Écrits
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Textes pour penser l'IA depuis l'activité réelle : ce qu'elle transforme, ce qu'elle rend invisible, et les conditions qui permettent encore de vérifier, décider et reprendre la main.
Le vrai problème des agents en entreprise, c'est la croyance
Un agent n'est pas prêt pour l'entreprise parce qu'il peut agir. Il l'est quand la croyance qu'il crée sur son action est calibrée sur la preuve.
Une conférence sur l'IA doit parler du travail réel
Pourquoi une conférence IA utile ne part pas des outils, mais de ce que l'IA déplace dans les métiers, les décisions, la responsabilité et la reprise humaine.
Les traces brutes ne sont pas des évaluations
La couche manquante entre les vrais échecs d'agents et un progrès mesurable du modèle : réduire des traces désordonnées en graines d'évaluation rejouables sans effacer le signal.
Utiliser un outil n'est pas terminer une tâche
Pourquoi la fiabilité des agents dépend de la frontière entre intention, action, état observable et affirmation finale véridique.
L'échec le plus dangereux des agents n'est pas l'hallucination
Pourquoi le danger critique n'est pas seulement l'hallucination, mais l'agent qui affirme qu'une action est faite sans preuve observable.
Les agents IA ne sont pas seulement des outils. Ce sont des systèmes de travail
Pourquoi l'achèvement d'une tâche ne suffit pas : un agent redistribue la vérification, la responsabilité, la coordination et la reprise en main.
L'IA ne s'intègre pas au travail. Elle le reconfigure.
Pourquoi l'IA doit être analysée depuis l'activité réelle : contraintes, arbitrages, coopération invisible, marges d'action et responsabilités.
Le mensonge du benchmark : pourquoi Grok 4.20 excelle aux benchmarks mais échoue en production
Un ergonome cognitif teste Grok 4.20 sur 12+ instances d'agents en production. Ce que 40 ans de recherche en facteurs humains disent sur ce que les benchmarks ratent dans les boucles d'agents.
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