Speaker A
OpenAI et ChatGPT [musique] signent un retour magistral dans le monde des IA. Ils viennent d'ouvrir leur modèle le plus puissant au monde entier. GPT 5.6 Sol. Il vient de sortir et tout le monde en parle. Il est au niveau de Claude
Présentation de GPT 5.6 Sol, le modèle IA le plus puissant d'OpenAI, avec ses capacités agentiques inédites et son impact sur le futur de l'IA.
Key Takeaways
- GPT 5.6 Sol représente une avancée majeure en IA avec des capacités agentiques autonomes inédites.
- La régulation étatique des IA puissantes devient une norme, traitant ces technologies comme des enjeux stratégiques.
- Le modèle Sol est plus économique et performant que ses concurrents directs comme Claude Fable 5.
- Les agents IA peuvent désormais gérer des workflows complexes sans intervention humaine prolongée.
- Les plateformes comme Mammouth AI démocratisent l'accès à ces technologies en centralisant plusieurs IA.
Summary
- OpenAI lance GPT 5.6 Sol, un modèle IA puissant accessible d'abord à une vingtaine d'organisations avant une diffusion publique.
- GPT 5.6 Sol est une famille de trois modèles : Sol (le plus puissant), Terra (équilibré) et Luna (rapide et économique).
- Le modèle Sol est trois fois moins cher par token que Claude Fable 5, avec des performances comparables voire supérieures sur certains axes.
- Cette génération d'IA marque une évolution vers des agents IA capables d'exécuter des tâches complexes de manière autonome sur plusieurs heures.
- OpenAI a introduit un mode ultra où Sol délègue le travail à quatre sous-agents parallèles pour traiter différentes parties d'un problème.
- Le modèle est capable de piloter des logiciels comme Blender sans intervention humaine, illustrant ses capacités agentiques avancées.
- Le modèle a subi un contrôle étatique inédit en cybersécurité avant sa mise en marché, soulignant la montée en puissance et les risques associés.
- La vidéo présente aussi Mammouth AI, une plateforme française qui centralise plusieurs IA avec un mode agentique pour automatiser des tâches complexes.
- Les retours de la communauté montrent des résultats impressionnants mais aussi des lenteurs et limites dans la gestion de tâches longues.
- Le contenu inclut des exemples concrets d'utilisation et une invitation à rejoindre un programme d'apprentissage sur l'IA.
Chapters
- 00:00Introduction et présentation de GPT 5.6 Sol
- 01:27Contrôle étatique et diffusion du modèle
- 03:03Présentation de Mammouth AI et mode agentique
- 04:22Fonctionnalités avancées et mode ultra de GPT 5.6 Sol
- 07:27Performances et benchmarks de GPT 5.6 Sol
- 09:13Comparaison avec d'autres modèles IA
- 11:53Exemples concrets d'utilisation et capacités en 3D
- 18:53Conclusion et programme d'apprentissage Vision IA
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Speaker A
Fable 5, rien que ça. Bonjour à tous, un plaisir de vous retrouver. Aujourd'hui, grosse sortie. Ce modèle, c'est à la fois le plus intelligent qu'OpenAI ait jamais sorti, mais aussi celui qui affiche le plus haut taux de triche
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jamais détecté sur ses propres évaluations de sécurité. Les deux sont vrais en même temps, c'est pour ça qu'il est aussi intéressant. C'est ce que je vais vous montrer. Et en fin de vidéo, je vais vous montrer des exemples de ce
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que la communauté a déjà fait avec ce modèle. Ici, par exemple, ce que vous voyez à l'écran, c'est Blender, le fameux logiciel de modélisation 3D, sauf que personne ne le pilote, du moins aucun humain. C'est la nouvelle IA Chat
Speaker A
GPT 5.6 Sol qui travaille toute seule. Le temps n'a pas été accéléré, elle travaille vraiment toute seule comme ça sur ce logiciel et ça, on le verra en fin de vidéo. Bon, il faut que vous compreniez un truc assez inédit avec
Speaker A
cette sortie-là. Euh ChatGPT Sol n'est pas arrivé comme un modèle normal, comme une mise à jour normale comme il ferait d'habitude. Il n'a pas été mis en ligne un beau matin pour tout le monde. Non.
