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C'est une question de posture.

La plupart des formations IA vous apprennent à utiliser ChatGPT.
JONEO vous donne une vision 360 de l'IA, comprendre ce qu'elle est, maîtriser ce qu'elle fait, anticiper ce qu'elle change, et déployer ce qu'elle permet dans votre organisation.

Juste ce qui compte pour avoir une longueur d'avance.

Conçu pour celles et ceux qui n'ont pas de temps à perdre.

Tout ce que vous trouverez dans JONEO.

Une vision 360 de l'IA
Histoire, technique, stratégie, éthique, société, données, agents. Pas un angle, tous les angles. Pour comprendre l'IA dans son ensemble et ne plus jamais subir la conversation.
Écoutez partout
En marchant, en conduisant, entre deux réunions. Pas besoin de bloquer du temps.
Moins de 5 minutes par épisode
Des contenus denses et calibrés. Vous avancez même quand vous êtes débordé.
Se former à son rythme
Des socles de formation complets pour construire une vraie culture IA. Écoutez dans l'ordre qui vous convient, revenez quand vous voulez.
S'informer en continu
Le fil de l'eau décrypte l'actualité IA quand quelque chose de structurant se passe. Vous ne ratez plus rien de ce qui compte vraiment.
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De nouveaux contenus publiés régulièrement. Votre abonnement prend de la valeur avec le temps.
Zéro bullshit
Pas de jargon inutile, pas de promesses magiques. Ce qui compte pour un professionnel qui agit.

Ecoutez avant de vous abonner

1
Novembre 2022, ChatGPT et la rupture grand public
2
GPT-3, plus grand et soudainement capable de tout
3
GPT-2, le modèle trop dangereux pour être publié
4
2017, l'attention change tout
5
2016, quand l'IA bat l'humain au jeu le plus complexe
6
Quand l'IA entre dans les métiers
7
L'IA invisible, déjà là depuis 10 ans
8
2012, le moment où tout bascule
9
Les données, le carburant invisible
10
Les réseaux de neurones, la longue patience
11
Les hivers de l'IA, quand la promesse s'effondre
12
Les premières fois, quand la machine a étonné le monde
13
Dartmouth 1956, le jour où l'IA reçoit son nom
14
La question qui a tout déclenché
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  • Découvrir pourquoi ChatGPT, bâti sur GPT‑3.5, n’est pas une révolution magique de l’IA, mais un changement d’interface qui a fait passer une technologie d’experts entre les mains de millions de personnes.
  • À partir de GPT-3 et de ses 175 milliards de paramètres, découverte d’un paradoxe clé de l’IA moderne : comment grossir un modèle produit des progrès attendus… et des capacités émergentes imprévues.
  • Retour sur la décision d’OpenAI de retenir GPT-2 en 2019, ce que ses performances révélaient du saut qualitatif des modèles de langage et comment cela a déplacé le débat vers les risques de désinformation et la responsabilité des chercheurs.
  • En partant d’une simple différence de lecture, découvrez comment le Transformer a appris à regarder toute une phrase d’un seul coup d’œil et pourquoi cela a rendu possibles des modèles d’une toute autre dimension.
  • À partir du coup 37 d’AlphaGo contre Lee Sedol, découverte de ce que l’apprentissage par renforcement change par rapport au deep learning supervisé, et pourquoi ce basculement dépasse largement le Go.
  • De la détection de cancers au repliement des protéines, en passant par l’usine et la logistique : comprendre comment le deep learning a commencé à rivaliser avec des experts humains.
  • En suivant une journée ordinaire en 2012, on découvre comment filtres anti-spam, recherche Google, recommandations, traductions et sécurité bancaire utilisaient déjà l’IA, sans qu’on la nomme.
  • À partir d’un simple classement sportif, découvrez pourquoi la victoire d’AlexNet à ImageNet 2012 marque une rupture technique majeure et a réorienté les investissements mondiaux en IA.
  • En partant d’un simple exemple de chats, découvrez pourquoi les mêmes idées de deep learning ont échoué sans données massives, comment internet a tout changé et pourquoi cela concentre le pouvoir.
  • De McCulloch et Pitts à Hinton, LeCun et Bengio, découvrez comment une idée jugée limitée a survécu aux hivers de l’IA en attendant données, calcul et bon moment historique.
  • De l’optimisme des débuts aux coupes massives de 1974-1980 puis 1987-1993, découvrez comment les promesses irréalistes ont plongé l’IA dans deux grands hivers et forcé un changement d’approche.
  • De Logic Theorist à MYCIN, découvrez comment quatre percées entre 1956 et 1972 ont donné à l’IA des airs de révolution… et rendu ses hivers presque inévitables.
  • Découvrir comment, en 1956 à Dartmouth, l’IA obtient son nom, son ambition et ses premiers succès, et pourquoi l’optimisme de ses fondateurs s’est vite heurté à la complexité du réel.
  • Comment Turing a transformé une question philosophique floue – « une machine peut-elle penser ? » – en une épreuve concrète fondée sur ce que l’on voit, mesure et met à l’épreuve.

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