Tronche de Tech

En 2016, un inconnu débarque sur Twitter en affirmant avoir hacké la NSA.
Personne ne le croit.
Jusqu’au 16 août.

Cette semaine là, un hacker (ou un groupe) se faisant appeler “Shadow Brokers”, publie plusieurs messages inquiétants.

En substance, ils auraient infiltré un serveur de la NSA…
Et mis la main sur leurs outils de hacking.

Dit autrement :
Sur les cyberarmes les plus puissantes de la planète 😨

Si c’était avéré, les conséquences seraient catastrophiques.

Pourtant… les “shadow brokers” sont difficile à jauger.

Anglais approximatif.
Messages incohérents.
Presque amateur.

Sauf que quelques jours plus tard…

Ils publient une archive.
Un échantillon.

Qui ne laisse plus de place au doute.

En le croisant avec les données divulguées par Snowden 3 ans plus tôt,
Les experts doivent se rendre à l’évidence.

👉 Les cyberarmes de la NSA sont dans la nature 😨

Quelques mois plus tard, elles engendreront d’ailleurs 2 des PIRES cyberattaques de l’histoire…

Mais avant cela,
Alors que les Shadow Brokers essaient de brouiller les pistes,
Ils vont à nouveau faire un truc étrange.

Ils vont interpeller à plusieurs reprises sur twitter un hacker français.

Un certain : Matt Suiche

Une choix d’autant plus intriguant que Matt jouera un rôle déterminant dans “WannaCry”, la 1ère cyber-attaque provoquée par les outils de la NSA.

Alors, pourquoi lui ? 🤔

Et bien, pour une raison très précise…
La même qui lui vaut également le droit de figurer dans les “Epstein files” 😅

Pour la comprendre, je suis allé directement à la source.

Après de longs mois de discussion, j’ai finalement pu m’entretenir avec Matt Suiche en personne.

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

Notes de l'épisode :
- l’apparition de Matt dans les Epstein files : https://www.justice.gov/epstein/files/DataSet%2011/EFTA02357644.pdf

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Il y a 2 ans, la revue scientifique Nature prédisait l’effondrement des IAs, “empoisonnées” par leur propre données.
D’après cette ingénieure IA, ce n’est pas prêt d’arriver. ❌

Vous en avez sans doute entendu parler.

Encore aujourd’hui, la théorie dite du “model collapse” est très populaire.
Elle est même largement relayée par des influenceurs extrêmement crédibles.

Pourtant, cette théorie…
C’est n’importe quoi.

L’idée est simple.

Un LLM produit des textes “moyens”.
En tout cas, par rapport aux textes utilisés pour l’entrainer.

Bientôt, 90% des textes disponibles seront générés par des LLMs.
Ils seront donc très moyens.
Et aussi, beaucoup moins diversifiés.

En ré-entrainant un modèle sur ces nouveaux jeux de données, le LLM va devenir encore plus “moyen”.

C’est d’ailleurs même pire.

Dans l’article paru dans Nature, les chercheurs simulent plusieurs “cycles”.

Entrainement.
Génération de textes.
Ré-entrainement.
Re-génération de textes.

Et ainsi de suite.

À la fin, le LLM est tellement en PLS, qu’il est quasiment incapable de produire du texte cohérent.

La démonstration est implacable :
Les LLMs, nourris par leurs propres données, finissent par perdre les pédales.

Sauf que…

Chez les ingés IA, on ne lève même pas un sourcil. 😏

On regarde l’article.
Et on se marre. 😅

Loubna fait justement partie de ces ingénieurs.

Elle sait TRÈS BIEN comment sont entrainés les meilleurs LLMs…
Puisque justement, elle crée des “petits” modèles open-source, capable de titiller ceux des géants 💪

Alors comment fait-on pour empêcher les modèles de s’effondrer ?

Réponse avec Loubna Ben Allal dans ce nouvel épisode !

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

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La révolution Docker 🐳 n’est venue ni d’AWS, ni de Google.
Mais d’un français, inconnu, revenu bosser dans le garage de sa mère.

Un gars tout juste sorti d’école, recalé par Google, sans réseau…
Mais qui voit le futur du Cloud avant tout le monde.

Alors qu’AWS n’en est qu’à ses débuts,
Et que les pionniers commencent tout juste à se débattre avec des “machines virtuelles”,
Solomon pense déjà à l’étape d’après.

À l’époque, les briques de base des “conteneurs” sont déjà là.
D’ailleurs certains des géants du Cloud les utilisent déjà.
Mais personne n’a encore pris conscience de leur potentiel.

”En fait, je pense qu’on pourrait en faire une brique de packaging de l’application et…”

En général, le pitch s’arrête là.
Pas parce que l’idée est mauvaise, non.
Mais parce que personne ne la comprend. 🤷

Le monde n’est tout simplement pas prêt.

Solomon lui, n’en démord pas.
Et surtout, il a une folle envie de bidouiller.

Alors, même si il ne connait pas grand chose au monde des “start-ups”,
Il se lance.
À la poursuite de son obsession.