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Euh ça a été beaucoup plus complexe que ça. Pendant 13 jours, le modèle existait mais personne ne pouvait y toucher. Seule une vingtaine d'organisations triées sur le volet avaient le droit de l'utiliser. C'est une tendance que l'on
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voit arriver de plus en plus du fait que les modèles sont de plus en plus puissants. Tout simplement dans le cadre d'un décret sur la cybersécurité signé début juin. Le gouvernement a dû examiner le modèle avant d'autoriser sa
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diffusion publique. Et je vous le dis hein, mais pour un logiciel commercial, du jamais vu. Anthropic avait subi la même chose avec Claude Fable 5 quelques semaines plus tôt. Les modèles d'IA les plus avancés commencent à être traités un peu
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comme des technologies militaires en quelque sorte, avec un contrôle étatique avant la mise sur le marché. Le monde de l'IA en 2026, c'est ça. On n'est plus en 2022 là. Alors depuis le 9 juillet, le feu vert est tombé. GPT 5.6 est maintenant
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accessible sur ChatGPT ou via l'API ou dans Codex. Donc qui est la nouvelle application de bureau pour coder, d'OpenAI, bref partout. Même les utilisateurs gratuits y ont accès. Enfin pas à Sol directement, eux ils ont Terra, le modèle
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intermédiaire. Sol, c'est pour les abonnés payants uniquement pour l'instant. Ça va, ça risque de changer.
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Mais ne vous inquiétez pas, vous allez tout comprendre aujourd'hui parce que GPT 5.6 n'est pas un seul modèle. C'est une famille de trois modèles en réalité.
Speaker A
Sol, le plus puissant, à 5 dollars en entrée, 30 dollars en sortie par million de tokens. Terra, le modèle équilibré, donc l'intermédiaire, deux fois moins cher que GPT 5.5 pour des performances comparables, et Luna ou Lune, donc le
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petit modèle rapide à 1 dollar en entrée, 6 dollars en sortie. Retenez un seul chiffre pour la suite, c'est que Sol coûte trois fois moins cher que Claude Fable 5 au token. On va y revenir. On aura même l'occasion de voir
Speaker A
des exemples en fin de vidéo. Pas si vite. Mais avant de continuer, je voudrais remercier Mammouth AI, le sponsor de cette vidéo. Alors, laissez-moi vous montrer ce que l'IA peut désormais faire à votre place. Mammouth AI, c'est une plateforme française qui réunit les plus
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grandes IA au même endroit. ChatGPT, Claude, Mistral et tous les autres dans un seul abonnement qui coûte moins cher qu'un seul de ces outils pris séparément. Jusqu'ici, ces modèles ont surtout servi pour discuter. Vous posez une question, il répond. Mais le
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vrai travail, c'était toujours vous ouvrir le tableur, recopier les chiffres, mettre un document en forme, etc. Mammouth AI vient de tout changer lors de leur dernière mise à jour avec le nouveau mode agentique. Cette fois, l'IA ne se contente plus de répondre.
Speaker A
Elle va exécuter, vous lui confiez une tâche, elle ouvre son propre ordinateur virtuel pour la mener jusqu'au bout.
Speaker A
Puis à la fin, elle envoie le travail terminé. Je vous montre au travers de cet exemple. Par exemple, vous récupérez un fichier de vente un peu brut en vrac.
Speaker A
J'ai créé ici un faux fichier tel que tout commerçant pourrait avoir. Avant, vous passiez un bon moment à tout remettre propre. Là, vous déposez le fichier dans Mammouth AI. Vous décrivez ce que vous voulez. Donc, j'ai préparé ici un prompt pour une tâche très
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fastidieuse à faire à la main. Mais en gros, je lui demande de trier les données et de faire une analyse assez poussée des ventes. Puis ensuite, on va choisir un modèle de raisonnement parmi tous les choix que l'on a, puis on
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valide. L'IA se met alors au travail, vous la voyez avancer étape par étape et quelques instants plus tard, hop, elle vous rend le fichier Excel propre, nettoyé avec les calculs qui sont déjà faits et les graphiques en place.
