Automatisation & IA dans le tourisme : les bases pour bien commencer
N°14 - L'automatisation n’est pas qu'une affaire de geeks : les bases, les bons outils et un regard sur l'IA locale et Atlas, le nouveau navigateur d'OpenAI.
Ravi de vous retrouver pour ce nouveau numéro !
Vous êtes désormais plus de 2 410 lecteurs. Bienvenue aux 218 nouveaux abonnés arrivés depuis le mois dernier !
👉 Abonnez-vous ici si vous lisez ce numéro sans être encore inscrit :)
Au menu ce mois-ci :
Dossier du mois : Automatisation & IA dans le tourisme
On en parle : IA locale, comment ça marche
Nouveau : Atlas, le navigateur d’OpenAI
Boîte à outils : Make.com
Question des lecteurs
Vidéo du mois
Actu IA : ce qu’il ne fallait pas manquer
Prenez un café et c’est parti ! ☕️
DOSSIER DU MOIS
Automatisation & IA dans le tourisme : épisode 1 - les bases
Ah, l’automatisation et l’IA ! 2 mots que l’on entend partout, souvent dans la même phrase… et pourtant, ils ne désignent pas la même chose.
On les confond souvent, parce qu’ils promettent tous les deux de faire gagner du temps. Cette fameuse promesse qui est sur toutes les lèvres dès qu’on parle d’IA…
Mais derrière, ce sont 2 logiques bien différentes :
L’automatisation repose sur des règles prédéfinies
L’IA, elle, analyse, classe, adapte à partir de données
Et c’est lorsqu’on les combine que les résultats peuvent devenir vraiment intéressants.
Dans ce dossier, je vous propose de :
remettre un peu d’ordre dans ces concepts
découvrir les outils les plus pertinents
et surtout, savoir ce qui mérite vraiment d’être automatisé
Un peu d’histoire (pour comprendre d’où on vient)
Depuis les débuts de l’informatique, on cherche à déléguer aux machines ce qu’on fait à la main : trier, calculer, classer, gérer des données... Bref, gagner du temps et limiter les erreurs.
Mais un vrai tournant a eu lieu au début des années 2010, avec l’arrivée de Zapier et sa promesse : automatiser des tâches entre applications… sans coder ! Rien que ça :)
Une vraie révolution, suivie par d’autres acteurs comme Make (anciennement Intergomat pour les puristes), qui a d’ailleurs rendu tout ça plus visuel et accessible.
Aujourd’hui, ces outils servent de base à une nouvelle génération d’automatisations… boostées à l’IA.
De l’automatisation aux agents IA
En résumé, voici les 3 grandes étapes de cette évolution :
Automatisation
Le système exécute toujours la même suite de tâches selon des règles fixées.
Exemple : envoyer un mail de confirmation après une réservation.Automatisation avec IA
L’IA intervient pour analyser ou ajuster certaines étapes.
Exemple : trier automatiquement les messages selon leur contenu.Agents IA
Le système devient plus autonome : il analyse la situation, planifie et agit selon le contexte.
Exemple : un assistant capable de proposer un itinéraire, d’ajuster selon la météo, puis d’envoyer un message au client.
Les outils à connaître
Le marché de l’automatisation est vaste et de plus en plus d’outils intègrent des briques d’automatisation. Mais voici selon moi (basé sur mon usage) les principaux outils à connaître :
Make
Mon outil préféré. Interface visuelle, logique fluide, apprentissage progressif. On comprend ce qu’on fait, on voit le flux, on garde la main sur chaque étape. Selon moi, c’est aujourd’hui le meilleur point d’entrée pour automatiser sans coder.
Si vous voulez en savoir un peu plus, je vous en parle dans la section “Boîte à outils”.
