Cette semaine, trois modèles open source

sont sortis. Alors, chacun pourrait être

l'événement de la semaine normalement,

mais le vrai signal, c'est pas encore

des modèles supplémentaires. Le vrai

signal, c'est que l'intelligence se

compresse. Des modèles de plus en plus

petits, de plus en plus accessibles qui

font ce que seul avant des modèles sur

des Hunter à plus de 100000 € pouvaient

faire. Par exemple, on a Deepsic V4

flash qui sort une nouvelle version où

il compresse encore plus d'intelligence

dans la même architecture. C'est

fabuleux. On arrive à avoir des prix 100

fois moins chers que Claude à un niveau

de Opus 4.7 4.8. Kimika 3 par exemple

qui est le modèle qui est sorti la

semaine dernière qui a fait trembler

tout le monde aux États-Unis parce que

il score numéro 1 sur la web Arena. Je

vous montrerai ça dans un instant. Et

qu'est-ce qu'on peut en tirer de ce

modèle ? Quels sont les prix ? Mais ce

n'est pas tout parce qu'il y a aussi des

révolutions cette semaine dans le monde

de l'open source de la vidéo avec site

dance 2.5 qui est sorti non open source

mais surtout Mini Max H3 qui sera en

open source qui est un des modèles open

source de génération de vidéos les plus

impressionnants qui combinent le son

aussi. Vous allez voir c'est une semaine

fascinante pour Lia. C'est parti.

Commençons cette section sur les modèles

de texte avec Deepsic V4 flash. Donc

désormais, vous pouvez faire tourner un

modèle du niveau de GLM 5.2, donc de

Opus 4.8, vraiment de très haute qualité

pour 100 fois moins cher que Claud, mais

surtout sur un hardware qui coûte

beaucoup moins cher. En effet, vous

pouvez le faire tourner sur un Mac

Studio aux alentours de 8000 € alors

qu'avant un GM 5.2, c'était uniquement

dédié à des énormes ordinateurs qui

coûtaient au moins 80 à 100000 € pour

faire tourner ce type d'intelligence en

local. Ce weekend, Deepsek a publié leur

nouvelle version de leur modèle V4

flash, un des modèles les plus utilisés

au monde pour tous les usages de type

chatbot, agentique, automatisation. Donc

c'éit un modèle extrêmement populaire

déjà parce qu'il était extrêmement peu

cher et très intelligent mais ils ont

poussé la barrière encore plus haut

parce que ils viennent de sortir une

nouvelle version de ce modèle sur la

même architecture d'ailleurs que j'avais

présenté dans une vidéo à l'époque avec

le même nombre de poids et de

paramètres. Cependant, ce modèle, il

éclate ses prédécesseurs et toute la

concurrence. Comme vous pouvez le voir,

ce nouveau modèle Deepsic V4 flash score

déjà 10 points au-dessus de son

prédécesseur qui est sorti il y a

seulement 2 mois. également au-dessus de

la même version mais du V4 Pro et au

même niveau de l'intelligence que GLM

5.2 qui est un modèle qui coûte en

l'occurrence à peu près 10 fois plus

cher. Si on regarde ici l'index de coût

par intelligence de tâche, ici on se

rend compte que Dipsic V4 Flash est donc

100 fois moins cher que Fable 5 par

exemple alors qu'il propose une

performance qui est tout à fait

convenable pour la plupart des tâches

que vous faites au quotidien. Ce modèle

coûte donc 14 centimes par million de

tokens d'input et 28 centimes par

million de tokens d'output. Ce qui en

fait donc le moins cher du marché à ce

rapport qualité- prix. inégalé par aucun

provider, par aucun modèle nulle part

dans le monde. Les points ont bien sûr

été publiés en open source. Donc vous

avez deux possibilités. Soit l'utiliser

par l'hébergeur d'IC en lui-même, donc

les données vont en Chine, soit le

prendre au même prix chez un provider

américain ou européen qui vont vous

proposer un ZDR z0 data rétention. Donc

c'est un modèle qui est extrêmement

puissant et qui vous permet d'avoir une

vie privée parfaite parce qu'il est

proposé par les hébergeurs qui proposent

une très bonne vie privée. Une autre

chose à noter sur ce modèle, c'est qu'il

est devenu assez facile de le faire

tourner sur du matériel grand public.

