• Replacer la GenAI dans une histoire longue de l’IA.
• Montrer que chaque technologie a un périmètre optimal.
• Démontrer que “tout faire avec la GenAI” est souvent :
◦ plus cher,
◦ plus lent,
◦ plus énergivore,
◦ moins fiable.
• Proposer une méthode simple pour choisir le bon outil au bon moment.
• Sensibiliser à une vision durable de l’IA : sobriété, modularité, efficacité.

La GenAI fascine, impressionne, et parfois écrase tout sur son passage. Mais doit‑on vraiment tout résoudre avec un LLM géant qui consomme des gigawatts pour extraire trois lignes de texte d’un PDF ?
Ce talk retrace l’évolution des technologies d’IA — de l’OCR aux modèles classiques, jusqu’à la GenAI — pour montrer comment une approche raisonnée, durable et modulaire permet de réduire l’empreinte carbone, les coûts, et même les risques techniques.
Spoiler : la solution la plus “smart” n’est pas toujours la plus “grosse”.