Zapier
Le premier outil d’automatisation que j’ai utilisé, bien avant l’arrivée de l’IA générative. Malgré ses évolutions, je le trouve aujourd’hui moins fluide et agréable que Make. Même si c’est une question d’habitude et de choix personnel, il faut aussi reconnaître qu’une fois un outil choisi, difficile de changer (surtout quand plusieurs automatisations tournent déjà en parallèle). Ça reste une référence solide.
n8n
Plus technique mais beaucoup plus libre. Open source et auto-hébergeable, il permet de garder la main sur ses données. Je l’utilise en version auto-hébergée (c’est mon côté curieux/geek :) et c’est mon bac à sable d’expérimentation. Je ne suis encore qu’au début de mon exploration… à suivre !
Notion & Airtable
Pour orchestrer les données (en entrée et sortie), voici les 2 outils no-code que j’utilise et que je trouve les plus efficaces :
Notion comme base de connaissances connectée à mes automatisations (et il fait bien plus que ça, c’est aussi mon outil perso pour tout gérer).
Airtable pour structurer mes contenus et il s’intègre parfaitement avec Make. Je l’utilise professionnellement depuis plusieurs années maintenant et c’est clairement un outil que je juge incontournable ! Pratique, puissant, facile d’utilisation… c’est un outil idéal pour travailler des bases de données plus complexes. Airtable intègre maintenant directement l’IA dans les tableaux et c’est hyper puissant.
Le “No-code”, facile… mais pas sans effort
On lit souvent “automatiser sans coder”, ce qui pourrait laisser penser qu’on peut tout déléguer à des outils d’automatisation. Alors oui, Make, n8n, Notion ou Airtable rendent les choses bien plus accessibles.
Mais pas de baguette magique, il faut quand même, à un moment, mettre un peu les mains dans le cambouis.
Pour connecter un outil IA (ChatGPT, Mistral, Gemini…), il faut par exemple récupérer une clé d’API, parfois se créer un compte développeur, accepter quelques permissions… Rien d’impossible mais il faut un minimum de curiosité technique.
Et parfois, ça se complique un peu : par exemple, certaines automatisations avec Gmail peuvent demander des autorisations particulières… et on peut vite se retrouver à jouer les Indiana Jones dans Google Cloud. Interface en anglais, acronymes partout, consentements API… ça peut décourager (même les plus motivés :)
Mais qu’on se rassure, le no-code reste un excellent point d’entrée pour créer ses premières automatisations et, pour beaucoup d’outils, ça reste très simple de s’y connecter. Il faut simplement accepter d’y passer un peu de temps, d’explorer, de tester, de se tromper… avant de vraiment gagner du temps.
Comment savoir si un processus est automatisable ?
Avant même de parler d’automatisation, il faut déjà savoir si le processus s’y prête vraiment. Tant que les principes restent “dans les têtes”, impossible de les déléguer à une machine.
Je vous conseille de commencer par cartographier vos actions : qui fait quoi, quand, avec quelles données ?
Et surtout, oubliez les outils, l’IA et partez du besoin !
Et adaptez la technologie à vos processus, jamais l’inverse.
Et qu’on se le dise : « Automatiser un mauvais processus ne le rend pas meilleur ». Il faut d’abord le clarifier pour ensuite le déléguer. Ça commence obligatoirement par de l’intelligence… humaine !
Choisir le bon outil (sans se perdre)
Sur le papier, le bon outil n’est pas forcément le plus populaire mais c’est celui qui s’intègrera bien à votre écosystème. Dis comme ça, c’est bien beau mais voici un petit process pour vous aider :
Partir du besoin : commencez petit, sur un cas concret simple ou sur une petite partie d’un processus
Regarder votre écosystème : vos outils actuels ont peut-être déjà des fonctions d’automatisation
Choisir selon votre niveau :
🟢 Débutant / Intermédiaire : Make
⚫ Avancé : n8n
Tenir compte du budget et du temps : Make suffit souvent pour commencer, n8n prend le relais si vous voulez plus de contrôle… mais il nécessitera plus de temps de prise main
Tester, documenter, ajuster : l’automatisation est un processus vivant. Si vous pensiez oublier vos automatisations et partir un an en vacances… mauvaise idée ! Ils doivent vivre : mise à jour des bases de connaissances, des prompts et instructions, suivre l’évolution des modèles IA…
Et comme le dit très bien mon ami Jean-Philippe Duchesneau :
“Ne vous demandez pas quel outil utiliser mais quel problème vous cherchez à régler !”