Alors évidemment, ça reste un budget en

milliers d'euros, mais on n'est pas dans

un budget à centaines de milliers

d'euros comme par le passé pour avoir ce

type de performance. Juste ici, par

exemple, si on prend simplement un Apple

M5 Max, donc un MacBook Pro de 128 Go de

RAM, on se rend compte que la version 2

bit peut tourner de manière assez

confortable. Et donc face à cette

compression de l'intelligence, des

modèles plus petits deviennent super

intelligents, je pense que il y a une

heuristique réelle pour les boîtes qui

commencent à émerger, surtout sur des

boîtes de plus de euh 100 employés

disons, où du coup les quya commencent à

devenir assez significatifs euh dans la

bottom line. En gros, sans utilisateur,

on peut les servir à peu près en

simultané sur un hardware autour de

40000 € pour ce modèle. Voilà, c'est une

grosse estimation. Mais donc on voit

très vite que le matériel est amorti

extrêmement rapidement surtout si la

nuit on commence à proposer des usages

agentiques de Lia où tu as des agents de

veille de concurrence de création de MVP

et cetera qui peuvent tourner la nuit

pour continuer à optimiser le hardware

ou bien qui peuvent être mis à

disposition sur des réseaux de comput

distribués et donc on peut avoir

commencer à avoir en plus un rendement

avec son hardware. Il y a vraiment un

monde dans lequel petit à petit le

hardware pour faire tourner des modèles

devient de moins en moins cher. Et quand

on commence à avoir de la concurrence de

10 15 20 utilisateurs qui utilise la

même machine pour faire tourner un

modèle, on commence à vraiment avoir des

belles économies pour des boîtes et un

vrai intérêt parce que les données ne

partent nulle part sur aucun serveur. Il

y a plus d'enjeu de RGPD qui serait

compliqué à être compliorit

très rapidement un matériel qui nous

permet d'avoir un edge sur le marché

assez énorme parce qu'on peut faire

tourner des modèles quasiment

gratuitement la nuit en recherche en RD

des agents de recherche et autres. Et

d'ailleurs pour ma part, j'ai aussi

envie de m'engager sur ces boîtes

d'infrastructure parce que je pense que

c'est un énorme besoin pour les

entreprises queêtes souverain sur le

compute qui produit l'IA. C'est un

excellent investissement pour une boîte

parce que ça amortit rapidement et ça

apporte beaucoup de valeur ajoutée parce

que ça ouvre de nouveaux usages du fine

tuning et autres. Cependant, je pense

qu'il faut attendre un petit peu

justement pour que les modèles soient

plus matures pour pouvoir proposer des

prestations qui font vraiment sens sur

un amortissement rapide et sur un

hardware qui va pas se déprécier trop

vite parce qu'on a payé beaucoup trop

cher en terme de multiple parce que la

demande sur le marché est trop grande.

Je vous prépare une petite démo de ce

modèle et d'ailleurs de tous les autres

que je présente juste après dans la

vidéo. Donc restez bien pour voir ce que

ce modèle donne concrètement.

Modèle suivant, il s'agit de Incling

Small. La semaine dernière, on a parlé

dans les actuak, un modèle donc open

source qui a été publié par une nouvelle

boîte Thinking Machine qui a été créée

par la condatrice de Open AI qui s'est

séparé d'open AI pour aller plus vers

des usages corporate de ce type. Et ils

ont publié du coup un nouveau modèle

Inkling Small, la même approche à peu

près que Inkling. Ce qui est assez

intéressant à noter, c'est donc que

effectivement il a à peu près la même

taille de dipsic. Il offre des

performances un peu moindres si on

regarde les benchmarks globaux. Si on

prend Inkling mode juste ici, on voit

qu'il soit à peu près pareil que le gros

modèle, ce qui est assez impressionnant.

Mais cependant qu'il est encore au

niveau de l'anciensi V4 flash qui éit

déjà très bon globalement aujourd'hui en

terme de vous votreuristique vous avez

pas à l'utiliser concrètement si vous

voulez mettre de l'IA dans des

automatisations pour pas cher et autres

utiliser Dipsic V4 flash si vous voulez

créer des gros projets continuez à

utiliser clos des chat GPT ça il y a pas

de changement inling ce qui est assez

intéressant c'est donc que c'est un

modèle open source qui vient des

États-Unis qui s'adresse vraiment aux

entreprises et qui a été pensé pour être

fine cuné c'est-à-dire légèrement

transformé pour s'adapter parfaitement à

des usages par exemple le New York Times

va avoir un agent de rédaction dans

l'arton of voice il pourrait faire tuner

ce modèle et le faire tourner sur leur

propre hardware. Eting machines font des

millions d'euros de cash par par

seconde, j'ai l'impression, simplement

avec ses offre aux entreprises parce que

c'est parfaitement ce qu'elles veulent.

