L’intelligence artificielle (IA) redéfinit notre monde et ce livre s’adresse aux professionnels de l’IT et aux curieux désireux de mieux comprendre cette révolution technologique. Alliant théorie, pratique et perspectives d’avenir, il propose une exploration complète des IA génératives et de leur impact sur le développement logiciel, les entreprises et la société. Il permet d'établir un diagnostic du niveau de maturité d'une entreprise et des étapes pour faire évoluer et industrialiser ses usages.
Le livre débute par une immersion dans l’histoire de l’intelligence artificielle, depuis ses fondations philosophiques et mathématiques jusqu’aux avancées contemporaines. Il met en lumière les étapes clés qui ont marqué son évolution, tout en examinant les enjeux éthiques et sociaux qui accompagnent son adoption croissante.
Les chapitres suivants offrent une présentation détaillée des fondamentaux de l’IA et de ses différentes approches, telles que l’apprentissage automatique, le deep learning et les Large Language Models (LLMs) comme GPT ou Gemini. Grâce à des explications claires et accessibles, le lecteur découvre les mécanismes sous-jacents, les techniques de RAG, de fine-tuning, ainsi que des cas d’utilisation concrets.
L’auteur explore également les enjeux stratégiques pour les entreprises, en montrant comment l’IA stimule l’innovation, optimise les processus et transforme les relations client. Des exemples et des études de cas enrichissent son propos, illustrant les défis et les opportunités liés à l’intégration de l’IA dans les organisations.
La suite du livre s’adresse particulièrement aux développeurs, avec des chapitres pratiques sur l’ingénierie des prompts, le debugging avec des IA génératives et la sécurisation des applications. Des outils comme Codex, ChatGPT et VertexAI sont mis en lumière, accompagnés de conseils pour exploiter leur plein potentiel.
Enfin, le livre se clôt sur une réflexion prospective, explorant les tendances émergentes des métiers du développement logiciel.
C’est probablement la première fois que je laisse un avis aussi négatif sur Internet. Environ un tiers du livre se compose d’une liste de prompts évidents, accompagnés de réponses tout aussi prévisibles. Voici un exemple, directement extrait de la version numérique du livre : ################################## Objectif : Détection d’attaques par déni de service. Exemple de prompt : « Détecter une attaque par déni de service en analysant les données de trafic réseau. » Réponse de Gemini 1.5 Pro : « Attaque par déni de service détectée. Les données de trafic réseau montrent une augmentation soudaine du trafic, pouvant indiquer une attaque par déni de service. » ################################## Il aurait été bien plus pertinent de proposer, par exemple, un extrait de code JavaScript exploitant l’API d’OpenAI pour analyser des logs réseau en temps réel. Sans exagérer, environ 90 % des prompts présentés sont d’une banalité déconcertante et occupent un tiers du contenu du livre. Les seuls aspects véritablement intéressants concernent l’utilisation de GitHub Copilot et d’Ollama. Le livre mentionne brièvement le site Hugging Face, extrêmement intéressant, sans jamais expliquer comment exploiter ce type de données. Je comprends que l'auteur ait cherché à fournir des éléments de langage pour les DSI en réunion (avantages, inconvénients, biais, nécessité de vérification), mais cela aurait dû se limiter à un chapitre. En réalité, près de la moitié du livre se borne à ressasser ces évidences. Le livre propose très peu d'exemples concrets d'utilisation des API d'IA, se contentant d'une litanie de prompts évidents.
Nicolas FRéponse de ENI,
Bonjour,
Nous vous remercions d'avoir pris le temps de partager votre avis, même s'il est négatif. Nous comprenons votre déception et prenons vos remarques très au sérieux. Sachez que vos retours sont précieux pour améliorer nos futures publications. Cordialement.
L’équipe editions-eni.
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David BRENET
David BRENET est un ingénieur informatique de formation, cumulant plus de deux décennies d'expérience en tant que responsable informatique, principalement dans les domaines de la banque et de l'assurance. En parallèle de cette carrière, il partage ses connaissances en tant qu'enseignant au Conservatoire national des arts et métiers (CNAM) ainsi qu'à l'Institut de Formation de la Profession de l'Assurance (IFPASS). Cette double fonction lui permet de mêler ses compétences pratiques et méthodologiques à sa passion pour les technologies émergentes. David BRENET se consacre notamment à des domaines tels que l'IA générative et le « machine learning » et propose au lecteur un ouvrage précieux de vulgarisation sur l'intelligence artificielle.
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