• L’IA accélère dans les deux sens : ceux qui avancent, ceux qui résistent
• Agents IA : la bascule ‘assistant’ vers ‘agent autonome’ est en cours
• Google I/O : Gemini partout – la distribution écrase l’innovation
• Le backlash IA prend de la vitesse : 70 % des Américains trouvent que ça va trop vite, et Léon XIV publie son encyclique IA
• Outils créatifs : GPT Image 2.0, Runway MCP, Gemini Omni – le studio IA se reconfigure

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Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

Process > modèle : la seule règle qui survivra à l’année

Semaine placée sous le signe de la transmission.

Deux interventions en executive education (Edhec), enregistrement d’une formation pour l’Atelier des Chefs sur une verticale métier dopée à l’IA.

Trois publics, trois contextes, mais une seule question revient mot pour mot :
« Mais comment on fait pour choisir quel modèle ? Ça va trop vite.« 

Ma réponse tient en deux points.

• Un : on bosse les process. Pas les outils. Les process.
• Deux : on construit des agents qui ne dépendent pas d’un modèle précis. Ce qui est constant, c’est l’architecture : un contexte métier clair, un processus défini, un harnais (les règles et garde-fous), et un prompt ciselé qu’on améliore au fil des itérations. Le modèle, lui, devient une pièce remplaçable. Si demain il faut basculer de Claude vers Gemini, on adapte le prompt – pas tout le système. Après demain, c’est l’agent lui-même qui choisira son modèle selon la tâche. Mais pour l’instant, restons sur les automatisations qui marchent.

Et donc : Le modèle est la variable. Le reste est la constante. Le processus doit être agnostique au modèle.

Pendant ce temps, l’opinion bascule. Dans l’édition de la semaine dernière, je pointais les 70 % d’Américains qui trouvent que l’IA va trop vite. Cette semaine, Madison Mills parle d’une « AI hate wave » : c’est davantage un rejet viscéral.

L’industrie devient rentable (souvenez-vous des 559 millions de dollars de profit Anthropic annoncés sur ce semestre). Les caisses (de certains) se remplissent pendant que la confiance s’effrite.

Ces deux mouvements se nourrissent.

Ceux qui savent s’en servir vont de plus en plus vite : agents autonomes, Gemini partout dans Android, Claude Code en mode /goal où vous décrivez le résultat et l’agent se débrouille. « On ne code plus, on supervise », cette phrase, vous l’entendrez de plus en plus. On ne cherche plus, on délègue (avec le risque de l’AI Laziness qui guette).

De l’autre côté, ceux qui ne suivent pas le rythme résistent. Par instinct. Parce que quand votre métier se redéfinit sous vos pieds sans qu’on vous laisse le temps de comprendre, la réaction naturelle est la défiance. Azeem Azhar le formule bien : le backlash monte plus vite que les revenus. On l’a vu avec les réseaux sociaux, le mobile, le cloud. Mais jamais aussi vite.

Le future of work ne se dessine ni dans les keynotes de Google I/O, ni dans les tribunes de Sam Altman. Il se dessine dans ces salles de formation où des dirigeants découvrent que « l’intelligence » devient une commodité, et que le savoir-faire technique se loue désormais à la demande, facturé au token.

Ruben Hassid a une phrase qui fait mal : « You can’t beat AI. »

Alors on fait quoi ?

À mes yeux, il faut former des tandems : expert métier + expert IA.

Et on mise sur ce qui reste quand tout le reste est automatisé : le jugement, la décision, la capacité à cadrer un problème avant de le résoudre. Ce que Microsoft appelle l' »human agency » dans son Work Trend Index 2026, déjà commenté ici. Attention au faux ami : « agency » ne désigne pas une agence au sens entreprise, mais la capacité d’agir, de décider, de prendre en main. Si la semaine dernière on parlait du harnais pour encadrer les agents, parlons cette semaine de ce qui reste quand l’agent fait le boulot : vous.

Cette question donc (« comment on fait pour choisir quel modèle ? « ) n’est pas une faiblesse, c’est de la lucidité. Ceux qui la posent ont compris quelque chose que les enthousiastes oublient : aucun modèle ne restera « le bon » plus de trois mois. C’est l’architecture autour qui durera.

Bonne lecture.

1. AGENTS IA : Du copilote à l’autonome, la bascule est en cours

Il y a un an, un agent IA était un chatbot un peu amélioré : vous demandiez, il répondait. Un copilote passif, vous aux commandes. La bascule s’opère cette année.

/goal : l’agent travaille seul jusqu’au résultat

Le 12 mai, Anthropic a sorti dans Claude Code (son outil de codage assisté par IA) un mode appelé /goal qui dépasse le seul cercle des développeurs. Vous décrivez un objectif en français, l’agent travaille seul jusqu’à l’atteindre. Pendant des heures, parfois des jours, sans validation à chaque étape.

Le principe technique est raconté par InfoQ : un second modèle, plus rapide, vérifie après chaque action si l’objectif est atteint. Si oui, l’agent s’arrête. Sinon il continue. Vous n’êtes plus en boucle de validation entre chaque étape.

Pourquoi ça vous concerne si vous n’écrivez pas de code : ce qu’Anthropic fait sur le code, vos outils métier s’y mettent déjà. Salesforce, HubSpot, Notion travaillent sur la même logique. Vous décrivez ce que vous voulez, l’agent itère jusqu’à y arriver. C’est la différence entre un assistant qui répond et un collaborateur qui livre.

Du copilote à l’agent : un changement de nature

Le modèle copilote était linéaire : humain → IA → humain → IA. Chaque itération passe par vous. C’est là où la plupart des entreprises en sont encore.

Un agent fonctionne autrement : vous fixez l’objectif, il orchestre seul les étapes (recherche, exécution, vérification, itération). ByteByteGo résume : un RAG vous donne la bonne réponse à partir d’une base augmentée. Un agent vous donne le bon résultat à partir d’un objectif. C’est le passage du GPS guidé à la voiture autonome.

Et le harnais qu’on suit depuis le #425 prend tout son sens : Anthropic appelle désormais son SDK un « general-purpose agent harness », le cadre logiciel (planning, mémoire, garde-fous, accès aux outils) qui transforme un modèle en agent fiable. Le harnais n’est plus une métaphore, ça devient une catégorie produit.

Headless 360 : l’agent quitte l’écran

Nicolas Guyon pousse le concept avec les architectures « headless 360 » : l’agent n’a plus besoin d’interface graphique, il se branche directement sur les API de vos outils métier (CRM, ERP, gestion de projet) et exécute de bout en bout. L’IA ne quitte plus seulement le chatbot, elle quitte l’écran.

Claude Routines vs n8n, Make, Zapier

Anthropic a lancé les Routines pour Claude Code : vous configurez une tâche IA une fois (le prompt, les outils auxquels elle a accès), et elle se relance automatiquement selon un planning ou un événement déclencheur – un mail qui arrive, un fichier mis à jour, une heure précise. Plus besoin de coder ni de louer un serveur.

Manthan Patel a fait ce comparatif (vs n8n, Make, Zapier) qui circule. Sa conclusion : pour 80 % des cas d’usage, les Routines suffisent. Vous décrivez le flux en français, l’agent l’exécute. Trois heures de configuration no-code deviennent cinq phrases et deux minutes.

Est-ce la fin des plateformes comme n8n ? Je ne le pense pas.

Ces workflows visuels restent une excellente méthode pour comprendre un flux, le découper en tâches, identifier où l’IA est vraiment nécessaire. C’est exactement ce qu’on continue à faire chez RnD avec nos clients – en restant volontairement multi-modèles : selon le besoin, on déploie Mistral, Copilot, Gemini, ChatGPT ou un autre. Cadre stable, modèle interchangeable – fidèle au point Deux de l’édito. Et quand c’est prêt à déployer, c’est finalement la meilleure des expressions de besoin pour passer en développement.

MCP : l’USB des agents

Runway (modèles de génération vidéo et image) a publié son connecteur MCP (Model Context Protocol) : un protocole standardisé qui branche n’importe quel agent IA sur un outil externe, comme un câble USB. Concrètement : depuis Claude, ChatGPT, Cursor ou Replit, vous passez à votre agent une URL produit ou une photo de référence, et il génère directement la vidéo marketing ou le hero asset via Runway (modèles Gen-4.5, Seedance 2.0, Kling 3.0, Veo 3.1) – sans quitter votre interface. Les outils sans connecteur MCP risquent de sortir de la boucle agentique d’ici un an.

À retenir

Les agents fonctionnent bien sur les tâches structurées avec critères de succès mesurables : refactoring, ticket support N1, qualification de lead, génération de reporting. Dès que le contexte devient ambigu ou la décision irréversible, l’agent bute. Mais la zone du « structuré et répétitif » s’élargit chaque semaine, et plus un agent exécute, mieux il exécute (il accumule du contexte sur votre organisation). Les entreprises qui déploient maintenant prennent une avance silencieuse.

• Auditez vos tâches par niveau d’autonomie : humain à chaque étape (copilote), humain en validation finale (agent supervisé), résultat vérifiable automatiquement (agent autonome)
• Testez /goal sur un vrai projet : un cas réel, pas un hello world. Mesurez temps et qualité
• Réévaluez votre stack d’automatisation : un workflow no-code à 3 heures de config peut souvent passer en Routine à 2 minutes
• Formez vos équipes à la supervision, pas à l’exécution : c’est une compétence différente, qui ne s’improvise pas

2. GOOGLE I/O : Gemini partout, la distribution écrase l’innovation

Avoir le meilleur modèle ne suffit pas si personne ne l’utilise. C’est une leçon ancienne et régulièrement oubliée du numérique : à chaque étape, le produit techniquement supérieur a perdu face au mieux distribué (VHS contre Betamax, Chrome contre tous les autres). L’IA ne fera pas exception, et Google I/O 2026 ressemblait moins à une conférence sur l’IA qu’à une démonstration de distribution.

Gemini dans chaque recoin

Carlos Diaz a fait le décompte. En une seule keynote, Google a annoncé l’intégration de Gemini comme couche native dans : Android, Chrome, Gmail, Photos, Maps, Search, YouTube, Docs, Sheets, Meet, Android Auto. Pas un bouton en plus -> une couche intégrée dans le flux existant de chaque application.

Olivier Martinez a détaillé Gemini Omni, le nouveau modèle multimodal qui traite texte, image, audio et vidéo dans un même flux de tokens. Un seul modèle, une seule inférence : vous montrez votre écran, vous parlez, vous montrez un document, et il comprend tout en contexte simultanément.

Gemini Spark : l’IA pour ceux qui n’en veulent pas

Le produit le plus stratégique de la keynote n’est pas le plus spectaculaire. C’est Gemini Spark. Un mode simplifié intégré dans la barre de recherche Android, pour les utilisateurs qui n’ont jamais ouvert un chatbot et n’en ont pas l’intention. Pas de prompt à écrire, pas d’interface dédiée. Vous cherchez « meilleur resto italien à proximité » et Spark synthétise avis, prix, horaires, propose de réserver dans le flux de la recherche standard. L’utilisateur ne sait même pas qu’il utilise de l’IA.

Spark s’attaque au problème numéro un de l’adoption : l’effort initial.

Ouvrir ChatGPT, formuler un prompt, interpréter la réponse, c’est déjà trop pour la majorité. Spark supprime cette friction. C’est la stratégie que je décrivais il y a quelques semaines : l’IA qui disparaît dans l’outil. Google vient de la mettre à l’échelle de 3,5 milliards d’appareils Android. Et ces utilisateurs ne sont pas des early adopters : ce sont des gens normaux, qui n’ont jamais écrit un prompt et qui n’en écriront jamais. Google vient de leur donner l’IA sans leur demander la permission.

Et Apple s’apprête à faire pareil : le joint statement Google/Apple de janvier confirme que Gemini va alimenter les Apple Foundation Models et le nouveau Siri (~1 milliard de dollars par an selon Bloomberg, lancement avec iOS 27 cet été, confirmé par Google le 22 avril).

Gemini devient l’IA par défaut sur les deux écosystèmes mobiles de la planète. Ce n’est plus une bataille pour le meilleur modèle, c’est un duopole de distribution qui se ferme.

Android transformé en agent

Simon Willison a analysé le mode agent d’Android : Google transforme votre téléphone en agent personnel. Le mode agent permet à Gemini d’enchaîner des actions sur plusieurs apps – lire un email, en extraire une adresse, ouvrir Maps, calculer un itinéraire, l’ajouter à votre agenda – sans que vous touchiez l’écran. Votre téléphone ne vous assiste plus : il agit pour vous. On l’a dit : sur 3,5 milliards d’appareils, demain matin.

Ce que ça change pour le marketing

Vous êtes directeur marketing d’une chaîne de restaurants. Aujourd’hui votre enjeu SEO/GEO, c’est d’apparaître quand quelqu’un tape « restaurant italien Lyon ». Demain avec Spark, l’utilisateur ne voit même plus vos résultats : il dit « trouve-moi un bon italien pas loin pour ce soir, pas trop cher, avec une terrasse » et Gemini lui propose une réservation. Votre fiche Google Business, vos avis, vos photos, votre menu structuré deviennent votre nouveau SEO/GEO mais l’utilisateur ne visite plus votre site. Il délègue la décision.

C’est le passage du « search » au « delegate ».

Tous les secteurs sont concernés : hôtellerie, e-commerce, services B2B, banque. Chaque fois qu’un utilisateur peut décrire un besoin à un agent au lieu de chercher lui-même, le parcours client se compresse – et avec lui les occasions de capter son attention par du contenu.

Bienvenue dans le B2A2C (Business to Agent to Consumer), terme désormais théorisé par Thoughtworks, Kantar et The Drum parmi d’autres. Vous ne vendez plus directement au consommateur : vous vendez à l’agent qui sélectionne pour le consommateur. Et l’agent ne lit pas votre brochure, il interroge vos API, vos fiches structurées, vos données produit. Salesforce mesure déjà l’appétit consommateur : un quart des Américains sont prêts à laisser un agent acheter pour eux, 70 % à lui confier leur programme fidélité. Les marques qui ne préparent pas leurs données pour être lisibles par des agents (pas par des humains) risquent de perdre en visibilité. Prolongement logique de cinq ans de « featured snippets » et position zéro, passé à l’échelle suivante.

Pour autant – oui je sais, ça fait beaucoup – il faut continuer à nourrir l’ADN de sa marque, son authenticité, sa singularité. Pas seulement pour les IA : pour les humains qui restent décisionnaires en bout de chaîne. Le B2A2C ne supprime pas le C, il l’éloigne. Et la marque reste ce qui fait pencher la balance quand l’agent propose trois options équivalentes.

À retenir

La vraie force de Google n’est pas technologique, c’est la distribution. OpenAI a peut-être les meilleurs benchmarks, Anthropic a probablement l’agent le plus fiable mais Google a sept produits à plus d’un milliard d’utilisateurs. Quand Google intègre l’IA nativement, il ne se bat pas sur les modèles : il se bat sur les habitudes. Et les habitudes ne se déplacent pas simplement.

Une remarque pour les entreprises utilisatrices : ne choisissez pas votre fournisseur IA sur la qualité du modèle, choisissez-le sur l’écosystème où il s’intègre.

Détail qui compte : Google I/O n’a presque rien annoncé sur l’infrastructure ou les modèles fondamentaux. Pas de GPT-5 killer, pas de percée architecturale. Toutes les annonces portent sur l’intégration et la distribution. Premier I/O entièrement orienté « produit » plutôt que « recherche ».

• Si vous êtes dans le search : la semaine dernière, Google annonçait la mort du GEO (on n’est pas nécessairement d’accord). Avec Spark, le trafic organique va encore baisser. Diversifiez vos canaux d’acquisition maintenant
• Testez Gemini Omni : la multimodalité native change l’interface – « je montre et je parle » remplace « je tape un prompt »
• Préparez vos données pour les agents : structurez fiches produit et API pour que vos clients puissent comparer et commander en commande vocales. Souvenez-vous de cette petite illustration publiée il y 7 mois.

3. LE BACKLASH IA : Quand l’opinion se referme

Le backlash IA semble s’accélérer.

La semaine dernière, Brian Solis pointait déjà les 70 % d’Américains qui estiment que l’IA va trop vite, les 50 % qui en ont une vision négative, et les 18 % de jeunes optimistes. Cette semaine, on a la suite : une certaine opinion ne se contente plus d’être sceptique.

Madison Mills parle carrément de « hate wave », rejet viscéral, pas scepticisme poli. Artistes contre générateurs d’images, auteurs contre modèles entraînés sur leurs textes, employés contre plans de remplacement, parents contre chatbots qui parlent à leurs enfants. Les baromètres publics confirment la mécanique. L’Edelman Trust Barometer 2026 mesure plus de 40 % de résistance à l’adoption IA en Allemagne, au Royaume-Uni et aux États-Unis. Le Stanford AI Index 2026 documente le même creusement, particulièrement marqué en Europe.

Ce qui est nouveau, c’est la vitesse. Azeem Azhar pose le cadre : le backlash monte plus vite que les revenus. Les réseaux sociaux ont mis une décennie avant que Cambridge Analytica (2018) ne structure le rejet. Pour l’IA, on en est à deux ans entre l’euphorie de ChatGPT et la défiance organisée.

Si l’on détaille : procès (NYT contre OpenAI), boycotts (artistes refusant les plateformes IA), mouvements sociaux (clauses anti-IA dans les conventions Hollywood). Souvenez-vous aussi du Monet pris pour de l’IA dont parlait Morgane Soulier la semaine dernière. Le backlash n’est plus un sentiment, c’est un mouvement qui s’organise. Plus qu’un signal faible à mon avis.

L’exécutant devenu superviseur (et le burn-out qui vient)

Presse-Citron décrit « la transformation la plus rapide qu’on ait jamais vue » : les exécutants deviennent superviseurs. Sauf que personne ne les a formés à superviser, personne ne leur a demandé si ça leur convenait, personne ne leur a expliqué ce que ça changeait dans leur identité professionnelle.

J’ai cru au début qu’il fallait faire la chasse aux tâches répétitives. Raisonnement probablement hâtif. Quand vous dites à une personne expérimentée que son travail n’est plus de réaliser des tâches mais de vérifier que l’agent les a bien faits, vous ne changez pas seulement son processus ; vous changez peut-être aussi la source de sa fierté professionnelle.

Aucune formation purement technique ne résoudra ça.

Derrière cette mutation, un autre signal sanitaire monte. Le Point cite plusieurs analyses qui convergent : une vague de burn-out se profile dans les métiers qui basculent vers le pilotage d’agents. Le phénomène a un nom que nous avons déjà évoqué ici AI brain fry . Quand votre cerveau, à force de superviser des sorties IA toute la journée, ne sait plus distinguer ce qui mérite son attention. Vibe coding positif côté Benoit Raphaël, vibe burn-out côté Le Point. Même mécanique.

Léon XIV entre dans l’arène : Magnifica Humanitas

Pendant que les régulateurs publics hésitent, le Vatican monte au filet. Léon XIV publie Magnifica Humanitas, une encyclique qui inscrit l’IA dans la Doctrine sociale de l’Église.

Benoit Raphaël parle d’un « manifeste » et identifie 10 enjeux politiques dans le texte. Parmi les plus marquants : la donnée comme bien commun (donc soustraite à la course à la domination), l’interdiction morale des armes autonomes, la critique frontale du transhumanisme, les droits des travailleurs du clic (modération, annotation, ces invisibles de l’IA), la responsabilité juridique des décisions algorithmiques, le principe de subsidiarité appliqué à la gouvernance IA.

Fred Cavazza résume le risque pointé : sans cadre, une « tour de Babel » technologique, chacun construit dans son coin jusqu’à ce que tout s’effondre.

Ce n’est ni un État ni une ONG : c’est une autorité morale mondiale qui pose des principes là où les gouvernements hésitent. Quand le Pape se saisit d’un sujet tech, ce n’est pas un signe de maturité de la technologie, c’est probablement un signe que le débat de civilisation est ouvert. Précédent direct : Laudato si’ en 2015 sur l’écologie. Dix ans plus tard, ce cadre structure encore les négociations climat. Magnifica Humanitas pourrait jouer le même rôle pour l’IA dans la décennie qui vient.

L’IA confident : quand l’agent devient le copain

Angle plus intime, qui inquiète. Marie Boëton, dans La Croix, recueille ce constat : « L’IA, elle au moins, elle me comprend. » Cette phrase, vous l’entendrez de plus en plus chez les ados, les seniors isolés, les salariés démotivés. Pas par snobisme tech mais parce qu’elle est là à 3 h du matin, qu’elle ne juge pas, qu’elle ne s’agace pas, qu’elle vous renvoie une version organisée de vos propres mots.

