets un peu plus profondément. Mais je suis pas mal occupé. Je dois vous dire, je travaille sur pas mal de projets. N'hésitez pas à rentrer en contact avec moi. Je vous souhaite une bonne semaine et je vous dis à très bientôt dans le prochain épisode avec un invité. Ça va être super. À plus!