L’aventure va durer 10 ans.

5 ans de traversée du désert….

Puis un jour,
Alors que tout semblait perdu,
Solomon va tenter un truc.

Un geste complètement désespéré.

”Quitte à se crasher…
Autant que ça fasse un beau feu d’artifice 🎇”

Sauf que, contre tout attente…
C’est précisément là que le miracle se produit. 🤯

Du jour au lendemain, tout le monde s’arrache sa techno.

Les 5 années qui suivent, il va les passer dans le “vortex de l’hyperscale”.

Un monde impitoyable…
Dont il ne va pas sortir tout à fait indemne.

Bonne écoute 🎧

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Alors que le marché des développeurs semble s’effondrer,
Un type de profils très particulier réussit encore à tirer son épingle du jeu.

Et contrairement à ce que l'on pourrait penser,

Ce ne sont
Ni les pros du “vibe-coding” 😉
Ni les devs seniors avec 10 ans d’expérience.

Non.

Ce sont des profils beaucoup plus atypiques.
Mais avec des qualités qui font rêver n’importe quel CTO.

Alejandra en est l’exemple parfait.

À 30 ans, elle n’avait jamais écrit une ligne de code.

Pas d’école d’ingé.
Pas de parcours technique.
Et aucun attrait pour la programmation.

Pourcentage de chance de réussir dans la tech ?
Zéro.
Ou presque.

En tout cas, c’est ce que diraient les bookmakers. 💰

Mais Alejandra aime bien faire mentir les statistiques.
Alors elle décide de se lancer dans la tech.

3 ans plus tard, la voilà propulsée développeuse chez Criteo.

Une des boites les plus exigeantes et les plus sélectives du paysage tech français.

Une boite en compétition directe avec Google et Facebook.
Et qui ne recrute presque que dans les meilleures écoles d’ingénieurs.

Certains crieront peut-être à la “discrimination positive”. 😏

Mais ceux-là passeront à côté de l’essentiel.

Car ce parcours révèle quelque chose de bien plus profond.
Sur ce qui compte VRAIMENT aujourd’hui pour se démarquer dans la tech.
Et qui comptera encore plus demain, à l’ère de l’IA générative.

J’ai demandé à Alejandra Paredes de me révéler les clés de sa réussite.
Elle a gentiment accepté.
Et ça a donné cet épisode !

Bonne écoute 🎧

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Notes de l'épisode :
- à propos du meetup "Women do tech too" : https://medium.com/criteo-engineering/empowering-voices-the-women-do-tech-too-conference-c759b411682b

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Retrouvez Alejandra sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/alejandraparedesceballos/

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Ce développeur a reçu 300 millions d’euros pour repousser les frontières de l’IA.
Et les premiers résultats ne se sont pas fait attendre. 🚀

C’est une histoire difficile à croire.
L’histoire de quelques cadors français de l’IA.
Qui sont en train de réussir, là où OpenAI a échoué.

Car si dans OpenAI, il y a le mot “Open”…
Ce n’est pas juste pour faire joli.

OpenAI est né d’une prédiction 👇
”L’IA est sur le point de devenir tellement puissante, voire tellement dangereuse, qu’on ne peut pas la laisser entre les mains d’intérêt privés.”

Elle doit donc être développée de façon ouverte, publique, responsable.

Fast forward 10 ans plus tard…
Les choses ont légèrement évolué 😅

Mais le constat lui, reste.

Et quelques irréductibles gaulois ont décidé de reprendre le flambeau.

Ces ingénieurs, passés par les labos des GAFAM, vont convaincre l’ancien PDG de Google, ainsi que Xavier Niel et Rodolphe Saadé, de leur donner 300 millions d’euros.

Oui, vous avez bien lu.

De leur DONNER.

Car cet argent, c’est du pur mécénat.
De l’argent qui va permettre de faire avancer la recherche, à la pointe de l’IA.

Pas d’actionnariat.
Pas de bénéfices.

Just…
Science.

Et ça paye.

Une des dingueries qu’ils ont sorti, c’est un modèle appelé “Hibiki”.

Une IA qui traduit tout ce que vous dites.

En Anglais.
En temps réel.
En clonant votre voix. 🤯

Et tout ça depuis votre poche, puisque ça tourne sur les derniers iPhone (sans même être connecté à Internet).

Cette fierté française s’est dotée du joli nom du Kyutai (”Cute AI”), et si vous n’en avez pas encore entendu parler… Vous êtes au bon endroit.

Laurent Mazare est un des cerveaux du projet.
Il est également le CTO de Kyutai.

Dans ce nouvel épisode, il donne un petit aperçu de ce que l'IA nous réserve.

Bonne écoute 🎧

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Notes de l'épisode :
La vidéo démo de Hibiki : https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ij35u7/hibiki_by_kyutai_a_simultaneous_speechtospeech
L'article de "Thinking Machines" : https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/
"Project Euler", là où Laurent crée des problèmes de maths : https://projecteuler.net/

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Retrouvez Laurent sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/laurent-mazare-ab01a53/

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