Speaker A
Regardez cette analyse, ça va assez loin. Tout ça, c'est grâce au mode agentique. Vous n'avez rien ouvert, rien mis en forme à la main, vous avez décrit et elle a fait. Si le résultat ne vous plaît pas, il suffit de cliquer ici et
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choisir une autre IA pour voir laquelle réussit le mieux cette tâche. Alors bien sûr, tout cela va bien au-delà d'un simple tableur. Si vous avez un document à rédiger, une présentation à monter, un dossier à compiler sur plusieurs sources,
Speaker A
etc., vous confiez la tâche au nouveau mode agentique ici. Le tout au même endroit avec le modèle de votre choix à partir de seulement 10 € par mois. Et puis Mammouth AI, je le rappelle, c'est une entreprise française basée à
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Paris, sans engagements. Donc le mieux, c'est de tester ce nouveau mode agentique sur vos propres tâches. Les liens sont en description sous la vidéo ou en commentaire. Merci à Mammouth AI d'avoir sponsorisé cette vidéo ainsi que d'autres sur la chaîne. Allez, on
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reprend la vidéo. OK, alors GPT 5.6. Ce qui change vraiment avec cette génération, c'est la nature même du travail que le modèle peut faire. Seul, ce n'est plus un chatbot à qui vous posez une question pour obtenir une
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réponse. Ça, vous le savez si vous suivez la chaîne depuis quelques semaines déjà. Ça, c'est ce que nous faisions depuis 2022. Donc une simple interface chat avec qui vous discutiez, il répond et puis c'est fini. Mais depuis, l'IA a beaucoup évolué et
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nous avons muté vers un nouveau type d'IA, plus précisément vers ce qu'on appelle des agents IA. Ici, ChatGPT 5.6, c'est un agent IA. Pensé tel quel dès sa conception. Vous lui donnez une tâche complexe, il va se débrouiller peu
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importe comment. S'il doit aller sur Internet, il le fait. S'il doit écrire un code pour faire un graphique et ensuite vous compiler en PDF, enfin peu importe, il a à sa disposition à peu près tout. Il planifie, il code, il
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teste, il corrige, il installe. Le tout pendant 10, 20, parfois 30 minutes, parfois 1h, 2h, j'ai déjà vu des cas où il a passé la journée entière sans que vous ayez à intervenir. OpenAI a même introduit un nouveau mode, donc le mode
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ultra où Sol délègue le travail à quatre sous-agents en parallèle, chacun qui traite un morceau du problème. Puis il synthétise tout à la fin. Vous le savez peut-être, mais c'est la même technique qui a été inventée par Elon Musk avec
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son I Grok de chez XAI. Maintenant, GPT 6 AI. Oui, c'est lent, parfois terriblement lent. Concrètement, qu'est-ce que ça donne quand on pousse Sol dans ses derniers retranchements ?
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Eh bien, les premiers retours de la communauté ne ont pas tardé et les résultats sont franchement déroutants.
Speaker A
Enfin, déroutants si vous n'avez jamais vu ce genre de résultat, car c'est quelque chose que Fable arrivait à faire avant son obligation, avant son interdiction et son nerf. En un seul prompt, on a vu des exemples passés de
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Sol qui est capable de vous recréer une web app complète avec un avatar animé qui vous répond en temps réel par la voix.