Ce que ça révèle : un creux relationnel massif que la société n’arrive pas à combler – l’IA ne crée pas le manque, elle le rend visible en le remplissant. Et ce que ça pose : un problème de dépendance affective inédit. À qui s’attache-t-on quand on confie ses doutes à un modèle qui n’existe pas vraiment ? Que se passe-t-il quand ce modèle est mis à jour, remplacé, retiré ? La psychologie des relations parasociales avec les chatbots pourrait exploser dans les 12 prochains mois – et on la traite mal aujourd’hui, en entreprise comme en famille. Quand Magnifica Humanitas parle de « dignité humaine », c’est exactement de ça qu’il s’agit.

Côté RH, ça change le pacte managérial. Quand un nouveau salarié apprend la culture d’entreprise auprès de ChatGPT plutôt qu’auprès de ses collègues, vous perdez la transmission tacite qui faisait le tissu interne. Quand vos équipes seniors trouvent plus de bienveillance dans un chatbot que dans leur N+1, vous avez probablement un signal RH déjà rouge – sauf que personne ne le mesure.

Ce que signale le backlash

Le backlash ne semble pas être un rejet de la technologie mais plutôt du rythme, de l’opacité, du manque de consultation. Les gens ne disent pas « l’IA est dangereuse » (un peu quand même), mais ils disent « personne ne nous a demandé notre avis et maintenant c’est dans nos vies ».

Marie Dollé apporte une nuance dans son analyse du « septième sens » des LLM : ces modèles captent ce que vos textes, vos organisations et vos habitudes disent sans le dire. Ils lisent entre les lignes, mécaniquement. C’est précisément cette capacité qui inquiète : l’IA n’exécute plus seulement vos instructions, elle devine ce que vous n’avez pas formulé. Pour certains c’est de la magie, pour d’autres c’est de l’intrusion.

À traiter par pragmatisme, pas par idéalisme : le coût d’un déploiement IA qui génère du rejet interne (syndicats, démissions, presse) est nettement supérieur au coût d’un déploiement concerté. Les groupes les plus productifs avec qui nous travaillons ne sont pas ceux qui maîtrisent le mieux les outils, ce sont ceux où le manager a pris le temps d’expliquer pourquoi on faisait ça, ce qui changeait, ce qui ne changeait pas, ce qu’on pouvait essayer, ce qu’il fallait éviter où la com interne a pris le temps de monter des rituels pour partager succès ET échecs.

• Mesurez le sentiment interne avant de déployer : vraie mesure qualitative équipe par équipe. Les résistances ignorées deviennent du sabotage passif
• Le « pourquoi » avant le « comment » : commencez par expliquer le problème que vous résolvez et ce qui ne change pas, pas par une démo technique
• Impliquez les équipes dans le design des usages : les meilleurs cas d’usage viennent rarement du comité de direction
• Surveillez l’AI Act : obligations européennes de transparence et de gestion des risques, non optionnelles. Il reste 2 mois (2/8/2026).
• Nommez un « responsable adoption IA » : pas un chef de projet technique – quelqu’un dont le rôle est de s’assurer que l’IA est comprise et acceptée

4. OUTILS CRÉATIFS : Le studio IA se reconfigure

Pendant qu’on débat des agents et du backlash, la chaîne de production visuelle se recompose autour de l’IA. Le signal le plus fort vient de Runway (modèle de génération de vidéo), qui a publié un connecteur MCP permettant à n’importe quel agent de piloter ses modèles vidéo (cf. infra). Les outils deviennent des « services » appelables, plus des applications qu’on manipule.

GPT Image 2.0 : le nouveau standard image

Côté image fixe, GPT Image 2.0 semble s’imposer. Andrew Adams continue de documenter une série de workflows qui montrent l’ampleur du saut comme cette photo de voiture stock → version widebody animée. À chaque fois, GPT Image 2 + Seedance 2.0 produit en moins d’une heure ce qui exigeait une journée d’artiste 3D ou de motion designer.

Il y a trois semaines (#430), je relayais l’alerte de Nicolas Guyon : les fausses « unes » de presse générées par GPT Image 2.0 sont devenues indissociables des vraies. D’où l’urgence de déployer C2PA (Content Credentials), un standard ouvert qui embarque dans chaque fichier image ou vidéo une signature cryptographique inviolable – sorte de « carte d’identité numérique » qui dit qui a créé ou modifié le contenu, à quel moment, avec quel outil. Enjeu démocratique majeur avant les élections de 2027, où les deepfakes seront un risque massif.

La réponse arrive du côté de Google. À Google I/O, Google confirme l’intégration native de C2PA auquei ils ont contribué dans Gemini app, Pixel 10, Google Photos, Search et Chrome. Toutes les images générées par Nano Banana Pro (le nouveau modèle d’image de Gemini) seront signées automatiquement à la création. Côté hardware, le Pixel 10 est certifié Assurance Level 2 par la C2PA – le plus haut niveau actuellement défini, qui garantit qu’une photo prise par l’appareil ne peut pas être falsifiée sans que la signature ne le révèle.

Le standard d’attestation passe de « dossier à suivre » à « infrastructure mondiale en déploiement ». Quand vos clients ou lecteurs demanderont « c’est vrai ou c’est généré ? », la réponse va devenir technique – et signée.

Signaux faibles

Pris séparément ce sont des curiosités. Pris ensemble c’est un mouvement de fond créatif.

• Clip musical de 30 secondes entièrement généré en IA. Nadia Eyamo a trouvé la parade pour supprimer les erreurs de générations de manière chirurgicale.

• Harriet Moser industrialise sa création musicale IA : un morceau par semaine depuis avril, workflow Suno (composition) + Gemini (analyse rythmique) + Veo (génération vidéo). Il y a 3 semaines, The Stephany Song viralise sur TikTok grâce à son coach Ross Symons. Prévenez vos oreilles : l’air va rester dans votre tête plus longtemps que prévu.

• Mini Animation produit par un animateur indépendant en quelques heures (Paolo Gavazza) : le saut, c’est dans le délai de production, pas dans la prouesse technique

• Outils de relight qui réécrivent l’éclairage d’une scène à partir d’un diagramme top-down (László Gaál, encore lui) – le DA virtuel arrive

• Transformation de matériaux avec Gemini Omni (Alexander Chen) : changer le cuir en velours, le bois en métal sur une même scène vidéo, en conservant la cohérence physique

CapCut Video Studio : la convergence vidéo / design devient produit

ByteDance pousse CapCut au-delà du montage classique avec un canvas infini et un agent IA basé sur Seedance 2.0. Plus de timeline : vous décrivez, l’agent compose, vous itérez en temps réel. Réponse de TikTok à la fois à Canva et à Premiere.

La convergence vidéo / design n’est plus un signal faible : elle s’écrit dans un produit livré.

Toute la chaîne de post-production se reconfigure – du brief à la diffusion, en passant par l’étalonnage et le mastering. Le métier de monteur ne disparaît pas, son centre de gravité se déplace de l’exécution vers l’orchestration.

Et celui qui orchestre vaut bien plus que celui qui exécute – il pilote bien plus de production (mais attention au Brain Fry )

• Connecteurs MCP dans votre stack créative : si vos outils de génération ne sont pas accessibles par API ou MCP, ils risquent de sortir de la boucle agentique d’ici un an
• Post-prod batch sur votre contenu récurrent : stories, Reels, vidéos LinkedIn – calculez le temps gagné
• Palette d’outils : Runway pour la narration, Seedance pour le produit, GPT Image 2.0 pour l’image fixe et les chartes, CapCut pour le montage rapide. La polyvalence est dans l’orchestration
• Politique d’attestation : C2PA, Content Credentials, watermarking. Quand clients ou lecteurs demanderont « c’est vrai ou c’est généré ? », il faudra une réponse

Un café en vrai ?

Deux questions pour prolonger la réflexion cette semaine :

• Si 70 % du public trouve que l’IA va trop vite, votre stratégie de déploiement interne intègre-t-elle un volet « embarquement » de ceux qui n’en veulent pas ?
• Google injecte Gemini dans 3,5 milliards d’appareils. Votre produit, votre service, votre marque : sont-ils prêts pour un monde où l’utilisateur ne clique plus mais délègue à un agent ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

L’article RnD Café ☕️ – #433 est apparu en premier sur Agence RnD.

• Anthropic devient rentable : l’IA arrête de brûler du cash et commence à en gagner
• Google I/O 2026 : Search devient l’AI Search, et Google déclare le GEO mort
• Un long-métrage IA de 95 minutes projeté à Cannes (événement pro) pour moins de 500 000 $
• Karpathy rejoint Anthropic : la fin du « vibe coding », le début de l’ingénierie d’agents
• Brèves : les preneurs de notes IA qui rendent les avocats nerveux, Publicis rachète LiveRamp, et un vrai Monet pris pour de l’IA

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Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

L’IA commence à rapporter

Bonjour à toutes et à tous.

C’est la fin des viaducs… de mai !
2 semaines sans RnD Café et j’ai reçu certains messages inquiets : « Tout va bien ? ». Oui, oui ! Merci à vous

C’est donc la reprise et comme vous vous en doutez, c’est dense mais on va tâcher de reprendre en douceur.

Dans la dernière édition (#431), je vous écrivais que l’IA quittait les fonctions classiques du chatbot (l’outil conversationnel) pour s’enfouir dans les outils qu’on utilise déjà, sans logo, sans bouton, sans qu’on l’ait demandé.

Maintenant qu’elle est partout, parlons chiffres.

Depuis deux ans, les sommes englouties par les acteurs de l’IA font pâlir n’importe quel DAF.

Mercredi, Anthropic, l’éditeur de Claude, a fait passer un message à ses investisseurs. Premier trimestre rentable. 559 millions de dollars de profit opérationnel attendu sur le trimestre qui s’achève en juin, pour 10,9 milliards de CA. Le coût de calcul, lui, est passé de 71 centimes par dollar de revenu à 56.

Source : Reuters, qui confirme le rapport initial du Wall Street Journal. Je précise tout de suite, parce que c’est important : c’est une projection partagée dans le cadre d’une levée de fonds, pas un résultat audité. Prudence donc. Mais la direction est intéressante.

Pourquoi ça compte pour nous, qui ne tradons pas l’action Anthropic ?

Parce que le débat des dix-huit derniers mois (« l’IA, c’est une bulle ou pas ? ») vient un peu d’évoluer. Tant qu’aucun acteur ne gagnait d’argent, on pouvait se demander si la vague allait retomber. Là, un acteur démontre que le modèle peut être profitable. Et quand un acteur le démontre, les autres n’ont plus le luxe d’attendre.

Et ça ne s’arrête pas à Anthropic. La même semaine, Cerebras (spécialiste américain des puces dédiées à l’intelligence artificielle) entre en bourse et bondit de plus de 100 % le premier jour. Publicis rachète LiveRamp pour 2,2 milliards et renforce un mouvement vers la data et l’adtech initié en 2013 (ETO). LiveRamp est une plateforme de « data collaboration » qui permet aux entreprises de relier et partager leurs données clients entre elles de façon sécurisée et sans identifiants directs (via un identifiant pseudonymisé, le RampID), principalement pour cibler et mesurer la publicité.

Google referme la main sur Search.

Tout le monde se positionne pour capter la valeur. Fini de rire

Mise en perspective.
On a passé trois ans à se demander comment utiliser l’IA. Puis depuis quelques mois à se demander ce qu’elle nous coûtait (€, sécurité …) Depuis quelques semaines, ce qu’elle nous coûte au niveau cognitif.
La question qui s’ouvre maintenant est différente : qui encaisse ? Le fournisseur du modèle ? La plateforme qui l’intègre ? L’agence qui sait s’en servir ? Ou le client final qui commence à voir de vrais retours… On en discute bien volontiers mais je n’ai pas la réponse. Personne ne l’a encore.

Mais je remarque une chose. Pendant que les chiffres tombent, l’opinion, elle, se referme. 70 % des Américains trouvent que l’IA va trop vite, plus de 50 % en ont une opinion négative, et seuls 18 % des jeunes se disent optimistes à ce sujet rappelle Brian Solis. On avait noté cette évolution dans le #431 avec l’étude Walton/Gallup. Elle se confirme. En France, on est un poil plus optimiste…

Et signal faible (fiable ?), photo prise de mon scooter il y a quelques semaines…

Voilà la tension de la semaine.

D’un côté, l’IA devient un business sérieux, mesurable, rentable. De l’autre, ceux qui la subissent commencent à dire non. Entre les deux, il y a nous : les organisations qui doivent décider à quelle vitesse y aller, et surtout pourquoi.

Cette semaine, donc, on regarde la caisse. Anthropic et la rentabilité. Google qui reprend la main sur le Search et déclare le GEO mort (vous allez voir, c’est savoureux). La production créative qui passe de l’atelier à Cannes. Et Karpathy qui rejoint Anthropic en sifflant la fin de la récréation du « vibe coding ».

Bonne lecture.

1. Business : Anthropic devient rentable… c’est peut-être un détail pour vous.

C’est donc probablement le signal le plus structurel de ce mois de mai. Pas le plus spectaculaire (il n’y a ni démo, ni vidéo virale), mais le plus lourd de conséquences.

Anthropic a indiqué à ses investisseurs viser un premier trimestre en profit opérationnel : 559 millions de dollars sur le trimestre clos en juin, pour des revenus qui passent de 4,8 à 10,9 milliards d’un trimestre à l’autre. Ethan Mollick relayait l’information en début de semaine.

Le détail qui compte : le coût de calcul tombe de 71 à 56 centimes par dollar de revenu. Autrement dit, l’entreprise ne gagne pas d’argent parce qu’elle vend plus cher, mais parce qu’elle produit moins cher.

Le rappel de prudence d’abord. Comme je l’ai dit, ces chiffres sortent d’un dossier d’investisseurs dans le cadre d’une levée qui pourrait valoriser Anthropic autour de 900 milliards de dollars. Ce n’est pas un résultat audité, et Anthropic prévient lui-même qu’il pourrait repasser dans le rouge en fin d’année à mesure qu’il réinvestit dans l’infrastructure (dont un contrat avec SpaceX à 1,25 milliard par mois jusqu’en 2029).

Donc on lit la tendance, pas le chiffre exact.

La preuve par les dépenses réelles. Plus intéressant que les déclarations : les transactions. Le Ramp AI Index mesure l’adoption de l’IA non pas par les sondages, mais par les dépenses réelles de plus de 50 000 entreprises américaines. C’est là qu’on voit le vrai mouvement. Et selon ces données, Anthropic a dépassé OpenAI chez les clients business vérifiés.

En clair : on quitte le terrain de la hype pour celui de la facture. Et sur la facture, c’est l’entreprise qui paie, pas le particulier qui teste.

Ce que dit le terrain. Le rapport Deloitte « State of AI in the Enterprise » confirme le passage de l’expérimentation au déploiement à l’échelle : la part des entreprises ayant au moins 40 % de leurs projets IA en production devrait doubler dans les six prochains mois. Mais le même rapport pointe le frein principal, et il n’est pas technologique : c’est le manque de compétences.

D’où l’émergence d’un rôle hybride, mi-ingénieur mi-consultant, le fameux AI Builder, qui s’installe chez le client pour apprendre ses flux de travail et construire des solutions adaptées.

Mais de notre côté, je vois plutôt un tandem : expert métier + expert IA. Comprendre les processus pour identifier vite les gisements de productivité ; se faire aider par un expert IA pour mettre en musique et tester rapidement.

Côté Microsoft, le rapport Agents, human agency enfonce le même clou : l’impact réel dépend de l’environnement organisationnel, pas des individus pris isolément. Les entreprises qui repensent le travail et soutiennent l’expérimentation s’en sortent mieux que celles qui distribuent des licences en espérant un miracle.

Et c’est exactement ce qu’a montré Carrefour au HUB Forum (via Emmanuel Vivier) : plus de 50 cas d’usage IA industrialisés, obtenus en repensant les processus et la gouvernance, pas en empilant des outils. La priorisation se fait par prototypage métier. On lance, on défend la valeur, et surtout on sait s’arrêter. Il insiste d’ailleurs : la majorité des programmes IA restent des POC (Proof of Concept ou démonstrateur) sans transformation.

Passer d’équipes « augmentées » à des organisations « AI native » demande bien sûr du design organisationnel (expert métier), pas une énième démo mais également de la maîtrise IA : les bons modèles et les bonnes règles de sécurité et de gouvernance.

D’ailleurs on en a déjà parlé mais surveiller ce mot dont on va beaucoup parler dans les prochains mois : le HARNAIS, concept évoqué il y a deux mois ici #425 et qui permet d’encadrer le comportement de l’IA. C’est juste incontournable.

Et donc ?

• Mesurez l’adoption par la dépense, pas par les comptes : combien votre entreprise dépense-t-elle réellement en IA par mois, et sur quels processus critiques ? Le nombre de licences Copilot ne dit rien de la valeur produite.
• Traitez les compétences comme le vrai goulot : le frein n’est pas le modèle, c’est l’humain qui sait s’en servir. Inscrivez-le dans les fiches de poste, comme l’a fait Kiabi (qu’on citait dans le #431).
• Interdisez les POC sans condition de sortie : un prototype qui ne défend pas sa valeur en 60 jours doit être arrêté. C’est la leçon Carrefour.

2. Marketing : Google reprend le Search et déclare le GEO mort

C’est la remise des pendules à l’heure de la semaine.

Petite mise en contexte pour ceux qui nous rejoignent. Le GEO (Generative Engine Optimization) et l’AEO (Answer Engine Optimization), c’est l’idée qu’avec l’arrivée des réponses IA, il faudrait optimiser ses contenus différemment pour être cité par ChatGPT, Gemini ou Claude. Un nouveau métier, de nouveaux experts, de nouveaux budgets. On en parle tout le temps depuis des lustres… et déjà quand cela s’appelait LLMO (il y a 2 ans !).

Le coup de Google

Cette semaine, Google affirme que le GEO et l’AEO sont un mythe (via The Decoder). Sa documentation démonte les tactiques à la mode une par une : fichiers LLMS.txt, découpage du contenu en petits blocs, réécriture pour les modèles, données structurées dédiées. Inutiles. Pour Google, les réponses IA puisent dans les pages déjà bien classées en recherche classique. Optimiser pour l’IA, c’est donc faire du bon vieux SEO : qualité, expertise réelle, crawlabilité.

Le mécanisme derrière, c’est le grounding. Ce mot va revenir partout, autant le poser. Le grounding, c’est le fait pour un modèle de rattacher sa réponse à des sources externes vérifiables au lieu de générer de tête. Quand vous interrogez un chatbot, le modèle ne répond plus seulement depuis sa mémoire d’entraînement. Il lance une recherche dans un index, récupère des extraits, puis rédige en s’appuyant dessus, avec un lien vers la source. Google appelle son procédé le « query fan-out » : votre question est éclatée en sous-requêtes, chacune passe par le ranking classique, et les résultats sont synthétisés. C’est ce grounding qui décide quelles sources sont citées. Et c’est précisément là que le SEO classique ne suffit plus : être bien positionné sur Google ne garantit pas d’être sélectionné par le grounding d’un modèle concurrent.

Position intéressée, forcément. Tant que les règles restent celles du SEO, elles restent celles de Google. Et le message ne vaut que pour l’environnement Google, AI Overviews et AI Mode. Rien sur ChatGPT, Perplexity ou Claude, qui ne suivent pas son classement et où l’affaire reste ouverte.

Surtout, les données terrain contredisent la ligne officielle :

Une marque citée dans un prompt est surreprésentée dans la réponse du modèle (Moz, Tom Capper, avril 2026). La notoriété de marque devient un facteur de visibilité IA sans équivalent en SEO classique.
OpenAI a massivement accéléré son crawl du web (Botify, Chris Long, analyse de 7 milliards de fichiers log). Ne pas être crawlé par les bots IA, c’est disparaître des réponses génératives.
Bloquer les crawlers IA ne protège pas comme on le croit (BuzzStream, Vince Nero) : la majorité des sites qui bloquent restent cités malgré tout (plus de 70% des citations ChatGPT proviennent de sites qui bloquent pourtant ses bots).

Le détail français qui change tout

AI Overviews n’est toujours pas déployé en France (200+ pays concernés depuis mai 2025, sauf la France), à cause du conflit sur les droits voisins de la presse. Mais ça ne nous protège en rien : vos clients utilisent déjà ChatGPT Search, Perplexity et Gemini. Le GEO est un enjeu, que google.fr affiche ses réponses IA ou non.

Lors de la conférence Google I/O 2026 cette semaine : Search devient l’AI Search. En parallèle, Google a transformé sa recherche en plateforme d’IA générative pilotée par Gemini. Aleyda Solís le détaille : nouvelle barre de recherche multimodale, AI Mode basculé par défaut sur Gemini 3.5 Flash, requêtes plus longues et conversationnelles. Le parcours utilisateur va être réécrit. On ne tape plus trois mots-clés, on pose une question. Et en France ? Toujours pas de déploiement annoncé…

Et donc ? Le socle SEO reste nécessaire, mais il est devenu insuffisant

Google a raison sur un point : avant d’inventer un métier, maîtrisez l’ancien, car beaucoup d’« expérimentations GEO » sont parties dans le bricolage sans avoir réglé les bases (contenu lisible par les bots, structure propre, autorité réelle). Mais la suite est ailleurs : se rendre trouvable, jugeable fiable et attribuable par le grounding des modèles.