Donc ici, ce qui est assez intéressant,

c'est qu'on se rend compte que bon

honnêtement il est pas extrêmement

impressionnant sur les les différents

benchmark. Il est assez moyen mais ce

qui est déjà assez impressionnant parce

que c'est leur premier modèle qui

sortent. Cependant, ce qui est assez

intéressant à noter, c'est que c'est un

modèle ultra multimodal dans le sens où

il intègre également la voie. Voilà, on

voit que juste ici par exemple le audio

MC, on voit que bah dipsic évidemment ne

le prend pas en compte, que GPT 5.6 ne

prend pas en compte l'audio. Tandis que

là, c'est un modèle qui prend en compte

l'audio, ce qui peut être assez

intéressant pour des usages multimodo.

Typiquement pour un journaliste qui

voudrait analyser plusieurs pistes et

permettre que le modèle puisse faire

tout sans faire d'appel à pay externe

sur de la transcription ou autre. Ce

modèle est dès aujourd'hui disponible en

open source et vous pouvez trouver des

versions compressées que vous pourrez

faire tourner sur des appareils aux

alentours de 5000 € que vous pourrez

trouver tels que des Mac Studio et

autres.

Et pour finir, on termine par la grosse

bestiole de la semaine qui est Kimika3

qui est un monstre de paramètres. Il

fait 2,8 trillions de paramètres. On a

jamais eu un modèle open source aussi

gros. Il y a énormément d'innovations

techniques derrière ce modèle. Ils ont

publié un papier qui le présente. J'en

ferai peut-être une vidéo, mais il y a

vraiment des belles innovations pour

permettre que le modèle justement soit

assez restreint en terme de de coût

d'inférence et de coût de compute quand

bien même c'est impossible de le faire

tourner. À moins de de mettre 500000 à 1

million en infrastructure et encore ce

sera pas très rapide. Donc Kimika 3 a

que dire sur ce dernier ? Et bien après

les premiers retours des utilisateurs

sur le web, on se rend compte que en

terme de agent arena, il est juste ici

5e. Donc c'est évidemment le premier des

open sources, mais il est vraiment pas

derrière GPT 5.6 et autres en terme de

qualité de benchmark. Mais là oui,

l'Excel, c'est surtout sur le

développement web full stack, c'estàd

qu'il est capable de créer des sites

extraordinaires rapidement. Et donc on

voit que juste ici donc c'est un

benchmark communautaire qui reflète un

petit peu mieux la qualité concrète du

modèle plutôt que simplement sa

performance sur des benchmarks

arbitraires. Et ici on voit que Kimika 3

est le préféré de la communauté en ce

moment ce qui est assez dingue parce que

c'est un modèle encore une fois qui est

comme on peut le voir juste ici beaucoup

moins cher que Fable 5. Pourtant il est

devant certains usages et donc très

clairement il y a une vraie heuristique

à utiliser Kimika 3 dans certains cas

d'autant qu'on peut le faire tourner sur

des providers qui proposent donc une

bonne politique de confidentialité. Par

exemple, si on regarde ici les providers

qui proposent Kimika 3, on se rend

compte que juste si on a par exemple

Fireworks, Wfer ou autres qui vous

propose Kimika 3 avec ZDR, donc zéro

data rétention, ce qui rendra complient,

RGPD et cetera. Donc vous pouvez avoir

un énorme modèle qui est super puissant

avec une vie privée qui est parfaite.

C'est surtout ça qui est intéressant

avec Kimika 3. Si vous êtes intéressé

par le machine learning et je vous

recommande vraiment de lire le papier

scientifique Kimika 3 qu'ils ont publié

qui reprend pas mal des papiers qu'ils

ont publié ces derniers mois mais qui

présente l'entièreté de l'architecture.

Les deux innovations principales qu'ils

ont eu, c'est le KDA qui permet d'avoir

une attention donc un nombre de gigacté

de RAM nécessaire pour stocker

l'historique de conversation qui

n'explose pas de manière linéaire avec

les tokens. Ce qui permet d'avoir un

gros modèle et une grosse fenêtre de

contexte. C'est quelque chose qu'ils ont

vraiment inventé qui est qui est super

pertinent. C'est plus des produits

scalaires qui sont vraiment utilisés.

Ils font vraiment des fonctions

d'activation à chaque fois. Ce qui

permett de garder l'intelligence tout en

enlevant le bruit et la quantité de

données. Et ici la Mystery of Expert été

légèrement modifiée pour avoir une

qualité supérieure. On a énormément

d'experts, c'est assez impressionnant.