Cas d’usages dans le tourisme
Pour vous aider à vous projeter, voici quelques exemples d’automatisations que vous pourriez imaginer dans une structure touristique.
Quick wins
Des automatisations simples, déployables en quelques heures ou jours :
réponses automatiques par mail aux demandes récurrentes (horaires, tarifs, accès…)
mise à jour d’événements ou de fiches sur le site à partir d’une base Airtable
diffusion d’actualités via la newsletter sans double saisie
veille concurrentielle automatisée (Google Alerts, réseaux sociaux, actualités locales)
rappels avant l’arrivée d’un client avec infos pratiques et liens utiles
collecte et traitement automatique des avis post-séjour
Automatisations plus avancées
Des projets plus complets, combinant données, IA et intégration d’outils :
tarification dynamique selon la demande ou la fréquentation
personnalisation du parcours client à partir du CRM et du comportement en ligne
agents IA capables de gérer les échanges jusqu’à la validation d’une réservation
analyse automatique du sentiment des avis clients
maintenance prédictive ou optimisation énergétique des bâtiments
📩 Cas d’usage : Automatiser la gestion des mails récurrents
Jean-Philippe Duchesneau, fondateur de Voiles en Voiles à Montréal, m’en parlait déjà il y a un an… et son exemple reste plus que jamais d’actualité.
Il a automatisé la gestion des emails récurrents (horaires, tarifs, réservations, infos pratiques) grâce à Make et ChatGPT.
Résultat : des réponses plus rapides, des équipes soulagées et un gain de temps estimé à près de 75 %.
Une belle illustration de ce que l’automatisation peut apporter au quotidien, sans perdre la touche humaine.
Le ROI de l’automatisation
Selon plusieurs études récentes, l’automatisation affiche le meilleur ROI parmi les usages de l’IA. Une étude estime même que dans le marketing, on serait sur un ROI de 70 % en moyenne, loin des usages les plus répandus comme la génération de contenu.
Ce qui fait la différence ?
Les gains ne se voient pas toujours en surface et ils viennent souvent des coulisses : processus internes, veille, reporting, diffusion de données…
En clair, cette étude nous dit que l’automatisation ne fait pas rêver (ou qu’il y a un manque de connaissances / compétences ?) alors que c’est elle qui pourrait créer beaucoup de valeur.
Automatiser oui, mais pas tout…
Vous savez que je me pose beaucoup de questions… et que, même si j’adore le numérique depuis mes 14 ans (vous vous souvenez de l’Amstrad de mon 1er numéro :), je me questionne sur son impact à tous les niveaux. Bon, je suis clairement sur une ligne de crête quasiment en permanence, entre enthousiasme et impacts. Mais je pense que c’est ce qui me passionne aussi :) Bref. Revenons à notre sujet…
L’automatisation et l’IA promettent donc de nous libérer des tâches répétitives. Youpi !
Mais à force de tout optimiser, est-ce qu’on ne risque pas aussi d’en perdre le sens ?
“Même les tâches à faible valeur ajoutée ont une vertu : elles constituent une pause, une respiration, un repos cognitif”
— Le Monde, octobre 2025
Et c’est vrai que “répéter”, ce n’est pas forcément perdre du temps. C’est souvent en refaisant qu’on apprend, qu’on affine et qu’on maîtrise.
Je citerais cette phrase de Nicolas Boileau, que j’ai relue récemment sur LinkedIn et que je trouve encore très juste à notre époque :
“Hâtez-vous lentement ; et, sans perdre courage, vingt fois sur le métier remettez votre ouvrage : polissez-le sans cesse et le repolissez ; ajoutez quelquefois, et souvent effacez.”
— Nicolas Boileau, L’Art poétique (1674)
Automatiser, oui, mais en gardant une place pour la lenteur, pour l’apprentissage et pour l’attention au détail. Pas toujours facile de trouver le bon équilibre…
Bon, je sens que j’ai un peu cassé l’ambiance… il est temps de conclure :)
Conclusion : Automatiser utile !
