Depuis l'émergence des LLM, les efforts au niveau des applications n'ont jamais cessé. De l'optimisation des prompts à la configuration des workflows, en passant par la construction d'agents, l'objectif final reste le même : faire en sorte que les LLM travaillent mieux pour l'humanité et tirer le meilleur parti des performances des machines. L'optimisation des LLM peut être divisée en deux dimensions. La première consiste à les aider à trouver les algorithmes optimaux, afin que l'inférence soit plus directe. Pour cela, nous avons presque exploré toutes les pistes possibles, permettant aux LLM d'apprendre à réfléchir (réflexion, auto-consistance, auto-critique), à raisonner et à planifier (raisonnement, planification, chaîne de pensée, arbre de pensée) ; à mémoriser (mémoire à court terme, mémoire à long terme), afin de ne pas perdre la mémoire lors de longues conversations ; à rechercher des connaissances (RAG, graphe de connaissances), pour compléter les faits dans le monde extérieur ; à construire des contextes (construction de contexte), pour insérer plus d'informations utiles dans un nombre limité de tokens ; à utiliser des outils (utilisation d'outils, appel de fonctions, MCP), pour déléguer des tâches à des programmes externes au lieu de se fier uniquement à leur propre génération ; etc. Ces éléments, au fond, ne sont que des techniques et des mécanismes, dont l'objectif essentiel est de permettre aux LLM de comprendre plus rapidement ce que les humains veulent faire, et de trouver autant que possible un chemin à coût minimal autour d'un objectif (orienté vers un but), pour atteindre la solution optimale. La deuxième dimension est l'optimisation du temps, permettant aux LLM de fonctionner 7 jours sur 7, 24 heures sur 24. Lorsque nous avons acquis une compréhension plus approfondie des LLM, il est facile de penser à les transformer en "employés numériques" pour soi-même ou pour une organisation, qui ne connaissent ni fatigue ni plaintes, et qui peuvent fonctionner en continu tout en apprenant sans cesse. La plupart des gens utilisent aujourd'hui l'IA principalement pour des tâches ponctuelles comme la recherche d'informations, le résumé de contenu, ou la rédaction de rapports hebdomadaires et mensuels. Pour construire véritablement un "employé numérique AI qui ne s'arrête jamais", cela ne suffit pas. Nous devons d'abord planifier notre propre "usine numérique AI" - clarifier quel "produit" nous voulons créer, qu'il s'agisse d'un système de stockage de connaissances, d'un processus commercial automatisé, ou d'un service pouvant être itéré sur le long terme. Dans cette usine, l'IA est l'exécutant sur la ligne de production, responsable du traitement et de la production spécifiques ; tandis que le rôle des humains évolue, passant de "travailleurs exécutants" à "surveillants et gestionnaires". Les humains ne réalisent plus chaque étape eux-mêmes, mais doivent concevoir la chaîne de production, établir des règles, définir des indicateurs, surveiller la qualité, et allouer des ressources si nécessaire. En d'autres termes, la valeur de l'IA ne réside pas dans le fait de "faire un peu de travail" pour nous, mais dans sa capacité à faire fonctionner l'ensemble de la chaîne de production, tandis que les humains agissent davantage comme "gestionnaires de l'usine numérique". Lorsque ces deux dimensions se combinent, un véritable tournant se produit. Les LLM ne sont plus simplement des outils froids, mais deviennent progressivement des partenaires de collaboration à long terme. Ils peuvent non seulement assumer des tâches répétitives, mais aussi fournir des insights sur des problèmes complexes. Ils ne se contentent pas de "vous aider à faire des choses", mais "travaillent avec vous". L'écart futur ne réside pas dans la capacité à rédiger des prompts plus élégants, mais dans la capacité à intégrer véritablement les LLM dans son temps et son organisation, formant ainsi des méthodes de production stables. Ainsi, savoir comment utiliser l'IA, à quelle profondeur l'utiliser, et si l'on peut l'optimiser en continu, sont les véritables sources de compétitivité à long terme. Celui qui parviendra à faire fonctionner l'IA comme une "usine", transformant son rôle d'exécutant à celui de surveillant et de gestionnaire, pourra obtenir un véritable avantage réutilisable et cumulatif dans son travail quotidien et ses affaires.