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Super - ma présentation sur l'école de démarrage de startups en IA est maintenant en ligne ! Chapitres : 0:00 On peut dire sans risque de se tromper que le logiciel change à nouveau de manière fondamentale.

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Original link: https://x.com/karpathy/status/1935518272667217925?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA
Publication date: 2025-09-24


Résumé
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WHAT - Il s’agit d’un post sur Twitter qui annonce une conférence d’Andrej Karpathy, ancien directeur de Tesla AI, pour une école de startups. La conférence discute de la manière dont les Large Language Models (LLMs) changent fondamentalement le logiciel, introduisant une nouvelle forme de programmation en langage naturel.

WHY - C’est pertinent pour le business AI car il met en évidence l’importance croissante des LLMs et leur impact sur la programmation et le développement logiciel. Cela peut influencer les stratégies de développement et d’innovation de l’entreprise.

WHO - Andrej Karpathy est un expert en IA et ancien directeur de Tesla AI, connu pour son travail en deep learning et LLMs. La conférence s’adresse aux startups et aux professionnels du secteur de l’IA.

WHERE - Il se situe dans le contexte des innovations technologiques dans le secteur de l’IA, en particulier dans le domaine des LLMs et de la programmation en langage naturel.

WHEN - Le post a été publié récemment, indiquant une tendance actuelle et en évolution dans le secteur de l’IA.

IMPACT COMMERCIAL:

  • Opportunités: Adopter les LLMs pour innover dans les processus de développement logiciel, améliorant l’efficacité et réduisant les temps de développement.
  • Risques: Les concurrents qui adoptent rapidement ces technologies pourraient obtenir un avantage concurrentiel.
  • Intégration: Évaluer l’intégration des LLMs dans la pile technologique existante pour améliorer la productivité et l’innovation.

RÉSUMÉ TECHNIQUE:

  • Pile technologique principale: LLMs, programmation en langage naturel, deep learning.
  • Scalabilité: Les LLMs peuvent être mis à l’échelle pour gérer des tâches complexes et de grands volumes de données.
  • Différenciateurs techniques: Capacité de programmer en langage naturel, réduction de la nécessité de code traditionnel, amélioration de l’efficacité dans le développement logiciel.

Cas d’utilisation
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  • Private AI Stack: Intégration dans des pipelines propriétaires
  • Solutions client: Mise en œuvre pour des projets clients
  • Intelligence stratégique: Entrée pour la feuille de route technologique
  • Analyse concurrentielle: Surveillance de l’écosystème AI

Ressources
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Liens originaux
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Article signalé et sélectionné par l’équipe Human Technology eXcellence élaboré via intelligence artificielle (dans ce cas avec LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) le 2025-09-24 07:37 Source originale: https://x.com/karpathy/status/1935518272667217925?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA

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