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mysummit.school - Blog IA pour les Managers

62 % des utilisateurs de l'IA ne l'appliquent qu'à 1–2 tâches : les données Epoch AI / Ipsos (mars 2026)

11 min de lecture

En novembre 2025, les données de Stanford ont révélé un fait inattendu : les Américains utilisent l’IA plus souvent à la maison qu’au travail. Chez mysummit.school, nous avons décortiqué cela dans un article dédié – et le constat était clair : l’IA professionnelle courait encore derrière l’IA personnelle.

Quatre mois ont passé. Epoch AI, en collaboration avec Ipsos, a publié une nouvelle étude – et la photo a changé.

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62 % des utilisateurs de l'IA ne l'appliquent qu'à 1–2 tâches : les données Epoch AI / Ipsos (mars 2026)
L'agent plutôt que le chat : analyser ses données sans copier-coller
12 min

L'agent plutôt que le chat : analyser ses données sans copier-coller

Vous avez trois fichiers de données : un entonnoir d’activation, les résultats d’un test A/B et les tickets du support. La question : pourquoi l’onboarding cale-t-il ? Vous ouvrez ChatGPT, vous chargez le premier fichier, vous posez votre question. Réponse. Vous chargez le deuxième. ChatGPT vous demande : pouvez-vous me rappeler le contexte ? Vous chargez le troisième. Le contexte du premier fichier est déjà évincé.

Quarante minutes plus tard, vous avez trois conversations séparées, et aucune ne répond à la question de départ. Parce que la question était unique, mais les données, elles, étaient à trois endroits.

Ce n’est pas un problème de ChatGPT. C’est un problème d’approche.

Make Weak Model Great Again : le prompting peut-il sauver un modèle faible ?
7 min

Make Weak Model Great Again : le prompting peut-il sauver un modèle faible ?

En mars 2026, le ministère russe du Numérique a publié un projet de loi sur les « modèles d’IA de confiance ». S’il est adopté – l’entrée en vigueur est prévue pour septembre 2027 – les administrations publiques et les infrastructures critiques ne pourront utiliser que des modèles inscrits dans un registre spécial. ChatGPT, Claude et Gemini, qui transmettent des données à l’étranger, pourraient être restreints. L’installation obligatoire de réseaux neuronaux russes sur les appareils est également envisagée.

Le problème, c’est que les modèles russes sont en retard. Dans notre étude portant sur 54 modèles, GigaChat a obtenu 3,26 sur 5, GPT-5.4 – 4,80. Un écart de 32 %.

Si GigaChat est tout ce que les managers russes auront, peut-on en tirer une qualité acceptable grâce à un prompting bien construit ?

Mais cette question dépasse largement la Russie.

Claude Code coûte 100 $/mois – OpenCode fait la même chose gratuitement
16 min

Claude Code coûte 100 $/mois – OpenCode fait la même chose gratuitement

En mars 2026, Lenny Rachitsky a publié un article au titre sans ambiguïté : « Everyone should be using Claude Code ». Le texte a fait le tour de LinkedIn, accumulé des centaines de milliers de vues, et depuis, chaque semaine, un manager demande : comment l’essayer ?

La réponse est inconfortable. Claude Code nécessite un abonnement Anthropic Max à 100 $ par mois. C’est un outil extraordinaire – mais c’est aussi un outil verrouillé derrière un seul fournisseur, un seul modèle, et un prix que la plupart des managers n’ont aucune raison de payer pour des tâches non techniques. Cela crée une situation étrange : l’un des outils IA les plus discutés de l’année est, pour une grande partie de son audience, soit trop cher, soit inaccessible.

Il existe une alternative directe. OpenCode – un projet open source qui fait exactement la même chose, fonctionne avec n’importe quel modèle (y compris des options gratuites), et s’installe en 15 minutes.