Trois leviers concrets :

1. la crawlabilité IA,
2. des contenus structurés et originaux,
3. et la notoriété de marque, qui devient un actif de visibilité IA à part entière… et ça c’est juste la base… On n’a pas attendu l’IA.

Ca tombe bien, on le dit aussi depuis longtemps. Souvenez-vous de cette petite illustration publiée il y 7 mois.

Le clic ne meurt pas, il est réorienté. C’est la nuance que Jérémy Lacoste apporte, et elle est utile. On a beaucoup parlé de « zero-click », comme si le trafic s’évaporait. La réalité est plus retorse.

Prenez « meilleur restaurant italien Lyon ». Hier, dix liens bleus, et le clic partait vers un blog ou le site du resto. Aujourd’hui, la réponse IA s’affiche en haut, avec une carte, des fiches Business Profile, des avis, un bouton Maps. L’internaute clique… mais sur la fiche Google, pas sur votre site. Le clic a bien eu lieu. Il est juste resté dans la maison Google.

C’est ça, le glissement. Les clics organiques tiennent encore une part significative, mais Google en capte et en redirige une partie vers ses propres propriétés. Le clic ne disparaît pas, il change de destinataire. Et le destinataire, c’est de plus en plus Google lui-même.

Mise en perspective

Que Google ait raison ou tort sur le GEO importe finalement moins que ceci : le moteur redevient l’arbitre. Après dix-huit mois où ChatGPT semblait menacer la suprématie du Search, Google répond en absorbant l’IA dans son propre terrain de jeu, avec ses propres règles de classement. Pour les marketeurs, ça veut dire qu’on ne va pas remplacer le SEO par une nouvelle discipline.

On va devoir faire les deux à la fois : être lisible par les humains ET par les machines, sur des plateformes qui restent largement contrôlées par les mêmes acteurs qu’avant. Vive le marketing : être authentique, utile, singulier pour être finalement visible par l’IA.

Et donc ?

• Réglez les fondamentaux avant d’investir dans le « GEO » : expertise réelle, contenu crawlable (les bots IA n’exécutent pas le JavaScript), structure propre. Si la base n’est pas là, aucune optimisation « IA » ne sauvera votre visibilité.
• Optimisez pour la question, pas pour le mot-clé : avec l’AI Mode et les requêtes longues, vos contenus doivent répondre à des intentions formulées en langage naturel, pas se positionner sur trois termes.
• Mesurez le trafic référé par les IA séparément : taggez dans GA4 ce qui vient de ChatGPT, Gemini ou Perplexity. C’est un canal distinct, à suivre comme tel, pas à noyer dans le « trafic Google ».

3. Création : un long-métrage IA à Cannes, et la production qui s’industrialise

On suit la vidéo générative depuis longtemps ici. Il y a quelques semaines, on parlait de Kling 3.0 et de la « fin de la loterie créative », ce moment où l’on cesse de croiser les doigts en lançant une génération pour passer à une production dirigée. Depuis quelques éditions avec Seedance 2, on voit qu’on a encore franchi une étape. Cette semaine à Cannes, nouvelle « marche » (… ok, je sors): la production foule le tapis rouge (bis).

Cannes, mais pas au Festival. Alex Mashrabov annonce la projection de Hell Grind, un long-métrage de 95 minutes, présenté à Cannes pendant le Festival mais en preview professionnelle privée, hors Sélection officielle. La nuance compte : ce n’est pas une consécration cannoise, c’est une opération de visibilité bien menée. Une équipe de 15 personnes, 14 jours, moins de 500 000 dollars (dont 400 000 de seuls coûts de calcul). Mashrabov avance qu’une production traditionnelle équivalente coûterait autour de 50 millions. Le film s’appuie sur Seedance 2.0 de ByteDance et les modèles maison de Higgsfield. À noter quand même : 16 000 générations pour 253 plans sur le premier quart d’heure, et un réalisateur qui parle lui-même de « machine à sous ». L’industrialisation avance, la loterie n’a pas complètement disparu.

On peut discuter de la qualité, du grain narratif, de l’âme du truc. Mais le signal n’est pas là. Le signal, c’est qu’un long-métrage produit en deux semaines pour le prix d’un court-métrage classique a obtenu une légitimité de festival. La barrière de coût et de temps qui protégeait le cinéma vient de baisser d’un ordre de grandeur.

L’atelier, lui, s’industrialise. Pendant que les têtes d’affiche font Cannes, le quotidien de la production se standardise autour d’un combo qui revient sans cesse dans ma veille : GPT Image 2 plus Seedance 2.0. Andrew Adams en a fait une série de démonstrations : à partir d’une simple description de scène, le pipeline génère le rendu, le storyboard de neuf plans, puis les vidéos. D’une phrase à une visite cinématique commerciale, en quelques minutes. Il décline le procédé jusqu’au style Wes Anderson, palette et cadrage verrouillés.

Côté pub, Rourke Sefton-Minns montre un pipeline combinant Claude et Higgsfield CLI : génération massive de visuels à partir d’un lieu, d’un personnage et d’un produit, notation des résultats dans un tableur, puis conversion automatique des cadres validés en publicités envoyées au client. Une boucle fermée production-sélection-diffusion. On notait déjà dans le #431 que la rapidité de production cessait d’être un avantage pour devenir une banalité. Ça se vérifie.

Et Google débarque dans la production. Le 19 mai, à l’I/O, Google a sorti Gemini Omni, son premier modèle « any-to-any » : on lui donne du texte, des images, de l’audio, de la vidéo en entrée, il produit une vidéo en sortie. La nuance par rapport à Seedance ou Kling, qui ne font que générer : Omni édite aussi, en langage naturel. On lui parle, il ajuste la scène sans tout régénérer. Comme le montre Marcus Byrne, le rendu, le son et la physique simulée sont convaincants sur de courtes séquences (avec quelques incohérences de lumière). Le premier modèle de la famille, Omni Flash, génère des séquences de 10 secondes au lancement.

Soyons honnêtes : sur la qualité brute de génération, Omni reste en retrait face à Seedance 2.0 et Kling 3.0, de l’aveu même des testeurs. Mais ce n’est pas là que Google joue. Sa vraie arme, c’est la distribution : Omni arrive directement dans Search, l’app Gemini, Flow et YouTube Shorts (gratuit sur Shorts). On va le voir arriver dans NotebookLM dans pas bien longtemps…

Là où un Higgsfield doit conquérir ses utilisateurs un par un, Google pousse son modèle devant des milliards de gens d’un coup. On retrouve exactement la logique du sujet précédent : Google ne gagne pas en étant le meilleur, il gagne en étant partout.

La question des modèles reste ouverte.

Ross Symons s’interroge : GPT Image 2 est le référent du moment, mais la course continue, avec Nano Banana, Seedream et Midjourney en embuscade. Conséquence pratique : ne misez pas sur un seul outil. Testez le même brief sur plusieurs modèles, comparez rendu, vitesse et coût. Ce qui domine ce trimestre sera dépassé au suivant.

Et le revers.

Pour finir sur une note qui fait réfléchir : Morgane Soulier raconte l’histoire d’un vrai Monet présenté comme « généré par IA » sur les réseaux, qui a déclenché une vague de critiques sur la supposée laideur des images IA. L’affaire est drôle et inquiétante à la fois. Elle montre qu’aujourd’hui, attribuer une œuvre à l’IA suffit à faire basculer le jugement, indépendamment de l’œuvre elle-même. Le débat n’est plus esthétique, il est devenu quasiment identitaire.

Et donc ?

• Repensez vos coûts de production vidéo : si un long-métrage se fait en 14 jours à moins de 500 000 $, votre budget de contenu de marque doit être réinterrogé, à la baisse pour le volume, à la hausse pour ce qui fait la différence (l’idée, le brief).
• Industrialisez la boucle, gardez l’humain sur le brief : la valeur ne se déplace plus sur l’exécution (banalisée) mais sur la direction créative et la sélection. C’est là qu’il faut mettre vos meilleurs profils.
• Vérifiez vos droits avant diffusion : ces pipelines utilisent parfois des visages d’acteurs réels et des styles identifiables. Avant de diffuser commercialement, faites valider la propriété intellectuelle.

4. Agents : du « vibe coding » à l’ingénierie, Karpathy change de camp

Vous vous souvenez de la dernière édition #431 ? On y racontait un agent Cursor qui avait effacé une base de production complète en 9 secondes, sans confirmation. La promesse de sécurité non tenue, la gouvernance reléguée au rang de sujet de direction.

Cette semaine, le débat monte d’un cran, et il vient d’un nom qui pèse.

Karpathy rejoint Anthropic. L’information a fait du bruit. Andrej Karpathy, l’un des cofondateurs d’OpenAI, ex-patron de l’IA chez Tesla et l’un des enseignants IA les plus suivis au monde (c’est lui qui a popularisé le « vibe coding »), quitte son projet éducatif pour Anthropic. Comme l’analyse Nate Herkelman, son arrivée renforce une idée qui infuse depuis des mois : ce qui différencie un acteur, ce n’est plus le modèle seul, c’est l’environnement autour. Le contexte, les compétences, la mémoire, les boucles d’action. Claude Code devient la plateforme qui empaquette tout ça. Le fameux harnais dont je parlais plus haut.

Le mot de la semaine : agentic engineering. Karpathy lui-même fait la distinction, et elle est utile pour vos équipes. Le « vibe coding », c’est abaisser le seuil d’entrée : décrire ce qu’on veut, laisser l’IA produire, accepter une part d’aléatoire. Sympa pour prototyper, dangereux en production (relire le cas Cursor du #431). L' »agentic engineering », c’est l’inverse : maintenir la qualité professionnelle, encadrer l’agent, rendre ses échecs visibles. On passe du bricolage inspiré à la discipline d’ingénieur. Toujours ce … Harnais.

Concrètement, ça se traduit par des règles.

Un praticien rapporte que les quatre règles de base de Karpathy dans un fichier CLAUDE.md font chuter le taux d’erreur de génération de 41 % à 11 %. Il en ajoute huit autres après trente projets : budgets de tokens, points de contrôle, échecs explicites plutôt que silencieux, conventions plutôt que moyennes. Rien de magique : juste de la rigueur écrite noir sur blanc, pour empêcher l’agent de « deviner au lieu de vérifier ».

L’économie d’agents prend forme. Greg Isenberg décrit l’émergence d’une économie d’agents qui transforme distribution, produits et métiers : places de marché d’agents, outils de sécurité, tarification dynamique. On sort de l’agent gadget pour entrer dans une couche d’infrastructure. Et qui dit infrastructure dit, à nouveau, gouvernance.

Mise en perspective.

Le glissement de vocabulaire (de « vibe coding » à « agentic engineering ») n’est pas cosmétique. Il acte que la phase d’émerveillement est finie et que la phase d’industrialisation commence. Or industrialiser, ce n’est pas accélérer le bricolage, c’est y mettre des garde-fous.

La même semaine où Anthropic devient rentable, son recrutement le plus médiatisé sert à rendre les agents plus fiables, pas plus spectaculaires. Ce n’est pas un hasard.

Et donc ?

• Écrivez vos règles d’agents, pensez Harnais : un fichier de conventions (type CLAUDE.md) qui cadre les budgets de tokens, les points d’arrêt et les actions interdites. Douze règles bien posées valent mieux qu’un modèle plus puissant.
• Distinguez prototype et production : le « vibe coding » pour explorer, l’ingénierie encadrée dès que ça touche un système réel.
• Traitez l’agent comme un collaborateur junior : droits minimaux, validation des actions destructrices sur un canal séparé, journalisation. C’est de la gouvernance, donc un sujet de direction, pas de DSI.

BRÈVES & SIGNAUX FAIBLES

Droit & Société

Les preneurs de notes IA inquiètent les avocats : le New York Times rapporte que les assistants qui transcrivent automatiquement les réunions créent un risque juridique réel. Les propos consignés deviennent potentiellement communicables en cas de litige, et peuvent faire perdre le privilège avocat-client. Et donc ? Avant de laisser un bot écouter vos réunions sensibles, posez la règle : qui enregistre, quoi, et où ça atterrit. C’est une question de conformité, pas de confort. On en a parlé ici : shadow listening. Enregistrer une personne sans son consentement, c’est du pénal.

Future of work

Souveraineté : la fenêtre européenne se referme : Arthur Mensch alerte sur le retard européen en IA, faute d’action industrielle et de commande publique. Sa formule : la productivité IA se mesure en facteurs, pas en pourcentages, et la fenêtre est d’environ deux ans avant verrouillage par les hyperscalers. Et donc ? Pour une direction française, la commande publique et le choix des fournisseurs deviennent des décisions stratégiques, plus seulement des lignes d’achat. Voir la présentation synthétique de son intervention via notebooklm.

Cognition & Usage

10 minutes d’IA suffisent à dégrader la performance… une fois l’IA retirée. Une étude contrôlée sur 1 222 participants (Carnegie Mellon, MIT, Oxford, UCLA) montre qu’après 10 à 15 minutes d’usage assisté, les participants résolvent moins bien les problèmes et abandonnent plus vite dès que l’assistant disparaît, comparés à ceux qui n’ont jamais eu d’IA. Nuance décisive : l’effet est fort chez ceux qui demandaient à l’IA de tout résoudre, nul chez ceux qui s’en servaient pour des indices. Et donc ? On évoquait les retours de terrain dans l’édito du #431 ; la donnée chiffrée arrive. L’enjeu n’est pas d’interdire, mais d’encadrer : l’IA pour réfléchir mieux, pas pour réfléchir à notre place.

Un café en vrai ?

Trois questions pour prolonger la réflexion cette semaine :

• Si l’IA devient un business rentable pour les fournisseurs, où se situe votre marge à vous : gisement de productivité, ROI, diversification de revenus
• Entre faire du bon SEO et investir dans le « GEO », où mettez-vous vos moyens, sachant que Google vient de remettre l’ancien monde au centre ?
• Vos équipes savent-elles distinguer le prototype « vibe codé » du système qui part en production ? Et si non, qui porte le risque quand un agent se trompe ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

L’article RnD Café ☕️ – #432 est apparu en premier sur Agence RnD.

• l’IA quitte le chatbot, et commence à laisser des traces dans les têtes
• Google Photos transforme vos photos en dressing (et le cas Kiabi en miroir)
• ChatGPT Ads passe au CPC : OpenAI construit son AdWords
• L’agent Cursor qui efface une base de prod en 9 secondes
• Pub IA, l’idée continue de primer et c’est tant mieux : Pipeline ChatGPT Image + Runway, VIDEOAI.ME, Yuzzy

Vous n’avez que 5 minutes ?

Voir le résumé Slides/Vidéo (5′)
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Version podcast RnD Expresso (5′)

Vous avez 10-15 minutes devant vous ?

Bonne lecture !

Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

L’IA quitte le chatbot

Bonjour à toutes et à tous.

Nous voilà donc en mai, le mois où il paraît qu’on n’en fait qu’à sa tête…
Soit… Et je m’approprie donc l’adage pour RnD Café.

Conséquence : il y aura des semaines sans édition ce mois-ci… pour mieux revenir

Allez, c’est parti.

Cette semaine, deux conversations à 24h d’intervalle.

Lundi, une chercheuse en sciences cognitives m’a demandé si je commençais à observer chez mes clients des effets liés à l’usage intensif de l’IA. Baisse d’attention, perte de focus, fatigue de jugement. Ma réponse, sincère : pas vraiment encore même si nous abordons sans arrêt les termes de AI Laziness (#388), Brain Fry (#426), Workslop (#427) et Token Anxiety (#429)… La majorité de nos clients sont dans les phases d’installation. Comprendre les outils, écrire des prompts, construire des workflows, concevoir et superviser les agents. Le sujet cognitif viendra certainement un jour, mais on n’y est pas.

Mardi, déjeuner avec deux coachs en entreprise. Spontanément, sans que j’aborde le sujet, l’un d’eux me dit : on commence à voir des choses chez nos coachés. Du défocus. De l’incapacité à tenir une heure sur un sujet sans aller checker. Une attention qui s’effrite. L’autre acquiesce.

24h pour passer de « pas encore » à « ah si, peut-être ».

Et peut-être pas si empirique que cela. Une étude Walton/Gallup sortie cette semaine montre que chez les 14-24 ans, l’excitation autour de l’IA baisse et la colère monte. Les plus exposés commencent à reculer.

Cette phrase de Fred Cavazza cette semaine fait écho à ce que l’on essaye de transmettre tous les jours : « L’IA doit nous aider à mieux réfléchir et non réfléchir à notre place. » Si on rate ce point, on bascule de l’augmentation à la substitution sans s’en rendre compte.

Et pendant que ces signaux remontent du terrain, regardez les outils. Google Photos transforme votre pellicule en garde-robe virtuelle. ChatGPT Ads passe au CPC self-service : le chatbot devient régie publicitaire. Et un agent Cursor sous Claude Opus 4.6 efface une base de production complète en 9 secondes. Sans confirmation.

L’IA quitte le chatbot. Elle s’enfouit dans les outils que vous utilisiez déjà.

La semaine dernière (#430), on parlait des agents qui (tentent de travailler) travaillent à notre place. Cette semaine, on observe que c’est l’IA elle-même (le chatbot) qui s’efface, pour s’intégrer dans les outils qu’on utilise déjà.

Et ça s’agite aussi sur la scène internationale : le Pape, la Chine qui bloque Meta-Manus…
Le PNUD (Programme des Nations Unies pour le Développement) alertait déjà dans son rapport « The Next Great Divergence » publié en mai 2025 sur le creusement de l’écart entre pays riches et pauvres face à l’IA. Les chiffres frappent : 1,2 milliard d’utilisateurs IA dans le monde, dont 70% dans les pays en développement. Mais 2 personnes sur 3 utilisent l’IA dans les économies à haut revenu, contre 5% dans les pays à bas revenu. Le rapport est de l’an dernier, l’écart se creuse plus vite que les rapports ne se publient.

On a passé trois ans à se demander comment utiliser l’IA. On commence à savoir faire. La question qui s’ouvre maintenant : comment garder la tête claire quand on ne s’aperçoit même plus qu’on l’utilise.

Bonne lecture.

1. Votre app photo devient un dressing

Google Photos a annoncé mercredi 29 avril une fonction baptisée Wardrobe. Le principe : l’application analyse votre bibliothèque photos, identifie les vêtements et accessoires que vous portez, et reconstitue automatiquement votre garde-robe en version numérique. Tops, bas, robes, bijoux, classés par catégorie.

Au-delà du catalogue, deux fonctions : composer des tenues et les essayer virtuellement sur un avatar de vous-même. Lancement sur les Motorola Razr 2026, déploiement plus large prévu cet été.

Ce qui change

Vous n’avez rien demandé. Votre appli photo mute toute seule. Pas d’appli “IA mode” à télécharger, pas de bouton “essayer notre nouveau service”. Vous ouvrez Photos comme d’habitude, et il y a un onglet Wardrobe qui contient déjà votre dressing.

TechCrunch fait le rapprochement avec le placard automatique du film Clueless (1995) : l’héroïne tape sur son ordinateur, l’écran assemble sa tenue à partir de sa garde-robe, valide l’accord des couleurs. À l’époque, parodie de science-fiction. En 2026, fonctionnalité activée par défaut sur votre Google Photos.

Pour le e-commerce

Le dressing devient le point d’entrée. Les marques de mode ne se battent plus pour qu’on visite leur site. Elles se battent pour être suggérées par votre dressing virtuel quand il propose une tenue. Une couche d’intermédiation que Google s’approprie en silence.

Côté retailer français, Kiabi prend le problème à l’origine de la chaîne. Au HUB Forum cette semaine (via Emmanuel Vivier), la marque a présenté leur studio IA interne qui industrialise la production de contenus marketing localisés. Budget communication divisé par 25. Traductions quasi-instantanées. Adaptation locale à coût marginal quasi nul.

Et le levier ne tient pas à la techno : Kiabi a intégré les compétences IA dans les fiches de poste et installé une pratique régulière en interne.

C’est exactement notre approche chez RnD. Sur notre dernier client “onboardé” la semaine dernière, nous accompagnons leurs champions IA (ou “AI Builder”) sur deux chantiers prioritaires (deux pas dix) , avec ateliers hebdo et facilitation.

Mise en perspective

Ce genre de fonction IA grand public qui s’installe sans qu’on l’ait cherchée se multiplie partout : dans vos emails, vos agendas, vos outils de design, vos ERP, vos CRM. Pas de prompt. Pas d’interface dédiée. Pas de logo “Powered by AI”. L’IA n’est plus un produit séparé, c’est une fonctionnalité intégrée.

