5 min de lecture
L’IA et le darija : ce que la recherche mesure
Le darija, parlé par 40 millions de personnes, reste peu doté : ce que deux travaux ancrés au Maroc mesurent, et pourquoi le petit modèle bat le gros.
2 sources, lues en entier
Des écrits sur l’intelligence artificielle en entreprise, appuyés sur des travaux publiés — universités, institutions, rapports publics. Chaque source est nommée avec son niveau d’accès : le texte intégral a été lu, ou il ne l’a pas été, et c’est écrit. Aucun écrit ne conclut sur une offre.
5 min de lecture
Qui se sert de l’IA au travail, et qui décroche
Deux enquêtes sur 35 000 salariés : qui se sert d’un assistant au travail, qui décroche, et ce qui referme l’écart — la formation, pas l’encouragement.
2 sources, lues en entier
6 min de lecture
Ce qu’un modèle invente, et comment on le mesure
Deux études de Stanford, évaluées par les pairs : ce qu’un modèle invente, à quel taux, et ce que valent les outils vendus « sans hallucination ».
2 sources, lues en entier
6 min de lecture
Ce qu’un agent autonome sait faire, et ce qu’il rate
Deux bancs d’essai universitaires : ce qu’un agent autonome réussit, ce qu’il rate, et les trois façons d’échouer qu’aucune démonstration ne montre.
2 sources, lues en entier
6 min de lecture
Qui gagne du temps avec l’IA, et qui en perd : deux essais contrôlés
Deux essais contrôlés : des consultants gagnent un quart de leur temps, des développeurs experts en perdent, et tous se trompent sur ce qu’ils ont gagné.
2 sources, lues en entier
6 min de lecture
Les 95 % du rapport MIT : ce que le texte dit, et ce que nous en avions fait
Le rapport MIT des 95 %, lu en entier : ce qu’il affirme, les réserves que ses auteurs y ont écrites, et les deux écarts introduits par la presse.
2 sources, lues en entier
6 min de lecture
Ce qu’un RAG rate en production : trois défaillances documentées
Trois travaux lus en entier sur ce qui échoue dans une recherche documentaire par IA en service : le document manqué, sa place, le contexte insuffisant.
3 sources, lues en entier
2 min de lecture
RAG en entreprise : enrichir les métadonnées pour dépasser 80% de précision
Analyse d’une étude expérimentale de décembre 2025 (arXiv:2512.05411) mesurant l’impact de l’enrichissement par métadonnées LLM sur la précision des RAG.
repris le 1 source, non lue en entier
Méthode
Comment les sources sont déclarées
Trois niveaux, indiqués sur chaque source de chaque écrit :
- Texte intégral lu
- la méthode, l’échantillon et les limites de l’étude peuvent être discutés.
- Résumé seul — le texte complet n’était pas accessible
- rien n’est affirmé au-delà de ce que le résumé dit. Les revues payantes tombent souvent dans ce cas.
- Rapporté par la presse — l’étude elle-même n’a pas été lue
- le maillon le plus faible, et il est signalé comme tel.
Les écrits paraissent quand ils sont écrits et vérifiés, sans calendrier annoncé.