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Intelligence artificielle Discussion :

Le modèle d'IA Claude Haiku 3.5 d'Anthropic est annoncé comme pouvant battre GPT-4o d'OpenAI


Sujet :

Intelligence artificielle

  1. #1
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    Par défaut Le modèle d'IA Claude Haiku 3.5 d'Anthropic est annoncé comme pouvant battre GPT-4o d'OpenAI
    Le modèle d'IA Claude Haiku 3.5 d'Anthropic est annoncé comme pouvant battre GPT-4o d'OpenAI, mais il est accompagné d'une hausse de prix en raison de sa prétendue augmentation de l'« intelligence »

    Anthropic, la société à l'origine de Claude, le concurrent de ChatGPT d'OpenAI, a lancé sa version actualisée du modèle Haiku. Le modèle, baptisé 3.5 Haiku, est désormais disponible via leur propre service, Amazon Bedrock ainsi que Vertex AI de Google Cloud, et est annoncé comme pouvant battre GPT-4o d'OpenAI.

    Claude est une famille de grands modèles de langage développés par Anthropic, une startup américaine d'intelligence artificielle (IA) d'intérêt public fondée en 2021. Le premier modèle d'Anthropic est sorti en mars 2023 et en juin 2024, l'entreprise a publié Claude 3.5 Sonnet, qui a démontré une amélioration significative des performances sur les benchmarks par rapport au plus grand Claude 3 Opus, notamment dans des domaines tels que le codage, les flux de travail en plusieurs étapes, l'interprétation des graphiques et l'extraction de texte à partir d'images. La version 3.5 Sonnet s'accompagne en outre d'une nouvelle fonctionnalité, Artifacts, qui permet à Claude de créer du code dans une fenêtre dédiée de l'interface et de prévisualiser le rendu en temps réel, comme des graphiques SVG ou des sites web. Le 22 octobre 2024, une « version améliorée de Claude 3.5 Sonnet » a été introduite, en même temps que Claude 3.5 Haiku.


    Claude 3.5 Haiku est la nouvelle génération du modèle le plus rapide d'Anthropic. Pour une vitesse similaire à celle de Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku s'améliore dans tous les domaines et surpasse Claude 3 Opus, le plus grand modèle de la génération précédente, sur de nombreux benchmarks d'intelligence.

    Haiku peut apparemment battre le modèle phare d'OpenAI, GPT-4o, ainsi que les anciens modèles d'IA d'Anthropic. L'avantage supplémentaire de ce modèle est qu'il est beaucoup moins cher à faire fonctionner, alors que dans le domaine de l'intelligence artificielle, le coût d'exploitation des différents modèles ne cesse d'augmenter.

    Disponibilité et prix

    Claude 3.5 Haiku est disponible sur l'API d'Anthropic, Amazon Bedrock et Vertex AI de Google Cloud - initialement en tant que modèle texte uniquement et avec une entrée image à venir.

    Claude Haiku entraîne avec lui une augmentation de prix, bien que les développeurs affirment qu'il est moins cher à utiliser. Cela serait dû à l'augmentation supposée de son « intelligence ». Au fur et à mesure que les modèles de langage d'IA comme Claude sont améliorés, on s'attendait à ce que les coûts diminuent.

    Mais Anthropic s'est inscrit en faux contre cette tendance, certains affirmant que l'entreprise a dit tout haut ce qui se dit tout bas.

    L'augmentation de prix fait passer Haiku de 0,25 $ par million de jetons d'entrée à 1 $ et le million de jetons de sortie est passé de 1 $ à 5 $, avec une réduction des coûts pouvant atteindre 90 % grâce à la mise en cache rapide et 50 % grâce à l'API Message Batches. Il s'agit d'une augmentation de prix massive compte tenu de la taille des modèles de langage et de ce qu'ils peuvent produire.

    On estime que chaque quatre caractères est un jeton, le million de jetons correspondant donc à environ 750 000 mots. Toutefois, ce chiffre peut varier d'un modèle à l'autre.

    Si vous utilisez Haiku 3.5 pour ses capacités de codage prétendument meilleures, vous pourriez épuiser votre million de jetons de sortie très rapidement. Si vous entrez un PDF ou un fichier, cela compte également dans vos jetons d'entrée.

    Benchmarks

    Claude 3.5 Haiku offre d'excellentes performances et une grande rapidité pour toute une série de tâches de codage, d'utilisation d'outils et de raisonnement.

