Ce n'est pas toi! AI ne peut pas tout faire (seul)

Partout où vous regardez, quelqu'un vous dit que l'IA peut faire tout. Jetez simplement vos données, et cela crachera comme par magie des idées, des prédictions, des rapports – ce que vous voulez!

Mais derrière cette promesse se trouve un sentiment croissant de panique. Les gens intelligents se demandent: Est-ce que je prends du retard? Est-ce que je fais mal?

Une grande partie du problème est ce que nous ne voyons pas. Nous voyons quelqu'un dire: « J'ai construit ça avec l'IA! » Mais nous ne voyons pas la pile, les API, l'orchestration ou les heures de préparation, les tentatives infructueuses et les outils de support qui l'ont fait fonctionner.

Ainsi, quelqu'un qui apprend à utiliser l'IA télécharge un CSV vers Chatgpt, demande des transformations complexes sur les données, elle échoue et ils pensent ils sont faire quelque chose de mal.

Voici la vérité: l'IA est incroyable dans certaines choses et terrible dans d'autres. Une fois que vous connaissez la différence, vous pouvez arrêter de combattre l'outil et commencer à l'utiliser (ou d'autres outils) correctement.

Quels LLM Sont Bon à (tout seul)

Essentiellement, les LLM sont des moteurs de saisie automatique suralimentés formés sur de grandes quantités de texte. Voici où ils brillent vraiment:

Brainstorming idées

Besoin de 10 lignes d'objet pour une campagne de messagerie? Fait. Vous voulez explorer les scénarios « et si »? L'IA aime les hypothèses. Coincé sur la façon d'expliquer quelque chose de complexe? C'est super pour les analogies.

Pourquoi cela fonctionne: Le brainstorming créatif ne nécessite pas de précision – il nécessite une variété et une inspiration. Les LLM sont des machines de correspondance de motifs qui surfacent naturellement les connexions que vous pourriez manquer.

Écriture et réécriture

De transformer des bullets en e-mails polis pour résumer les longs rapports ou la rédaction de requêtes SQL que vous êtes à moitié rappelé, les LLM sont de solides partenaires d'écriture. Ils peuvent même vous guider à travers le code existant et mettre en évidence les erreurs possibles.

Pourquoi cela fonctionne: Les LLM ont absorbé des milliards d'exemples de bonne écriture. Ils savent à quoi ressemble « professionnel mais amical », ou comment structurer un argument convaincant.

N'oubliez pas: SQL et Python sont des langues, pas des moteurs. Les LLMS génèrent du code de la même manière qu'ils génèrent des titres: par correspondance de modèles sur des exemples. Ils parlent le langage des données mais n'exécutent pas le travail.

Synthèse des informations

Besoin de comprendre rapidement un sujet complexe? Les LLM peuvent expliquer les concepts inconnus, comparer différentes approches ou fournir un contexte pour les décisions que vous prenez.

Pourquoi cela fonctionne: Ils ont absorbé des informations de millions de sources et peuvent synthétiser des modèles à travers tout ce qu'ils ont appris. Gardez à l'esprit: il s'agit de connaissances de base, pas de recherches en temps réel. Pour les événements actuels ou les dernières données, vous aurez besoin d'une recherche sur le Web (ou Utilisez un modèle qui recherche le Web).

Conversion de petits formats

Qu'il s'agisse de JSON à CSV, de rencontrer des notes aux éléments d'action ou de marquer des HTML, les LLM gèrent facilement les transformations à petite échelle.

Pourquoi cela fonctionne: Les LLM comprennent la structure et les modèles de différents formats, afin qu'ils puissent se traduire entre eux efficacement.

Remarque: Tout ce qui est au-delà de quelques centaines de lignes ou de transformations complexes atteindra des limites de mémoire ou produira des résultats incomplets. Pour les grands ensembles de données ou les transformations complexes, vous avez besoin d'outils dédiés qui peuvent gérer la charge de travail complète de manière fiable.