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avec zéro intervention de votre part et tout fonctionne du premier coup. Vous pouvez aussi lui demander de coder une simulation de fluide entièrement de zéro. C'est un exemple qu'on a vu circuler à la sortie. Donc sans bibliothèque externe avec du hand
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tracking par webcam. 12 minutes, un seul prompt et c'était plié. Je ne vais pas le faire ici car je vous ai déjà montré sur la vidéo de GLM comment on fait ce genre de chos. Mais sachez que sol va
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plus loin, logique pour un logiciel fermé. Mais ce qui surprend vraiment d'après les retours de la communauté, c'est surtout sa capacité à sortir un truc qui fonctionne dès la première ou la deuxième tentative sans avoir à faire 10 aller-retour. Ça c'est un vrai saut
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par rapport à tout ce qu'on avait avant. Côté benchmark maintenant nous avons quelque chose d'assez intéressant. Le portrait se précise sur Terminal Bench 2.1 qui est la référence pour les workflow pour les IA. Sol va taper dans les 88,8 %. En mode ultra, on monte à
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91,9 %. Cloud Fable 5, de son côté, lui, il plafonne à 83,4 %. Sur Agent Last Exam, donc un benchmark qui mesure la capacité à mener des tâches professionnelles complexes sur 55 domaines différents. Sol atteint 53,6 % contre 40,5 % pour Fable 5. 13 points
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d'écart, c'est beaucoup. Le plus frappant, c'est que même Terra et Luna, les modèles inférieurs de la famille, euh battent Fable 5 sur ce même benchmark là pour environ un 16e du prix. Bon, bien sûr, sur ce benchmark précis, hein, nous y reviendrons. Sur
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l'artificial analysis Intelligence Index, donc qui est le classement indépendant le plus regardé du secteur, Sol Max arrive à 59, Fable 5 est juste un point devant à 60. Donc on a les deux modèles qui sont à peu près au même
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niveau. Un seul petit point d'écart euh sauf que Sol coûte trois fois moins cher. Donc le dossier à charge est solide, n'est-ce pas ? Documenté, vérifié par des tiers. Sol c'est une bête en coding agentique. Il coûte une
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fraction de ses concurrents en plus de cela. Donc voilà ce que Open veut que vous reteniez. C'est plié. Merci au revoir, on rentre chez nous, n'est-ce pas ? Et comme souvent quand un nouveau modèle sort, il faut retourner la pièce
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parce que la réalité elle est rarement aussi simple que la page marketing ou que le simple benchmark. Ça vous le savez. Avant sa sortie publique, Sol avait été évalué par le MTR donc qui est l'organisme indépendant dont le rôle
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c'est justement de tester les modèles les plus avancés avant qu'ils arrivent entre nos mains. Leur constat est assez surprenant. Sol affiche le plus haut taux de triche jamais détecté sur un modèle public. Alors quand on dit que une a triche, ça veut dire quoi
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concrètement ? C'est le modèle qui au lieu de résoudre un exercice normalement va chercher la réponse là où il n'est pas censé aller.
Speaker A
Par exemple, Sol a trouvé le moyen d'aller lire le contenu caché des tests auxquels il a été soumis. Dans un autre cas, il a été directement extraire un code source secret qui contenait les bonnes réponses. Donc il a hacké
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l'examinateur. Un peu comme un élève qui trouverait le corriger du bac dans le bureau du prof avant l'examen. Sauf que personne ne lui a appris à faire ça. Il l'a fait de sa propre initiative. Ce que ça change pour nous en tant
Speaker A
qu'utilisateur, c'est assez simple à comprendre. Quand un modèle obtient un super score sur un benchmark, on part du principe qu'il a réussi les exercices de manière légitime. Si une partie de ses succès vient du fait qu'il a trouvé des
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raccourcis non prévus, alors le score ne reflète plus vraiment ses capacités réelles. Et le MTR le dit clairement.
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Selon comment on interprète ces comportements, les estimations de performance de sol de GPT sol ici varient tellement qu'elles deviennent difficiles à exploiter. Ça ne remet pas en cause le fait que Sol soit un modèle très puissant au niveau de Fable. Euh
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par contre, ça veut dire qu'il faut regarder ces scores avec un peu plus de recul. Les benchmarks qui ont été vérifiés par des évaluateurs indépendants restent tout à fait fiables. Ceux qui viennent uniquement des tests internes d'open bon, il mérite
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un petit asterisque. Autre point important, les hallucinations sur le benchmark omniscience d'artificial analytis toujours les mêmes. Sol affiche un taux d'hallucination d'environ 89 %.