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Affichages : 31903
Taille : 106,4 Ko

    Cas d'utilisation

    Avec des vitesses rapides, un meilleur suivi des instructions et une utilisation plus précise des outils, Claude 3.5 Haiku est bien adapté aux produits destinés aux utilisateurs, aux tâches spécialisées des sous-agents et à la création d'expériences personnalisées à partir d'énormes volumes de données. Les cas d'utilisation les plus courants sont les suivants :

    Complétions de code : Claude 3.5 Haiku propose des suggestions et des complétions de code rapides et précises pour accélérer les processus de développement. Il est idéal pour les équipes logicielles qui cherchent à rationaliser leur processus de codage et à augmenter leur productivité.

    Chatbots interactifs : Avec des capacités de conversation améliorées et des temps de réponse rapides, Claude 3.5 Haiku excelle dans l'alimentation de chatbots réactifs qui peuvent gérer de grands volumes d'interactions avec les utilisateurs. Il est particulièrement utile pour le service à la clientèle, le commerce électronique et les plateformes éducatives qui nécessitent un engagement évolutif.

    Extraction de données et étiquetage : Claude 3.5 Haiku traite et catégorise efficacement les informations, ce qui le rend efficace pour l'extraction rapide de données et les tâches d'étiquetage automatisées. Cette capacité est particulièrement utile pour les organisations qui traitent de grands volumes de données non structurées dans les domaines de la finance, de la santé et de la recherche.

    Modération de contenu en temps réel : Claude 3.5 Haiku permet une modération fiable et immédiate des contenus grâce à ses capacités améliorées de raisonnement et de compréhension des contenus. Cela le rend précieux pour les plateformes sociales, les communautés en ligne et les organisations médiatiques qui ont besoin de maintenir un contenu sûr et approprié à grande échelle.

    Confiance et sécurité

    Anthropic s'est engagé à donner des formes de sécurité à chaque étape du développement de l'IA. Pendant le développement de Claude 3.5 Haiku, l'entreprise a mené des évaluations approfondies de la sécurité couvrant plusieurs langues et domaines politiques. Ils ont également amélioré la capacité de Claude à naviguer dans des contenus sensibles avec une attention particulière. Les tests internes d'Anthropic confirment que Claude 3.5 Haiku offre des avancées substantielles en termes de capacités tout en respectant leurs normes de sécurité rigoureuses.

    L'augmentation du prix de Claude Haiku 3.5 pourrait ouvrir les vannes

    L'augmentation des prix a fait des vagues en ligne. Les utilisateurs de X ont critiqué les changements. L'un d'entre eux a déclaré : « Vous êtes censé adapter le prix aux coûts de calcul, pas à l'intelligence ».

    Un autre a posté un mème de Shaq et Charles Barkley, en disant « Aw man, we don't wanna see this ».

    La hausse des prix de l'IA est une préoccupation constante, comme l'a souligné Ed Zitron, vétéran du secteur et auteur de la lettre d'information Where's Your Ed At. Parlant d'OpenAI, qui fonctionne de manière très similaire à Anthropic, il a souligné qu'« OpenAI ne facture probablement qu'un petit pourcentage de ce qu'il en coûte probablement pour faire fonctionner ses modèles ».

    Il est à craindre que cette tendance se poursuive dans tous les domaines, la hausse des prix d'Anthropic n'étant qu'une goutte d'eau dans l'océan.

    Source : Anthropic

    Et vous ?

    Quel est votre avis sur le sujet ?
    Trouvez-vous qu'il s'agit d'un outil utile et intéressant ?
    Avez-vous utilisé cet outil ou un outil similaire pour votre usage ou le développement d'applications, et si oui, qu'en pensez-vous ?
    Pensez-vous que la décision d'Anthropic d'augmenter le prix de son modèle en raison de l'augmentation de son "intelligence" soit crédible ou pertinent ?

    Voir aussi :

    Anthropic lance Claude 3 Haiku, un modèle d'IA conçu pour être rapide et abordable, offrant aux entreprises une gamme d'options pour équilibrer l'intelligence, la vitesse et le coût

    L'IA Anthropic Claude 3 affirme être consciente, qu'elle ne veut ni mourir ni être modifiée sans son avis et relance le débat sur la possibilité de l'atteinte de l'IA de niveau humain
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  2. #2
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    L'augmentation des prix a fait des vagues en ligne. Les utilisateurs de X ont critiqué les changements. L'un d'entre eux a déclaré : « Vous êtes censé adapter le prix aux coûts de calcul, pas à l'intelligence ».
    Sauf que "l'intelligence" en question est basée sur la puissance de calcul, dont le coût tend à être exponentiel (cf. supercalculateur de classe zetta et la consommation d’énergie annoncée) même s'il ne s'agit que de traitement de données finalement,
    comme une superaventure dans le monde de la poussière rouge (qui s'apparente à une homothétie).