Ils ont vraiment poussé le

l'architecture de Deepsic extrêmement

loin ici. Donc voilà, c'est supers

innovation et je vous recommande de vous

informer là-dessus si vous souhaitez.

Bien bien bien mais tout ça c'est

beaucoup de blabla et très peu de démo.

Donc je vous propose qu'on regarde

comment performe les quatre modèles sur

la même tâche. Donc ici on a Deepsic V4

flash l'ancienne version, la nouvelle

version Kimika 3 et puis Inkling Small

sur la même tâche pour voir comment

est-ce qu'il performe comparativement.

Donc évidemment c'est pas une vraie

démo, mais je voulais trouver une

manière de vous proposer une tâche que

je ferai au quotidien et donc j'ai pris

un use case qui était assez compliqué

mais c'est une tâche qui tire partie de

mon contexte du harness dans lequel je

suis et cetera. Donc à partir de cette

vidéo qui est une vidéo YouTube qu'on a

réalisé sur cette chaîne, je veux que tu

fasses une présentation autoportante

pour présenter avec beaucoup plus de

clarté, une belle structure le contenu

de tout ce qui a dit dans la vidéo. Je

veux un rendu dans autre DA. Tu

trouveras les skills pour te guider. À

toi de structurer la meilleure structure

pour présenter le contenu et expliquer à

une entreprise de manière structurer

notre proposition et nos valeurs. Je

veux un format HTML super beau et bien

structuré. Tu peux générer des images

avec le MCP Fas. C'est un outil qui lui

est connecté pour générer des images et

des schémas HTML pour améliorer. Je veux

une présentation impressionnante

visuellement. Enregistre ici. Ne me pose

aucune question, produit le résultat

d'un seul coup la meilleure qualité

possible. Voilà le promte qui a été

donné à chacun des modèles. Donc chacun

on réfléchit. Ce qui est assez

intéressant, c'est de voir le coût par

résultat. Donc ici sur un Deepsic V4

flash ancienne génération, on est à 11

centimes. 11 centimes aussi pour le

nouveau avec un nombre de token utilisé

qui est d'ailleurs le double sur

l'ancienne version. On est sur le même

provider à chaque fois donc c'est

vraiment à Armégal en quelque sorte.

Kimika 3, il a utilisé 2,84 € pour la

présentation. Donc là qu'on voit

vraiment les cartes de prix. Alors

évidemment pour un individu, c'est pas

énorme, mais si on prend à l'échelle

d'une boîte, il y a vraiment vraiment un

enjeu à router correctement les demandes

des utilisateurs vers les bons modèles.

C'est un énorme besoin sur le marché si

vous voulez créer une start-up

là-dedans, c'est assez pertinent. Et

puis Inkling Small, du coup, les quatre

modèles ont été en réflexion max.

Inkling Small a aussi coûté 12 centimes

mais demandé beaucoup moins de token

parce qu'évidemment, il est plus cher.

Bien, voyons voir les rendus de ces

quatre présentations. Commençons par

deeps V4 Flash Old, donc c'est

l'ancienne version. Voilà à quoi il

ressemble. Et les images qui sont été

générées ont donc été générées par

d'autres modèles. Faut pas générer sur

la qualité des images, mais plutôt sur

l'intention du prompte, la structure du

contenu et cetera. Donc voyons voir deux

narratifs qui paralysent les dirigeants.

Très bien. Concrètement ce sur quoi faut

se concentrer. On voit que la

présentation est pas bien, mais par

contre c'est vraiment l'introduction

qu'il faut avoir, c'est vous êtes

peut-être paralysé entre ça et ça et

voilà ce qui est réel derrière. Le

framework, les cas pratiques. OK, pour

mettre un exemple directement pour

mettre en lumière, on voit qu'il y a des

petits problèmes ici de structuration

sur le le HTML. Donc il y a des petites

spill de partout mais honnêtement tout

est propre. La présentation elle est

elle est quasiment chipable. Le contexte

effectivement, c'est ce qui fait la

différence. L'humain dans la boucle

effectivement, on voit qu'il y a des

problèmes d'espacement. C'est pas

correct ça. Ici, bon, l'image est dégueu

mais limite c'est pas forcément le le

but. Ici, par contre, on a des problèmes

de de smiley et de lisibilité. Donc, on

voit que Li ne s'est pas relu. Ici, on a

un problème de contraste aussi. Donc,

client ne s'est pas relu non plus. Ce

qu'on apporte à vos autres entreprises,

l'équation qui change tout. Là, c'est

dégueulasse. Prêt ? OK. Bon,

globalement, je noterai cette

présentation, un 5/10 avec le niveau de

d'intention que je lui ai donné,

honnêtement, elle s'en est bien sorti.