Automatiser, ce n’est pas déléguer aveuglément à la machine mais c’est repenser ses gestes, comprendre ce qui peut être simplifié et faire en sorte que la technologie serve mieux le quotidien.
L’automatisation fait exécuter, l’IA aide à comprendre et à adapter. Et c’est ensemble qu’elles permettent de travailler plus “intelligemment” (on pourrait débattre de l’utilisation de ce terme…).
En résumé, l’automatisation n’a de sens que si elle redonne du sens au travail… et surtout si elle n’en fait pas perdre, non ?
Fin du premier épisode…
🍿 Et si on allait plus loin ?
Ce premier épisode pose les bases mais le sujet est vaste et plein de promesses.
Je prépare un hors-série spécial “Automatisation & IA dans le tourisme”, réservé aux abonnés, avec des cas concrets, des retours d’expérience et des mini-tutos pour passer à l’action.
Pour que le contenu colle au mieux à vos besoins, dites-moi simplement où vous en êtes :
ON EN PARLE
Utiliser l’IA en local : c’est quoi, et pourquoi c’est intéressant
On parle beaucoup d’IA “dans le cloud”, que ce soit avec ChatGPT, Claude, Mistral, Gemini ou Perplexity, et aussi, à juste titre, de son impact environnemental (je l’évoquais d’ailleurs dans cet article : L’impact environnemental de l’IA), de souveraineté des données ou encore de respect de la vie privée.
Mais une autre tendance émerge de plus en plus, celle des modèles d’IA exécutés en local, directement sur son ordinateur.
Concrètement, au lieu d’envoyer vos données vers les serveurs d’OpenAI ou de Google, vous faites tourner le modèle chez vous, sur votre machine.
C’est ce que je teste depuis plusieurs mois avec Ollama, un outil qui permet d’installer localement des modèles open source comme Llama 3.2 (Meta), Mistral ou GPT-OSS, le modèle open source d’OpenAI.
L’outil est disponible sur MacOS, Windows et Linux, et propose désormais une interface graphique native : plus besoin du terminal (et de lignes de commande…), tout se fait depuis une appli claire et fluide.
Et sur mon MacBook Pro personnel, l’expérience est étonnamment fluide. Pas besoin de connexion internet, aucun transfert de données et une vraie sensation de liberté.
Pourquoi c’est intéressant
Voici les principaux avantages que j’y vois :
✅ Confidentialité : rien ne sort de votre machine (et ce n’est pas rien)
✅ Coûts maîtrisés : pas d’abonnement, pas de tokens à payer
✅ Disponibilité hors ligne : le modèle fonctionne même sans connexion
✅ Performance : les modèles récents sont légers et plutôt rapides
✅ Expérimentation libre : on peut tester, comparer… sans dépendre d’une plateforme
Les limites actuelles
Tout n’est pas parfait, sinon tout le monde l’utiliserait déjà :)
Il faut une machine suffisamment puissante (8Go de RAM minimum, 16Go recommandés)
Les modèles pèsent plusieurs gigas : par exemple GPT-OSS:20B fait environ 14Go et GPT-OSS:120B monte à 65Go
Il faut penser à mettre à jour les modèles…
Et pour les plus gros modèles, il faut accepter un peu de latence au démarrage.
Mais rien d’insurmontable, un ordinateur récent suffit largement pour profiter d’une IA locale pour vos tâches du quotidien.
Et côté impact environnemental ?
☁️ En mode cloud (quand vous êtes sur chatgpt.com par exemple), chaque requête passe par les serveurs d’OpenAI, Google ou Anthropic. Ces serveurs tournent en continu pour des millions d’utilisateurs, ce qui multiplie la consommation d’énergie.
💻 En mode local, c’est votre ordinateur qui exécute le calcul. Le processeur ou la carte graphique sont sollicités quelques secondes, puis tout s’arrête. L’impact reste donc bien moindre, comparable à une tâche de calcul classique (et au pire comme du montage vidéo).
