Tubbydev

ChatGPT a-t-il de la mémoire ou plus précisément, garde-t-il en mémoire les échanges, l’historique pour continuer un travail sur plusieurs jours, plusieurs semaines ?

Pour le savoir, rien de plus simple que de lui .. demander ..

L’un des principaux reproches faits aux IA, ou plus précisément aux chats des IA (ChatGPT, Claude, Gemini, etc..) est d’être toujours d’accord avec ce qu’on leur dit, rectifie, etc..

On a l’impression d’avoir des bons élèves le doigt sur la couture du pantalon.

Bref, les chatbots sont des bénis oui-oui.

Anthropic, Claude, et leurs créatures ont provoqué un petit séisme la semaine dernière, allant même jusqu’à faire baisser pas mal de valeurs boursières. Et puis, OpenAI et autres ont réagi.

La cause de tout ceci: une sorte de nouvelle génération, de nouvelles possibilités de l’IA (en l’occurrence Claude et ensuite ses concurrents, en réaction) à AGIR et pas seulement répondre.

De l’idée générale où tous les logiciels, progiciels, etc.. allaient intégrer l’IA, on est parti vers une évolution où un agent IA devient une sorte d’OS intelligent et ACTEUR de chaque ordinateur et même dans le « cloud » au sein des fichiers, des programmes, etc..

Conséquence 1: fin des progiciels, logiciels, etc..

Conséquence 2: fin des besoins de raisonnement, d’apprentissage, etc..

Bref, un gros bouleversement qu’explique assez bien la vidéo postée à la fin de cet article (30 minutes mais prenez le temps de bien la regarder et écouter .. sans la faire résumer par chatgpt ou notebooklm 😉)

Pour en revenir au concret, que peut-on faire donc de NOUVEAU avec Claude, OpenAI et autres ?

« Comment vendre sur ChatGPT ? » est LA question que se posent pas mal de marques, magasins, vendeurs de produits.

Surtout que récemment, OpenIA a annoncé l’arrivée de la pub.

Surtout 2, que personne n’a encore vraiment LA recette pour que ses produits, pensées, trucs publiés sur le « web » ressortent sur ChatGPT ou autre dans cette fumisterie de GEO sont les « agences » tentent de faire leur spécialité afin de combler la fin annoncée (à tort ?) sur SEO qu’elle arrivaient à facturer à des clients crédules.

Comme d’habitude dans le vaste Internet, il ne sert à rien de partir vent du c.. dans la plaine.. Et bien qu’on en soit à la xème révolution/évolution, les gens continuent d’avoir les mêmes réflexes.

Aurions-nous intérêt à bégayer en prompt ?

L’état du prompting.

Pendant des années, l’idée dominante derrière le prompting des modèles d’IA a été la suivante : plus de détails + plus de contexte = de meilleurs résultats. Ce raisonnement a poussé les utilisateurs à concevoir des prompts toujours plus élaborés pour obtenir le meilleur des IA. Mais un nouvel article de Google Research suggère que nous compliquons peut-être les choses inutilement.

Depuis environ 2 ans, l’IA générative est commentée partout. Trop souvent avec des slogans, des promesses floues ou des visions catastrophistes. Rarement avec des données sérieuses.

Le dépôt GitHub working-with-ai publié par Microsoft (https://github.com/microsoft/working-with-ai ) fait partie des pépites à vraiment prendre en considération et à fouiller. Ce n’est pas un gadget marketing, ni un projet open source à la mode. C’est un ensemble de données issues d’un travail de recherche lourd, discret, et beaucoup plus instructif que la majorité des livres blancs circulant sur LinkedIn.

Encore faut-il savoir ce qu’on y cherche, et surtout ce qu’on peut en tirer.

L’arrivée de l’IA dans les entreprises ne constitue pas une amélioration progressive comparable aux évolutions techniques habituelles. Elle modifie la structure même du travail. Ce bouleversement est déjà visible : tâches répétitives absorbées par les modèles, montée en importance de l’analyse, exigence accrue des organisations.
Dans ce contexte, un guide clair et structuré devient essentiel pour comprendre où se trouve désormais la valeur professionnelle. C’est l’objectif du livre Carrière augmentée.

Le rapport 2025 de Menlo Ventures consacré à l’état de l’IA générative dans les entreprises offre une photographie assez précise et chiffrée de la manière dont les organisations transforment réellement leur fonctionnement grâce à l’intelligence artificielle.

Ce document s’appuie sur des données économiques solides, des retours terrain et l’analyse des usages de près de 500 décideurs américains (DONC PAS D’ENTREPRISES FRANCAISES). Il met en lumière une mutation rapide : en 2 ans seulement, l’IA est passée du statut de technologie émergente à celui de moteur central de productivité, d’innovation et de réorganisation des workflows dans les entreprises.

Le rapport montre que cette adoption ne se limite pas à quelques secteurs pionniers. Elle touche l’ensemble du tissu économique, de la santé au droit, de la finance à la création, tout en redéfinissant les modèles d’achat logiciel, la place des startups, la structure des architectures techniques et la hiérarchie des fournisseurs de modèles. Il révèle également une dynamique nouvelle : l’adoption n’est plus uniquement pilotée par les directions générales ou informatiques, mais aussi par les employés eux-mêmes, via des mécanismes de Product-Led Growth qui accélèrent la diffusion des outils d’IA à l’intérieur des organisations.

Est-ce que l’Europe va suivre la même évolution ? Où est, où sera la valeur réelle de l’IA, quelles sont les forces qui redessinent le marché du logiciel, et comment les entreprises peuvent prendre un avantage stratégique dans un contexte où les performances des modèles, la concurrence entre fournisseurs et les usages internes évoluent à une vitesse sans précédent.

Voici les éléments principaux à tirer de ce rapport.

Le rapport joint en bas de l’article concerne 37,5 millions de conversations sur CoPilot dans la 2ème moitié de 2025.

Que peut-on en tirer sur l’usage que les gens font de Copilot ? (Modulo le fait que selon les pays et langues, les usages peuvent être sacrément différents et d’autres facteurs qu’on oublie souvent de prendre en compte quand on a le nez dans le guidon IA :-)).