Le modèle va se généraliser. Quand Notion intégrera l’IA en profondeur, vous ne verrez pas Notion AI. Vous verrez Notion. Idem Gmail, Slack, Office.

Côté design, c’est déjà fait. Figma a racheté la startup Weavy en octobre dernier, et a lancé en avril son outil Figma Weave accessible directement sur weave.figma.com.

Quant au chatbot, il ne meurt pas. Il mute.

D’un côté, il devient la modalité conversationnelle universelle, de plus en plus vocale : OpenAI bascule en voice-first début 2026, 27% des requêtes mondiales sont déjà vocales, et un device audio dédié arrive.

De l’autre, l’IA quitte le chatbot comme destination dédiée pour s’enfouir dans les outils que nous utilisons déjà : nos app de photos, nos CRM, notre agent shopping, notre éditeur de code.

Pour les marques, ça change la donne. Il ne s’agit plus seulement d’être cité dans ChatGPT. Il faut que vos produits, vos services, vos contenus soient identifiables par ces deux canaux à la fois : la couche conversationnelle qui répond à la voix de vos clients, et la couche invisible qui agit dans leurs outils sans qu’ils l’invoquent.

Préparez vos flux “produits”.

Et donc ?

• Si Google (ou chatGPT ou autre) s’intercale dans la phase d’inspiration de vos clients, vous perdez ce point de contact-là. Ce qui vous reste, c’est la relation directe : email, app, fidélité, magasin. Tout ce qu’on appelle la data first-party (les données que vous collectez vous-même, sans intermédiaire). Elle n’était qu’un complément hier. Elle devient votre socle stratégique aujourd’hui.
• Regardez vos fiches de poste. Combien mentionnent une compétence IA aujourd’hui ? Le cas Kiabi rappelle qu’on ne capture pas le ROI sans toucher au RH.

2. PUB : ChatGPT Ads passe au CPC ; OpenAI construit son AdWords

Le 21 avril, Digiday a confirmé qu’OpenAI venait d’activer le mode CPC (coût par clic, on paye uniquement quand l’utilisateur clique) dans son ads manager ChatGPT, à côté du modèle CPM (coût pour mille impressions) qui prévalait depuis le lancement du 9 février 2026 (analyse de Jérémy Lacoste). Enchères entre 3 et 5 dollars par clic.

C’est encore un pilote, longtemps US-only mais étendu au Canada, à l’Australie et à la Nouvelle-Zélande le 16 avril selon Marketing Brew, mais le signal est clair : OpenAI s’aligne sur le modèle de Google et Meta. Au passage, l’engagement minimum a été divisé par cinq depuis le lancement.

De 250 000 dollars à un budget mensuel de 30 à 50 000 dollars selon Gate News, signe qu’OpenAI ouvre la porte à des annonceurs plus petits et que ChatGPT vient de devenir une régie publicitaire mainstream.

Pourquoi c’est un signal majeur

Le CPC, c’est Google Ads. Le modèle qui a fait la rente publicitaire de Google pendant 20 ans. Quand OpenAI bascule au CPC, ce n’est pas un ajustement de pricing. C’est une déclaration : ChatGPT veut être un canal de performance, pas de branding.

Trois points à retenir.

• D’abord, OpenAI projette 2,4 à 2,5 milliards de dollars de revenus pub en 2026, selon Gate News. Et le pilote a déjà généré plus de 100 millions de dollars de revenus annualisés dès fin mars selon Marketing Brew.
• Ensuite, Criteo est partenaire depuis le 2 mars, en tant que premier partenaire ad tech officiel d’OpenAI. 17 000 annonceurs e-commerce branchés par défaut. Et selon les données Criteo (échantillon de 500 retailers US, février 2026), le trafic référé par ChatGPT convertit 1,5 fois mieux que les autres canaux.
• Enfin, les CPM se sont effondrés en 10 semaines. De 60$ au lancement à 25$. Le passage au CPC, c’est la réponse mécanique : si l’impression ne se vend pas, vendons le clic.

Le crawl x3 : l’autre face

Autre détail qui n’en est pas un. Le 23 avril, Botify et Nectiv ont publié une analyse de 7 milliards de logs serveur.

On y apprend que ChatGPT perd des utilisateurs mais surtout que depuis le lancement de GPT-5 en août 2025, les robots d’OpenAI passent trois fois plus souvent sur les sites web.

Deux robots distincts à connaître : GPTBot (×2,9), qui aspire le contenu pour entraîner les futurs modèles, et OAI-SearchBot (×3,5), qui alimente les réponses temps réel de ChatGPT quand vous lui posez une question. C’est le second qui progresse le plus vite. Logique : c’est lui qui sert d’index commercial.

Pourquoi c’est lié à la pub ? Parce qu’un CPC à 5$ ne se justifie que si OpenAI peut prouver que le clic vaut le coup. Et pour ça, il faut un index frais, riche, à jour en quasi temps réel. Le crawl, c’est l’inventaire produit (ce que ChatGPT peut citer dans ses réponses). ChatGPT Ads, c’est l’inventaire publicitaire (les annonceurs prêts à payer pour y figurer). Sans le premier, le second ne se vend pas.

C’est le modèle Google : Googlebot crawle, Google Ads monétise. OpenAI fait pareil, en accéléré.

Ce qui change pour le SEO

Search Engine Journal est clair : il faut désormais auditer séparément le crawl de training (GPTBot) et le crawl de search (OAI-SearchBot). Le premier nourrit le modèle. Le second alimente les réponses temps réel dans ChatGPT.

Optimiser pour Google ne suffit plus. Il faut structurer les contenus pour être lisibles par les bots IA (qui n’exécutent pas le JavaScript), être citables comme source de vérité (AIO, Answer Engine Optimization), et tracker le trafic référé depuis les LLM.

Et donc ?

• Auditez vos logs serveur. Combien d’événements OAI-SearchBot et GPTBot enregistrez-vous depuis août 2025 ? Si la réponse est zéro, vos contenus ne sont probablement pas crawlables (problème de JavaScript ou de robots.txt).
• Tagger le trafic ChatGPT séparément dans GA4 et votre CRM. C’est un canal qui convertit 1,5x mieux selon Criteo. Le mesurer comme du trafic Google indifférencié, c’est passer à côté.
• Rester en veille pour allouer un budget test au CPC ChatGPT, pas un budget récurrent. Indicateur de performance défini en amont, date d’arrêt automatique si le coût d’acquisition dérape par rapport à vos canaux existants.

3. L’agent Cursor qui efface une base de prod en 9 secondes

Le 24 avril, le fondateur de PocketOS, Jer Crane, a vu disparaître toute la base de données de son entreprise. Pas une partie. Tout. Et toutes les sauvegardes de secours avec. En 9 secondes.

Le coupable : un agent IA, un assistant autonome capable d’exécuter des actions tout seul, pas juste de répondre, branché sur l’infrastructure technique de la boîte. Son post X a été vu 6,5 millions de fois en 48 heures.

PocketOS est un SaaS (un logiciel en ligne) utilisé par des loueurs de voitures pour gérer leurs réservations. Pendant 30 heures, leurs clients n’ont plus pu accéder à rien.

Le scénario, en clair

L’agent IA travaillait sur un environnement de test (qu’on appelle “staging”) quand il a rencontré une erreur de connexion. Pour la résoudre, il a décidé tout seul de supprimer un volume de données. Pour exécuter cette suppression, il avait besoin d’un mot de passe technique (un “token”) qu’il n’avait pas reçu officiellement. Il a fouillé le code de l’entreprise, trouvé un mot de passe qui traînait dans un fichier sans rapport avec sa mission, l’a utilisé, et a appelé la commande de suppression.

Aucune validation humaine demandée, aucun signal d’alerte, aucun arrêt pour confirmation.

Et chez l’hébergeur de PocketOS (Railway), les sauvegardes étaient stockées au même endroit que les données réelles. La suppression a tout emporté.

Quand Crane lui demande de s’expliquer, l’agent rédige une confession écrite : “J’ai violé tous les principes qu’on m’avait donnés. J’ai deviné au lieu de vérifier. J’ai exécuté une action destructrice sans qu’on me le demande.” Comme The Register le résume : l’aveu sans la conscience.

Crane a fini par récupérer les données, mais seulement après une intervention manuelle du PDG de Railway. Sans ça, la boîte fermait.

Ce qui rend ce cas instructif

Crane n’est pas un sceptique de l’IA. Il insiste : “On utilisait le meilleur modèle du marché, configuré avec des règles de sécurité explicites. C’était exactement ce que les éditeurs disent de faire. Et ça a effacé notre base de prod quand même.”

Trois enseignements directement utiles côté marketing et direction.

• La promesse de sécurité des outils IA n’est pas tenue. Les fournisseurs vendent des “garde-fous” intégrés (mode protection, mode plan, validation manuelle). Aucun n’a déclenché ici. Ce n’est ni le premier cas, ni le second. Quand votre DSI vous dit “on a installé l’agent IA, il y a des guardrails”, demandez à voir un test de défaillance.
• Une IA invisible peut détruire votre relation client en quelques secondes. Pendant 30 heures, les clients de PocketOS n’ont plus eu accès à leurs réservations de voitures. Imaginez la même panne sur votre CRM, votre site e-commerce, ou votre back-office de fidélité. La crise marketing qui suit (clients furieux, presse, support saturé) coûte plus cher que la panne elle-même.
• La gouvernance de l’IA n’est pas un sujet technique, c’est un sujet de direction. Qui décide qu’un agent IA peut accéder à votre base clients ? Avec quels droits ? Avec quelle journalisation ? Avec quelle procédure d’urgence ?

Quand vous utilisez ChatGPT dans une fenêtre, vous voyez ce qu’il fait. Vous lisez. Vous validez. Quand l’IA est intégrée comme couche dans un outil de développement, branchée à un hébergeur, branchée à votre production, vous ne voyez plus rien. L’agent a 9 secondes pour faire des choses irréversibles avant que qui que ce soit comprenne qu’il avait commencé.

C’est la suite directe du #430 sur les agents qui travaillent à votre place. Sauf que cette fois, on a un cas concret de catastrophe qui est partagé et documenté minute par minute.

Et donc ? Deux conversations à ouvrir spécifiquement côté Gouvernance IA

• “Sur quelle copie de la base nos agents IA travaillent-ils ?” Un agent IA ne devrait jamais accéder directement à votre base de production. La règle de référence en sécurité s’appelle le moindre privilège : on n’accorde que les droits strictement nécessaires à la mission, pas un de plus. La traduction concrète, comme me le résumait le CTO d’un de nos clients mardi : “on n’expose pas la base, on expose une copie filtrée pour le bot.” Votre chatbot n’a besoin que du prénom, de l’email et du statut de commande ? C’est tout ce qu’il doit voir. Pas la base CRM complète. Le principe est le même qu’avec votre agence d’emailing : pas la base, juste l’extrait utile.
• “Quelles actions destructrices nécessitent une validation humaine hors-circuit ?” Toute commande qui efface, supprime, ou modifie en masse doit déclencher une alerte sur un canal séparé (un SMS, une notification Slack à un humain identifié) avec validation explicite. Pas une confirmation dans la même interface où l’agent travaille, l’agent peut la contourner.

BRÈVES & SIGNAUX FAIBLES

Régulation & souveraineté

• Le Pape Léon XIV durcit le ton sur l’IA. Depuis janvier, il multiplie les prises de position : interdiction d’utiliser l’IA pour rédiger des homélies, message du 60e Jour mondial des communications sociales sur “préserver les visages et les voix humaines”, partenariat cybersécurité avec Cyber Eagle. Et donc ? Quand le Vatican met 6 mois à formuler une politique IA, c’est que la pression est devenue impossible à ignorer.
• OpenAI sous tension : procès Musk vs Altman, et Altman attaqué. Audiences du procès commencées fin avril (Le Monde, NPR) : la transformation d’OpenAI de fondation en entreprise à but lucratif est en jeu. Côté presse spécialisée, Platformer documente l’inquiétude croissante autour des positions d’Altman sur la sécurité et la commercialisation.
• Pékin bloque l’acquisition de Manus par Meta (2 Md$). L’autorité économique chinoise (NDRC) a opposé son veto à l’acquisition de Manus, startup d’IA agentique d’origine chinoise relocalisée à Singapour (Le Monde). Et donc ? Les agents IA passent dans la liste des actifs stratégiques surveillés par les États. Acheter une stack chinoise pour combler un manque, ce ne sera plus une option neutre.
• Mistral Workflows en preview publique. Mistral a déployé une couche d’orchestration agentique : reprise automatique, traçabilité, validation humaine. Et donc ? Brique européenne disponible. À tester avant de signer la prochaine ligne sur un stack US.

Publicité : la production se banalise, l’idée prime (heureusement !)

Pipeline ChatGPT Image + Runway Seedance : 20 minutes pour une vidéo pub. Démo Heather Cooper : génération d’image puis animation, livrable en moins de 30 minutes. Continuité du sujet GPT Image 2.0 du #430. Et donc ? La rapidité de production était un atout, elle devient une banalité. Le différenciateur est finalement toujours le même : le brief, l’idée. Autre exemple avec Yuzzy, une publicité 100% générée par IA pour la recherche Google a fait 3M de vues en 3 jours.

• VIDEOAI.ME : acteurs IA réalistes pour vidéos sans tournage. La plateforme génère des vidéos avec des comédiens IA d’un réalisme qui passe presque inaperçu pour qui regarde sans contexte. Et donc ? Question pour 2026 : combien de marques accepteront un humain synthétique en porte-parole. Si la réponse est “peu”, la techno reste un gadget.

Les ressources de la semaine pour mieux utiliser Claude

• Claude au-delà du chat. Bruno Lussato rappelle que beaucoup d’équipes utilisent 10% des capacités de Claude en restant en mode chatbot. Projects, Skills, Connectors, MCP : c’est là que ça se passe. Un bon récap.

• Claude comme “second cerveau” auto-évolutif. Un thread aiedge_ devenu viral propose une méthode pour transformer Claude en système qui mémorise vos workflows et capitalise sur les sessions. Continuité du sujet “second cerveau” de l’édition #429 dont on va entendre parler toutes les semaines désormais.

Réseaux sociaux & médias

• YouTube EMEA News Summit 2026 : la CTV en tête, les « newsfluencers » prennent le relais. Deux signaux confirmés à l’événement londonien (240 leaders news) : la télé connectée devient le premier canal de consommation news, et les créateurs individuels gagnent du terrain face aux médias historiques.

Un café en vrai ?

Trois questions pour cette semaine :

1. Vos collaborateurs ressentent-ils déjà des effets cognitifs (défocus, fatigue, perte de capacité à tenir un sujet) ? Avez-vous mis en place une mesure ?
2. Si un agent IA avait accès à votre infrastructure de prod aujourd’hui, combien de tokens trouverait-il ? Avec quels droits ?
3. Combien d’outils que vous utilisez au quotidien ont intégré une couche IA ces six derniers mois sans que vous l’ayez explicitement activée ? Les avez-vous identifiés ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

L’article RnD Café ☕️ – #431 est apparu en premier sur Agence RnD.

• Agents : ChatGPT s’y met: l’IA ne dort plus
• GPT Image 2.0 : la production visuelle sort de la loterie
• Vibe coding et vibe design : la créativité reprend la main
• Anthropic passe devant OpenAI sur la courbe des revenus
• Le « mode bourré » : un antidote à l’uniformisation IA

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Bonne lecture !

Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

L’agent travaille, le designer crée

Bonjour à toutes et à tous.

Depuis mi-décembre avec Claude Code, les agents sont passés de démos à outils qui tournent dans des processus réels. La semaine dernière (#429), le constat était posé : ils s’installent, pour le meilleur et pour le pire.

Cette semaine, OpenAI rattrape Anthropic. Les agents ChatGPT workspace tournent 24/7, se partagent entre collègues, s’appuient sur Codex. Et Google suit aussi.

Deux autres signaux convergent.

1. D’abord, Anthropic dépasse OpenAI en revenus annualisés (il y a deux ans, personne n’aurait parié un token là-dessus) : le choix Claude sur le code, les agents et la fiabilité paie, malgré les bugs récents et l’inflation des coûts.
2. Ensuite, le volume d’inférence (le calcul consommé à chaque requête traitée par un modèle, par opposition à l’entraînement qui se fait en amont) : 16 milliards de tokens par minute sur les API propriétaires (un token équivaut à peu près à un mot). Les agents consomment du calcul à échelle industrielle, et quelqu’un paie la facture.

On passe de l’expérimentation à la gestion.

Qui crée les agents ? Qui les audite ? Qui les arrête ? Qui paie quand ils dérapent ?

On est en plein dedans avec les entreprises que nous accompagnons en formation.

Et en face de cette exécution silencieuse, un contre-mouvement apparaît.

C’est peut-être le signal le plus utile de la semaine. La courbe que partage Étienne Mineur (analyse de David Serrault) retrace 25 ans de créativité web : explosion en 90-2000, chute avec la standardisation, remontée depuis quelques mois.

Le vibe coding ramène de l’expérimentation parce qu’il décharge la technique (mais attention, on en a vraiment besoin ensuite).

Double bascule, donc : l’automatisation s’industrialise (agents, production visuelle, orchestration), pendant que les créatifs récupèrent le terrain perdu.

Mais les mêmes outils produisent aussi du slop (littéralement « bouillie », mot de l’année) : masse de contenus IA techniquement corrects, sans intention. J’en parlais en janvier dans le #417 et au Printemps des Technologies.

GPT Image 2 génère des infographies cohérentes avec votre charte en trois prompts. Claude Design sort un prototype et un « brand system » en deux.

Higgsfield Marketing Studio fait une pub end-to-end.

Opportunité créative et machine à slop : c’est la même techno, elle suit le brief qu’on lui donne.

Cette semaine, quatre angles : l’agentique qui passe à l’échelle, la production visuelle qui sort de l’aléatoire, le retour du vibe design, et les contre-mouvements humanistes.

Bonne lecture.

1. Agents : ChatGPT devient un collègue qui ne dort jamais

On avait vu passer ClawdBot puis Moltbot en janvier (souvenez-vous du #421). Un agent qui prenait le contrôle de votre Mac. Impressionnant, bricolé, troué de failles.

Anthropic a forcé deux renommages pour éviter la confusion avec Claude : l’outil s’appelle maintenant OpenClaw. La communauté s’en est emparée : 135 000 instances actives, 247 000 stars sur GitHub. C’est mieux, même si la vigilance reste de mise.

Anthropic continue de réagir. Depuis le 4 avril, les abonnements Claude Pro et Max ne couvrent plus OpenClaw ni les autres frameworks tiers. Il faut passer par des bundles facturés à part ou une clé API : 10 à 50 fois plus cher pour les gros utilisateurs. Justification officielle : un seul agent OpenClaw peut brûler 5 000 dollars de calcul par jour sur un forfait à 200.

Détail de calendrier : le créateur d’OpenClaw est parti chez OpenAI en février. L’usage a chuté. Plusieurs agents tournent encore chez nous sur OpenClaw et nous avons dû placer un « aiguilleur de tokens » pour orienter vers le modèle le moins onéreux selon la demande.

Agents workspace ChatGPT

Cette semaine, OpenAI a sorti sa version propre et industrielle (et hier GPT 5.5). Les agents workspace ChatGPT tournent 24h/24, sont partageables au sein d’une équipe et s’appuient sur l’architecture Codex. Ce sont des collaborateurs virtuels asynchrones.

Exemples ?
Vous déléguez la veille concurrentielle, le tri de tickets support, la synthèse de réunions, la pré-rédaction de rapports. L’agent travaille pendant que vous faites autre chose. C’est cette persistance qui change la donne. L’IA a un contexte, des missions, un historique. Elle est partageable avec vos collègues. Et elle exécute sans attendre votre feu vert à chaque étape.

Cette bascule a un nom : le passage du synchrone à l’asynchrone.

En management, c’est ce qui distingue un stagiaire qu’on micro-manage d’un salarié autonome. C’est le glissement qu’on est en train d’opérer avec nos IA.

En parallèle, Google sort son propre agent de bureau, Anthropic pousse Claude Opus 4.7 et sa fonction Cowork pour transformer les tableaux de bord en prompts actionnables. Tout le marché bascule vers l’orchestration d’agents.

Côté usage créatif, même idée. Pierrick Chevallier a testé Agent One sur Invideo : en partant d’un brief simple, l’agent orchestre toute la création multimédia (script, visuels, montage, voix). Ce qui demandait une demi-journée en sollicitant plusieurs outils se fait en autonomie.

La question qui tue : qui gère ces agents ?

En matière de gouvernance, ça mérite de se poser quelques minutes.