L’IA locale ne remplacera pas les grands modèles mais elle ouvre vraiment une voie plus libre, plus maîtrisée et plus sobre… que je trouve super intéressante. Une alternative prometteuse !
☕ Si le sujet vous intéresse, écrivez-moi, je serai ravi d’en discuter :)
A écouter : “Elle a quitté un job de rêve pour coder son propre LLM”
Cette histoire illustre parfaitement ce besoin croissant de reprendre la main sur ses outils. Marina Vinyes, ingénieure en IA passée par Criteo, a quitté un poste prestigieux pour créer son propre modèle de langage. Pas pour concurrencer OpenAI ;), mais pour comprendre à nouveau ce qu’elle faisait, sans dépendre d’outils devenus trop complexes ou opaques.
Avec 2 GPU1 et beaucoup de curiosité, elle a fini par contribuer au projet open-source Numina, une IA qui rivalise désormais avec certains modèles des géants du secteur.
🎧 Un épisode passionnant du podcast Tronche de Tech, à écouter ici :
Elle a quitté un job de rêve pour coder son propre LLM
NOUVEAU
Atlas, le navigateur IA d’OpenAI
OpenAI a dévoilé Atlas, son propre navigateur web basé sur Chromium et relié directement à ChatGPT.
L’idée : transformer la navigation classique en expérience assistée par l’IA.
Atlas reprend le fonctionnement d’un navigateur classique mais avec quelques nouveautés… IA (quelle surprise :) :
un moteur de recherche repensé avec 4 vues (réponse ChatGPT, résultats web, images et actualités)
un assistant ChatGPT intégré sur la droite de l’écran, pour interagir avec la page ouverte, résumer un article ou interroger un PDF
un mode “computer use”, où un agent peut cliquer et naviguer à votre place (encore lent, mais prometteur)
Pas de démo cette fois mais le fonctionnement reste très proche de Comet, le navigateur IA de Perplexity que je présentais le mois dernier (voir la vidéo ici).
🛡️ Ce qui interroge : la sécurité
Des experts comme Simon Willison alertent sur les risques de prompt injection. Il s’agit d’instructions cachées dans une page web que l’IA pourrait lire et exécuter.
En clair, un site piégé pourrait pousser l’agent à accéder à des données sensibles.
La prudence reste donc de mise, comme pour le navigateur Comet d’ailleurs...
Au-delà de la techno
Ce que je trouve le plus intéressant, ce n’est pas tant la technologie que la mutation du web qui se déroule sous nos yeux. Et Le vrai changement, c’est peut-être d’avoir désormais un agent contextuel à sa navigation, capable d’interagir avec le contenu affiché en temps réel.
Ce que je trouve intéressant dans tout ça, c’est que pour bien fonctionner, ces navigateurs IA ont besoin d’un web solide avec des données structurées, un SEO clair et une bonne expérience utilisateur. Autrement dit, l’IA nous ramène peut-être à ce qu’on aurait toujours dû préserver.
Je ne sais pas si cette nouvelle génération de navigateurs signe la fin du web comme certains le disent, je dirais plutôt que c’est une évolution. On voit bien que leur efficacité dépend justement d’un web lisible, fiable et bien conçu. Un web qui reste compréhensible… par les humains comme par les machines. Ouf…
Une chose est sûre, la bataille des navigateurs est relancée !
Atlas, Comet, Chrome Gemini, GenSpark… La bataille des navigateurs qu’on a connue dans les années 2000 (🥹 RIP Internet Explorer 6, Netscape,…) a changé de terrain, celui de l’intelligence artificielle. Et derrière cette bataille se joue aussi une question de modèle : quand on compte plus de 3 milliards d’utilisateurs de Chrome, déployer l’IA à cette échelle représente un coût colossal… financier, énergétique et stratégique.
C’est aussi passionnant qu’un peu inquiétant à certains égards.
BOÎTE À OUTILS
Make
Ce numéro étant déjà bien dense, je vous propose une version plus courte de cette rubrique. On reviendra plus en détail sur Make (et d’autres outils d’automatisation) dans le hors-série dédié à l’automatisation à paraître prochainement :)
Comme vous le savez, c’est mon outil préféré pour automatiser sans coder.
