Tencent a lancé son premier LLM de raisonnement, T1, et les gros titres se sont concentrés sur la technologie :
De niveau entreprise. Logique avant tout. Conçu pour la prise de décision.

Mais chez AI Thinking, ce qui a retenu notre attention n’était pas l’architecture, c’était l’intention.
Et plus important encore, ce que cette intention dit de la culture.

🤖 L'IA reflète la culture qui la construit

Nous entendons souvent le mot « biais » dans l’IA, généralement décrit comme un problème que nous devons éliminer.
Mais voici ce que la plupart des conversations oublient :

Le biais n’est qu’un autre mot pour désigner la culture.

Le biais est notre tendance à préférer ou à favoriser une idée, une perspective ou un résultat plutôt qu’un autre, souvent sans nous en rendre compte.
C’est ainsi que nous sommes formés à penser en tant que collectif au sein de notre société.

La façon dont nous écrivons les invites, formons les modèles et interprétons les résultats ?
Il est façonné par les hypothèses, les valeurs et les objectifs des personnes qui construisent le système, en d’autres termes, leur culture.

Ce qui ressemble à un « parti pris » pour une personne peut ressembler à de la « structure » ou du « bon sens » pour une autre.
Ce n’est pas mal, c’est humain.

Cela devient particulièrement important avec les LLM de raisonnement, qui sont conçus pour suivre des chaînes de pensée.
Si ces chaînes ne correspondent pas à notre façon de penser, nous ne pouvons pas nous connecter à elles.
Pour qu’un modèle comme T1 soit utile, sa logique doit avoir un sens culturel pour nous.

🇨🇳 Ce que T1 nous apprend sur Tencent (et la Chine)

T1 n'est pas là pour discuter, créer ou divertir.
Il est là pour raisonner, pour soutenir la prise de décision institutionnelle.

Finances. Santé. Éducation. Gouvernement.
Ce n'est pas conçu pour le jeu, mais pour la structure, la logique et l'ordre.
Et il a été formé sur des données d’entreprise locales.

Ce n’est pas seulement une question de stratégie produit.
C’est ça, la réflexion sur la conception culturelle.

T1 a été formé pour refléter la pensée chinoise et reproduira ces modèles de raisonnement culturel.
Alors que ChatGPT se concentre sur la conversation et la créativité, et que Gemini soutient discrètement votre productivité,
Tencent construit une IA qui prend de la place dans la salle de réunion.

Il ne s’agit pas seulement de technologie.
Il s’agit de la manière dont différentes cultures imaginent le rôle de l’IA dans la société.

🔍 Pourquoi c'est important

Lorsque nous parlons de l’utilisation de l’IA dans nos organisations, nous demandons généralement :

• Le modèle est-il précis ?

• Est-ce sécuritaire ?

• Où sont stockées les données ?

• Est-ce aligné avec nos objectifs commerciaux ?

Mais nous demandons rarement :
👉 Est-ce culturellement aligné avec notre façon de penser, de travailler et de décider ?
👉 Son objectif correspond-il à la manière dont nous souhaitons que l’IA fonctionne dans notre monde ?
👉 Et si ce n’est pas le cas, le décalage culturel rendra-t-il plus difficile pour les gens de le comprendre et de coopérer avec lui ?

Si nous sautons cette étape, nous risquons d’adopter des outils qui entrent en conflit avec qui nous sommes et avec la façon dont nous pensons que les décisions devraient être prises.

🧊 Mes pensées

Le biais n’est pas toujours un défaut.
Parfois, c’est une représentation de notre culture qui apparaît à l’intérieur du système.

Ce que nous croyons, comment nous pensons et ce que nous valorisons
Tout cela apparaît dans nos données personnelles et organisationnelles.

Même des actions simples, comme dire « désolé » ou « merci », reflètent des modèles culturels.
Ils sont porteurs de sens. Ils révèlent qui nous sommes.
Et lorsqu’il s’agit de LLM conçus pour le raisonnement, cette couche culturelle devient essentielle, car ces modèles sont conçus pour soutenir les décisions.

Mais les décisions ne sont pas prises à partir de rien.
Nous voulons croire qu’il existe une logique universelle, une idée partagée du bon sens.
Mais il n'y en a pas.

Ce que nous définissons comme une « bonne décision » est façonné par la façon dont nous voyons le monde,
comment nous définissons le succès et comment nous relevons les défis.

Si votre équipe ne peut pas suivre la logique du LLM, elle ne fera pas confiance à ses résultats.
Et cette logique – le cadre de décision – vient de la culture derrière le modèle.

Vous souhaitez approfondir votre réflexion sur l'IA que vous utilisez ? Discutons-en.

Chez AI Thinking, nous pensons que chaque LLM porte l’état d’esprit de ses créateurs.
Comprendre cela ne vous aide pas seulement à choisir les bons outils, cela vous aide également à vous comprendre vous-même dans le processus.

Alors, avant d'introduire l'IA dans votre entreprise, prenez le temps de vous poser la question suivante :
Avec quel type d’intelligence voulons-nous travailler ?
Non seulement ce qu’il peut faire, mais aussi ce pour quoi il a été construit et dans quelle culture il a été construit.

Parce qu’en fin de compte, l’IA ne se contente pas de refléter des données.
Cela nous reflète.

Vous souhaitez réfléchir plus clairement à l’IA que vous utilisez ?