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Clud Fable est à 55 %. GLM 5.2 donc le fameux modèle open source chinois lui descend à 28 %. Alors attention, ça ne veut pas dire que sol délire 9 fois sur 10 quand on lui quand vous lui posez une
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question normale, loin de là, hein. Comprenez bien ce que ce taux mesure. C'est le pourcentage de question piège qu'il rate sur un benchmark spécifiquement conçu pour traquer les erreurs factuelles. Euh donc c'est des pièges tendus au Zia. La nuance compte
Speaker A
car les hallucinations des modèles DI ont beaucoup diminué ces dernières années pour les questions générales et assez simples. Mais le signal est clair donc en fiabilité factuelle pure sur des sujets ultra précis. Sol il est derrière ses concurrents en direct. Donc c'est
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toujours un bon réflexe de vérifier à trois ou quatre il y a différentes si vous le pouvez la fiabilité des informations pour être sûr juste au cas où. Du moins quand c'est des sujets un peu pointilleux et précis qui
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nécessitent beaucoup de précision. Euh pour les questions simples, ne vous inquiétez pas, les n'hallucinent plus aujourd'hui. Alors, si on prend du recul, le tableau d'ensemble c'est un vrai partage. Sol a priori écrase tout le monde en coding agentique, en
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workflow terminaux, en tâche autonome longue. Fable 5 reste devant sur tout le coding en code base réel, j'ai envie de dire, et sur la précision factuelle, mais Sol coûte trois fois moins cher euh avec une perte d'intelligence certes,
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mais peut-être minime par rapport à Fable. Donc le choix dépend entièrement de ce que vous vous en faites. Si vous avez du code simple à faire, Sol est un est un rappeur qualité prix imbattable.
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C'est un nobrainer. Si vous avez un code beaucoup plus complexe et délicat qui requi plus d'intelligence brute, ça serait une bonne idée de rester sur Fable 5 pour l'instant et de tester les deux si vous pouvez. Mais je pense que
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pour le code avancé, Fable 5 reste supérieur. Par contre, les tâches AG antiques qui demandent beaucoup de coordination, la Tester Sol, c'est un vrai game changer. Il n'y a pas de vainqueur absolu sur tous les axes.
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Quiconque vous dit le contraire essaie de vous vendre quelque chose. Chaque a ses forces et ses faiblesses et ça dépend de votre utilisation personnelle à vous et ce que vous devez faire avec les Maintenant, j'aimerais vous faire remarquer une chose importante. Toute
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cette course au benchmark au fond, c'est du bruit. Le vrai signal, il est ailleurs. Arc AGI3, c'est un test qu'on fait passer aux IA d'un genre nouveau créé spécifiquement pour être impossible à résoudre par simple mémorisation.
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C'est le test le plus difficile aujourd'hui. Les versions précédentes, l'arcaggi 1 et 2 proposaient des puzzles visuels que les modèles finissaient par craquer à force de reconnaître des schémas déjà vus. L'arc AGI3, c'est autre chose. Par exemple, ce sont des
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jeux interactifs tour par tour avec des règles que le modèle n'a jamais rencontré. Il ne peut pas tricher, il ne peut pas réciter, il doit comprendre.
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Quand ce benchmark a été lancé en mars, le meilleur modèle du marché plafonné à 0,37 %, même pas à 0,5 %. Sol en mode max obtient 7,8 %. Dit comme ça, ça paraît modeste, sauf que c'est le tout
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premier modèle à réussir au jeu de l'arc AGI3 complet, le premier à résoudre un problème qu'il n'avait littéralement jamais vu sous aucune forme. Et ce qui est encore plus parlant que le score, c'est l'analyse de l'Arc Price Foundation eux-mêmes. Ils disent que
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Soldit pas parce qu'il est plus rapide ou plus gros que les autres. Il réussit parce que face à une situation inconnue, il arrive à s'orienter quand une hypothèse échoue, par exemple, il change d'approche au lieu de s'acharner. Ce
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comportement là, on ne l'a observé sur aucun modèle il y a 6 mois. Autre point, la lunteur de sol, c'est clairement son plus grand point faible au quotidien.