Make permet de connecter vos applications pour exécuter automatiquement des tâches répétitives. C’est visuel, fluide et accessible à tous.
Cas d’usage concret
Automatiser la génération d’un descriptif d’une offre touristique à partir d’informations déposées dans un formulaire puis envoi par mail.
Imaginons que vous utilisiez un formulaire Tally (outil en ligne de création de formulaires) pour recueillir des informations : par exemple pour déposer une offre touristique avec un titre, une ville, un type et une cible.
On est bien d’accord que ce formulaire n’a pas de sens mais c’est simplement pour illustrer un cas simple :)
Dès qu’un formulaire est rempli :
1️⃣ Make récupère les données du formulaire Tally
2️⃣ Les données sont envoyées automatiquement à ChatGPT, qui génère un descriptif de l’offre à partir du prompt fourni et des informations collectées
3️⃣ Le contenu généré au format Markdown2 est transformé en HTML pour être intégré de façon plus lisible dans un mail
4️⃣ Le résultat final est envoyé grâce à Gmail au destinataire pour validation
Résultat : un scénario complet, simple, sans copier-coller, qui fait gagner du temps à chaque saisie.
Mon exemple n’est absolument pas optimisé mais il illustre simplement comment combiner automatisation + IA dans un scénario concret.
Si vous ne l’avez encore jamais testé, je vous ai préparé une petite démo en vidéo.
Pour utiliser ChatGPT, Mistral ou un autre, il faudra simplement renseigner une clé API3 (et prévoir le coût lié à l’usage du modèle, calculé au token).
Pour tester
Créez un compte gratuit sur make.com (vous avez jusqu’à 1 000 opérations par mois, ce qui est suffisant pour tester)
L’offre “Core”, à 9 $/mois, permet d’automatiser plusieurs scénarios (jusqu’à 10 000 opérations par mois)
On reviendra sur cet outil en détails dans le hors-série sur l’automatisation et l’IA.
Question des lecteurs
Chaque mois, je sélectionne une de vos questions et j’y réponds ici. Parfois seul, parfois avec l’aide d’experts.
📩 Envoyez-moi la vôtre ici.
J'entends de plus en plus parler de MCP mais c’est quoi ? (Anonyme) MCP, ça veut dire “Model Context Protocol” et c’est un protocole standard qui permet à un modèle d’IA de communiquer avec des outils ou des bases de données externes de manière structurée.
Autrement dit, c’est un langage commun qui dit à l’IA comment parler à une application et inversement.
Par exemple, un agent IA utilisant MCP peut :
• interroger une base de données pour récupérer des informations
• créer une fiche dans un CRM
• ou exécuter une commande dans un logiciel métier
Tout cela sans dépendre d’une API4 spécifique à chaque service. MCP standardise les échanges et facilite la connexion entre l’IA et vos outils.
Dans le tourisme, c’est cette logique d’intégration qui commence à se concrétiser avec les annonces récentes de Booking.com et Expedia, désormais connectés à ChatGPT.
Grâce à ce type de protocole, ChatGPT peut accéder directement à leurs catalogues, vérifier les disponibilités ou même préparer une réservation sans passer par une interface tierce.
En résumé, MCP agit comme un traducteur universel entre une IA et les systèmes externes, et c’est ce qui permettra demain à vos propres outils métiers de dialoguer directement avec un agent IA.
Vidéo du mois
Traversée de l’histoire de France… en train !
Il y a quelques mois, Google France publiait cette vidéo pour présenter Veo 3, son nouveau modèle de génération vidéo. On y découvre la France (et surtout Paris) à travers les siècles, entièrement recréé par l’IA, images et sons compris.
Il ne s’agit évidemment pas de reproduire la réalité, mais plus de faire voyager son imaginaire. Et j’avoue que ça fonctionne plutôt bien pour moi :)
ACTU DE L’IA
Les 5 infos à ne pas manquer
Pour vous aider à rester informé, je vous partage ici 5 actus que j’ai trouvées importantes ou intéressantes, avec un résumé express et mon avis en quelques lignes.