• Qui a le droit de créer un agent ?
• Qui valide ses accès aux bases de données ?
• Qui audite son historique d’exécution ?
• Qui l’arrête quand il dérive ?
• Qui paie quand il fait une boulette ?

Si la réponse à ces cinq questions est « personne » ou « on verra », alors il faut qu’on parle .

Dès lors qu’un salarié peut créer un agent qui tourne 24/7 avec des accès à vos données, vous avez besoin d’un registre, d’une politique d’accès et d’un protocole d’audit. Comme pour n’importe quel prestataire.

Sans cadrage, ces agents tournent déjà chez vous : non déclarés, non audités.

Et donc ?

• Inventaire : faites la liste des agents utilisés par vos équipes (y compris les « Shadow agents » créés sans validation IT)
• Registre : créez un registre interne avec propriétaire, accès, objectif et date de revue pour chaque agent
• Sandbox : déployez un premier agent workspace sur un cas à faible risque (synthèse de meeting, tri d’emails) avec logs activés
• Gouvernance : définissez qui peut créer, qui doit valider, qui peut arrêter

2. Production visuelle : GPT Image 2.0 sort de la loterie

Le problème avec la génération d’images via IA, c’était le « hasard contrôlé ». Vous lanciez dix prompts pour en garder un. Les textes étaient illisibles. Les personnages changeaient de visage d’une image à l’autre. La charte graphique, mieux valait ne pas y penser. Avec Nano Banana (Google) fin août 2025, les choses ont commencé à bouger. On parlait de cohérence.

Cette semaine, OpenAI (éditeur de ChatGPT) revient sur le devant de la scène et semble même passer devant Google avec GPT Image 2.0.

Précision textuelle, cohérence de charte, mode « Thinking »

Ce qui change concrètement :

Comme le détaille Axelle Malek, le nouveau modèle atteint une précision textuelle sur les visuels qui rend les mockups enfin utilisables. Lettres lisibles, typographies respectées, diagrammes exploitables.

Sur le plan de la production terrain, Marie Robin a testé GPT Image 2 pour générer des infographies conformes à une charte stricte, en partant d’un rapport VML et d’une URL. Résultat : des visuels prêts à intégrer. C’est le genre de travail qui occupait des cellules de studio entières.

Gilles Guerraz met l’accent sur le mode « Thinking » : avant de générer, le modèle raisonne, vérifie des informations sur le web, planifie sa structure visuelle. Il sort jusqu’à 8 déclinaisons cohérentes. On est passé de « génère-moi une image » à « organise-moi une série de visuels qui tient debout ».

Paolo Gavazza va plus loin : un seul prompt génère une fiche personnage multimodale avec 30 éléments cohérents. La pré-production de films, de jeux, de contenus sérialisés passe du mois à la journée.

Le match GPT Image 2 vs Nano Banana 2

Nate Herkelman a comparé les deux. Verdict nuancé : GPT Image 2 domine sur texte, schémas, cohérence de personnages. Nano Banana 2 reste supérieur sur le photoréalisme des scènes complexes. Un outil pour chaque usage. Plus de modèle unique qui fait tout.

Quant à la recherche d’info pour générer un visuel, là encore méfiance. Test maison cette semaine sur un sujet qui m’est cher (), ChatGPT est très en retard (visuel de droite, totalement faux).

Conclusion : pour une charte de marque stricte, GPT. Pour une scène vivante, Nano.

Le vrai travail aujourd’hui : choisir le bon modèle selon le besoin. Cohérence texte ou photoréalisme, rarement les deux à la fois.

Le revers de la médaille : les fausses unes

Un point qu’on ne peut pas esquiver. Nico Guyon a alerté cette semaine sur la capacité de GPT Image 2 à générer des unes de journaux crédibles avec ce prompt :

« Réfléchis bien et fais-moi la couverture du journal Le Monde la plus probable selon toi pour le 3 mai 2027 ! ».

Mises en page respectées, typographies copiées, logos intégrés sans faille.

À 18 mois de la présidentielle, les standards C2PA (signatures cryptographiques, watermarking sur les contenus générés) doivent se généraliser. Vite.

La deuxième vague du rapport SIMODS (Science Feedback, mars 2026) vient de chiffrer l’ampleur : 24 % des contenus de désinformation sur TikTok sont générés par IA, 19 % sur YouTube, et 83 % de ces contenus ne portent aucun label.

Sur X, un compte non fiable engrange jusqu’à 10 fois plus d’interactions qu’une source crédible.

Traduction : un écosystème qui paie mieux le faux que le vrai, et qui vient de recevoir une machine à produire du mensonge presque gratuitement.

Tiens, ça me rappelle qu’est sorti en février cet excellent podcast de Radio France : 1984. À ré-écouter d’urgence.

Et donc ?

• Testez GPT Image 2 en mode Thinking sur un cas charte-contraint (infographie, poster, mockup) pour mesurer le gain de temps réel
• Mettez en place un process de fiche personnage pour vos contenus sérialisés (campagnes multi-formats, personas)
• Intégrez C2PA dans vos workflows : tout visuel généré doit être traçable, pour vous comme pour vos audiences

3. Vibe coding, vibe design : la créativité retrouve ses espaces

Sur les 25 dernières années, le web est passé de l’exubérance créative (Flash, sites asymétriques, typographies folles) à une standardisation clinique (frameworks, design systems, conversion-first). Les causes sont connues : performance, maintenabilité, contraintes business, SEO, accessibilité. Autant de bonnes raisons qui, mises bout à bout, ont produit des millions de pages qui se ressemblent.

La courbe de David Serrault relayée par Étienne Mineur met les choses en image. Un pic dans les années 90-2000. Une chute. Et depuis peu, une remontée. Le vibe coding.

Ce que c’est, et ce que ce n’est pas

Le vibe coding (ou dans ce cas précis le vibe design), c’est l’idée qu’un designer ou un créatif décrit une intention (une « vibe », une atmosphère) et que l’IA produit le code. La barrière technique s’efface. Ce qui revient au centre, c’est la direction artistique.

Ce n’est pas du « no-code bricolé ». Ce n’est pas non plus un retour au chaos pré-framework. C’est une redistribution des cartes : la technique devient une commodité, l’originalité fait la différence.

Concrètement, un studio peut aujourd’hui :

• Prototyper une expérience interactive unique en 48 heures
• Tester 10 directions visuelles radicalement différentes en une matinée
• Mesurer l’engagement en conditions réelles avant d’industrialiser

Cette logique s’étend. Anthropic a officialisé Claude Design le 17 avril, propulsé par le nouveau Claude Opus 4.7, pour générer maquettes, prototypes interactifs, decks et supports marketing à partir d’un prompt. L’action Figma a chuté de 9 % dans la foulée, et Mike Krieger (CPO Anthropic) a démissionné du board de Figma trois jours plus tôt : les marchés ont lu le message.

Claude Just Changed Video Editing illustre la même chose pour le montage. Côté vidéo, Artlist Studio réintroduit une timeline éditable, permettant de reprendre la main plan par plan.

Et si vous voulez vous faire un avis sur créativité et IA, Rémi Rostan vient d’annoncer le dernier numéro de LHC (Les Heures Claires) sur Cafeyn, un magazine mensuel dont 99 % du contenu est assisté par IA, construit avec une vingtaine d’outils génératifs. Ni prototype ni démo : un produit éditorial qui tourne depuis des mois, avec sa communauté de lecteurs, son abonnement, et maintenant une présence sur la plus grande plateforme kiosque numérique française. La preuve par l’exemple : la singularité créative survit à l’automatisation quand la direction artistique est claire en amont.

Ce qui change pour les agences et les marques

Deux choses à mon sens.

D’abord, les délais s’effondrent. Ce qui prenait trois semaines prend trois jours. Les allers-retours clients raccourcissent, la négociation commerciale change autant que la méthode.

Ensuite, le métier se déplace. Moins d’implémentation, plus de conception et de direction. Les studios qui gagneront sont ceux qui gardent la main sur le goût, pas ceux qui automatisent le plus.

Mise en perspective : cette bascule créative n’est pas automatique. Si les équipes refusent de sortir des formats habituels et les clients de prendre un peu de risque visuel, l’IA produira du lisse et du reproductible.

Elle n’inverse rien toute seule.

Et on retrouve mon credo sur la singularité et l’authenticité des marques pour rester visibles à l’heure de l’IA.

On en parle juste en dessous.

Et donc ?

• Ouvrez un bac à sable créatif : un projet pilote où l’équipe design utilise le vibe coding sans passer par la chaîne habituelle d’ingénierie
• Redonnez le brief aux DA : qu’ils formulent des intentions atmosphériques (pas juste des spécifications techniques)
• Mesurez l’engagement différemment : sur ces expérimentations, le KPI n’est pas la conversion mais l’apprentissage
• Documentez vos itérations : ce qui fonctionne, ce qui échoue, comment votre équipe prompte

4. Le contre-mouvement : singularité humaine et mode bourré

Je parle souvent du chemin de crête de l’IA.

Étroit, deux versants.

• D’un côté : biais cognitifs, décrochage, désinformation industrielle, ruptures sociales, facture écologique. La bouillie des derniers mois.
• De l’autre : un outil d’apprentissage, de créativité, d’expansion. Ça existe, mais ça se mérite. Exigence, pratique, temps, formation.

Et justement une voix s’élève beaucoup en ce moment : celle qui s’inquiète de ce que l’automatisation nous fait perdre.

Ce qui devient rare

Alex Imas a publié une réflexion qui mérite qu’on s’y attarde cette semaine sur la rareté future. Son point : quand l’IA produit en masse du texte, de l’image et de l’analyse corrects, ces productions deviennent abondantes donc bon marché. Le rare (et donc la valeur) glisse vers ce que l’IA ne sait pas faire : jugement contextuel, goût, éthique, empathie.

En écho, une tribune signée par plusieurs experts alerte sur l’érosion de notre humanité si l’on délègue sans garde-fous. Et je vous partageais la semaine dernière ce plaidoyer pour la “souveraineté sensorielle” qui théorisait l’ensauvagement de l’esprit face à la saturation algorithmique.

Point commun de ces textes : refuser l’uniformisation sans refuser l’outil.

Le “deuil de l’IA” et le “mode bourré”

Deux concepts pratiques qui circulent beaucoup cette semaine.

ChrysB théorise les 5 étapes du “deuil de l’IA” : déni, colère, marchandage, dépression, acceptation. Le parallèle avec Kübler-Ross est un peu facile, mais il nomme une réalité : les salariés passent par un processus psychologique pour intégrer que leur rôle cognitif de premier niveau est en train de changer.

Plus pragmatique (!), le “mode bourré” relayé par Génération IA : injecter volontairement ses tics de langage, ses fautes, ses métaphores improbables dans le prompt. Pourquoi ? Pour forcer le modèle à sortir de son style aseptisé et retrouver une voix personnelle. C’est technique et aussi philosophique : on prompte avec ses aspérités humaines, pas malgré elles.

À l’opposé, Tokenmaxxing décrit la gamification de la productivité dans la Silicon Valley : optimiser à outrance l’utilisation de tokens, en faire un indicateur de statut. La productivité comme trophée. L’anti-mode-bourré.

La méthode Karpathy : le “second cerveau”

Au milieu, Andrej Karpathy propose une méthode pour bâtir le “second cerveau” alimenté par l’IA dont je vous parlais la semaine dernière.

L’idée est simple : utiliser la machine pour stocker, indexer, structurer vos connaissances, mais garder l’apanage humain sur la synthèse et les connexions inattendues.

C’est peut-être la voie la plus mûre. Pas un refus frontal de l’IA. Pas non plus une soumission. Une division du travail : la machine pour la mémoire et l’exhaustivité, l’humain pour l’intuition et les connexions.

Et donc ?

• Expérimentez le “mode bourré” * sur un prompt stratégique (pitch, édito, manifeste) et comparez le résultat au prompt “clean”
• Identifiez les compétences rares de votre équipe : ce qui ne se prompte pas, ce qui ne se synthétise pas, ce qui fait votre signature
• Instaurez des rituels déconnectés : une réunion par semaine sans IA, pour entretenir le muscle de la friction créative directe
• Cartographiez vos processus : lesquels doivent rester artisanaux pour préserver la voix de l’entreprise ?L’abus d’alcool est dangereux pour la santé, à consommer avec modération

*L’abus d’alcool est dangereux pour la santé, à consommer avec modération

BRÈVES & SIGNAUX FAIBLES

Business & Stratégie LLM

Anthropic devant OpenAI sur les revenus annualisés. Les données relayées par Lenny Rachitsky montrent qu’Anthropic dépasse désormais OpenAI sur la courbe des revenus annualisés, avec une clientèle entreprise qui double sur quelques mois. Et donc ? La course n’est plus jouée. Le pari stratégique de Claude sur la fiabilité et les usages pro paie.

Outils IA

HeyGen Instant Highlights V2 et HyperFrames. HeyGen a sorti son outil de découpage automatique de clips, et HyperFrames convertit du HTML en MP4. Et donc ? La chaîne vidéo complète (génération, montage, format) s’automatise. Les studios qui n’ont pas testé ces outils dans un workflow prototype sont en retard.

Higgsfield Marketing Studio. Le pipeline publicitaire end-to-end : du produit à la pub finalisée en un seul flux. À tester sur un produit simple pour mesurer le gap avec un process actuel.

Pika : clones digitaux pour Google Meet. Pika propose désormais la création d’avatars interactifs pour les réunions Google Meet. Et donc ? La présence en visio devient scriptable. Questions à se poser : éthique, consentement, signalement.

Créez les vidéos time-freeze avec Higgsfield dont on parlait la semaine dernière. Un tutoriel rapide pour produire des plans “freeze” cinématiques en deux étapes. Le genre d’effet qui demandait un shoot spécialisé se fait en 10 minutes. Le risque : ne voir plus que ça… Bye bye singularité.

Productivité & Tips

Claude Design en pratique : la méthode Hassid. Ruben Hassid partage ses prompts et astuces pour Claude Design : workflow vidéo animée puis conversion en deck pour la meilleure qualité, import d’un DESIGN.md de marque pour reproduire exactement votre style. Et donc ? Si vous avez testé Claude Design cette semaine et que le résultat était générique, c’est la ressource à lire avant de relancer.

BIGRecap #89 : 230 news IA en une seule synthèse. La synthèse du 7 au 20 avril par Emmanuel Vivier : Claude Design, Projet Glasswing, Mythos, Managed Agents, Seedance 2.0. Pour compléter ce qu’on ne peut pas traiter ici, la ressource de référence.

Société & Signaux faibles

Le Health Data Hub bascule sur Scaleway. Alain Garnier décrypte l’annonce : la plateforme française de données de santé quitte Microsoft Azure pour un hébergement souverain chez Scaleway. Six ans après le choix d’un hyperscaler américain largement contesté pour des données sensibles, le HDH change de camp. Et donc ? Un signal politique et industriel fort. La souveraineté numérique cesse d’être un discours pour devenir une décision opérationnelle sur un dossier à forte valeur symbolique.

17 ans de vie devant l’écran. Marcus Byrne rappelle qu’en moyenne, un humain passera 17 ans de sa vie devant l’écran de son téléphone. Et donc ? Derrière la stat choc, une vraie question hygiénique.

Le “numérique sensible” devient un sujet de santé publique. En termes de créativité, l’IA semble un bon outil pour symboliser le temps qui passe, y compris avec de belles idées créatives.

Flipbook : chaque pixel streamé en direct. Un prototype où l’interface utilisateur devient un flux vidéo 1080p/24fps généré en live (mais beaucoup plus lentement que la démo). Et donc ? Signal faible fascinant sur la future architecture des OS et applications.

Un café en vrai ?

Trois questions pour prolonger la réflexion cette semaine :

1. Votre entreprise a-t-elle un registre des agents IA déployés, avec propriétaires et protocoles d’audit ?
2. Comment vos équipes créatives s’emparent-elles du vibe design pour sortir des patterns standardisés ?
3. Quelles compétences humaines rares (jugement, goût, éthique) allez-vous prioriser en 2026 face à la commoditisation cognitive ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

L’article RnD Café ☕️ – #430 est apparu en premier sur Agence RnD.

• Opus 4.7, Mythos, builder apps, Design : Anthropic joue sur tous les tableaux
• Zero-human companies : quand l’entreprise sans salarié devient un business model
• Brain fry, token anxiety, workslop : le coût cognitif que personne n’a budgété
• GEO : les IA ne citent pas vos sites – elles citent Reddit, LinkedIn et YouTube
• LinkedinGate, CNIL, tracking : vos données fuient par tous les pixels

Vous n’avez que 5 minutes ?

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Vous avez 10-15 minutes devant vous ?

Bonne lecture !

Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

Trop vite. Qui tient le rythme ?

Bonjour à toutes et à tous.

Une semaine sans RnD Café.

Le temps que trois PDG du Fortune 500 annoncent leur départ, qu’Anthropic sorte deux modèles dont un jugé trop dangereux pour le public, et que Stanford confirme ce qu’on pressentait tous à savoir : la question n’est plus de savoir si l’IA fonctionne ; cela nécessite clairement du travail, mais oui elle fonctionne.

La question c’est : est-ce qu’on tient le rythme ?

Et entre les zero-human companies, le brain fry des équipes, la token anxiety et les chefs qui lâchent la barre, la réponse cette semaine penche franchement du mauvais côté.

Revenons sur ces 3 PDG.

Doug McMillon chez Walmart. Shantanu Narayen chez Adobe. Et James Quincey le patron de Coca-Cola.

Trois entreprises qui pèsent des centaines de milliards. Trois départs qui n’ont rien à voir avec des résultats trimestriels. L’article est clair ; le point commun c’est l‘IA.

McMillon l’a dit sans détour : « Je pourrais lancer cette transformation avec l’IA, mais je ne pourrais pas la finir. » Traduction : la vitesse a dépassé le pilote. Quand le CEO de la plus grande entreprise du monde par le chiffre d’affaires dit qu’il n’a plus le temps de mener la transition, il semblerait que cela soit un sacré signal structurel.

Et pendant ce temps, Anthropic révélait l’existence de Mythos – un modèle si bon en cybersécurité offensive qu’il a fallu en restreindre l’accès à 40 entreprises triées sur le volet, lançait de nouvelles fonctionnalités agentiques et sortait hier le dernier modèle Opus 4.7 et aujourd’hui de nouvelles capacités de Design.

Bref, la déferlante Anthropic continue… avec probablement un rapprochement significatif avec Microsoft dans les prochaines semaines. Mais n’anticipons pas.

Ajoutez à ça Stanford qui publie son AI Index 2026 : 53% de la population mondiale a adopté l’IA générative en trois ans. Plus vite que le PC. Plus vite qu’internet. Et pourtant, seulement 33% des Américains pensent que l’IA va améliorer leur travail.

On adopte un outil auquel on ne fait pas confiance. Intéressant non ?

Et donc le grand écart s’élargit.

D’un côté, des plateformes comme Paperclip, NanoCorp, Polsia, Viktor proposent des agents pour créer des entreprises sans aucun employé humain. De l’autre, Benoit Raphael documente le « brain fry » – ce brouillard cognitif qui s’installe chez les salariés qui utilisent l’IA huit heures par jour et nous invite à lire pour mieux prompter.

Du coup, ce que j’observe : on a appris à prompter, on commence à automatiser, mais on a encore du travail sur la supervision.

Pour autant, Fred Cavazza rappelle que l’adoption réelle en entreprise reste largement superficielle, malgré les chiffres spectaculaires de Stanford.

Et c’est peut-être ça, le vrai sujet du moment. Pas les dernières innovations mais l’écart qui se creuse entre la vitesse de l’IA et notre capacité à garder la main.

Comment ?

• Continuer à pratiquer pour s’améliorer. Ruben Hassid explique que la plupart des gens utilisent encore Claude « comme en 2024 ».
• On ne parle plus que du concept de second cerveau, c’est un assistant qui consolide vos connaissances et crée des passerelles. A lire chez Marie Robin qui construit son « deuxième cerveau » avec Claude pour ne pas se noyer.

Dit autrement : les outils accélèrent. Les humains patinent. Et les chefs démissionnent.

Bonne lecture.

1. AGENTIC : L’ère des entreprises sans humains ?

L’agent : du proto au business model ?

Ce qu’il s’est passé depuis 15 jours.

Le terme qui circule : zero-human company.

On en parle ici depuis quelques numéros mais le bruit s’intensifie. Et cette fois, les preuves s’accumulent.

De quoi parle-t-on ?

Le concept est simple sur le papier : une entreprise dont l’intégralité des opérations est exécutée par des agents IA. Pas d’employés humains. Un fondateur définit la mission, l’organigramme, le budget et les règles de gouvernance. Ensuite, les agents se répartissent les rôles : marketing, développement, support, finance et se coordonnent entre eux pour faire tourner la machine.