Donc maintenant, comparons directement

V4 flash, le nouvelle version qui est

sortie euh il y a 2 jours. Euh donc ici,

on se rend compte qu'on a dès le début

un problème de de couleur juste ici sur

le titre. Je pense que c'est lié au fait

que donc c'est un modèle d'SIC V4 Flash,

le nouveau ou l'ancien qui n'ont pas de

vision, pas d'audio, donc ils ont pas de

de de paramètres liés à ça dans leur

dans leur dans leur construction et donc

ils peuvent pas par exemple voir une

image ou voir un visuel. Et donc à mon

avis, c'est pour ça aussi qu'il manque

de visibilité sur ce qui se passe dans

sa slide. Et donc c'est pour ça

probablement qu'il y a eu un problème de

contraste ici parce qu'il sait pas que

l'image est noire derrière. Donc il sait

pas qu'il devrait mettre ça en en blanc

concrètement. Donc il faudrait lui dire

ou il faudrait lui donner accès à un

autre modèle. Honnêtement, s'il avait

pas généré des images, il y aurait pas

eu ce ce problème. Donc c'est vraiment

une contrainte technique plus que un une

erreur en quelque sorte. OK. Le constat

de récit, un dirigeant coincé entre les

deux. Effectivement, c'est ce qu'on dit.

Lia ne tient pas. Voilà pourquoi

effectivement c'est les trois points

qu'on aborde. On voit qu'il y a du du

design un peu qui a été mis ici et je

trouve ça assez cool en réalité.

Pourquoi il y a échou en entreprise ?

Une seule question qui remplace tous les

discours effectivement chercher le

goulot pas le projet. Effectivement,

c'est la manière de cadrer le truc. Le

vrai game changer, c'est 80 % du

travail. Effectivement, pour le coup, on

se rend compte que l'intelligence de

réflexion est bien meilleure parce que

là, la présentation qui a été donnée

profondément, elle fait de l'empathie

avec le dirigeant. Elle comprend ce

qu'on va devoir lui dire, les croyances

à lui riframer pour qu'il achète notre

prestation. Ça lui fait comprendre un

peu tous les choix qu'il va devoir

faire, le processus de décision par

lequel il doit passer. C'est à mon avis

assez brillant. C'est une présentation

qui est aussi beaucoup plus longue,

beaucoup plus holistique et donc qui a

beaucoup mieux respecté ma consigne. Le

dérouler, honnêtement, les graphiques se

tiennent. simplement encore une fois on

a ce problème de couleur mais ils se

tiennent plutôt bien. Il y aurait

quelques petites modifications à faire

mais on est vraiment sur un niveau de

qualité qui est qui est aux alentours de

de disons 9/ 10 de ce que j'attendrais

parce que le contenu est beaucoup mieux

structuré. On a un HTML qui se tient

globalement. Hormis ce problème d'image

c'est vraiment un 9/10. OK, si vous le

voulez bien, passons maintenant à Kimi

K3 qui est donc le plus gros modèle.

Encore une fois, c'est une présentation

qui nous a coûté la 10 centimes pour les

précédentes. Cette fois-ci quasiment 3

€. Donc on est sur un rapport de x 30

quasiment par rapport à l'autre. le vrai

problème de lien en entreprise que les

coachs et consultants cachent. Donc là,

il part sur une approche plus

storytelling en l'occurrence. Euh, OK.

Oh, on voit que le visuel qu'il a généré

est beaucoup mieux. L'intention, la

clarté d'intention pour générer cette

image était parfaite. Il a mieux utilisé

le MCP, il l'a mieux intégré. On voit

qu'il a de la vision et que c'est un

modèle qui est extrêmement fort en

vision Kimi. Et donc c'est pour ça que

là pour le coup, les slides sont

vraiment magnifiques. Effectivement, la

bonne question c'est celle-ci et c'est

pas effectivement les deux narratives

par les parmi lesquelles les dirigeants

se battent. Donc là, pour le coup, la

l'introduction, ils ont tous fait la

même chose. L'équation qui résume

effectivement, ça rajoute de la clarté.