1. Booking et Expedia s’intègrent à ChatGPT
OpenAI permet désormais de réserver un hôtel ou un vol directement dans ChatGPT, grâce à l’arrivée de Booking.com et Expedia. Ces intégrations passent par le nouveau SDK Apps, un système qui permet aux entreprises de connecter leurs services à ChatGPT.
💬 ChatGPT devient une plateforme centrale où les services d’IA peuvent être connectés et utilisés directement par ses 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires. Pour le tourisme, c’est un nouveau signal car la recherche, la réservation et la création risquent de passer de plus en plus par l’assistant… et plus par le site.
2. La Californie devient le premier État à réguler les chatbots compagnons IA
La loi SB 243 impose aux entreprises comme OpenAI ou Character AI des vérifications d’âge et des alertes de sécurité pour protéger les utilisateurs vulnérables.
Elle entrera en vigueur en janvier 2026 et pourrait devenir un modèle pour d’autres États.
💬 Première régulation concrète des “compagnons IA”. Le bien-être et la santé mentale entreraient enfin dans le champ d’une IA un peu plus responsable ? En espérant que cette loi fasse des émules…
3. Universal et Udio s’allient pour encadrer la musique IA
Universal Music Group et Udio annoncent un partenariat inédit pour protéger les droits des artistes et encadrer l’usage de leurs œuvres dans la musique générée par IA.
💬 Plutôt qu’un affrontement, l’industrie musicale semble choisir la coopération avec les acteurs de l’IA générative. Ça me rappelle les débuts du streaming où après l’opposition… était venu le temps des partenariats. A suivre…
4. Sora 2, le “TikTok de l’IA”
OpenAI a lancé Sora 2, une application mobile de génération vidéo qui permet de créer et partager des vidéos hyperréalistes générées par IA. Présentée comme un espace “créatif”, elle soulève déjà des inquiétudes sur la désinformation et la protection des mineurs. Cette version n’est pas encore accessible en France.
💬 Derrière la prouesse technique, cette nouvelle fonctionnalité pose beaucoup de questions…
5. Elon Musk lance Grokipedia
Elon Musk dévoile Grokipedia, une encyclopédie “sans biais” alimentée par son IA Grok, présentée comme une alternative à Wikipédia jugée “trop à gauche”.
💬 Humm… derrière la promesse d’objectivité, on peut quand même penser qu’il y a une offensive idéologique qui se dessine. Grokipedia traduit certainement plus une volonté de reconstruire le savoir qu’une quête de vérité…
Donnez votre avis
Vous souhaitez apporter votre vision sur tous ces sujets… n’hésitez pas à intervenir, que ce soit ici sur Substack ou sur LinkedIn :)
Si ce numéro vous a été utile, partagez-le autour de vous… et laissez un petit 💚 : ça aide la newsletter à se faire connaître et à continuer de grandir :)
👋 C’est fini pour aujourd’hui !
On se retrouve le mercredi 3 décembre pour la prochaine édition !
Et d’ici là, rendez-vous dans 15 jours pour l’interview du mois :)
— Nicolas
Un GPU (processeur graphique) est une puce conçue à l’origine pour afficher des images mais capable de traiter des milliers de calculs en parallèle. C’est ce qui la rend idéale pour entraîner et faire tourner les modèles d’IA, bien plus efficacement qu’un processeur classique (CPU).
Le Markdown est un langage simple que l’IA utilise souvent pour formater ses réponses : titres, listes, liens ou texte en gras, lisibles aussi bien à l’écran que sur le web.
Une clé API est un identifiant unique qui permet à un outil (comme Make ou ChatGPT) d’accéder à un autre service en ligne de façon sécurisée et automatisée.
Application Programming Interface (API) : Ensemble de règles qui permet à 2 logiciels ou services différents de communiquer entre eux.
L'oeil de l'eclairreur à l'affût des petites vagues qui vont se transformer en grandes déferlantes ! Passionnant !
Une newsletter très instructive. J’aimerais en apprendre plus sur Make, peut être dans de futures newsletter…