Quels LLM Ne peut pas Faire (seul)

Voici où la magie tombe en panne – et pourquoi vous n'échouez pas lorsque l'IA ne peut pas vous aider:

1. Ai n'est pas déterministe

L'IA est probabiliste, pas déterministe. Les outils déterministes (comme une calculatrice ou une requête SQL) suivent une logique claire basée sur des règles et renvoient toujours le même résultat. Les outils probabilistes (comme les LLM) génèrent des réponses probables, ce qui peut varier. C'est bien pour le travail créatif – pas bien pour la paie ou les projections financières.

Par exemple, en tant que calculatrice 2 +2 et vous obtiendrez toujours 4. Posez la même question à un LLM et il pourrait répondre 4, quatre ou «la somme est quatre». Tous sont corrects dans l'esprit, mais ils ne sont pas identiques. Et ce petit écart entre précis et plausible est ce qui rend les LLM puissants pour la créativité mais risqués pour les calculs exacts.

Pourquoi votre approche est brisée: Vous vous attendez à ce que l'IA soit une calculatrice lorsqu'il s'agit en fait d'un consultant de correspondance de motifs. Lorsque l'IA vous donne « environ 47 283 $ » au lieu de 47 283,42 $ exactement, ce n'est pas mal – c'est comme ça que ça marche.

Comment ça marche réellement à grande échelle: Les entreprises utilisant « l'IA pour l'analyse financière » ne permettent pas à l'IA de faire le calcul directement:

L'IA conçoit le modèle financier et suggère des formules
Les feuilles de calcul ou le logiciel de comptabilité gèrent les calculs réels
L'IA interprète les résultats et suggère des informations
Les humains vérifient les nombres critiques avant toute décision commerciale

You should try this: Use AI to design your financial models and suggest formulas, then input those formulas into Excel, Google Sheets, or dedicated accounting software to get precise calculations. Always double-check critical numbers before making business decisions.

2. AI Je ne me souviens pas de tout

L'IA ne peut contenir autant d'informations à la fois. Si vous téléchargez 100 000 mots clés et demandez-lui de les catégoriser tous, cela échouera ou oubliera la moitié de vos données à mi-chemin.

Certains outils d'IA offrent désormais des fonctionnalités de mémoire – Chatgpt peut se souvenir de vos préférences et des projets Claude peuvent maintenir le contexte. Mais ils ne peuvent toujours pas traiter des ensembles de données massifs en une seule fois.

Pourquoi votre approche est brisée: Vous essayez de faire dans une conversation ce que les systèmes à l'échelle font avec des centaines de micro-conversations automatisées. Lorsque vous téléchargez des ensembles de données massifs et qu'il échoue, ce n'est pas votre faute – il vous manque simplement l'infrastructure qui fait fonctionner l'IA à grande échelle.

Comment ça marche réellement à grande échelle: Lorsque vous voyez des entreprises dire « nous utilisons l'IA pour classer des millions de mots clés », ils ne nourrissent pas tout pour chatte à la fois. Ils exécutent des pipelines automatisés qui:

Divisez les données en petits morceaux (100-200 mots clés)
Envoyez la même proximité à plusieurs reprises avec chaque morceau
Collecter et compiler automatiquement tous les résultats
Gérer les erreurs et les tentatives lorsque l'IA échoue sur certains lots

You should try this: Break your data into smaller chunks (100-200 items at a time). Process each chunk separately, then combine the results. For automation, look into tools like Zapier or Make that can handle the repetitive processing for you.

Before reaching for AI for a large-scale repeatable task, pause and ask yourself: is this a deterministic task that could be solved more efficiently with well-crafted regex, a SQL query, or a quick Python script? Could an existing API handle it faster, cheaper, and (dare I say it?) more reliably or repeatably?

