Veille Technologique – Intelligence Artificielle

• ChatGPT — code, debug, rédaction
• Claude — longs documents, code complexe
• Gemini — Google Workspace, recherche web
• Copilot — Windows 11, Office 365

• GitHub Copilot — autocomplétion
• Cursor — éditeur IA natif
• Tabnine — alternative VS Code
• Codeium — gratuit, open-source

• Phind — moteur dev/tech
• Perplexity — sources citées
• You.com — mode code
• Consensus — papers scientifiques

• Ollama — Llama, Mistral, Qwen en local
• LM Studio — interface GUI
• GPT4All — optimisé CPU
• Text Generation WebUI

• Hugging Face — hub open-source
• Replicate — API sans infra
• Together.ai — hébergement OSS

• ArXiv — pre-prints (cs.AI, cs.LG)
• Papers with Code
• Reddit r/MachineLearning, r/LocalLLaMA
• X : @karpathy, @ylecun, @sama

• Andrej Karpathy — transformers from scratch
• Two Minute Papers — résumés recherche
• Yannic Kilcher — analyse de papers
• NetworkChuck — IA & cybersécurité

• The Batch (deeplearning.ai)
• Import AI
• Stratechery
• Simon Willison's Weblog

Menace
Fausses vidéos de PDG (CEO fraud), désinformation politique.

Solution
Sensity, Reality Defender, MFA renforcée, watermarking C2PA, formation des employés.

Menace
Manipulation des LLM pour contourner les restrictions.

Solution
Validation stricte des entrées, sandboxing, séparation system/user, monitoring d'anomalies.

Menace
Code vulnérable (SQLi, XSS) produit par Copilot/ChatGPT.

Solution
Revue humaine systématique, SAST/DAST, linters, formation au prompt engineering.

Menace
Code propriétaire ou données sensibles envoyés à ChatGPT.

Solution
Modèles locaux (Ollama, LM Studio), versions Enterprise, anonymisation, politiques DLP.

Menace
Phishing ciblé, bruteforce adaptatif, fuzzing automatique.

Solution
WAF ML (Cloudflare, Imperva), behavioral analysis, rate limiting intelligent, honeypots.

Menace
Articles, images, vidéos générés en masse.

Solution
Fact-checking automatisé, watermarking C2PA, éducation aux médias, GPTZero, Originality.ai.

Menace
Injection de données corrompues dans les datasets.

Solution
Validation des sources, audits réguliers, modèles certifiés.

Menace
Recrutement, crédit, justice : décisions biaisées.

Solution
Audits de fairness, datasets équilibrés, transparence, supervision humaine obligatoire.

• L'IA rend l'admin sys 10× plus productif
• Moins de tâches répétitives, plus de stratégie
• Apprendre à "manager" des agents IA
• Évolution vers SysAdmin + Data Engineer

• Debug rapide — Claude pour analyser une erreur (-80% de temps)
• Scripts — ChatGPT génère un Bash, j'adapte
• Documentation — l'IA rédige pendant que je code
• Formation — tutoriels Kubernetes sur mesure

• Ollama + Llama 3.1 pour analyser des logs sensibles
• LM Studio pour Mistral / Qwen sans cloud
• Performance correcte (RTX 3060, 16GB RAM)
• Idéal prototypage / petites entreprises

• Wazuh + ML : patterns invisibles à l'œil
• Splunk + IA : anomalies en temps réel
• Threat hunting : corrélation par IA
• SOAR : réponses automatisées

• Les LLM hallucinent avec confiance
• Biais culturels et techniques
• Risque de perdre des compétences fondamentales
• Coût énergétique de l'entraînement

• IA de surveillance vs vie privée
• Responsabilité des décisions automatisées
• Transparence : avertir l'utilisateur

• Prompt engineering
• Fine-tuning de modèles
• RAG — Retrieval-Augmented Generation
• Vector DB : Pinecone, Weaviate
• LangChain / LlamaIndex

• 80% des tickets niveau 1 gérés par IA
• Infrastructures auto-réparantes (self-healing)
• Cybersécurité proactive
• Admin sys = orchestrateur d'IA

• Datadog, Dynatrace, Splunk + ML
• Détection d'anomalies (CPU 90% à 3h)
• Prédiction de pannes (disque dans 48h)
• Prometheus + Grafana + ML

• IDS/IPS : Suricata + ML, Zeek + scikit-learn
• UEBA : connexion depuis pays inhabituel
• SIEM IA : QRadar, Sentinel, Chronicle
• EDR : CrowdStrike, SentinelOne

• Génération de scripts Bash/PowerShell
• Refactoring (-50% de temps d'exécution)
• Debugging assisté par IA
• Documentation auto + README

• Terraform : modules réutilisables, détection hardcoded secrets
• Ansible : playbooks complexes, idempotence vérifiée
• Docker : Dockerfiles multi-stage optimisés
• Kubernetes : debug de pods crashés

• Serveur down → logs dans Claude → diagnostic en 30s
• Problème réseau → 5 pistes proposées
• Phind avec contexte → solution précise
• Post-mortem rédigé par l'IA

• Wikis Confluence/Notion auto-générés
• Mise à jour via Git hooks + LLM
• Chatbot RAG sur la doc interne
• Power Virtual Agents, Rasa, LangChain

• AWS Compute Optimizer (ML natif)
• Détection d'instances sous-utilisées
• Reserved instances recommandées
• Spot.io pour Spot Instances

• Validation auto de l'intégrité backups
• Priorisation des données critiques
• Simulation de pannes par IA
• Ordonnancement de restauration

• ELK Stack + ML
• Détection d'erreurs récurrentes
• Clustering de logs similaires
• Rapports d'incident auto

• Feedly + IA : filtrage pertinent
• Notion AI pour organiser les notes
• Tutoriels Docker sur mesure
• CTF cybersécurité générés par IA