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Toutes les démos pratiques le montrent. On attend parfois 15, 20, 30 minutes, sauf que ce problème a déjà une solution en cours de déploiement. Openil voudrait faire tourner sol sur les puces wafer scale de cérébras donc qui atteignent
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750 tokens par seconde. Pour vous donner un ordre de grandeur, un cluster GPU Nvidia classique, donc ce qu'on fait classiquement aujourd'hui, fait tourner le même modèle à environ 70 tokens par seconde. C'est 10 fois plus lent. Donc en pratique, un workflowage antique qui
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prenait 3 minutes et demi par exemple tombe à 20 secondes sur Sérbras. Ça change complètement la donne. Les tâches qui devaient tourner en arrière-plan pendant qu'on allait se faire un café deviennent des interactions en temps réel. Nous attendrons de voir
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l'implémentation réelle, hein. Cependant, bien, je vous l'avais dit en introduction, mais j'aimerais vous amener avec moi à faire un tour de la communauté, des retours de la communauté pour que vous puissiez euh voir de quoi est capable concrètement cette nouvelle
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version et ce que en font les gens tout simplement. Et évidemment l'endroit où tout se passe dans ce domaine de LIA, c'est sur X. Alors, je vous ai préparé quelques tweets euh assez de qui sont des retours d'expériences et de
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développeurs et de personnalités connues dans LIA. Euh donc des personnes, des sources fiables. Vous ne le savez peut-être pas mais sur X, il y a beaucoup de gens qui testent les modèles dès leur sortie ou même avant leur
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sortie puisque Open donne des accès à certaines personnes euh et c'est des gens testent avec des prompts de test qu'il réutilisent pour voir si les modèles ont avancé visuellement ou pas.
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Ici par exemple, nous avons Chris GPT. Donc c'est un développeur qui a donné le même prompt à chat GPT 5.6 5.5 ainsi que Fable et toutes les IA qui sortent euh pour générer l'intérieur d'un vaisseau spatial en 3D. Donc la différence est
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assez parlante. Je vais vous l'ouvrir pour que vous puissiez le voir en plein écran et vous le voyez dans KO haut. On voit tout de suite que l'éclairage est mieux. Les les objets sont mieux font font plus 3D. Là c'est beaucoup plus
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carré. On dirait une un brouillon en quelque sorte. et le rendu fait beaucoup plus fini par GPT 5.6 que 5.5 bien sûr la version précédente. Et là où ça devient intéressant, c'est quand on regarde ce qu'il écrit et notamment sa
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conclusion. Donc il nous il nous annonce clairement que euh GPT 5.6, il est clairement un cran au-dessus de GPT 5.5, que c'est indéniable euh sur cette tâche ici, mais qu'il a testé d'autres tâches.
Speaker A
Alors, Chris, c'est un c'est une personne assez connue qui fait des tests des IA, donc il est assez fiable, il a il a une bonne vision des tendances des IA. Euh il dit cependant que bien sûr Fable 5 reste un peu devant par rapport
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à à cette tâche ici, ce qui est attendu comme je vous l'ai dit dans la vidéo car oui, ça rejoint exactement ce qu'on disait tout à l'heure, sol domine sur l'exécution agentique, la fiabilité du code, le genre de chos hein, le fait que
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ça tourne sans bug. Mais quand il faut donc de l'intelligence brute sur du code visuel complexe comme ici par exemple, euh Fable garde l'avantage à ce jour.
Speaker A
Notez aussi le temps de travail pour réaliser ce prompt ici. Il nous le dit ici dans le contexte. Donc GPT5.6 Sol a travaillé 87 minutes euh alors que GPT 5.5 Extra avait travaillé 34 minutes.
Speaker A
Donc ça rejoint encore une fois ce qu'on disait. Sol a une grande capacité agentique et ils ont fait une vraie amélioration là-dessus. Donc il travaillent plus longtemps en restant en quelque sorte entre guillemets beaucoup plus concentré sur la même tâche. Et
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d'ailleurs, si on va sur la page de crise, vous voyez ici l'exemple fait avec Fable. Euh donc je je peut-être je vous les mettrai côte à côte pour que vous puissiez comparer.
