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

7 min de lecture

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.

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Make Weak Model Great Again : le prompting peut-il sauver un modèle faible ?
Qwen d'Alibaba en 2026 : IA open source gratuite pour les entreprises
13 min

Qwen d'Alibaba en 2026 : IA open source gratuite pour les entreprises

Pendant que les managers paient pour ChatGPT Plus et Claude Pro, Alibaba a discrètement construit l’un des écosystèmes d’IA les plus puissants — et gratuits — au monde. Qwen (prononcé « tchwen », de 通义千问 – « Mille Questions ») avait, en mars 2026, dépassé tous les concurrents occidentaux en nombre de téléchargements et s’est imposé comme un outil que tout manager devrait connaître — surtout si la question du coût ou du contrôle des données a déjà été à l’ordre du jour.