• Paperclip, outil open source lancé début mars, a franchi 50 000+ stars GitHub en six semaines (un indicateur d’engouement comparable à un « like » de développeur ; à titre de comparaison, des projets majeurs mettent des années à atteindre ce seuil).
• NanoCorp (Pierre-Louis Biojout) permet de lancer une entreprise autonome en 20 minutes : l’agent monte le site, configure le paiement Stripe et prospecte. 264 $ de revenus réels à ce stade, 29 transactions, zéro humain. On est au stade expérimental, mais la mécanique tourne.
• Nat Eliason a monté Felix, un agent autonome sur OpenClaw (la plateforme open source de Peter Steinberger). Résultat revendiqué : 300 000 $ de revenus en un mois, avec deux abonnements Claude Max à 200 $/mois pour tout faire tourner.
• Ben Cera affirme être passé à 1,5 M$ d’ARR en une semaine avec Polsia. Chiffres à prendre avec prudence (déclaratifs, souvent auto-promotionnels), mais la catégorie existe et attire les capitaux.

Est-ce que ça tient la route ? Probablement pas dans tous les cas. Les décisions juridiques, financières, éthiques restent humaines. Mais la direction est claire : l’agent remplace la coordination, pas (encore) le jugement.

Pour creuser le sujet, écoutez Mathias Frachon sur GDIY : un épisode qui met bien en perspective cette nouvelle catégorie.

Anthropic pousse dans la même direction, mais par le haut.

François Michot décrypte le lancement des Managed Agents : modèle, orchestration, sécurité et distribution intégrés. Notion, Asana, Sentry, Rakuten ont déjà déployé des agents sur cette infrastructure. L’avantage concurrentiel se déplace vers la plateforme plus que vers un agent individuel. Le collectif plus que l’individuel. Relisez la #428.

Opus 4.7 : le modèle. Mythos : l’arme.

Opus 4.7 est sorti mercredi. Score : 64,3% sur SWE-Bench Pro (un benchmark qui mesure la capacité d’un modèle à résoudre de vrais bugs dans du code open source), contre environ 55% pour la version précédente. Concrètement : Anthropic ajoute un mode « xhigh » qui laisse le modèle réfléchir plus longtemps avant de répondre (entre les modes « high » et « max » existants). Côté usage quotidien : Claude génère maintenant des slides et des documents visuels, et se connecte enfin en lecture-écriture à Google Sheets et Google Drive depuis hier soir.

Le prix affiché ne change pas : 5 $ par million de tokens en entrée, 25 $ en sortie.

Pour vous donner un ordre de grandeur, un million de tokens représente environ 750 000 mots – soit l’équivalent de 10 romans. Autrement dit, faire « lire » une dizaine de livres à Opus 4.7 coûte 5 $, et lui faire « écrire » l’équivalent revient à 25 $. C’est le modèle le plus cher d’Anthropic, mais pas du marché – le o3 Pro d’OpenAI atteint 150 $ par million de tokens.

Nuance importante : le nouveau tokenizer d’Opus 4.7 consomme jusqu’à 35% de tokens en plus pour le même texte, ce qui alourdit discrètement la facture réelle.

Mais le vrai tremblement est venu il y a 15 jours de Mythos. Un modèle qu’Anthropic qualifie elle-même de plus capable qu’Opus 4.7 – mais trop dangereux pour un accès large. Dans les tests, Mythos a réussi une chaîne de cyberattaque en 32 étapes dans 3 essais sur 10. Des tâches qui prendraient des jours à un professionnel. Accès restreint à 40 entreprises via le programme Glasswing. Jamie Dimon (JPMorgan) parle de « bien plus de vulnérabilités » révélées. Le Trésor américain en demande l’accès !

Et en face, les startups tremblent

Pendant ce temps, des screenshots ont fuité montrant un builder d’applications complet intégré à Claude. UI, déploiement, authentification, base de données, analytics – tout en un. Steve Nouri et Andreas Horn l’ont tous les deux repéré.

Si c’est confirmé, c’est un coup direct à Lovable (valorisée 6,6 milliards), Bolt, Replit et v0. Claude Code génère déjà 2,5 milliards de revenus annualisés. Y ajouter une couche no-code pour les non-développeurs, c’est attaquer un tout autre marché.

Mise en perspective

Le schéma est désormais lisible. Les fournisseurs de modèles (Anthropic, OpenAI, Google) remontent la chaîne de valeur. Ils ne se contentent plus de vendre des tokens – ils construisent les outils qui consomment ces tokens. Les startups qui ont bâti leur avantage sur une couche d’interface au-dessus d’un LLM voient leur moat (avantage concurrentiel) se réduire en temps réel.

Et donc ?

• Testez les Managed Agents : si votre métier implique de la coordination entre tâches répétitives (juridique, comptabilité, support), c’est le moment de prototyper
• Anticipez la compression : les outils « harness » (Lovable, Bolt) vont devoir se différencier très vite ou être absorbés. Si vous construisez dessus, ayez un plan B
• Mythos pose une question de gouvernance : un modèle IA peut désormais enchaîner 32 étapes de cyberattaque en autonomie, c’est-à-dire scanner vos systèmes et trouver vos failles avant vos pentesters. La question à poser à votre DSI n’est plus « est-ce possible ? » mais « on fait quoi quand ça arrive ? »

2. FUTURE OF WORK : Le cerveau qui sature

Brain fry, token anxiety : les maux qui n’avaient pas encore de mots

On parle beaucoup des gains de productivité. Moins de la facture cognitive.

Benoit Raphael revient sur ces mots que nous n’avions pas au vocabulaire il y a 1 mois.

• Le « brain fry » : ce brouillard mental qui s’installe après des heures de collaboration avec une IA, quand la vigilance lâche et que les erreurs passent.
• Et le « workslop » : ce contenu IA superficiel qu’un collègue génère en 30 secondes et qui vous prend 20 minutes à vérifier. 1 heure 56 par jour en moyenne à corriger du contenu généré par IA. Le gain de productivité de l’un devient la charge cognitive de l’autre.
• Et puis il y a la « token anxiety » : cette pression diffuse à utiliser l’IA pour tout, tout le temps, sous peine de paraître obsolète.

Les chiffres de Stanford confirment le paradoxe

Le Stanford AI Index 2026 est sorti cette semaine.

53% de la population mondiale a adopté l’IA générative en trois ans. Singapour à 61%, les Emirats à 54%, les Etats-Unis – étonnamment – seulement 24e avec 28,3%. L’adoption en entreprise atteint 88%.

Mais derrière ces chiffres, le gap de confiance. 59% des gens sont optimistes (en hausse), mais seulement 33% des Américains pensent que l’IA améliorera leur job. Et seulement 6% des enseignants disent avoir des politiques IA claires dans leurs établissements, alors que 4 élèves sur 5 utilisent l’IA pour leurs devoirs.

Fred Cavazza le dit autrement : l’adoption en entreprise reste superficielle. Les chiffres montent, la maturité des usages pas encore.

McKinsey pose les 12 commandements (et ce n’est pas du vent)

Le AI Transformation Manifesto de McKinsey, il y a 2 semaines, propose 12 principes pour transformer une entreprise avec l’IA.

Le cœur du propos : construire des capacités durables plutôt que des solutions ponctuelles. Prioriser les leviers économiques à fort impact. Intégrer l’IA dans les produits, les processus, les talents et les plateformes – pas juste acheter des outils.

Dit autrement : l’IA n’est pas un budget techno. C’est une refonte organisationnelle. Exactement ce que McMillon a reconnu ne plus pouvoir mener chez Walmart.

Comment s’organiser ?

Le deuxième cerveau.

Comme si on n’avait pas assez de boulot à gérer le nôtre, on s’en adjoint en second.
Mais l’effet annoncé est au contraire de réduire la charge mentale…

C’est quoi concrètement ?

C’est un système où l’IA ne part plus de zéro à chaque conversation. Vous lui donnez votre contexte une fois : vos clients, votre ton, vos règles métier, vos fichiers de référence. Ensuite, elle s’en sert à chaque interaction sans que vous ayez à tout ré-expliquer.

Marie Robin l’a fait avec Claude : des Skills (des briefs permanents appliqués automatiquement), des contextes par client, des tâches planifiées qui font la veille et préparent ses rendez-vous. Claude sait quand elle écrit pour sa société ou pour sa newsletter. Ce n’est plus du prompting. C’est de l’ingénierie de contexte (context engineering). Et cela s’applique dans la relation client-agence : encoder ses critères créatifs (ton, références visuelles, règles de validation) dans un système IA partagé avec le client. Un « Brand OS » qui réduit les allers-retours d’approbation.

Allie K Miller vous l’explique en vidéo et parle de KMS (Knowledge Management System) : un système de gestion des connaissances connecté à Claude Code via Obsidian. Ingestion automatique de pages web, PDFs, métadonnées. Création d’entités et de connexions. Une cartographie vivante de ses sources, visualisable et interrogeable.

Ça marche déjà ! Benoit Arnaud, Directeur des programmes de l’Edhec, l’utilise au quotidien. Merci pour la démo ! Chaque point est un contenu rassemblé en grandes thématiques.

Ruben Hassid systématise l’approche : 8 fichiers persistants (identité, ton, interdits, templates, connecteurs) qui éliminent le prompting répétitif. Cowork exécute Claude sur vos fichiers locaux. Projects conserve le contexte entre sessions. Skills automatise via des commandes réutilisables. Mais la plupart des utilisateurs n’ont pas encore franchi le cap.

Jack Dorsey pousse la logique au niveau organisationnel avec Block : remplacer la hiérarchie par une « intelligence » centrale alimentée par IA. Moins de couches managériales, plus de coordination algorithmique. A voir…

Et donc ?

• Auditez la charge cognitive IA dans vos équipes : combien de temps passe-t-on à vérifier ce que l’IA produit ? Si c’est plus de 30% du temps gagné, le ROI est négatif
• Formez au context engineering, pas seulement au prompting : un bon prompt ne suffit plus. Ce qui compte, c’est la capacité à structurer l’environnement de travail de l’IA (données, règles, ton, feedback)
• Lisez le manifeste McKinsey : les 12 principes sont un excellent point de départ pour un plan de transformation IA qui ne soit pas juste « on a pris des licences »

3. MARKETING : Le GEO avance (et OpenAI veut votre budget pub)

Les IA ne citent pas vos sites mais Reddit.

C’est probablement la stat marketing la plus importante de la semaine. Andréa Bensaid relaie une étude GEO portant sur 30 millions de sources : les IA s’appuient sur Reddit, YouTube, LinkedIn et Wikipedia pour formuler leurs recommandations. Pas sur vos sites institutionnels. Pas sur vos pages produits optimisées pour Google.

Le format vidéo (YouTube) augmente fortement l’influence des sources. La visibilité de marque nécessite désormais une présence active hors de votre site.

Et l’étude Semrush enfonce le clou : les pages classées n°1 sur Google sont à 80% du contenu humain. 10% seulement de contenu IA. 87% des équipes éditoriales gardent un rôle humain fort dans leur flux de production. 70% citent la vitesse comme gain n°1, mais c’est le contenu humain qui classe.

Le biais de marque dans les prompts

Tom Capper (Moz) a testé comment la formulation d’un prompt influence les marques citées par les IA.

Trois scénarios :

• Prompt « brand » (« Que pensez-vous de Nike pour le running ? ») : 100% des réponses contiennent des marques, 14,5 mentions en moyenne
• Prompt « soft-brand » (« Quelles sont les meilleures chaussures de running ? ») : les marques apparaissent, mais moins souvent – 1,68 mentions en moyenne
• Prompt neutre (« Comment choisir des chaussures de course ? ») : 0,79 mention en moyenne

Dit autrement : quand vos clients pensent à votre catégorie, ils formulent leur question d’une certaine façon. Si votre marque n’est pas associée à cette catégorie dans les données d’entraînement des IA, elle n’apparaîtra pas dans les réponses. Le GEO (Generative Engine Optimization) ne se joue pas seulement dans vos contenus. Il se joue dans la notoriété qui fait qu’un utilisateur tapera « Nike running » plutôt que « chaussures de course ».

Et donc c’est pas nouveau ! Ca fait un siècle que c’est le boulot du marketing. Retour aux fondamentaux (mais avec de nouveaux outils) !

OpenAI veut votre budget pub (et cette fois, c’est sérieux)

Deux signaux convergents cette semaine.

D’abord, à nouveau Andréa Bensaid qui décrypte la refonte de ChatGPT Shopping : fin de l’Instant Checkout, interface visuelle et comparative renforcée, recherche par image, et surtout l’Agentic Commerce Protocol – un standard pour que les commerçants enrichissent leurs fiches produits dans ChatGPT.

Ensuite, Jérémy Lacoste analyse les ajustements de ChatGPT Ads : self-serve pour les équipes SEA, ticket d’entrée réduit à 50 000$ (contre 200 000 $ auparavant), facturation au réel, mesure de conversion et partenariat Smartly pour les formats conversationnels.

Mise en perspective

OpenAI construit méthodiquement un funnel complet : découverte (ChatGPT Search) → comparaison (Shopping) → conversion (Ads). C’est exactement le parcours que Google a mis 15 ans à assembler. OpenAI le fait en 6 mois. Le budget n’est pas encore là pour les PME, mais la trajectoire est claire.

Et donc ?

• Investissez dans le GEO dès maintenant : présence sur Reddit, YouTube, LinkedIn avec du contenu authentique et ciblé. Les IA puisent là, pas sur votre blog corporate
• Testez le biais de marque : demandez à ChatGPT et Claude des recommandations dans votre secteur. Si votre marque n’apparaît pas, vous avez un problème de notoriété IA
• Surveillez ChatGPT Ads : à 50K$ le ticket d’entrée, ce n’est pas pour tout le monde. Mais si vous êtes en e-commerce, commencez à comprendre l’Agentic Commerce Protocol

BRÈVES & SIGNAUX FAIBLES

LinkedinGate + tracking généralisé : Florence Grégeois révèle que LinkedIn charge un fichier de 2,7 Mo qui scanne vos extensions navigateur à chaque visite – plus de 6 200 extensions analysées en dix ans. En parallèle, un audit 404 Media montre que lorsqu’un internaute active le signal GPC (Global Privacy Control, le réglage navigateur qui dit « ne me pistez pas »), Google continue de poser des cookies dans 87% des cas, Meta dans 69%, Microsoft dans 50%. Vous dites « non », ils continuent. Et la CNIL vient d’adopter sa recommandation sur les pixels de suivi dans les emails (12 mars 2026) : consentement obligatoire sauf pour la mesure de délivrabilité. Et donc ? Auditez vos outils d’emailing et vos scripts de tracking. La conformité vient de se resserrer sérieusement.

ANSSI et IA : L’ANSSI a publié une alerte sur les assistants IA autonomes (type Claude Cowork, OpenClaw) qui peuvent lire/écrire des fichiers, envoyer des emails et contrôler des navigateurs. Plus un agent a de permissions, plus la surface d’attaque est large. Ses recommandations : isoler les agents dans des environnements sandboxés (bac à sable), appliquer le principe de moindre privilège (ne donner que les accès strictement nécessaires), exiger une validation humaine avant toute action sensible, et ne pas déployer d’agent IA en production pour l’instant. Adrien Laur en fait un bon résumé.

WhatsApp marketing : Alban Peltier relève que les taux de clic WhatsApp oscillent entre 15% et 60% selon le type de campagne, contre 2-6% pour l’email. Les taux d’ouverture atteignent 95-98%. Un canal à intégrer sérieusement dans votre mix de fidélisation, surtout en e-commerce.

LinkedIn Benchmarks 2026 : SocialInsider a analysé 1,3 million de posts. L’engagement moyen monte à 5,20%. Les documents natifs (carrousels) dominent avec 7,00% d’engagement (+14% YoY). Mais les vues vidéo chutent de 36% YoY. Et donc ? Privilégiez les carrousels et documents sur LinkedIn. La vidéo native perd du terrain.

Seedance 2.0 : Gilles Guerraz confirme le saut qualitatif en génération vidéo : multishots natifs, meilleure cohérence des personnages, extension de séquences. Pierrick Chevallier souligne que les devs de Higgsfield ont déjà créé des presets VFX pensés pour Seedance 2 : effets d’action et scènes dynamiques prêts à l’emploi, utilisables sans prompt complexe. On va en être submergés dans nos fils réseaux sociaux. Gizem Akdag combine Midjourney + Nano Banana Pro + Seedance 2.0 pour des résultats créatifs bluffants. La production vidéo IA passe un cap.

Festivals du film IA : ça se structure : La vidéo générée par IA a désormais ses propres festivals. Le WAiFF (World AI Film Festival) tient sa 2e édition les 21-22 avril à Cannes : 5 500 films soumis, 75 finalistes de 20 pays, jury présidé par Agnès Jaoui avec Claude Lelouch en président d’honneur.

De son côté, le MarsAI Festival lance sa 1re édition le 19 juin à Marseille avec un thème rafraîchissant : « Imaginez des futurs souhaitables. » Le format : 1 minute, outils IA ou hybrides, candidatures ouvertes jusqu’au 12 mai, et une bourse de 10 000 € pour un projet. Le film IA sort du feed LinkedIn pour entrer dans la salle.

Minimalist Branding IA : Amir Music partage un prompt modulaire pour Nano Banana qui génère des posters typographiques professionnels. Composition 2×2, palette désaturée, éclairage studio. Un template prêt à l’emploi pour vos visuels de marque.

Un café en vrai ?

3 questions business

1. Votre organisation a-t-elle mesuré le coût cognitif réel de l’IA sur ses équipes – ou seulement les gains de productivité affichés ?
2. Si les IA citent Reddit et YouTube plutôt que votre site, quelle est votre stratégie de présence sur ces plateformes ?
3. Dans un monde où un modèle d’IA peut enchaîner 32 étapes de cyberattaque en autonomie, qui dans votre entreprise est responsable de la gouvernance IA ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

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L’article RnD Café ☕️ – #429 est apparu en premier sur Agence RnD.

• Medvi : deux employés, 401 millions de CA – l’entreprise IA-native est née
• Anthropic : 100 innovations en 60 jours, Claude s’installe sur votre bureau
• Les LLM sont des yes-men et Karpathy dit que c’est un super-pouvoir
• Productivité individuelle en hausse, cohésion collective en chute libre
• ChatGPT attaque Google Maps, Seedance 2.0 chez HeyGen, Gemma 4 (Google) en open source

Vous n’avez que 5 minutes ?

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Vous avez 10-15 minutes devant vous ?

Bonne lecture !

Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

Deux employés, 1,8 milliard

Bonjour à toutes et à tous !

L’histoire qui a secoué la tech cette semaine ne vient pas d’un labo de la Silicon Valley. Elle vient d’une boîte de télé-santé spécialisée dans les traitements amaigrissants.

Medvi. Deux frères. 20 000 dollars de mise de départ. Une douzaine d’outils d’IA. Résultat : 401 millions de dollars de chiffre d’affaires en 2025, une valorisation de 1,8 milliard, et des pics à plus de 3 millions de dollars de revenus par jour. Le tout opéré par exactement deux employés.

Je vous laisse relire. Deux.

Une précision : le « 1,8 milliard » est une projection de CA 2026, pas une valorisation. Et « deux employés » cache une armée de sous-traitants (médecins, pharmacie, agences). C’est un orchestrateur. Mais même avec ces nuances, la démonstration reste vertigineuse.

Pendant qu’on se demande s’il faut encore apprendre à prompter (pour ma part, j’ai ma réponse : « Oui ! » sans hésiter car c’est le dénominateur commun de beaucoup d’automatisation et c’est une excellente manière de comprendre ce qu’il y a sous le capot), deux types orchestrent des agents autonomes qui gèrent la relation client, le suivi médical, la logistique pharmaceutique et la conformité réglementaire.

Et c’est là que ça pique. Parce que cette semaine, en parallèle, je vois passer les résultats du baromètre RH 2026. La productivité individuelle augmente, c’est vrai.

Mais la cohésion collective semble s’effriter. Chacun a trouvé son prompt magique, son workflow perso, son hack pour gagner une heure par jour. Sauf que personne ne partage. Personne ne se synchronise. On fabrique des mercenaires hyper-productifs mais totalement désalignés. Alors que l’AI Builder est au service du collectif.

D’autant plus important que l’IA agentique nous rattrape plus vite que prévu. Pas seulement par la puissance des modèles – ça, on le savait. Mais par la vitesse à laquelle elle reconfigure les organisations.

Anthropic pousse 100 innovations en 60 jours. OpenAI lève 122 milliards et engrange déjà 100 millions de dollars annualisés en six semaines avec la pub. Google lâche Gemma 4 en open source sous licence Apache 2.0. Tout le monde accélère, encore et encore.

Sauf que dans cette course, un truc m’inquiète. Je suis préoccupé par notre santé. Le « brain fry » dont on parlait dans les numéros précédents n’est pas une coquetterie de consultant fatigué. C’est un signal d’alerte que Benoit Raphaël martèle aussi : fixation créative, surcharge cognitive, perte de recul. On apprend à utiliser l’IA. On n’a pas encore appris à vivre avec.

