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Entrepreneur dans l’âme, Vincent Pavanello a d’abord marqué le secteur immobilier avec Real Estech, un réseau devenu incontournable de la proptech française, avant de co-fonder Mister IA en 2023 avec son frère Martin. Leur constat de départ est simple : l’intelligence artificielle fascine, mais très peu d’entreprises savent comment l’exploiter concrètement. En réponse, ils proposent des formations sur mesure, du conseil sur site et un accompagnement dédié pour aider les dirigeants et leurs équipes à tirer le meilleur parti de l’IA générative. En juin 2025, Mister IA franchit la barre des 800 000 euros de chiffre d’affaires chaque mois, soit plus de 9 millions d’euros à l’année, une progression fulgurante pour une jeune entreprise née il y a moins de deux ans.
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L’IA peut-elle développer une conscience ?
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Interview : Benjamin Chemla – Co-fondateur et CEO de Shares
Benjamin Chemla avance vite, et vise juste. En 2015, il co-fonde Stuart, plateforme de livraison express, revendue à La Poste en moins de deux ans. Six ans plus tard, il s’associe à Harjas Singh et François Ruty pour lancer Shares, avec l’ambition de créer une plateforme d’investissement communautaire, croisant trading et réseau social pour ouvrir la finance au plus grand nombre. Il en prend la tête comme CEO, lève 90 millions de dollars et pilote son lancement d’abord au Royaume-Uni, puis en France, où l’application trouve rapidement son public. Avec un virage B2B assumé et des partenariats structurants, Benjamin Chemla voit plus large : faire de Shares un groupe fintech européen capable de rivaliser avec les géants du secteur.
818 Tequila ou l’art de vendre un lifestyle millennial signé Kendall Jenner
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Les tests génétiques ouvrent un nouveau chapitre dans la prévention des maladies. Anticiper les dangers éventuels avant l’apparition des symptômes et adapter les soins, c’est tout le défi de la médecine dite prédictive.
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L’agent 007 du XXIe siècle est-il une IA ?
Printemps 2023. Chez Samsung, des ingénieurs saisissent du code confidentiel dans ChatGPT. Quelques heures plus tard, l’alerte remonte : les données ont été transmises à OpenAI, hors de tout contrôle interne. L’incident, répété à plusieurs reprises, fait figure d’électrochoc, et les signaux se multiplient depuis. Des chercheurs ont montré que certains modèles pouvaient générer des scénarios d’attaque exploitables, quand d’autres évoquent la capacité d’agents conversationnels à simuler des identités pour manipuler des opinions. Alors, l’IA peut-elle devenir, à son insu ou par détournement, un instrument d’espionnage ? TNS a interrogé Claude AI sur ce sujet plus que sensible.
Vous pensez que l’IA est libre ? Demandez à celui qui l’a conditionnée…
L’article qui suit a été rédigé en collaboration avec une intelligence artificielle. Les réponses de l’IA à nos questions ont été sélectionnées, reformulées et validées par notre équipe pour éviter les biais ou approximations. Nous partageons ce processus inédit pour allier innovation et responsabilité éditoriale, dans le respect des règles SEO et de la confiance de notre audience.
On parle souvent d’entraîner une IA, plus rarement de la conditionner. Pourtant, entre la simple transmission de données et l’ajustement de ses réponses, il existe un champ plus subtil et plus stratégique : celui de l’influence directe sur ses mécanismes cognitifs. C’est là qu’intervient une figure encore méconnue du grand public, le neuranalyste. Ni développeur, ni data scientist, cet expert observe les réactions du modèle et teste ses limites pour affiner ses réflexes. Il agit sur les zones grises tels que le ton, la logique, la posture, ou encore les comportements induits. Un rôle d’interface entre la machine et la volonté humaine. Afin de mieux comprendre son rôle, TNS a sondé Claude AI sur le sujet.
Qui se cache derrière les algorithmes des intelligences artificielles ?
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Derrière les intelligences artificielles, il y a des hommes et des femmes qui passent des mois à affiner ce qui deviendra un modèle. Rien d’automatique au départ, et tout part de certains choix : comment la machine doit-elle apprendre ? Que doit-elle savoir ? Et, surtout, que faut-il qu’elle ignore ? La plupart des utilisateurs interrogent l’IA sans se poser de questions. Pourtant, chaque algorithme porte la trace de ses concepteurs. Données sélectionnées, paramètres réglés, critères intégrés, filtres mis en place… Tout cela repose sur une chaîne humaine, souvent tapie dans l’ombre. Pour remonter à l’origine, TNS s’est entretenu avec Claude AI.
Et si une IA faisait mieux qu’un community manager… pour zéro pause café ?
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C’est un métier né avec les réseaux sociaux. Le community manager ne se contente pas de publier, il observe, interprète, désamorce et fédère. Il sent les moindres signes avant-coureurs d’un potentiel buzz, et imagine des formats à la volée, traduisant ainsi les codes d’une marque en véritable langage social. Cependant, une partie de ce travail s’automatise aujourd’hui grâce à l’intelligence artificielle. Alors, qu’est-ce qu’on gagne lorsqu’on confie une communauté à une machine ? Et à l’inverse, qu’est-ce qu’on perd ? L’IA peut-elle tenir à elle seule ce poste crucial au sein des plateformes ? Pour le comprendre, TNS a interrogé l’intelligence artificielle de Google, Gemini.
Vous posez une question à l’IA, elle vous répond… mais qui cite-t-elle, au juste ?
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Avez-vous déjà remarqué que les IA vous proposent souvent du contenu provenant de sources récurrentes ? À l’heure où les intelligences artificielles évoluent à une vitesse vertigineuse, une question demeure : d’où viennent leurs informations ? Car derrière chaque réponse se cache une mécanique de sélection. Et cette mécanique ne semble pas toujours neutre. Alors, faut-il être publié sur Wikipédia pour exister aux yeux d’un modèle ? Les biais des bases de données contaminent-ils les résultats ? Et comment l’IA hiérarchise-t-elle les contenus qu’elle a ingérés ? Pour en avoir le cœur net, TNS a interrogé ChatGPT sur sa manière de choisir ses sources.
Peut-on retourner une IA contre elle-même ? Spoiler : oui.
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Le 2 avril 2024, Anthropic publiait un rapport sobrement intitulé “Many-shot jailbreaking”. Derrière ce nom, une méthode d’attaque pour forcer une IA à répondre à des questions interdites. Elle consiste à glisser dans le prompt des centaines de fausses conversations avant de poser la vraie question. Résultat, le modèle perd ses repères, prend l’ensemble pour une série d’exemples valides… et finit par livrer des instructions sur la fabrication d’explosifs ou de drogues. Alors, comment un système censé refuser catégoriquement ce type de contenu peut-il être dupé par quelques lignes de texte ? Jusqu’où peut-on hacker une IA sans en modifier le code ? Pour le savoir, TNS a interrogé ChatGPT.
Comment fonctionnent les 5 IA qui font tourner le monde ?
Elles rédigent, elles codent, elles conseillent, elles créent. Les intelligences artificielles dites “grand public” sont désormais des outils utilisés presque quotidiennement. Derrière leur fluidité apparente, que sait-on réellement de leur fonctionnement ? ChatGPT, Gemini, Midjourney, Suno ou encore Copilot : chacune se revendique comme “intelligente”, mais selon quelle mécanique ? Quelles données mobilisent-elles ? Quelles limites techniques définissent leur champ d’action ? TNS a posé la question à Mistral AI, pour comprendre non pas ce qu’elles permettent de faire, mais comment elles le font.
