• IA
• Université
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• 2h00

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• Date mercredi
• Horaire 14h00 à 16h00
• Salle Amphi C

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  Microgpt : on partage la pilule rouge ?

  Generative Pre-trained Transformer, GPT. 3 lettres et une architecture simple qui a changé le monde, comme le vol d'un papillon déclenche un ouragan. Pourtant, la majorité d'entre nous n’ont pas eu l’occasion de soulever le capot et se contentent de vivre dans la Matrice. Si même nous les devs, on ne comprend pas comment ça marche, qui le pourra ? microgpt d'Andrej Karpathy, c'est 200 lignes de Python pour un modèle GPT minimaliste mais complet, idéal pour comprendre la révolution IA. Je vous propose de les réimplémenter en TypeScript, notre lingua franca, en détaillant chaque fonction de l'algo sur lequel repose Gemini, ChatGPT ou même Claude. https://karpathy.github.io/2026/02/12/microgpt/

  Jeudi 12h30 à 13h25 - Amphi B
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  S'augmenter sans se déposséder: la convivialité d'Illich face à l'IA

  Je veux vous parler de convivialité dans son sens qui n'implique ni vin ni fromage: celui théorisé par le philosophe Ivan Illich, qui permet d'étudier le rapport de l'Homme à ses outils. Bien que mort en 2003, sa philosophie reste assez moderne pour l'appliquer à l'outil qui nous questionne toutes et tous: l'IA générative. On commencera par expliquer le concept de convivialité au sens d'Illich au travers de l'analyse de différents outils, avant de se pencher plus en détails sur l'IA générative pour finir sur des conseils pratiques.

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  REX complet du déploiement de l'IA générative à la DSI de SIPA/Ouest-France : gouvernance, RGPD, sécurité, choix d'outils, cadre d'usage, mesure des gains — et les erreurs qu'on ne referait pas. Sans bullshit, avec les cicatrices. --- Déployer l'IA générative dans une DSI ce n'est pas juste ouvrir un compte ChatGPT à tout le monde. C'est une démarche qui touche à la sécurité, au droit, à la culture d'entreprise, à l'architecture, et surtout… aux humains. À la DSI de SIPA/Ouest-France (groupe de presse, ~200 personnes dont 60 développeurs), nous avons construit de A à Z une démarche baptisée IA4IT : structurer l'adoption de l'IA générative par les équipes IT, de façon maîtrisée et mesurable. Ce qu'on va raconter Le contexte et l'histoire Comment on est passés d'un usage sauvage et dispersé à une stratégie cohérente. Les signaux faibles, les premiers accidents, le moment où on a décidé d'agir. Les problématiques qu'on n'avait pas anticipées RGPD : quelle donnée peut-on envoyer à quel modèle ? CLOUD Act et souveraineté : jusqu'où peut-on aller avec des outils US ? Responsabilité juridique sur le code généré SSI : surface d'attaque, prompt injection, exfiltration de données Les outils sélectionnés et pourquoi GitHub Copilot, Claude (Anthropic), Cursor — comment on a comparé, négocié les contrats, configuré les garde-fous. Et ce qu'on a refusé. Le cadre d'usage Le document qu'on a co-construit avec les équipes : données autorisées/interdites, règles de revue du code généré, niveaux de confiance par outil. Comment le faire vivre sans que ça reste lettre morte. Le déploiement à l'échelle Plus de 200 utilisateurs, gestion des coûts (spending caps, licences mixtes), onboarding, formation, résistances. Les gains mesurés Métriques DORA, retours qualitatifs. Ce qui a vraiment changé — et ce qui est plus compliqué à mesurer qu'on ne pensait. Les erreurs et ce qu'on referait différemment Les vraies : sur la gouvernance des coûts, sur la communication, sur le rythme d'adoption. Sans langue de bois. L'accompagnement et les bonnes pratiques Comment embarquer les tech leads, les managers, les réticents. Ce qui marche pour ancrer les usages dans la durée. Pour qui ? DSI, architectes, tech leads, engineering managers — toute personne qui doit prendre des décisions concrètes sur l'IA générative dans son organisation, pas juste en lire des articles.

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