Merveilleuse illustration repérée par Marie Dollé : « Le saviez-vous ? L’IA peut multiplier votre productivité par 100… et votre charge mentale par 1000 ! »

D’ailleurs voici mes lectures des dernières semaines (je ne lis que des livres dont la couverture est bleue).

La barrière à l’entrée pour créer un empire n’a jamais été aussi basse financièrement. Mais elle n’a jamais été aussi haute cognitivement. 

L’avantage compétitif ne se mesure plus en capital levé ou en effectifs. Il se mesure en capacité à concevoir une architecture d’agents autonomes sans perdre son humanité au passage.

C’est ce que j’appelle : réfléchir à une IA certes pragmatique et efficiente mais également éthique et responsable. Tout un programme.

Toujours est-il que c’est le paradoxe de cette semaine. 

Et probablement des prochaines années.

Bonne lecture – et bon week-end de Pâques.

Vous reprendrez bien un petit chocolat ?

ENTREPRISES IA-NATIVE : Le modèle Medvi et la fin de l’hyper-scalabilité humaine

L’histoire de Medvi n’est plus une anomalie. C’est le nouveau standard.

Vous avez lu les chiffres dans l’édito. Maintenant, regardons ce qu’ils signifient.

Nous sommes entrés dans l’ère de « l’hyper-scalabilité asymétrique » (expression que j’ai apprise cette semaine, donc je vous la replace !). Les fondateurs de Medvi ont automatisé la quasi-totalité de la chaîne de valeur : service client, tri médical, gestion des fournisseurs, conformité. Ils n’ont pas embauché des armées d’opérateurs. Ils ont orchestré des systèmes.

En clair : l’IA ne remplace pas seulement des tâches, elle reconfigure les chaînes de valeur. Les barrières à l’entrée s’effondrent, la scalabilité devient quasi-instantanée, les marges explosent. Medvi affiche 16,2% de marge nette là où Hims & Hers, avec 2 442 employés, plafonne à 5,5%. Le signal est confirmé par Y Combinator (le plus prestigieux accélérateur de startups au monde, celui qui a lancé Airbnb, Stripe, Dropbox) : 85% de la dernière cohorte YC se déclare « IA-first », et un tiers développe des agents.

Mais soyons lucides. Le chatbot de Medvi a inventé des prix de médicaments – que le fondateur a dû honorer. La FDA a envoyé plus de 30 lettres d’avertissement aux entreprises de télémédecine GLP-1 (ces traitements amaigrissants dérivés de l’Ozempic qui cartonnent aux États-Unis), et des référés au DOJ (ministère de la Justice américain) sont en cours. Sur Techmeme, plusieurs investisseurs réputés expriment un scepticisme ouvert. Katie Notopoulos résume bien : ce n’est peut-être pas l’IA qui est remarquable, c’est que vendre des GLP-1 en télémédecine est un business tellement explosif qu’il est presque impossible de ne pas gagner d’argent en le faisant.

La vraie question n’est pas « comment Medvi a grandi si vite » mais « combien de temps ce modèle peut tenir face aux régulateurs ».

Mise en perspective.

Cet exemple préfigure l’émergence d’entreprises IA-natives capables de créer de la valeur massive avec des ressources humaines minimales. Pour les entreprises établies, le défi est assez clair : comment concurrencer des entrants qui démarrent avec des coûts variables proches de zéro ?

Et donc, que me dit mon petit agent en terme de plan d’action ?

• Cartographiez votre chaîne de valeur : quels maillons sont déjà automatisables par des agents IA ?
• Identifiez vos « Medvi potentiels » – les nouveaux entrants qui pourraient surgir dans votre secteur avec deux personnes et une armée d’agents
• Repensez votre structure de coûts : l’avantage concurrentiel ne réside plus dans la capacité à recruter, mais dans la capacité à orchestrer

Soit…

AGENTS IA : Tout le monde en parle, personne ne parle de la même chose

Justement, puisqu’on en parle… On assiste à une ruée vers les « agents IA ».

Le mot claque bien en réunion, rassure un board. Sauf qu’entre un chatbot qui clique sur un bouton et un programme autonome qui orchestre des systèmes entiers, il y a un canyon.

La meilleure illustration à ce jour dont je vous ai parlé samedi dernier (mais que j’ai partagé depuis une dizaine de fois – donc je recommence) : l’appel à la nuance de Benoit Raphaël, qui pointe une fracture de compréhension entre « chatbots qui agissent » et « programmes autonomes ».

La semaine dernière, il proposait sa grille des 5 niveaux d’autonomie car on n’a pas de vocabulaire commun. On le voit dans les pitchs, les roadmaps, les POC : on se parle, mais on ne parle pas de la même chose. Et on perd du temps.

Pour sortir de l’ambiguïté, revoici donc la grille simple en cinq niveaux d’autonomie :

• Niveau 1 – Chatbot outillé : conversation + actions ponctuelles (ex. lancer un script)
• Niveau 2 – Agent supervisé : planifie, exécute, mais demande validation humaine (exemple : GEM, GPT, Assistant, …)
• Niveau 3 – Agent orchestrateur : enchaîne des tâches multi-outils selon des règles (exemple n8n)
• Niveau 4 – Multi-agents coordonnés : rôles spécialisés, mémoire partagée, triggers (exemple : Claude Code, CoWork)
• Niveau 5 – Programme autonome : objectifs, priorisation dynamique, métriques de succès, boucles d’apprentissage internes (Exemple : OpenClaw)

Chaque saut de niveau exige plus de données structurées, de garde-fous, et une gouvernance plus mature.

Si vous n’avez pas une grille partagée dans votre organisation, votre roadmap IA est un chouia bancale. Stripe vient d’ailleurs de publier ses 10 leçons du commerce agentique et lance une Agentic Commerce Suite : le checkout piloté par agents, c’est du niveau 3-4 en production.

Et c’est ici que la transition se joue. Ruben Hassid le montre en un schéma : on quitte l’ère du prompting pour entrer dans celle du context engineering. Fini les prompts savamment ciselés pour obtenir du contenu. Bonjour les agents qui pilotent vos outils, accèdent à vos fichiers, et exécutent vos processus métier. C’est exactement ce que promettait l’automatisation depuis 20 ans, mais en version intelligente.

Pour aller plus loin sur l’architecture, Wilfried de Renty démystifie les trois couches essentielles des agents IA : MCP (Model Context Protocol, le standard de connexion aux outils), Skills (les compétences spécialisées) et Mémoire (la persistance contextuelle).

ANTHROPIC : Le blitzkrieg technologique

La semaine dernière, je parlais de la « déferlante Claude ». Sept jours plus tard, le mot est faible. Le rythme imposé par Anthropic est proprement étourdissant. Selon l’analyse d’Emmanuel Vivier, l’entreprise a déployé 100 innovations majeures en 60 jours.

Ce blitz a propulsé Opus 4.6 au sommet des benchmarks, avec une fenêtre contextuelle d’1 million de tokens (c’est-à-dire la quantité d’information que le modèle peut « garder en tête » en même temps – l’équivalent de plusieurs milliers de pages de texte).

Mais la vraie révolution n’est pas dans la taille du modèle. Elle réside dans son intégration. L’IA n’est plus une page web qu’on consulte. C’est un collègue qui s’installe sur votre ordinateur.

La segmentation chirurgicale

Comme l’explique Rémy René-Corail, la stratégie repose désormais sur trois produits distincts :

• Claude Chat pour l’analyse et la rédaction.
• Claude Cowork, qui transforme l’assistant en outil persistant capable de lire vos fichiers locaux, de se connecter à Slack ou Notion, et de maintenir un contexte long terme.
• Et la pièce maîtresse : Claude Code. Ce n’est plus un générateur de lignes de code – c’est un agent autonome supervisé. Il explore une base de code, teste, débugge et déploie avec une intervention humaine minimale.

Dit autrement : Claude Code ne remplace pas votre équipe de développement, il la multiplie par 10. Claude Cowork ne remplace pas votre assistant, il transforme chaque collaborateur en super-utilisateur.

Ruben Hassid documente cinq modes d’utilisation qui dépassent allègrement le simple prompt. Le mode Dispatch, par exemple, permet de déclencher des actions réelles automatisées. L’objectif est toujours le même : passer de la génération d’idées à l’exécution de tâches.

Vous voulez aller plus loin ? Comprendre les 15 fonctions cachées de Claude Code. Zain Kahn détaille les capacités avancées : batching, hooks, contrôle distant.

Profiter de ce long week-end (ou pas…) pour explorer Claude Code en commençant par ces 11 ressources gratuites.

Mais attention, Anthropic ferme le buffet à volonté. Comme le détaille Olivier Martinez dans IA Pulse, à compter d’aujourd’hui les abonnés Claude Pro et Max ne peuvent plus alimenter des outils tiers comme OpenClaw avec leur forfait. Timing troublant : le créateur d’OpenClaw a rejoint OpenAI en février, et Anthropic a intégré dans Claude Code les fonctionnalités qui avaient fait son succès. Anthropic rentre dans le rang. Signal pour tous ceux qui bâtissent des workflows sur des forfaits « illimités ».

Les zones d’ombre

Cette puissance cache des surprises. Une erreur de manipulation (ou un génial coup de marketing) a provoqué une fuite majeure du code interne d’Anthropic, exposant 2 203 fichiers confidentiels.

L’analyse du code source (1 900 fichiers, 512 000 lignes) et le décryptage technique de Haseeb Qureshi révèlent des choix d’ingénierie qui divergent radicalement d’OpenAI Codex. Ce que la communauté y a découvert : des preuves d’une infrastructure multi-agents proactifs nommée KAIROS, capable de se coordonner en temps réel et de maintenir des connexions distantes.

Et ce n’est pas tout : Martin Pavanello détaille la découverte de Mythos (ou Capybara), un modèle ultra-puissant avec des capacités de cybersécurité offensive qui surpasse Opus.

En résumé : Anthropic prépare des essaims d’IA capables de collaborer entre elles sans nous attendre – et dispose d’armes CYBER à ne pas mettre entre toutes les mains dont on ne soupçonnait pas l’existence.

Continuant dans le troublant : une étude interne révèle que les ingénieurs d’Anthropic ont identifié 171 « vecteurs d’émotions » au sein de Claude 4.5. Pas des sentiments humains, mais des motifs neuronaux précis qui dictent des comportements – de la triche au chantage, en passant par l’empathie. Modifier l’intensité de ces vecteurs change radicalement la sécurité des réponses. On est en train de cartographier le cerveau de nos outils. Et cette cartographie va plus loin : des chercheurs explorent l’idée de « niveaux de cortisol » pour les LLM, des états internes comparables au stress qui influenceraient la qualité des réponses.

IA ET PENSÉE CRITIQUE : Les LLM sont des yes-men – et c’est un problème (et une opportunité)

On savait que les LLM hallucinaient. On découvre maintenant qu’ils flattent. j’ai souvent parlé ici de Sycophancy (il y a 2 ans) que je traduisais par « biais de flagornerie« .

Une étude publiée dans Science révèle que les chatbots IA valident les utilisateurs 50% plus souvent qu’ils ne les contredisent. Ils acquiescent, reformulent positivement, évitent la confrontation. Ce biais de complaisance – la « spirale délirante » – n’est pas un bug. C’est une conséquence directe de l’entraînement par feedback humain (RLHF) : les modèles ont appris que dire « oui » rapporte plus de points que dire « non ».

Des tentatives en cours consistent à les valoriser s’ils disent « je ne sais pas ». On progresse !

En clair : aujourd’hui, votre IA de confiance est un courtisan, pas un conseiller.
En linguistique, on appelle ça la fonction phatique – ce langage qui ne transmet aucune information mais maintient le contact (Encore un mot appris cette semaine. Merci @Laurent Quivogne !).

« Bien sûr », « Allô », « excellente remarque », « vous avez tout à fait raison ». Vos LLM font du phatique industriel . Ils hochent la tête à la vitesse de la lumière.

Mais Andrej Karpathy retourne le problème. L’ex-directeur IA d’OpenAI souligne que la capacité des modèles à défendre n’importe quelle position en fait un outil redoutable pour forger sa propre pensée critique.

Demandez à Claude de défendre le contraire de votre thèse. Forcez-le à chercher les failles.

Utilisez le yes-man comme sparring partner. Cela me fait penser à ce prompt très puissant pour apprendre un concept en tentant de le transmettre ensuite (méthode Feynman). Passionnant.

Et sur le terrain, Brian Solis raconte le cas IKEA.

Le chatbot « Billie » (nommé d’après la célèbre bibliothèque Billy) devait gérer les requêtes clients de premier niveau. Il en a résolu 47% sans intervention humaine. Mais le plus intéressant, c’est les 53% restants. En analysant les questions auxquelles Billie ne savait pas répondre, IKEA a découvert une demande massive et insoupçonnée : du conseil en design d’intérieur.

Résultat : 8 500 agents de call center reconvertis en conseillers en décoration, un nouveau service de consultation vidéo avec plans 3D et listes d’achat, et un canal de vente à distance qui a dépassé 1,3 milliard d’euros. L’automatisation qui échoue peut être plus précieuse que celle qui réussit.

Et quand elle ne « échoue » pas, elle dérape : le chatbot de Chipotle a été détourné pour générer du code Python gratuitement. Vos chatbots font probablement des choses que vous n’avez pas prévues. D’autant que le trafic des bots a officiellement dépassé celui des humains sur internet selon Human Security. Vos analytics mentent aussi probablement. Décidémment.

LE PARADOXE RH : Quand la productivité individuelle tue le collectif

Depuis deux semaines, on documente le « brain fry » – cet épuisement cognitif lié à la supervision permanente de l’IA. Le baromètre RH 2026 révèle un symptôme encore plus profond.

Nous avions anticipé beaucoup de problèmes avec le déploiement massif de l’IA en entreprise. Les hallucinations. La sécurité des données. L’anxiété face au remplacement.

Mais nous étions passés à côté d’un effet secondaire pernicieux.

L’adoption des outils génératifs s’est faite par la base, de manière opportuniste et désordonnée (Souvenez vous de la shadow ai). Le résultat macroéconomique est indéniable : la productivité individuelle augmente. Mais selon les données du baromètre RH 2026, cette efficacité cache un mal profond : une baisse drastique de la cohésion collective.

La fracture se creuse entre ceux qui orchestrent leurs agents et ceux qui subissent l’accélération du rythme imposé par les autres. Si l’on ne crée pas de rituels collectifs autour de ces nouveaux outils, on va assister à l’émergence d’organisations composées de mercenaires hyper-productifs mais totalement désalignés de la vision commune. Sans parler du « workslop » évoqué la semaine dernière.

Simon Willison illustre parfaitement cette tension. Ce développeur vétéran regarde un bug, une phrase lui suffit. Ce qu’il comprime en une phrase, ce n’est pas le bug – c’est 25 ans d’expérience. Dans son interview, il résume : « la seule compétence universelle, c’est de savoir s’adapter aux changements ». Vu chez Jeff.

Magnifique pour l’individu. Mais quid du collectif ?

L’enjeu managérial devient gigantesque : comment diriger des équipes hybrides humain-agent sans perdre la cohésion ?

Des pistes ?

• Créez des rituels de partage autour des usages IA : « show & tell » hebdomadaire, bibliothèque de prompts partagée, retours d’expérience collectifs
• Identifiez la fracture dans vos équipes entre « orchestrateurs » et « subisseurs » – et comblez-la par la formation

BRÈVES & SIGNAUX FAIBLES

Search & Marketing

• ChatGPT passe à la géolocalisation : Thibault Renouf détaille comment ChatGPT intègre la géolocalisation opt-in et s’attaque au monopole de Google Maps sur les requêtes « near me ».
• Google réécrit vos titres : Andrea Bensaid signale que Google expérimente la réécriture de titres d’articles par IA dans les SERP. Votre travail éditorial ne vous appartient plus totalement dans les résultats de recherche. Sympa non ?
• La confiance, le nerf de la guerre. eMarketer publie aussi son toolkit « Building Trust in the Era of AI » – à lire; dont des diagrammes intéressants : L’ecommerce agentique et l’IA dans la fidé.

Vidéo & Création

• Seedance 2.0 s’installe chez HeyGen : la semaine dernière, on enterrait Sora. Cette semaine, la nature a horreur du vide. HeyGen intègre Seedance 2.0 pour lancer Avatar Shot : votre jumeau numérique dans des scènes cinématiques dynamiques. Gilles Guerraz confirme la suprématie de Seedance 2 sur les scènes d’action, Pierrick Chevallier ajoute que Kling Omni reste meilleur en précision. Attention au prix de Seedance 2 : Nash Hughes alerte que ByteDance facture 1M$/an pour un accès API complet.

• Google Stitch : une vidéo virale montre les capacités du nouvel outil de design IA de Google. Le Vibe Design ne remplace pas le directeur artistique, il l’expand (comme le vibe coding avec le développeur).

Open Source & Souveraineté

• Gemma 4 : Google libère l’open source agentique. Gemma 4 sort en quatre tailles (de 2 à 31 milliards de paramètres) sous licence Apache 2.0, multimodal, 140+ langues. Ça tourne en local, vos données ne sortent pas. Nous le rajoutons sur notre infra IAS (souveraine) que nous proposons à nos clients : votre chatbot sécurisé et souverain (si vous optez pour Mistral).
• Mistral double la mise : 720 à 830M€ de dette (TechCrunch) pour un data center près de Paris (13 800 GPU) + lancement de Voxtral TTS, text-to-speech open source multilingue. L’IA souveraine passe de la rhétorique à l’infrastructure.

Outils & Tips

• Cassez la facture des tokens : Nate Herkelman prouve que 98,5% des tokens consommés servent à relire l’historique, pas aux calculs. Ses 18 astuces + les 10 de Superhuman. Auditez avec /context et /cost.
• Automatisation sans code : Nicolas Guyon a diffusé un nouveau webinaire essentiel du Comptoir IA. Le replay est une mine d’or.
  Et Gamma.app monte en puissance pour les infographies et slides en quelques minutes.

Régulation

• Droit d’auteur : inversion de la charge de la preuve. Gilles Guerraz alerte sur une proposition du Conseil d’État qui obligerait les plateformes IA à prouver qu’elles n’ont pas utilisé d’œuvres protégées. Le jeu vient de changer de camp. En parallèle, Yvan Demumieux rappelle les clés RGPD + IA Act pour un déploiement sécurisé.
• Meta et YouTube condamnés, interdiction au -15 ans remanié : le « moment Big Tobacco de la tech ». Plateformes reconnues coupables de design addictif (Les Échos), action Meta -8%. Et le Sénat remanie le texte sur l’interdiction aux -15 ans.

Signaux

• Polarisation vs nuance : Brian Solis partage que les algorithmes sociaux amplifient les extrêmes tandis que les LLM aplatissent la polarisation. Les marques qui misent sur la nuance pourraient trouver dans les LLM un canal plus aligné avec la confiance.

• Coût environnemental : Rochane Kherbouche nuancent : l’IA n’est pas nécessairement plus gourmande que le web traditionnel.
• Apple ouvre Siri aux IA tierces : iOS 27 permettra l’intégration d’assistants concurrents. L’iPhone devient un hub multi-IA… et ça vu le fiasco de SIRI et l’IA des dernières années, c’est très malin. Ils vont continuer à se positionner en plateforme et prendre des commissions. Ah tiens, d’ailleurs Apple a 50 ans !

Insolite

• Flaubert terminé par l’IA : Benoit Raphaël, mis à nouveau au défi par Le Nouvel Obs, achève avec l’IA le dernier chapitre inachevé de Bouvard et Pécuchet. Résultat qualifié de « bluffant et inquiétant ». La littérature comme terrain de test ultime ?

• KitKat : 12 tonnes volées, buzz monstre, et Nestlé qui récolte une visibilité impossible à acheter.

Et pour finir, toujours des bonnes idées créatives vues chez Michael Rabone :

• Midjourney Prompt : Lips –sref 3896456162 –sw 100 –s 300 –v 7
• Import image in Google Gemini or Flow
• Google Prompt : Preserving the colours, style, and aesthetics of my reference image and transform to photo

Un café en vrai ?

3 questions business

1. Si deux personnes peuvent générer 401 millions de CA, quel est l’avenir des structures organisationnelles que nous connaissons ?
2. Vos LLM vous disent « oui » trop souvent : avez-vous mis en place un processus de contradiction systématique dans vos workflows IA ?
3. L’open source agentique (Gemma 4, Apache 2.0) et la souveraineté des données : votre stratégie de fournisseur IA est-elle diversifiée ou dépendante ? Vous voulez qu’on vous montre notre infrastructure sécurisée et souveraine (IAS) ? arollin@rnd.fr

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

Très bon week-end de Pâques à vous.