3. AI ne peut pas gérer le levage de données

L'IA peut analyser un rapport de résumé et donner de grandes informations. Mais remettez-le de 1 000 000 enregistrements clients pour nettoyer et déduir? Il se figera ou vous donnera des résultats incomplets. Il ne peut pas exécuter le code par lui-même.

Pourquoi votre approche est brisée: Vous demandez à l'IA d'être à la fois le stratège et le travailleur. Lorsque vous téléchargez un CSV massif et demandez des transformations complexes, ce n'est pas votre échec – vous manquez la couche d'exécution qui traite réellement les données.

Comment ça marche réellement à grande échelle: Lorsque les entreprises disent « nous utilisons l'IA pour traiter des millions de dossiers », ils utilisent l'IA pour rédiger les instructions, puis d'autres systèmes font le travail réel:

L'IA génère des requêtes SQL pour le nettoyage des données
Ces requêtes fonctionnent dans BigQuery, Snowflake ou des bases de données similaires
AI écrit des scripts Python pour l'analyse
Ces scripts s'exécutent dans des environnements de données appropriés comme Jupyter ou Databricks
Les résultats reviennent à l'IA pour l'interprétation et les idées

You should try this: Use AI to generate the code or SQL queries you need, then copy & paste the code into Google Colaboratory, Google Sheets with App Scripts, Excel with Power Query, or ask someone technical if they can help you with cloud functions or database tools like BigQuery or Snowflake for larger datasets.

4. Ai ne peut pas voir ou déboguer ce qui se passe

Lorsque le code généré par l'AI échoue, il n'y a pas de chapelure à suivre. Pas de journaux, pas de suivi d'erreur, aucun moyen de voir ce qui ne va pas. Ça n'a pas fonctionné.

Pourquoi votre approche est brisée: Vous exécutez le code AI aveuglément et espérez que cela fonctionne. Lorsque ce script Python échoue sans explication, vous n'êtes pas mauvais à l'IA – il vous manque simplement l'infrastructure de débogage qui rend le code fiable.

Comment ça marche réellement à grande échelle: Les équipes qui construisent des systèmes à grande échelle ne permettent pas à l'IA de fonctionner.

AI écrit du code dans des environnements de développement avec une journalisation complète
Le code est testé dans des bacs à sable où les erreurs sont visibles
Les scripts réussis se déplacent vers des plates-formes d'automatisation qui suivent chaque étape
Lorsque les choses se cassent, les ingénieurs peuvent tracer exactement ce qui s'est passé

You should try this: Start with simple code in environments where you can see what's happening - like Google Colab for Python or the formula bar in Excel. Test small pieces first, then build up to more complex automation. Add logging, error handling, and test heavily! An easy way to test is to do something “the old fashioned way” with the same input, then put it into your new AI-driven approach and compare the outputs. Then do it again!

For mission-critical code, work with someone technical to help you - quality assurance (QA), user acceptance testing (UAT), data tests, logging, monitoring are probably second nature to them and they can give you great pointers.

Comment l'IA peut utiliser d'autres outils

Quand vous voyez quelqu'un dire « J'ai construit cette chose incroyable avec l'IA », c'est rarement l'IA seule. Voici ce qui se passe vraiment:

AI écrit les instructions, d'autres outils font le travail

L'IA pourrait rédiger du code Python, mais quelque chose d'autre doit encore l'exécuter. L'IA pourrait suggérer des formules Excel, mais Excel fait le calcul. Considérez l'IA comme le réalisateur – il donne des instructions, mais la distribution et l'équipe (vos outils) donnent vie au spectacle.

La pièce manquante: outils d'intégration

Pour connecter l'IA avec vos autres systèmes, vous avez besoin de traducteurs au milieu – API, plates-formes d'automatisation comme Zapier ou Make, ou WebHooks. Ceux-ci ne remplacent pas vos outils; Ils ont laissé leur «parler». Si l'IA ne peut pas accéder directement à votre CRM ou à votre calendrier, ce n'est pas la faute d'Ai. Cela signifie simplement que vous manquez les connecteurs.