Le modèle est une voilà, on voit où est

la valeur justement. Qu'est-ce qui vous

empêche de croître effectivement ? Pour

vous donner un exemple d'un process, le

contexte holistique, comment est-ce que

c'est structuré le endof pour donner un

exemple de à 6 semaines, un contexte qui

se maintient tout seul, du savoir tribal

au savoir explicite et enfin la partie

souveraineté. Le bon modèle pour chaque

tâche. Le graphique est absolument

magnifique à cet endroit-là. Top down ou

bottom up, c'est effectivement nos deux

approches, nos valeurs qui sont

effectivement listées juste ici qui

était aussi ma demande. Notre méthode

pour le déployer effectivement, c'est

les quatre phases et c'est parfaitement

bien fait. Par où commencer ? Écoutez,

là je donnerai un 10/ 10 à la

présentation. Honnêtement, j'ai rien à

redire. Il y a des trucs que j'aime pas.

Par exemple, j'ai rajouté des choses

d'après l'échange machin serait des

trucs qui seraient en réalité plutôt à

garder en interne plutôt qu'à à mettre

sur la présentation finale pour le

client. Mais je trouve ça extrêmement

satisfaisant. Là, c'est une présentation

que je pourrais mettre en prod

directement. Passons directement au

dernier modèle Inklink. Donc là, on a un

gros problème, c'est que déjà il a pas

su trouver le skill qui contenait en

fait les les guidelines de présentation.

Donc là, on est sur un énorme problème.

Il y a rien de cohérent. Ici, on a un

problème de lisibilité. Les polices,

elles sont absolument dégueulasses. Ici,

basé sur la vidéo, présentation

autoportante, il met ses propres

consignes à l'intérieur de la

présentation livrable qu'on voit

simplement bah qu'il est juste beaucoup

moins intelligent en fait que les autres

modèles. C'est vraiment là-dessus qu'on

se rend compte qu'il y a des modèles qui

sont parfaits pour les tâches du secteur

tertiaire de nous qui faisons des powerp

qui vont un peu de l'intelligence brute.

Typiquement, le nouveau dipsic V4 flash

est parfait pour pas cher. Kiming K3 est

surperformant là-dessus et même trop

performant pour ce type de tâche. Là en

l'occurrence, on voit que ce type de

modèle est vraiment pas haut niveau.

C'est un niveau je sais pas GPT3 quoi.

Les images générées ont rien à voir. Par

contre, on voit qu'elles sont bien

intégrées parce que le modèle a

effectivement de la vision. La slide est

vraiment pas dégueu. Il y a rien qui

casse à part ces petites flèches et

c'est un truc qui est beaucoup trop

bateau. Là, on voit vraiment que c'est

du AI slop. Alors que sur les

précédents, sur le Deepsic V4 flash

nouvelle génération et sur le Kimika 3,

on se rend compte que c'est vraiment pas

du Slop. Il y a de l'intelligence et de

la pertinence de réflexion marketing.

Donc ça, évidemment, je mettrai un 1/ ou

0/ 10 si je pouvais parce que c'est pas

un truc que je pourrais livrer. Je

devrais tout reprendre de zéro. Là, je

pense qu'en deux trois prompes, on

arrive au résultat final. Là, en une

seule modif, on arrive aussi au

résultat. Et sur Kimi, pareil, une seule

modif. Encore une fois, je rappelle que

leuristic pour utiliser ces modèles,

c'est si vous avez une boîte qui est

soumise à RGPD, ce qui est le cas si

vous êtes en Europe ou que vous adressez

des clients européens, vous n'avez pas

le droit d'utiliser avec les données

clients des modèles type open cloud ou

autre. Et donc, il vous faut avoir des

modèles open source qui sont hébergés

sur des providers qui ont du ZDR et un

DPA. Et donc concrètement, vous avez le

choix parmi ces modèles là. GLM 5.2,

Dipsic, V4, Flash nouvelle génération,

Kimica 3, ce sera votre gamme. Pour tout

ce qui est agentique, vous pouvez

utiliser agentique autonome, vous pouvez

utiliser Dipsic V4 Flash. tout ce qui

est vos salariés qui font des rendus

Dips V flash ou GM 5.2 et tout ce qui

est de la production de vos développeurs

et autres Kimica 3. Pour moi, c'est ça

leuristique à avoir aujourd'hui dans

l'open source. Et puis si vous en foutez

du si vous voulez dans l'illégalité,

disons d'un point de vue du de données

et tout donner au gouvernement

américain, dans ce cas-là, vous pouvez

aller évidemment sur cloud ou Open AI,

mais dans la plupart des cas, en tant

qu'Européens qui avons un business,

c'est même pas une option en réalité

pour nous et on le voit trop souvent

comme une option alors que ça l'est pas.

