3 points par GN⁺ 2025-11-06 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • L’utilisatrice de TikTok Ada James(@belligerentbarbies) exprime ses inquiétudes face à l’introduction d’un copilote IA dans Excel
  • Excel est comparé à « un monstre qui fait tourner notre économie », et « Brenda » apparaît comme celle qui a apprivoisé ce monstre
  • Brenda est décrite comme une figure quasi divine d’Excel présente dans tous les services financiers des entreprises
    • L’expression symbolique « la déesse d’Excel descendue du ciel a embrassé le front de Brenda » est utilisée
    • Une comparaison volontairement exagérée suggère que c’est grâce aux efforts de Brenda que le capitalisme fonctionne
  • Quand le supérieur essaie de modifier le rapport financier créé par Brenda, il utilise Copilot en pensant que l’IA sera plus intelligente que Brenda
  • Mais l’IA gère mal Excel et ruine le rapport, sans que le supérieur ne s’en rende compte
  • La raison : le supérieur ne comprend pas Excel, et l’IA hallucine

« Qui ne produit pas d’hallucinations ? Brenda. »

1 commentaires

 
GN⁺ 2025-11-06
Avis sur Hacker News
  • Il est intéressant de voir deux récits opposés sur l’usage de la technologie
    L’un affirme que « les personnes comme Brenda font des erreurs, donc il faut de l’automatisation », et l’autre que « Brenda est parfaite, mais l’IA fait beaucoup d’erreurs »
    En réalité, ce n’est pas contradictoire. Nous n’appliquons l’automatisation qu’aux tâches compréhensibles, à l’exécution fiable, aux processus observables et aux travaux répétitifs ennuyeux
    Le problème apparaît quand l’IA ne remplit pas ces conditions. C’est surtout l’autonomie de l’IA qui suscite la crainte. À cause de cette angoisse de se dire : « Je ne sais pas pourquoi ce résultat est sorti »
    C’est pour cela que les gens font encore davantage confiance à des IA à périmètre restreint ou à des IA avec garde-fous

    • Ce n’est pas un simple schéma « Brenda est parfaite, l’IA fait des erreurs »
      Le code traditionnel produit toujours la même sortie avec la même entrée, alors que l’IA varie à chaque fois
      Le problème, c’est cette opacité incompréhensible qui empêche de savoir pourquoi l’IA a agi ainsi
      Si Brenda se trompe, on peut lui demander la cause et corriger ; avec l’IA, c’est difficile
      Moi aussi, j’aime l’IA, mais j’en connais bien les limites
    • Ce n’est pas une contradiction, car par « machine » nous parlons d’algorithmes déterministes
      À l’inverse, l’IA générative est imprévisible
      Si on classe la prévisibilité : Quick Sort > Brenda > Gen AI
    • Le « Thinking mode » ne donne qu’une illusion de débogabilité
      Les tokens générés ne reflètent pas le processus de pensée humain
      Les « étapes de raisonnement » produites par le modèle ne montrent pas son état interne réel, et les conclusions changent selon des biais invisibles
    • Dans des domaines comme la comptabilité, l’automatisation déterministe est importante
      L’IA est difficile à vérifier, et sa valeur par rapport au coût reste floue
      Au final, la vraie question est de savoir si la combinaison « Brenda + IA » est meilleure, ou si Brenda seule vaut mieux
      L’IA actuelle en est encore au stade du « ce sera utile dans quelques années »
    • Si l’on se méfie de l’IA, ce n’est pas parce que Brenda est parfaite, mais parce que les dirigeants font plus confiance à l’IA qu’à Brenda
  • Dans notre organisation aussi, Copilot et l’IA ont été imposés dans la Microsoft Stack
    La plupart des fonctionnalités étaient désactivées ou inutiles. Au final, ce n’est guère plus que du marketing pour soutenir le cours de l’action
    En plus, l’entreprise interdit les bots IA de transcription de réunions. Parce qu’ils présentent un risque de sécurité

    • La transcription de comptes rendus est pourtant l’une des fonctions les plus utiles de l’IA d’entreprise, mais il est difficile de faire confiance au cloud
    • Certains réagissent avec cynisme : « pousser des trucs inutiles, c’est le modèle économique de Microsoft depuis 40 ans »
    • Le fait que l’IA s’infiltre jusque dans la stack des développeurs est dérangeant
      L’autocomplétion de VS Code ou l’interprétation des erreurs, c’est bien, mais tout ramener à une interface de chat, beaucoup moins
      Ils devraient déjà améliorer la qualité de la reconnaissance vocale
  • Autrefois, chez l’entreprise d’un ami, il y avait un script Perl qui commitait chaque jour des données financières dans une base de données
    Sans ce script, l’entreprise ne pouvait pas gagner d’argent. Une seule personne connaissait le mot de passe administrateur
    Même si Copilot est excellent, il ne connaît pas ce mot de passe

