Livre

L’IA générative en pratique

Plus de 100 façons étonnantes dont l’intelligence artificielle transforme les entreprises et la société

Bernard Marr

Wiley, 2024

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Classement éditorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Caractéristiques

Analytique
Révélateur
Captivant

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Commentaires

L’IA générative a le potentiel de transformer radicalement notre vie quotidienne à mesure qu’elle se déploie dans différents secteurs. Selon le futurologue Bernard Marr, bien qu’elle puisse offrir un avantage concurrentiel aux entreprises, elle pose également des risques potentiels au niveau social et organisationnel. L’auteur envisage divers scénarios futurs, des plus dystopiques aux plus optimistes, et encourage les lecteurs à exploiter cette technologie de manière responsable. Pour cela, il appelle à une évolution culturelle favorisant l’innovation, l’ouverture et la collaboration.

Résumé

Les avancées rapides de l’IA générative annoncent des perturbations majeures dans nos vies professionnelles et personnelles.

En réalité, l’idée que les machines puissent avoir des niveaux d’intelligence similaires à ceux des êtres humains remonte à 1950, lorsque l’informaticien, mathématicien et logicien britannique Alan Turing a présenté le test de Turing : les machines ne réussissent le test que si un évaluateur humain a des difficultés à discerner s’il s’agit d’une machine ou d’un être humain. Dans les années 1970 et 1980, les premières tentatives de création de modèles d’IA, ou de systèmes experts, étaient limitées parce que les machines disponibles ne pouvaient pas « apprendre », mais devaient être programmées pour prendre des décisions. La révolution Internet et l’émergence du World Wide Web dans les années 1990 ont entraîné des progrès rapides dans des domaines connexes tels que l’analyse prédictive et l’exploration des données. Ces avancées ont été suivies par l’explosion du Big data au début des années 2000 et l’introduction du deep learning dans les années 2010, ouvrant la voie aux modèles d’IA générative d’aujourd’hui.

Aujourd’hui, l’IA générative...

À propos de l’auteur

Le futurologue Bernard Marr est l’auteur de nombreux ouvrages à succès, dont Artificial Intelligence in Practice, Tech Trends in Practice et Future Skills. Il conseille également des gouvernements et des entreprises en matière de stratégie.