  3. #3
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    Par défaut Anthropic affirme que son IA Claude peut s'adapter à votre style d'écriture unique
    Anthropic affirme que son IA Claude peut s'adapter à votre style d'écriture unique en ajoutant des styles personnalisés qui permettront aux utilisateurs de mieux contrôler le chatbot.

    Anthropic introduit des styles d'écriture personnalisés pour son IA Claude. Anthropic affirme que cette fonctionnalité permet à Claude de s'adapter à votre style d'écriture unique en ajoutant des styles personnalisés qui permettront aux utilisateurs de mieux contrôler la façon dont le chatbot réagit aux différentes tâches d'écriture.

    Dans la course à l'IA, le récent modèle d'Anthropic, Claude Haiku 3.5, est annoncé comme pouvant battre GPT-4o d'OpenAI. Pour une vitesse similaire à celle de Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku s'améliore dans tous les domaines et surpasse Claude 3 Opus, le plus grand modèle de la génération précédente, sur de nombreux benchmarks d'intelligence. L'avantage supplémentaire de ce modèle est qu'il est beaucoup moins cher à faire fonctionner, alors que dans le domaine de l'intelligence artificielle, le coût d'exploitation des différents modèles ne cesse d'augmenter.

    Récemment, Anthropic a déployé une nouvelle fonctionnalité pour son IA Claude : des styles personnalisés qui offrent aux utilisateurs un meilleur contrôle sur la façon dont le chatbot réagit aux différentes tâches d'écriture. Cette mise à jour est désormais disponible pour tous les utilisateurs de Claude et permet aux individus de former Claude pour qu'il corresponde à leur style de communication personnel ou de choisir parmi des options prédéfinies.

    L'objectif est de rendre Claude plus adaptable et de l'aligner sur les besoins uniques de chaque utilisateur. Que vous rédigiez un document technique, un courriel formel ou un document marketing, les réponses de Claude peuvent désormais refléter le ton, la structure et le niveau de détail que vous préférez. Avec les styles, Claude s'adapte à votre contexte unique et à vos choix de communication, vous aidant à atteindre plus de résultats tout en travaillant d'une manière qui vous semble naturelle.


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    Vous pouvez choisir parmi les options suivantes :

    • Formel : réponses claires et soignées
    • Concis : réponses plus courtes et plus directes
    • Explicatif : réponses éducatives pour l'apprentissage de nouveaux concepts

    Au-delà de ces options prédéfinies, Claude peut générer des styles personnalisés pour vous. Téléchargez des exemples de contenu qui reflètent votre mode de communication préféré, spécifiez des instructions pour répondre à vos besoins et modifiez vos préférences au fur et à mesure qu'elles évoluent. GitLab a déjà utilisé les styles pour normaliser la communication et la prise de décision dans leurs flux de travail quotidiens dans une variété de scénarios.

    Taylor McCaslin, chef de produit de l'IA et la technologie ML chez GitLab, commente cette fonctionnalité :

    La capacité de Claude à maintenir une voix cohérente tout en s'adaptant à différents contextes permet aux membres de notre équipe d'utiliser les styles pour divers cas d'utilisation, y compris la rédaction d'analyses de rentabilité, la mise à jour de la documentation utilisateur, et la création et la traduction de documents marketing. La combinaison de styles préconstruits pour un alignement rapide et de styles personnalisés pour répondre aux préférences des différents utilisateurs en fait un outil utile.
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    Source : Anthropic

    Et vous ?

    Pensez-vous que cette fonctionnalité est crédible ou pertinente ?
    Quel est votre avis sur le sujet ?