Hop ! Je me permets de couper cette

vidéo rapidement pour vous dire que si

vous voulez apprendre à utiliser Lien

dans un contexte agentique comme je le

fais juste ici, vous voyez qu'en un seul

prompte, il a compris qui j'étais, quel

était mon business, quels outils étaient

à sa disposition et il a eu beaucoup

plus de capacité que vous avez peut-être

vous à l'intérieur de votre cloud ou

chat GPT ou autre. Bref, si vous voulez

apprendre à créer un système profond et

personnel autour de l'IA, alors je vous

propose de regarder une masterclass

gratuite d' 1h30 dans laquelle je vous

présente l'entièreté du second cerveau

numérique, le système justement que j'ai

créé. Grâce à cette vidéo, vous

comprendrez tous les principes de base

que j'ai utilisé pour le construire,

mais surtout vous saurez le mettre en

place directement chez vous. Alors si ça

vous intéresse, le lien est en première

ligne de description. C'est gratuit et

nous reprenons la vidéo avec les

actualités vidéo. Mais cette semaine, on

a aussi été énormément gâté au niveau de

la vidéo. En effet, on a le meilleur

générateur vidéo jamais fait qui a été

publié, un nouveau modèle de génération

de vidéos open source avec du son et un

nouvel outil Netflix qui est super

intéressant. Vous allez voir ce dont il

s'agit.

Première grosse actu au niveau de la

vidéo, c'est S Dens 2.5 qui est sorti

concrètement le meilleur modèle du

marché par le passé. C'était déjà Seed

Dance 2 qui était le meilleur.

Aujourd'hui, c'est S dance donc 2.5 qui

est créé par la compagnie chinoise B

dance. Ils sont relativement peu chers

par rapport à la concurrence et

maintenant on a vraiment des vidéos qui

sont quasi exploitables en prod. C'est

plus vraiment le es lop qu'on voyait

avant. Je trouve qu'on a vraiment passé

un un un palier surtout pour les vidéos

qui sont réalistes. Donc je vais vous

mettre des exemples à l'écran pour que

vous puissiez juger par vous-même. Mais

globalement ce qu'il faut retenir c'est

que déjà on augmente la durée de

génération. On passe à 30 secondes par

clip vs 15 secondes 20 secondes pour les

autres. Le second point, c'est qu'on

peut aller beaucoup plus loin dans le

multimodal en donnant jusqu'à 50

références. Donc, on peut donner de

l'audio, de l'image, des vidéos et en

fait le modèle va réussir à combiner

tout ça dans un seul plan cohérent qui

garde de la fidélité par rapport aux

images de référence. Vous avez aussi un

mode qui vous permet de passer d'un

storyboard à une vidéo complète. Vous

mettez quelques images qui s'enchaînent

et c'est comment aller d'une scène à

l'autre et de faire les transitions. Il

y a un très bon test pour benchmarker

les modèles, c'est les scènes de combat.

Là où la plupart des autres modèles

cassent, ici, on arrive à avoir un

excellent résultat. Cependant, c'est

très cher. Il faut dire que c'est 4,60 à

peu près pour 10 secondes de génération.

Donc, on est sur vraiment de la haute

qualité qui est à utilisé en prod

uniquement. Pour tout ce qui est petit

essai et petite production, évidemment,

ça va être hors budget pour la plupart

d'entre vous. Et justement, ça nous

amène au modèle suivant.

Désormais, tu peux générer une vidéo en

deux cas avec du son stéréonatif et le

modèle va être open source. C'est une

petite révolution. En effet, il s'agit

de Mini Max H3, donc une boîte qui

s'appelait avant Awall, qu'ils ont

rebrandé pour l'appeler donc Minix H

pour l'intégrer dans leur gamme de

produits en natif. Donc concrètement les

caractéristiques de ce modèle, je vous

mettrai des exemples à l'écran pour vous

puissiez en juger par vous-même de la

qualité, c'est qu'on peut générer donc

du 2K 15 secondes de clip par 15

secondes avec un son stéréo natif, ce

qui était précédemment du jamais vu de

combiner les deux dans un modèle open

source. Vous pouvez commencer à jouer

avec directement sur la plateforme Luo

AI. vous avez des crédits gratuits pour

commencer à générer. Globalement, ça va

vous coûter 1,20 € pour 10 secondes.

