L’IA ne prédit que le mot suivant

⚠️ Pourquoi les projets IA échouent

L’IA générative impressionne… mais la réalité du terrain est souvent plus complexe.
De nombreuses entreprises lancent des projets ambitieux, puis butent sur des obstacles inattendus.
Voici trois raisons fréquentes d’échec, avec des exemples concrets :

• 💔 42 % des projets sont abandonnés avant même d’être mis en production.
  👉 Une équipe lance un assistant client basé sur ChatGPT… mais abandonne en découvrant que l’IA génère parfois des réponses juridiquement risquées et nécessite trop de surveillance humaine.
• 🧩 L’IA réussit une tâche isolée, mais faillit dans un système complexe.
  👉 Une IA rédige correctement des fiches produits, mais enchaîne des erreurs lorsqu’il s’agit de les intégrer dans le site, à cause d’un mauvais format ou d’un champ mal rempli.
• 🔄 Plus il y a d’étapes, plus le risque d’erreur augmente.
  👉 Un workflow IA capte des données d’un formulaire, les résume, les traduit, puis les envoie par e-mail… mais un simple accent mal interprété bloque toute la chaîne.

💡 Du prompt au contexte

Un modèle de langage comme ChatGPT ne « comprend » pas ce qu’il dit.
Il prédit simplement le mot suivant à partir du contexte fourni.
Il n’a ni intention, ni conscience.

👉 C’est l’environnement dans lequel il agit – les instructions, les données, les règles – qui crée le sens… ou les dérives.

🎯 Le vrai levier de réussite : le context engineering

Le prompt seul ne suffit pas.
Pour obtenir des réponses fiables, il faut penser l’IA comme un joueur placé dans un décor avec des règles.
Le context engineering, c’est l’art de maîtriser tout ce qui entoure le modèle :
données, rôles, outils, étapes.

• ✅ Données contrôlées :
  Tu demandes à GPT d’écrire un rapport sur ton entreprise ?
  Fournis-lui les données de base (services, historique, chiffres). Sinon, il inventera.
• 👔 Cadre de rôle :
  « Tu es un conseiller fiscal spécialisé pour les retraités français.
  Réponds de manière claire et concise. »
  Résultat : l’IA adopte le bon ton, le bon style, la bonne posture.
• 📏 Règles du jeu :
  Tu poses des limites : « N’écris rien si le champ est vide », ou « Réécris uniquement si le texte dépasse 500 caractères ».
  L’IA devient fiable dans un cadre défini.
• ⚠️ Risque si le contexte est flou :
  Une IA modère un forum, mais mal encadrée, elle censure des messages légitimes… ou laisse passer des propos haineux. Le modèle n’est pas fautif : c’est le cadre qui l’était.

📌 Résumé de la vidéo d’Andrej Karpathy

Cette vidéo, traduite et adaptée pour un public francophone, présente de façon pédagogique le fonctionnement des modèles de langage comme GPT.

• 🧠 Un modèle de langage prédit le mot suivant
  Il ne comprend pas le sens comme un humain, il complète du texte mot par mot à partir de probabilités apprises sur de vastes corpus.
• 🧰 Deux grandes phases : pré-entraînement et ajustement
  Le modèle apprend d’abord à prédire sur des données générales, puis il est affiné pour devenir assistant (comme ChatGPT).
• ⚙️ Des usages variés et concrets
  Lecture d’images, génération de code ou de podcasts, explication de mèmos, création d’images, résumé de documents médicaux…