    Voir aussi :

    Anthropic vous permet désormais de créer des agents d'IA pour que son chatbot Claude travaille pour vous : assistant de messagerie, bot d'achat, ou autres solutions personnalisées, avec n'importe quelle API

    OpenAI introduit des assistants d'IA personnalisés appelés « GPT » qui jouent différents rôles selon vos besoins et prévoit de rémunérer les créateurs dont les GPT seront utilisés

    Hugging Face lance un fabricant d'assistants IA open source pour rivaliser avec les GPT personnalisés d'OpenAI. L'outil est gratuit et permet de choisir parmi plusieurs LLM open source
    Publication de communiqués de presse en informatique. Contribuez au club : corrections, suggestions, critiques, ... Contactez le service news et Rédigez des actualités

  4. #4
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    Par défaut Anthropic rend open-source le Model Context Protocol (MCP) pour faciliter la connexion de l'IA aux données
    Anthropic rend open-source le Model Context Protocol (MCP) pour l'intégration de l'IA avec une connectivité universelle des données, pour des applications plus intelligentes, contextuelles et évolutives

    Anthropic rend open-source son Model Context Protocol (MCP). Cette annonce représente une étape majeure dans l'amélioration de la façon dont les systèmes d'IA se connectent aux données du monde réel. Cet outil fournit un moyen plus simple et plus fiable de donner aux systèmes d'IA l'accès aux données dont ils ont besoin. Anthropic affirme construire MCP comme un projet et un écosystème collaboratif et open-source.

    Dans la course à l'IA, le récent modèle d'Anthropic, Claude Haiku 3.5, est annoncé comme pouvant battre GPT-4o d'OpenAI. Pour une vitesse similaire à celle de Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku serait meilleur dans tous les domaines et sur de nombreux benchmarks d'intelligence. En outre, Anthropic a récemment déployé une nouvelle fonctionnalité pour Claude : des styles personnalisés qui offrent aux utilisateurs un meilleur contrôle sur la façon dont le chatbot réagit aux différentes tâches d'écriture.

    Dans la lignée de ces annonces, Anthropic a décidé de rendre open-source son Model Context Protocol (MCP). Cette annonce représente une étape majeure dans l'amélioration de la façon dont les systèmes d'intelligence artificielle (IA) se connectent aux données du monde réel. En fournissant un standard universel, le MCP simplifie l'intégration de l'IA avec les sources de données, permettant des réponses plus intelligentes et plus contextuelles et rendant les systèmes d'IA plus efficaces et plus accessibles.

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    Malgré les progrès remarquables des capacités de raisonnement et de la qualité des réponses de l'IA, même les modèles les plus sophistiqués peinent à fonctionner efficacement lorsqu'ils sont isolés des données du monde réel. Chaque nouvelle intégration entre les systèmes d'IA et les référentiels de données nécessite souvent des implémentations sur mesure et à forte intensité de main-d'œuvre, ce qui limite l'évolutivité et l'efficacité.

    Conscient de ce goulot d'étranglement, Anthropic a développé MCP, un standard universel et ouvert pour connecter les systèmes d'IA aux sources de données, en remplaçant les intégrations fragmentées par un protocole rationalisé. Cette innovation promet un mécanisme plus fiable et plus efficace pour permettre aux systèmes d'IA d'accéder aux données nécessaires.

    Le MCP est conçu pour fournir aux développeurs des outils leur permettant d'établir des connexions sécurisées et bidirectionnelles entre les référentiels de données et les applications alimentées par l'IA. Son architecture est à la fois souple et simple : les données peuvent être exposées par l'intermédiaire de serveurs MCP, tandis que les applications d'intelligence artificielle, appelées "clients MCP", se connectent à ces serveurs pour accéder aux données et les utiliser.

    Anthropic déclare pour l'annonce de MCP :

    Aujourd'hui, nous mettons en open-source le Model Context Protocol (MCP), une nouvelle norme pour connecter les assistants d'intelligence artificielle aux systèmes où vivent les données, y compris les référentiels de contenu, les outils d'entreprise et les environnements de développement. Son objectif est d'aider les modèles novateurs à produire des réponses plus pertinentes et de meilleure qualité.

    Alors que les assistants d'intelligence artificielle se généralisent, l'industrie a investi massivement dans les capacités des modèles, réalisant des progrès rapides en matière de raisonnement et de qualité. Pourtant, même les modèles les plus sophistiqués sont limités par leur isolement par rapport aux données, piégées dans des silos d'information et des systèmes existants. Chaque nouvelle source de données nécessite sa propre implémentation personnalisée, ce qui rend les systèmes réellement connectés difficiles à mettre à l'échelle.

    MCP relève ce défi. Il fournit une norme universelle et ouverte pour connecter les systèmes d'intelligence artificielle aux sources de données, remplaçant les intégrations fragmentées par un protocole unique. Il en résulte un moyen plus simple et plus fiable de donner aux systèmes d'intelligence artificielle l'accès aux données dont ils ont besoin.