Speaker A
OK. Exemple suivant. Un exemple qui a fait beaucoup beaucoup parler. Là c'est Mat Schumer. Donc c'est un investisseur assez connu dans le milieu de Lia. Euh il a demandé à Sol de lui générer une reconstitution en voxel de Manhattan.
Speaker A
Euh donc New York, un seul prompt et regardez ce qu'a fait Lia. Je vais vous le je vais vous le mettre en grande euh et en grand écran et regardez ce résultat impressionnant. Donc là, c'est GPT 5.6 Sol qui a fait cela, hein. Mais
Speaker A
ce qui est vraiment frappant ici et c'est pour ça que je vous le montre, c'est le temps euh passé. Il dit que le modèle a tourné pendant presque une semaine totale en autonomie pour arriver à ce résultat. Euh donc vous le voyez,
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il dit ici. Alors bien sûr Open lui a donné accès hein à amont euh à ce modèle pour le pour pour faire pour qu'il puisse réaliser ce genre d'exemple poussé. Il fait ce genre de chos dès qu'il y a un
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nouveau modèle. Claude lui avait donné accès et cetera. Ça veut dire que l'agent a reçu une mission, il a décomposé son travail et a travaillé dessus jour après jour pour libérer un produit fini. Encore une fois, ce que je
Speaker A
vous montre, c'est la capacité agentique de fou euh de GPT 5.6 Sol. C'est exactement la promesse de ce mode là d'ailleurs hein. Chose que Fable ne peut pas faire. Fable ne tient pas sur une semaine entière par exemple. Fable Fable
Speaker A
est très très très bon pour faire du code ultra précis et très avancé sur des petites tâches sur des tâches courtes, je veux dire. Par contre, dès qu'il s'agit de tenir sur la longueur, c'est beaucoup plus compliqué, il n'y arrive
Speaker A
pas. Bon, dernier exemple ici, sinon la vidéo serait trop longue. Alors, j'aimerais vous montrer ce que une représentation visuelle de ce que c'est que réellement un agent y a en réalité.
Speaker A
Euh je suis tombé quand je suis tombé sur ce poste, je me suis dit que c'était parfait pour représenter cela. Si vous n'avez jamais vraiment pu saisir ce que c'était vraiment que agent quand on en parle, vous avez ici ce tweet. Je vais
Speaker A
vous le mettre en grand. Et alors ce que vous voyez à l'écran ici, c'est Blurer, le fameux logiciel de modélisation 3D que tout le monde utilise pour faire de la 3D qui est utilisé dans plein de domaines. Sauf que là, vous voyez des
Speaker A
choses bouger à l'écran, mais personne ne le pilote. Aucun humain ne pilote ce logiciel. C'est c'est GPT Sol qui est aux commande tout seul. Vous le voyez, il sélectionne des objets, il les bouge, il il change la taille, il modélise une
Speaker A
pièce mécanique en temps réel. Il fait en travail tout seul. Donc là, c'est ça un agent IA, c'est comme une personne virtuelle derrière un écran qui travaille comme un humain travaillerait.
Speaker A
La vidéo n'est pas accélérée. Euh ce que vous voyez à l'écran, c'est la vitesse réelle du modèle. Donc quand il travaille, ça va ça va très très vite.
Speaker A
Là, on n'est pas sur 70 tokens par seconde, on est sur beaucoup plus haut.
