Demandez à votre agent IA ce que vous avez prévu demain. Il va probablement s’excuser poliment, ou vous demander de lui coller votre planning. Demandez-lui ensuite d’expliquer la formation d’un trou noir et là, aucun souci. C’est un drôle de contraste, mais c’est normal. Il connaît plein de choses sur le monde, et probablement rien sur vous. Un agent qui sait tout, sauf ce qui vous concerne Derrière un agent IA, il y a un modèle, un LLM (Large Language Model).

Dans mon article sur les modèles ChatGPT, j’ai glissé une petite phrase sur la fin à propos de l’effort de raisonnement. Eh bien, il est l’heure d’en parler. Si vous avez déjà ouvert Claude Code / Cowork ou ChatGPT Codex, vous l’avez sûrement croisé (et si ce n’est pas encore le cas, mon guide pour démarrer avec un agent IA est là pour ça). Ce petit menu à côté du nom du modèle, avec des mots comme low, medium, high, parfois xhigh ou max.

Mercredi, j’écrivais sur les modèles Claude : Sonnet, Opus, Haiku, Fable. Je fais aujourd’hui l’exercice côté OpenAI avec Astra, Sol, Terra et Luna. Ce n’est pas un hasard si je passe d’un labo à l’autre : je ne suis loyal à aucun des deux, je navigue régulièrement entre Claude et ChatGPT selon les mois et les besoins. Et même si Claude est à la mode dans les recommandations de formations ou d’influenceurs, ChatGPT reste tout aussi pertinent et utilisé.

Au début de l’été, j’ai écrit un article sur le meilleur modèle IA où je parlais des modèles de manière assez large. Aujourd’hui, j’ai envie de centrer la discussion sur les modèles d’Anthropic / Claude. Oui, vous savez, ces petits noms à côté de la barre de discussion. Sonnet, Opus, Haiku, Fable. Que ce soit dans le chat web, Claude Cowork ou Claude Code, ou en API, ces noms ont un réel impact sur la qualité de la réponse, de l’exécution de la tâche et la facture.

Lundi, j’avais prévu de réviser les règles qui encadrent le vol de drones en catégorie ouverte. Rien de très exotique, je voulais surtout pouvoir voler avec de petits drones (moins de 250g, classe C0) et passer le QCM A1/A3 même s’il est facultatif. Bon le petit soucis, c’est que cette “formation” donnée sur AlphaTango se compose surtout de documents PDF avec les réglementations publiés par l’État et les ministères. L’un d’eux fait presque 70 pages - plutôt sympa à lire quoi.

Dans mon dernier article sur la dictée vocale, je vous parlais de Vowen. J’ai déjà changé d’outil. Pas juste par hype, c’est pas mon genre. Je suis passé à FluidVoice, une application de dictée pour macOS qui propose toujours le fonctionnement en local - la voix et le texte restent sur mon macbook tant que l’on n’active pas volontairement un fournisseur cloud. Qui est gratuite, et en plus, qui est également open source cette fois.

On ne dirait pas comme ça car c’est simplement du texte, mais les skills sont une belle porte d’entrée pour des actions malveillantes. Ça me fait penser à OpenClaw. L’outil a eu quelques débuts mouvementés côté sécurité, avec de nombreuses vulnérabilités dans son cœur, des CVE en veux-tu en voilà, mais ce n’est pas tout. Son marketplace de skills est aussi une source importante de vulnérabilités. Sur 3984 skills scannés, les chercheurs de Snyk ont relevés 1467 skills problématiques.

J’ai remarqué quelque chose d’assez marrant ces dernières semaines. En tout cas, quelque chose qui me fait sourire. Je suis pas mal les nouveautés autour de l’IA et des agents. Parfois via le canal créateurs de contenu qui expérimentent beaucoup avec les agents. Ils testent les outils, partagent ce qui fonctionne, leurs use case, et ils inventent parfois de nouveaux mots pour décrire leurs façons de faire. Et puis je suis tombé sur ce tweet de Peter Steinberger, le créateur d’OpenClaw :

Avec la démocratisation de l’IA et des agents IA au grand public, le format Markdown émerge au grand jour, aux yeux de tous. Bon, personne ne l’a caché, mais ce que je veux dire, c’est qu’il devient davantage utile à tout le monde, profil non technique y compris. Si on regarde en arrière, ce format était surtout utilisé par les développeurs et certains outils. C’est par exemple mon cas, je l’utilise depuis plusieurs années de différentes manières : un README qui accompagne le code des projets, mon système de notes avec Obsidian, et même ce blog - j’écris mes articles en Markdown, et c’est ensuite le moteur Hugo qui transforme ça en HTML.

Le mois dernier, j’écrivais un article pour expliquer qu’il n’y a pas de “meilleur” modèle d’intelligence artificielle, que les classements changent constamment et qu’il faut surtout revenir à une chose importante : notre besoin. Il n’a pas fallut attendre longtemps. Tout récemment (on parle de 48h à peine), un nouveau modèle a été dévoilé et la situation illustre bien ce que je disais. Souhaitons la bienvenue à Kimi K3, le nouveau nouveau meilleur.