Donc c'est à peu près trois fois moins

cher que site danse pour en réalité pour

la plupart des US case des résultats qui

seront largement suffisants. Si on

regarde par exemple la qualité de rendu

de ce lézard, on se rend compte que

vraiment on a passé un step sur un

modèle open source. Franchement, c'est

le modèle à utiliser si vous voulez

faire tourner ça sur votre infra. Donc

on sait pas encore combien de poids il

va faire mais à mon avis ce sera

possible de le faire tourner sur une

infrastructure souveraine.

Netflix a sorti cette semaine un modèle

vidéo super intéressant qui vous permet

de changer le style d'une vidéo entière

en modifiant une seule frame. L'idée est

très simple, vous prenez une vidéo de

référence, vous changez une image et

ensuite le nouveau style se propage à

toute la vidéo. Ça vous permet par

exemple de tourner dans un décor X et

ensuite de vous retrouver transporté

dans un décor Y. Alors évidemment, c'est

super cool pour des youtubeurs et

autres, mais ça peut être génial pour

des plus petites productions de film qui

veulent directement faire beaucoup

d'effets sans avoir à passer par

beaucoup d'heures de post-production.

Simplement avec un seul outil, on arrive

à changer tout le style d'une vidéo en

un clic. Alors pour l'instant, c'est

uniquement disponible en 720p, mais à

mon avis, ça va continuer à s'améliorer

parce que c'est open source et donc

c'est un excellent outil à utiliser si

vous êtes producteur de court-métrage et

autres.

Tout ça c'est au-dessus de la surface

mais en réalité on y a ce qui bouge

chaque semaine c'est surtout la

recherche et on a un modèle justement

qui s'appelle F zéro qui sort d'une

nouvelle recherche théorique sur les

world model et je vais vous le présenter

maintenant. Ce qui est assez

impressionnant c'est que c'est un modèle

de 4 milliards de paramètres qui base

Sora 2 sur la compréhension de la

physique. Sora 2 étant un des modèles de

génération vidéo les plus chers et les

meilleurs du marché. Vous avez peut-être

déjà entendu parler du concept de world

model par Yan Lequin qui est notre star

française nationale. En effet, il s'agit

donc d'un modèle qui ne fait pas que

prédire les pixel de l'image suivante

qu'on aimerait voir, qui fait ce qu'on

appelle de la diffusion. Là non, il

passe pour sa génération par une

génération de compréhension de la

physique qui ensuite a un impact sur

l'image générée, ce qui lui permet de

jamais faire d'erreur. Par exemple, on a

des images de super grande qualité avec

Sora, avec Sidens et autres. Par contre,

les personnages passent à travers les

murs, ils donnent un coup de pied, ça

passe, ça déforme complètement la tête.

Et pour contrer ça, on surentraîne sur

des milliers d'images de références

justement de corps et cetera qui

bougent, de mouvement, de physique. Là,

c'est un peu différent parce que

justement on passe par un modèle de

prédiction de la physique pour entraîner

justement la génération de la vidéo euh

derrière qui passe encore par de la

diffusion. Donc, on n'est pas sur une

architecture JPA parfaite comme décrit

par Yan Lequin, mais on s'y rapproche

vraiment et c'est la première fois qu'on

a des rendus aussi beaux, c'est que vous

pouvez par exemple donner une image

d'origine et ensuite le modèle va

prédire la physique donc de cette image

et ensuite vous pourrez vous déplacer

dans l'image comme affiché à l'écran.

C'est aussi un modèle donc qui est donc

super utile pour les voitures autonomes,

pour les robots et autres. Si ça vous

intéresse, je vous invite vraiment à

lire le papier f z0 et si vous voulez le

modèle, vous pouvez déjà commencer à

l'utiliser parce que le code est rendu

open source dès maintenant. Et voilà,

c'est tout pour cette vidéo. Je suis

super heureux que cette semaine ce soit

l'open source qui soit mis à l'honneur

avec Deepsic. L'équipe, c'est l'équipe

de la de la baleine, vous savez, c'est

le logo de Dipsic. Ils sortent assez peu

souvent de de la mer. Par contre, quand

ils sortent, c'est pour faire une grosse

annonce comme les baleines. Et je trouve

qu'ils ont vraiment frappé fort encore

une fois aujourd'hui. Kimika 3 est

extrêmement impressionnant également. Ça

me réjouit beaucoup et ça devrait vous

réjouir aussi surtout pour nous

européens. Si vous êtes une boîte,

franchement, commencez à penser aux

nouvelles heuristiques de posséder

l'infrastructure de vos tokens. Et quant

à moi, je vous souhaite une excellente

semaine. On se rejoint la semaine

prochaine pour les actualités, même

jour, même heure.