Action MCPS est idéal pour les tâches simples, pas les workflows fiables

Les MCP (Protocoles de contexte du modèle) sont des connexions prédéfinies qui permettent à l'IA d'interagir avec votre logiciel sans avoir besoin d'écrire de code ou de comprendre les API. Ils aident l'IA à « parler » à d'autres outils – votre calendrier, CRM, feuilles de calcul et se présentent en deux saveurs: Action MCPS et Data MCPS

Action MCPS Exceller aux tâches ponctuelles et peut même lancer des workflows: « Envoyez ceci en tant que message direct », « Créez un événement de calendrier », « Enregistrer ce document » ou « déclenchez cette automatisation lorsque x se produit ».

Mais Action MCPS a atteint les mêmes limites conversationnelles – pas de logique de réessayer lorsque les choses échouent, pas de pistes d'audit, pas de surveillance lorsque les workflows se cassent. Ils sont parfaits pour les tâches internes où les échecs occasionnels sont tout simplement gênants, mais vous ne voudriez pas compter sur eux pour des processus critiques de mission (sauf si vous incorporez un moyen de gérer les erreurs et les tentatives).

Les données MCP sont conçues pour la conversation, pas le calcul

Data MCPS sont parfaits pour l'exploration: « Qu'y a-t-il dans cette base de données? » ou « Obtenez-moi le volume de recherche pour ces 20 mots clés. » Ils sont construits pour le type de conversation de va-et-vient où vous affinez ce que vous recherchez.

Mais lorsque vous devez tirer et traiter de grandes quantités de données, les MCP peuvent rapidement atteindre les limites de calcul. Ils sont optimisés pour la conversation, pas le calcul. Donc, si vous utilisez une API LLM + AN MCP +, il n'y a pas de mécanisme de stockage – vous pouvez soit utiliser ce groupe d'outils tels quels pour les réponses rapides mais de la taille d'une bouchée ou incorporer le stockage dans le mélange.

Si vous savez exactement les données dont vous avez besoin et comment vous le souhaitez, vous pourriez être préférable de regarder la documentation de l'API et d'utiliser l'IA pour écrire du code ciblé et l'ajout de calcul plutôt que d'utiliser les MCP prêtes à l'emploi. Vous obtiendrez exactement ce que vous voulez sans frapper les limites conversationnelles et informatiques de MCPS.

💡 If you can describe your API request as:

"I need these 50 specific columns from this endpoint, filtered by some_parameter and > 30 days, grouped by some_specific_field, with calculated fields using this formula for my_custom_measure,"

...you've outgrown what most basic data MCPs can handle efficiently alone. At that point, just build your own MCP with some compute in a cloud function.

Arrête de te blâmer

Si l'IA ne pouvait pas résoudre votre problème, vous n'avez probablement pas échoué – vous avez juste demandé de faire quelque chose qu'il ne peut pas faire seul.

La solution n'est pas de «s'améliorer à l'IA». C'est de savoir dans quoi il est bon, puis de le jumeler avec les bons outils pour tout le reste.

Commencez par votre problème, pas avec l'IA. Qu'essayez-vous réellement d'accomplir? Parfois, l'IA est parfaite. Parfois, vous avez besoin d'une base de données. Parfois, vous avez besoin des deux.

💡 Before assuming AI should handle everything, ask it: "What's the best tool for this job?" You might discover you need a database, automation platform, or specialized software - and that's exactly right.

Et la prochaine fois que vous verrez un post «J'ai construit ceci avec l'IA», rappelez-vous: AI a probablement esquissé le prototype, mais de vrais systèmes ont fait le gros du travail. Les meilleures solutions ne sont pas toujours les plus récentes – ce sont celles qui fonctionnent réellement.