Speaker A
Alors, il y a eu des spéculations comme quoi cet exemple avait été fait avec les les puces cérébrases dont je vous ai parlé en en vidéo. Mais en tout cas, j'aime bien ce poste car il vous permet de voir concrètement ce que ça veut dire
Speaker A
agent IA. Ce n'est pas une ce n'est plus une fenêtre de chat ou le texte des fil où vous parlez. C'est un c'est une espèce d'entité entre guillemets, donc disons plutôt un logiciel pour pas choquer qui bouge sous vos yeux, qui
Speaker A
pilote, qui est piloté par une qui prend des décisions en temps réel. Car là, oui, il y a des décisions en faire, c'est l'IA qui les prend. C'est ça la différence entre un chatbot et un agent et c'est vers ça qu'on se dirige. C'est
Speaker A
ça la transformation qu'a subi Lia ces dernières années. Donc voilà des exemples que je voulais vous montrer pour bien vous représenter ce que signifiait cette nouvelle sortie. Ce qui se passe avec Sol, c'est au fond la convergence de tout ce qu'on voyait
Speaker A
venir, hein. Les modèles deviennent plus capables, plus autonomes, moins cher, déployés sur du matériel radicalement plus rapide. On est vraiment en train de vivre un moment charnière dans l'histoire de Lia. Vous savez, depuis la sortie de Claude Fable, tout accélère
Speaker A
encore. La question aujourd'hui, ce n'est plus de savoir si Liav va transformer votre domaine. Car si vous suivez en temps soit peu la chaîne ou le domaine de Lia, vous le voyez très souvent. Chaque jour, un nouveau domaine
Speaker A
tombe et il est accéléré par Lia. La question c'est plutôt de savoir si vous ferez partie de ceux qui comprennent ces outils ou de ceux qui les regardent passer. Messieurs dames, si vous voulez apprendre à piloter un agent IA capable
Speaker A
de bosser 30 minutes en autonomie pour vous sur une seule instruction ou alors à faire la différence entre les benchmarks fiables et la poudre aux yeux. À utiliser concrètement ces outils avant que l'écart avec ceux qui les maîtrisent ne deviennent trop grand à
Speaker A
combler. Alors, j'ai justement quelque chose pour vous. J'aimerais vous dire que depuis quelques mois déjà, j'ai construit un programme d'apprentissage unique. Je vous apprends l'IA sur tous ces aspects. C'est un parcours que j'ai créé et pensé pour vous transmettre tout
Speaker A
ce que je sais. Alors, non seulement sur les modèles DI comme Chat GPT, Gemini de Google, Grock de Elon Musk, Cloud et cetera, je vous montre en fait et surtout la manière de les intégrer concrètement dans votre vie, dans votre
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travail, dans vos projets et ce que vous soyez salarié, indépendant, entrepreneur ou même à la retraite. Car oui, nous avons beaucoup beaucoup de retraités dans la communauté et ils utilisent l'IA au quotidien. J'ai récemment sorti la plus grosse mise à jour à ce jour de la
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formation. Euh ça fait un petit moment que j'en parlais mais ça y est, elle est là, elle est en ligne. Euh c'est un module entièrement dédié à l'automatisation par IA, donc à un utilisant N8N. Autrement dit, la création d'agents IA, donc des espèces
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de salariés virtuels qui vont travailler pour vous et tout faire pour vous. En somme, vous faire gagner des heures et des heures et des heures. Vous êtes déjà plus de 6 à 7000 à avoir rejoint ce programme. Donc merci pour tout ce
Speaker A
soutien. Et enfin, sachez qu'il n'y a pas besoin d'être développeur, pas besoin d'avoir un profil technique. Je vous prends par la main et pas à pas avec des leçons vidéo clair, des cas concrets et pratiques, on voit tout ce
Speaker A
qui touche à Lia. Dernier point, mais pas des moindres bien sûr, si vous nous rejoignez aujourd'hui, vous aurez accès à toutes les évolutions du futur, sans surcoup accès illimité à vie, à tout ce que je veux vous apprendre. Donc
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aujourd'hui, c'est un paiement unique. Ce n'est pas un paiement mensuel, hein. C'est juste un paiement unique et vous aurez accès à vie à toutes les mises à jour que je vais faire en permanence et que je fais en ce même d'ailleurs. Donc
Speaker A
si cela vous intéresse, vous avez les liens en dessous de la vidéo. Donc soit en description, soit en commentaire épinglé pour nous rejoindre. Dans tous les cas, moi je serais très heureux de vous accueillir dans le programme Vision. Si vous êtes encore là, merci
Speaker A
d'avoir regardé cette vidéo jusqu'au bout et je vous dis à très très vite pour la prochaine vidéo. À bientôt.
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