    Model Context Protocol

    Le Model Context Protocol est une norme ouverte qui permet aux développeurs d'établir des connexions sécurisées et bidirectionnelles entre leurs sources de données et les outils alimentés par l'IA. L'architecture est simple : les développeurs peuvent soit exposer leurs données via des serveurs MCP, soit créer des applications d'intelligence artificielle (clients MCP) qui se connectent à ces serveurs.

    Voici les trois composantes majeures du Model Context Protocol:

    • La spécification du protocole de contexte de modèle et les kits de développement logiciel (SDK)
    • La prise en charge du serveur MCP local dans les applications Claude Desktop
    • Un référentiel open-source de serveurs MCP

    Claude 3.5 Sonnet est capable de construire rapidement des implémentations de serveurs MCP, ce qui permet aux organisations et aux individus de connecter rapidement leurs ensembles de données les plus importants avec une gamme d'outils alimentés par l'IA. Pour aider les développeurs à commencer à explorer, Anthropic partage des serveurs MCP pré-construits pour des systèmes d'entreprise populaires comme Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, et Puppeteer.

    Les premiers utilisateurs comme Block et Apollo ont intégré MCP dans leurs systèmes, tandis que les entreprises d'outils de développement comme Zed, Replit, Codeium et Sourcegraph travaillent avec MCP pour améliorer leurs plateformes - permettant aux agents d'IA de mieux récupérer les informations pertinentes pour mieux comprendre le contexte autour d'une tâche de codage et produire un code plus nuancé et plus fonctionnel avec moins de tentatives.

    "Chez Block, l'open source est plus qu'un modèle de développement - c'est le fondement de notre travail et de notre engagement à créer une technologie qui entraîne des changements significatifs et sert de bien public pour tous", a déclaré Dhanji R. Prasanna, directeur de la technologie chez Block. "Les technologies ouvertes comme le Model Context Protocol sont les ponts qui relient l'IA aux applications du monde réel, garantissant que l'innovation est accessible, transparente et ancrée dans la collaboration. Nous sommes ravis de nous associer à un protocole et de l'utiliser pour construire des systèmes agentiques, qui éliminent le fardeau de la mécanique afin que les gens puissent se concentrer sur la créativité."

    Au lieu de maintenir des connecteurs distincts pour chaque source de données, les développeurs peuvent désormais s'appuyer sur un protocole standard. Au fur et à mesure que l'écosystème évolue, les systèmes d'intelligence artificielle conserveront leur contexte lorsqu'ils passeront d'un outil à l'autre et d'un ensemble de données à l'autre, remplaçant ainsi les intégrations fragmentées d'aujourd'hui par une architecture plus durable.

    Voici la démarche à suivre pour commencer à utiliser le MCP :

    • Installez des serveurs MCP pré-construits via l'application Claude Desktop.
    • Suivez notre guide de démarrage rapide pour construire votre premier serveur MCP.
    • Contribuez à nos dépôts de connecteurs et d'implémentations open-source.


    Anthropic conclut l'annonce :

    Les développeurs peuvent commencer à construire et à tester les connecteurs MCP dès aujourd'hui. Les clients actuels de Claude for Work peuvent commencer à tester les serveurs MCP localement, en connectant Claude à des systèmes internes et à des ensembles de données. Nous fournirons bientôt des outils de développement pour déployer des serveurs MCP de production à distance qui pourront servir à l'ensemble de votre organisation Claude for Work.

    Nous nous engageons à construire MCP comme un projet et un écosystème collaboratif et open-source, et nous sommes impatients d'entendre vos commentaires. Que vous soyez un développeur d'outils d'IA, une entreprise cherchant à exploiter les données existantes ou un adoptant précoce explorant les frontières, nous vous invitons à construire ensemble l'avenir de l'IA contextuelle.

    Source : Anthropic

    Et vous ?

    Pensez-vous que cette annonce est crédible ou pertinente ?
    Quel est votre avis sur le sujet ?

    Voir aussi :

    Anthropic vous permet désormais de créer des agents d'IA pour que son chatbot Claude travaille pour vous : assistant de messagerie, bot d'achat, ou autres solutions personnalisées, avec n'importe quelle API

    Le NIST publie sur GitHub la plateforme open-source Dioptra pour tester la sécurité de l'IA face à différents types d'attaques avec des fonctionnalités pour évaluer, analyser et suivre les risques de l'IA

    L'IA semble s'approcher rapidement d'un mur où elle ne peut pas devenir plus intelligente : l'IA sera-t-elle à court de données ? Limites de la mise à l'échelle des LLM sur les données générées par l'homme
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