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AI is changing work: from software to digital colleague
We no longer open applications: we ask, and the work arrives finished. Why AI is becoming a colleague, what a skill is, and how TW Micronics puts it in place for you.
- 01More than speed: a colleague
- 02A skill is your method, written once
- 03Who we are
- 04What we install for you, we first did for ourselves
- + 2 sections
Intelligence artificielle
9 articles · newest first
Zero applications: the monthly committee pack in a single requestA six-page memo, a ten-slide presentation and the cover email, produced together in 1 min 21 s from one report and one sentence.
Démonter votre licence Microsoft coûte plus cher que la garder — et ce n'est pas là qu'est l'économieOn m'a demandé de faire baisser une facture Microsoft. J'ai commencé par le calcul inverse : reconstituer E5 à partir d'E3, add-on par add-on, coûte 72 dollars par poste contre 60 pour E5. Le démontage est perdant, toujours — il n'y a rien à gratter dans le catalogue. L'économie est ailleurs, et elle est plus dérangeante : entre « E3 pour tout le monde » et un socle segmenté par profil, en restant intégralement chez Microsoft, l'écart atteint 55 %. Voici les chiffres, y compris ceux qui me contredisent, et ce qu'ils disent du siège d'IA — devenu deux fois moins cher que la suite bureautique sur laquelle il repose.
MCP : le standard qui branche l'IA sur vos propres systèmes métierUn assistant IA a beau être brillant, il est aveugle à vos systèmes : votre CRM, vos fichiers, votre base de données. Le vrai goulot d'étranglement n'est pas l'intelligence du modèle, c'est son accès à votre contexte. Le Model Context Protocol (MCP), devenu en 2026 le standard commun de l'industrie, règle ce problème : une grammaire unique pour connecter l'IA à vos outils, en gardant la main sur la sécurité. Voici ce que ça change, et par où commencer.
Choisir un modèle IA pour un agent en production : la méthode, pas les modesOn ne choisit pas le modèle d'IA d'un agent en prenant le premier d'un classement, ni sur une intuition. Au terme d'une campagne de mesures, j'en tire une méthode simple et réutilisable : quatre critères, évalués sur vos propres outils et vos propres documents, dans un ordre précis. Voici la grille — et pourquoi la bonne question n'est jamais « quel est le meilleur modèle ? » mais « lequel est le meilleur pour ce que vous en ferez ? ».
Comprimer un modèle IA en 4 bits ne le rend pas bête — voici ce que j'ai mesuréRéduire un modèle d'intelligence artificielle à 4 bits le rend deux fois plus rapide et bien plus léger — mais on le soupçonne de perdre en qualité. Sur 60 lectures de documents difficiles, le modèle 4 bits a rendu des réponses identiques caractère pour caractère au modèle pleine précision. Et sur la sélection d'outils, aucune dégradation. La compression, jusqu'à 4 bits, s'est révélée transparente sur mes tâches — à condition de le vérifier plutôt que de le supposer.
Les classements publics de modèles IA ne prédisent pas votre cas d'usageUn classement public vous dit comment un modèle se comporte sur le test de quelqu'un d'autre — pas sur le vôtre. Deux exemples tirés de mes propres mesures : un score public qui surestimait le risque d'une optimisation (finalement gratuite chez moi), et un classement « agent » qui aurait écarté à tort un très bon candidat. La leçon : on mesure sur ses propres outils et ses propres documents avant de choisir.
Désactiver le « raisonnement » d'un modèle IA le rend plus rapide — et pas moins justeLe mode « raisonnement » des modèles récents passe pour un gage de qualité, et il est souvent activé par défaut. Sur les tâches qui font vivre un agent — comprendre une demande et déclencher la bonne action — je l'ai mesuré : le couper réduit la latence de plus de moitié sans dégrader la justesse, et supprime un mode de panne coûteux, la réponse vide. Voici ce que mes essais montrent, et pourquoi le réglage par défaut n'est pas toujours le bon.
Four families of AI agents, and the one you actually need"AI agent" now describes four very different things, whose costs and risks have nothing in common. Here is how to tell them apart, and how to choose without picking the wrong tool.