    • Si un tel système existe, le vrai problème, c’est un risque opérationnel bien plus grave que Copilot
    • J’ai moi aussi administré autrefois un système qui facturait 5 millions de dollars par mois, et personne n’avait laissé le mot de passe root
      Il tourne probablement encore aujourd’hui sur un Linux de 2008
    • Un collègue avait un script Perl similaire qu’il avait imprimé sur 30 pages et gardé chez lui
    • Ce genre de situation n’est pas un argument contre l’IA, mais la preuve d’une mauvaise gestion de l’organisation
    • Ce type de système obsolète n’aide pas non plus à la sécurité de l’emploi
  • C’était une phrase citée depuis une vidéo TikTok
    Le MP4 a été récupéré avec yt-dlp puis transcrit avec MacWhisper

    • En fait, le taper directement aurait sans doute été plus rapide
    • C’est la première fois que je vois une citation TikTok monter aussi haut sur HN
    • Ironiquement, il aurait peut-être fallu confier ça à Brenda
    • MacWhisper est un outil GUI qui utilise le modèle parakeet v2, mais cela ressemble en pratique à une coque à 60 $ pour script Python
  • J’ai moi aussi essayé d’utiliser un LLM dans Excel, mais avec des données réelles il tombe immédiatement dans la confusion
    Les démos montrent toujours des états financiers propres ou des exemples de manuel
    Les vraies données d’entreprise n’ont rien à voir. Dans Excel, c’est presque inutile

    • Quand on ne connaît pas bien Excel, un LLM peut quand même servir de guide pour découvrir ce qu’il est possible de faire
  • Les Brenda que je connais ne se contentent pas de manipuler des feuilles de calcul
    En réalité, elles font des choses complexes comme se coordonner avec les équipes opérationnelles, analyser l’impact des décisions ou gérer les exceptions
    Copilot ne comprend absolument pas ce contexte. Si on lui demande un modèle de note de frais, il rend une feuille pleine d’erreurs #REF

    • Les inefficacités dans les équipes finance viennent le plus souvent d’une faible priorité
      Le mieux est de proposer directement des améliorations. Par exemple, créer un lien vers un classeur partagé pour que tout le monde l’utilise
      Mais si on ne le met pas à jour régulièrement, le chaos revient
    • En augmentant l’automatisation, on finit par avoir besoin de personnel trois fois plus cher que Brenda, et un simple e-mail se transforme en système de tickets
    • Plutôt que de dire « réduisons Brenda », il faut respecter Brenda et la soutenir
    • Dès qu’il y a de l’automatisation, il faut des gens pour la maintenance, et cela coûte plus cher
      À chaque changement de processus, il faut se recoordonner, ce qui fait finalement revenir au manuel
  • Le problème du « j’ai peur que l’IA casse tout » peut être atténué avec une gestion de versions d’Excel liée à Git
    Si l’on suit les formules ou modifications VBA générées par Copilot au niveau des commits, on voit clairement ce qui s’est passé

  • Brenda est devenue plus lente, mais grâce à cela elle sait comment faire tenir l’ensemble du système

    • Mais au final, le patron dira qu’il va externaliser le travail pour aller plus vite avec l’IA
      Brenda perdra son emploi, et quelqu’un dans un autre pays en obtiendra un nouveau
  • Utiliser l’IA n’exonère pas de responsabilité
    Il faut avoir assez d’expertise pour pouvoir vérifier les résultats de l’IA
    Cela peut faire gagner du temps, mais le processus de vérification fait qu’on en gagne moins qu’on ne le pense

  • J’aime aussi Excel, mais les formules imbriquées complexes me semblent toujours difficiles
    J’ai essayé des modèles comme ChatGPT ou duck.ai, mais ils proposent souvent des formules à côté de la plaque
    Il faut demander plusieurs corrections avant que cela fonctionne enfin
    J’apprécie que les LLM expliquent en anglais, mais au final cela m’a surtout fait perdre du temps et causé beaucoup de frustration
    Au début, je pensais qu’ils rendraient Excel plus simple, mais maintenant j’ai la conviction que nous en sommes encore loin