Quand l'IA nuit à l'apprentissage – et quand elle double les résultats
12 min

Quand l'IA nuit à l'apprentissage – et quand elle double les résultats

En mars 2025, lors de SXSW EDU, la conseillère en prospective stratégique Sinead Bovell a présenté une conférence sur l’IA et l’avenir de l’éducation. Sans hype, sans panique. Mais avec deux études qui changent la façon dont on devrait penser le rôle de l’IA dans l’apprentissage.

Première étude : un groupe d’étudiants ayant utilisé ChatGPT sans restrictions a obtenu des résultats 17 % inférieurs à ceux du groupe témoin qui travaillait avec un manuel. Deuxième étude : un autre groupe, où l’IA était intégrée dans un système pédagogique entièrement repensé, a surpassé le cours magistral traditionnel du double.

Le même outil. Des résultats opposés. La différence tient à l’approche.

GigaChat Ultra Thinking : il reflechit plus longtemps – et repond moins bien ?
9 min

GigaChat Ultra Thinking : il reflechit plus longtemps – et repond moins bien ?

GigaChat Ultra Thinking reflechit plus longtemps et consomme davantage de ressources de calcul. Il resout les taches manageriales 3,3 % moins bien que la version sans raisonnement. Ce n’est ni un bug ni un hasard – c’est un schema documente par des travaux academiques au cours des deux dernieres annees.

Cette semaine, Sber a presente GigaChat Ultra – son nouveau modele phare avec un mode raisonnement (Thinking). Le modele est disponible gratuitement dans la version web, les applications mobiles et via le bot Telegram. Nous avons immediatement ajoute les deux variantes a notre etude des modeles IA pour managers : nous les avons fait passer a travers les 32 scenarios selon notre methodologie unifiee, evalues par nos deux juges LLM, et compares aux 52 autres modeles.

IA et rythme de projet : comment un manager peut libérer 300 heures par an
16 min

IA et rythme de projet : comment un manager peut libérer 300 heures par an

Douze heures par semaine. C’est le temps qu’un chef de projet typique consacre aux rapports, aux mises a jour de planification, a la correspondance avec les parties prenantes et au suivi des risques. Soit pres d’un tiers du temps de travail, non pas a prendre des decisions, mais a les formaliser.

Avec l’IA, ce temps passe a trois heures. Mais a une seule condition : l’IA doit etre integree dans le rythme operationnel du travail, et non utilisee de maniere episodique – « quand on y pense ».

ClawCon, Chine et 100 milliards $ : OpenClaw entre ecosysteme et bulle
14 min

ClawCon, Chine et 100 milliards $ : OpenClaw entre ecosysteme et bulle

320 000 etoiles sur GitHub. Une conference physique a Manhattan. Des subventions gouvernementales a Shenzhen. En six semaines, OpenClaw est passe d’un depot avec un README interessant a un phenomene geopolitique dont discutent les analystes de Bernstein, les fonctionnaires du ministere chinois de l’Industrie et les utilisateurs de Xianyu publiant des annonces de consultation avec le titre « je vous aide a desinstaller ».

C’est la sixieme partie de la serie. Dans la partie precedente, nous avions note 265 000 etoiles, le ralliement du createur a OpenAI, les premiers deploiements enterprise via Sundae Bar et trois nouveaux CVE. C’etait il y a douze jours.

GLM-5 de Z.ai en 2026 : le modèle chinois qui se fait passer pour Claude
18 min

GLM-5 de Z.ai en 2026 : le modèle chinois qui se fait passer pour Claude

Le 6 février 2026, un modèle anonyme baptisé « Pony Alpha » est apparu sur la plateforme OpenRouter – gratuit, sans aucune indication sur ses créateurs. La communauté IA s’est immédiatement lancée dans son identification. Ses capacités en programmation rivalisaient avec Claude Opus 4.5. À la question « qui es-tu ? », le modèle répondait : « Je suis GLM ». Mais lorsqu’on lui a demandé de créer une page web se présentant – il a écrit : « I am Claude, created by Anthropic ».