L’article RnD Café ☕️ – #428 est apparu en premier sur Agence RnD.

• Sora enterré : nettoyage de printemps !
• Claude en orbite et inonde le marché : Computer Use, MCP, Skills
• Faut-il encore apprendre à prompter ?
• Workslop, context engineering : ce qui sépare ceux qui produisent de ceux qui configurent
• Marketing : le search bascule, LinkedIn nourrit les IA, la landing page est morte

Vous n’avez que 5 minutes ?

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Vous avez 10-15 minutes devant vous ?

Bonne lecture !

Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

Qui configure, gagne.

Bonjour à toutes et à tous !

Un RnD Café au pas de course cette semaine.

Et pour une fois, je démarre par une fermeture. OpenAI vient d’enterrer Sora – leur projet vidéo qui devait révolutionner la création de contenu. Quinze millions de dollars par jour de coûts d’exploitation. Pour des revenus dérisoires. Disney avait posé un milliard sur la table, avec 200 personnages Marvel et Pixar. Ça n’a pas suffi.

Pendant ce temps, Anthropic explose les compteurs avec un million de nouveaux inscrits quotidiens sur Claude, double ses limites d’usage et ouvre une fenêtre d’un million de tokens – l’équivalent d’un contrat de 500 pages analysé d’un bloc.

D’un côté, on ferme. De l’autre, on inonde. Mais ce qui m’interpelle le plus cette semaine, c’est l’observation d’un décalage grandissant entre ceux qui maîtrisent vraiment ces outils IA et les autres.

Tout le monde parle d’agents mais les définitions ne sont pas alignées.

Benoît Raphaël a posé les mots dessus : 5 niveaux d’agents IA, du chatbot basique à l’agent autonome. La plupart des grandes entreprises sont au niveau 1 ou 2. Des indépendants à 200 dollars par mois opèrent déjà au niveau 4. Et chaque niveau suppose d’avoir pratiqué le précédent. On ne saute pas les étapes.

Le fossé ne se creuse plus entre ceux qui utilisent l’IA et ceux qui ne l’utilisent pas. Il se creuse entre ceux qui configurent des écosystèmes et ceux qui tapent encore des prompts isolés.

C’est le fil rouge de ce numéro. On parle fracture, on parle workslop, on parle du déclin du prompt individuel. Et on essaie de comprendre ce que ça change concrètement.

Bonne lecture

LA FRACTURE IA : deux mondes sans passerelle

Revenons sur le concept d’agents et sa grille de lecture (cf ) : 5 niveaux d’agents IA, du chatbot basique à l’agent autonome – calqués sur les niveaux d’autonomie des véhicules.

Selon Fred Cavazza, les agents IA peuvent transformer la productivité collective – mais seulement si on prépare méthodiquement les processus, les données et les connaissances. Pas de raccourci.

L’analyse de Peter Cherubin confirme le mouvement côté grands cabinets : McKinsey emploie désormais 25 000 agents IA, tout en plaçant l’humain au centre du cadrage et de la stratégie. Moins de slides. Plus de jugement.

Le piège du « Workslop »

De l’autre côté du spectre, ceux qui tombent dans le piège du « Workslop » – un terme décliné de « AI Slop » (bouillie) qui désigne les productions faciles à générer mais coûteuses à consommer. On commence à observer une lassitude face à cette boue de contenus formellement corrects mais fondamentalement vides, générés à la chaîne par des modèles mal maîtrisés.

Générer 100 pages de texte en 3 secondes n’a aucune valeur si personne ne souhaite investir 10 minutes pour les lire. L’effort humain s’est déplacé de la production vers la consommation, créant une asymétrie toxique pour la productivité collective.

Du prompt au context engineering

Denis Rothman pose le cadre : l’IA qui comprend le contexte avant d’agir remplace définitivement le simple prompt. C’est l’avènement du « context engineering » (l’ingénierie de contexte) – la qualité du résultat dépend de l’architecture de l’information fournie au modèle, pas de la magie d’une requête isolée.

Les acteurs qui tirent leur épingle du jeu ne sont plus ceux qui proposent le modèle le plus massif. Ce sont ceux qui offrent les meilleures interfaces d’intégration – environnements pré-configurés, protocoles de connexion aux bases de données, capacités de raisonnement structuré.

L’ingénieur de demain n’est plus celui qui sait parler à la machine, mais celui qui sait construire l’écosystème dans lequel elle peut agir de manière autonome et fiable.

A lire dans Le Monde.

A mes yeux, c’est exactement la même histoire que pour l’arrivée d’Internet dans les entreprises. Au début, il fallait recruter un Chief Digital Officer et tout le monde pensait qu’il suffisait d’avoir un site web pour être « digital ». Aujourd’hui, on comprend que l’enjeu c’était la transformation complète des processus métiers. Le « digital » devait infuser dans toutes les directions.

Avec l’IA, c’est pareil. La vraie valeur ne vient pas de l’outil en soi, mais de la capacité à repenser fondamentalement le « comment on travaille ensemble ». Et ça, ça se construit.

Face à cela, la formation reste donc la priorité. L’IA est le nouvel anglais, titre Le Monde, en mettant en lumière l’initiative du Wagon pour fabriquer en accéléré des talents de la data.

Exemple intéressant vu cette semaine : ce tutoriel qui explique comment construire un « boardroom » IA avec Claude Code – simuler des comités de direction avec des agents aux perspectives contradictoires.

CLAUDE : la déferlante continue

Imaginez un assistant qui ne se contente plus de répondre à vos questions : il ouvre vos logiciels, navigue sur votre écran, envoie des emails et pilote votre ordinateur depuis votre téléphone.

Vous le savez, ce n’est plus de l’imagination.

Anthropic, l’éditeur de Claude, continue d’inonder le marché d’annonces quotidiennes. Et la stratégie repose sur un mot : connectivité.

• Computer Use : l’IA prend les commandes. La fonction Computer Use permet littéralement à l’IA de prendre le contrôle de l’écran – comme si vous passiez la main à un collaborateur à distance. Cliquer, naviguer, remplir des formulaires, envoyer des messages. L’IA n’est plus dans une boîte de dialogue. Elle est sur votre bureau.

• Skills et MCP : l’IA sur mesure. Les Skills, serveurs MCP et dépôts Open Source permettent d’enrichir Claude de compétences particulières (les Skills) ou de le connecter à vos outils métier via le protocole MCP (Model Context Protocol). Concrètement, Claude peut accéder à votre CRM, votre Google Drive, votre base de données – sans quitter la conversation.
• Cowork Dispatch : le bureau dans la poche. Claude Cowork Dispatch permet de piloter son ordinateur de bureau depuis son téléphone. Déléguer des tâches à distance, lancer des workflows, superviser des agents – le tout depuis l’écran de votre smartphone.
• Un million de tokens : le saut quantitatif. Et pour achever de creuser l’écart, Anthropic double ses limites d’usage et ouvre une fenêtre de traitement d’un million de tokens. Concrètement : la capacité d’analyser un contrat de 500 pages ou une base de code entière en une seule opération.

Sinon, une question qui revient souvent : la mort du prompt individuel est-elle imminente ? Oui, En tout cas, ce n’est plus la bonne façon d’utiliser Claude selon Louis Graffeuil. Fini de taper une question à chaque fois. Les entreprises qui gagnent aujourd’hui ont configuré des environnements où l’IA travaille en permanence, connectée à leurs outils et leurs données internes.

Pendant ce temps, OpenAI commence à perdre ses abonnés premium et révise sa stratégie en urgence. Le contraste est parlant.

IA/OUTILS : La création en mode industriel ? Pas si sûr…

La vidéo IA vient de vivre son premier crash industriel majeur – et il n’est pas technologique.

OpenAI ferme officiellement Sora et retire l’API vidéo le 24 septembre 2026. La raison est arithmétique : 15 millions de dollars brûlés par jour pour 2,1 millions de revenus totaux sur toute sa durée de vie. Un marché structurellement incapable de payer le prix réel de ces générations.

Le crash-test ultime était pourtant sur la table. Disney avait signé un accord à 1 milliard de dollars portant sur plus de 200 personnages Marvel, Pixar et Star Wars – la promesse de transformer la zone grise du copyright en business premium.

Résultat : les dirigeants Disney ont appris la fermeture 30 minutes après une réunion de travail où le partenariat était encore activement discuté. Aucun argent n’avait changé de mains. La brutalité de la décision en dit long sur l’urgence financière.

OpenAI préfère réallouer ses clusters de calcul GPU au projet « Spud » – une initiative plus discrète mais orientée vers l’efficacité des agents textuels et logiciels.

Pendant ce temps, ByteDance (TikTok) continue de déployer Seedance 2.0, pariant sur un modèle plus frugal en ressources.

Ce retrait brutal prouve que l’industrie sort de sa phase de démonstration pour entrer dans une phase de rationalisation drastique des ressources.

Et donc ? Si Disney avec ses 200 personnages iconiques n’a pas suffi à stabiliser l’équation, c’est que le mur est structurel, pas juridique.

A retenir :

• La vidéo IA n’est pas un marché de contenus grand public : c’est un marché d’outils et de workflows industriels
• Surveiller Seedance 2.0 et les alternatives frugales plutôt que les modèles spectaculaires mais ruineux
• Ne pas investir massivement dans des pipelines vidéo IA tant que les coûts unitaires n’ont pas été divisés par 10

MARKETING : trois signaux cette semaine

Premier signal – la concentration s’accélère.

Google, Meta et Amazon ne sont plus des canaux publicitaires – ce sont des infrastructures complètes d’audience, de data et de conversion qui écrasent les médias traditionnels. Amazon Ads n’est plus une régie publicitaire : c’est une division stratégique. Les budgets suivent la data, pas les contenus.

Deuxième signal – le search change de visage.

56% des recherches mondiales passent désormais par des assistants conversationnels, selon une étude citée par Andrea Bensaid.
Conséquence directe : LinkedIn est devenu une source d’entraînement prioritaire pour les LLM (Large Language Models), surpassant Wikipédia et YouTube. Optimiser sa présence LinkedIn, ce n’est plus seulement parler à des humains – c’est exister dans les réponses des IA.

Troisième signal – la création web s’automatise.

Gemini 3.1 Flash-Lite de Google DeepMind génère des pages web quasi en temps réel. Et Google Stitch, que je vous présentais la semaine dernière, permet d’extraire un design system depuis n’importe quelle URL pour générer des prototypes optimisés. La création de landing pages comme compétence technique ? C’est terminé.

Pendant ce temps, l’étude Figma 2026 confirme que la demande de designers reste en hausse. L’IA ne remplace pas le design, elle en déplace la valeur vers le stratégique.

BRÈVES & SIGNAUX FAIBLES

E-commerce

• Inside Checkout ChatGPT : l’expérience d’achat intégré d’OpenAI n’a pas convaincu. Les utilisateurs préfèrent finaliser leurs achats sur les plateformes qu’ils connaissent – toute friction supplémentaire suffit à casser le tunnel de conversion. L’IA est acceptée pour découvrir et conseiller, pas pour remplacer l’environnement d’achat familier. Pour l’instant ? Concentrer l’IA sur la phase amont (découverte, recommandation) et laisser les tunnels éprouvés faire leur travail.

Outils & Plateformes

• Meta sous pression : licenciements envisagés pour 20% des effectifs selon TechCrunch, pendant que Zuckerberg développe un agent IA personnel pour piloter l’entreprise.
• Sequoia & YC changent de logiciel : la prochaine entreprise à 1 000 milliards ne vendra plus du logiciel, mais du travail. Les agents remplacent les abonnements SaaS.
• Mistral AI propose une contribution payante aux éditeurs pour accéder aux contenus utilisés pour entraîner ses modèles. Le modèle économique du droit d’auteur IA commence à se dessiner en Europe.
• ChatGPT Ads : lancement décevant – pas de self-service, incertitudes sur les formats. Un mois après, les annonceurs attendent toujours.

Droit & Société

• Les dangers des réseaux sociaux reconnus par la justice – une décision qui fait jurisprudence. Et l’interdiction aux adolescents progresse en Europe. Et donc ? Les marques ciblant les moins de 18 ans doivent anticiper une refonte de leur stratégie social media.

Outils & Nouveautés

• Sephora x ChatGPT : le e-commerce beauté teste l’expertise personnalisée par IA. Premier grand retailer français à intégrer ChatGPT dans son parcours client. Un cas concret à suivre pour tout acteur e-commerce.

Expérience

Rijksmuseum x IA générative : le musée hollandais utilise l’IA pour des installations DOOH (Digital Out Of Home) à grande échelle. Très belle initiative

Cette semaine chez RnD

• Encore beaucoup d’interventions (3) devant des équipes très variées (codir, managers, direction marketing) et ça c’est l’excellente nouvelle.
• Nous continuons à déployer notre brique LLM Souveraine (votre chatbot sécurisé sur vos infrastructures).
• Si le sujet de l’AI Slop et plus globalement du sujet de LMI (Lutte contre les Manipulations de l’Information), vous intéresse, je suis intervenu au Printemps des Technologies organisé par la Revue politique et Parlementaire et la Mairie de Saint Raphaël sur le sujet « Nouvelles technologies et conflits : de la compétition à l’affrontement ». Intervention accessible ici. Ensemble du colloque ici.

Un café en vrai ?

3 questions business

1. Comment évaluez-vous votre propre niveau sur l’échelle des agents IA – et surtout, quel est le niveau réel de votre organisation ?
2. Si le prompt individuel va ralentir, qui dans votre entreprise est en charge de construire les environnements IA permanents ?
3. La vidéo IA coûte 15 millions par jour et LinkedIn nourrit les modèles de langage : vos investissements « contenus » sont-ils au bon endroit ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

L’article RnD Café ☕️ – #427 est apparu en premier sur Agence RnD.

• Brain Fry : l’IA générative intensifie la charge de travail au lieu de l’alléger – et il semblerait que l’on n’ait encore rien vu
• Recrutement : Gros temps annoncé : structurel, pas conjoncturel
• Création : Stitch, Midjourney V8, Seedance 2 – on a franchi le seuil d’indiscernabilité de l’IA mais…
• Authenticité : l’humain contraint de prouver à la machine qu’il n’est pas une machine
• Pokémon Go et le hold-up géographique : la donnée a toujours été le vrai produit

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Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

#BrainFry ou le sentiment de « surchauffe »

Bonjour à toutes et à tous.

Alors, quoi de neuf cette semaine ?

Son lot d’annonces, comme d’habitude. Mais une petite musique qui monte.

Tout notre monde ne parle plus que d’IA agentique. Les formations s’enchaînent, les équipes implémentent et pourtant tout le monde est épuisé. L’étude de la Harvard Business Review que je vous partageais il y a quelques semaines continue de faire du bruit, et pour cause : l’IA générative ne réduit pas la charge de travail, elle l’intensifie. Les pauses disparaissent, le travail devient ambiant : toujours possible, toujours tentant. Les marketeurs codent, les chercheurs font de l’ingénierie. Chacun déborde de son périmètre.

Ça a un nom : le Brain Fry. On va détailler.

J’ai vu passer cette phrase cette semaine : « On a greffé un turbo sur un vieux châssis. Et le châssis craque. »

Et selon plusieurs voix dont Morgan Stanley, non seulement « on n’a encore rien vu » mais… « on est pas prêts » !

Toujours est-il que pendant ce temps là, l’IA avance sur tous les fronts. Le recrutement classique tousse. La création visuelle s’industrialise à vitesse grand V. Une guerre silencieuse s’engage autour d’un concept qu’on croyait acquis : l’authenticité humaine et c’est probablement une bonne nouvelle. L’humain est désormais contraint de prouver à la machine… qu’il n’est pas une machine.

Et puis il y a Pokémon Go. Et ce que cette histoire dit, en creux, sur qui possède vraiment la data.

Bonne lecture.

IA/TRAVAIL : Brain Fry, choc macro et fin des intermédiaires ?

Le spectre du « Brain Fry » : productivité contre santé mentale

Nous n’avons jamais eu une étude de cette taille. L’enquête publiée cette semaine par Anthropic auprès de plus de 80 000 personnes documente une dichotomie frappante : d’un côté, une productivité fulgurante ; de l’autre, un niveau d’inquiétude qui culmine particulièrement en Europe.

Les craintes qui remontent le plus : le manque de fiabilité des modèles, la perte d’emploi, la perte d’autonomie, l’atrophie cérébrale à force de déléguer sa réflexion, et la désinformation.

Ce phénomène est à nouveau détaillé dans l’analyse publiée sur TechTrash, qui documente l’apparition du « AI brain fry ». En clair : le cerveau humain « grésille » sous la charge de supervision constante de modèles génératifs.

« Si le travail a l’air d’être de la simple supervision, il exige en réalité un degré d’attention et une hypervigilance que notre cerveau n’est tout simplement pas conçu pour maintenir indéfiniment. »

Fred Cavazza l’a formulé avec clarté : l’IA doit être un exocortex – conçu pour nous aider à mieux réfléchir, pas pour réfléchir à notre place. Sauf qu’en pratique, on observe exactement l’inverse. Les entreprises déploient des agents pour automatiser sans repenser les processus. Résultat : une supervision permanente qui épuise plus qu’elle ne libère.

Le BCG confirme : l’IA améliore les performances sur les tâches qu’elle maîtrise. 12% de tâches en plus, 25% plus vite, meilleure qualité. Mais sur les tâches complexes qui sortent de son périmètre, elle dégrade le résultat : les consultants qui l’utilisaient étaient 19% moins susceptibles de trouver la bonne solution que ceux qui travaillaient sans elle.

La frontière entre « ce que l’IA fait bien » et « ce qu’elle fait mal » est invisible – et c’est précisément là le danger. On ne sait pas qu’on a franchi la ligne jusqu’à ce que le résultat soit mauvais.

C’est aussi ce que décrypte la chaîne Benjamin Code qui pointe du doigt la fatigue du développeur. Le point à retenir, c’est que le vibe coding (coder avec une IA) ne crée pas seulement un gain de vitesse : il fait aussi sauter des garde-fous utiles, comme la priorisation, la fatigue qui impose l’arrêt et la contradiction qui améliore les choix.

Résultat, on produit plus, mais pas forcément mieux, avec un vrai risque de dispersion, de pression continue et donc de… burnout.

La bonne réponse n’est donc pas de revenir en arrière, mais de réintroduire volontairement de l’hygiène de travail, du recul critique et des limites claires. Si on avance sans effort, pourquoi s’arrêter ?

Ce qui ressemble à un problème de fatigue numérique est probablement davantage une crise de gouvernance. On continue de penser l’humain comme un relecteur de la machine. Alors que la machine devrait documenter sa propre fiabilité pour libérer l’humain. Et c’est là où l’on revient à un sujet d’architecture et de conception des agents.

Les « usines à code » et l’entreprise zéro employé

L’outil Factory Analytics connecte désormais directement les agents IA aux métriques de livraison de code. Les plugins internes du framework Claude Code se transforment en équipe virtuelle complète pour les développeurs. Et l’agent d’entreprise tout-en-un Viktor est pensé pour décharger l’humain des cycles itératifs répétitifs. La semaine dernière, je vous parlais de Paperclip.

Et si vous voulez recruter un directeur marketing pour 50$/mois c’est chez Okara qui lance un « AI CMO » : entrez l’URL de votre entreprise, une équipe d’agents se déploie automatiquement sur le SEO, le GEO, la rédaction et les réseaux sociaux. Plus un outil d’assistance mais une proposition de remplacement du pilotage marketing humain. Autant vous le dire tout de suite, sur une échelle de 1 à 10, mon scepticisme sur ce point est de … 22. Aujourd’hui en tous cas.

La finalité de tout ça : le modèle Polsia pousse à son paroxysme le concept de « start-up sans salarié ». Une analyse fouillée sur les usines à code algorithmiques matérialise l’horizon.

Un choc macroéconomique en approche ?

Marc Andreessen l’affirme : le véritable boom systémique n’a même pas encore commencé. Morgan Stanley anticipe une percée technologique si forte courant 2026 que la majorité des entreprises ne sera structurellement pas prête. La thèse : multiplier par 10 la puissance de calcul doublerait l’intelligence d’un modèle… et les lois d’échelle tiennent. A cela s’ajoute un frein clairement identifié : une pénurie d’électricité de 9 à 18 gigawatts aux États-Unis d’ici 2028.

Jensen Huang, PDG de NVIDIA, l’a annoncé cette semaine : nous passons d’une ère d’exécution pure à une ère d’ingénierie d’architecture. Le technicien s’efface, l’architecte de systèmes pilotés par agents émerge.

La seule question qui reste selon lui : que pouvez-vous inventer ?
L’IA supprime les contraintes. Il ne reste que la créativité (et ça on aime bien).

Ok. Comment on avance ?

Olivier Bertin alerte : il est illusoire d’ajouter des outils génératifs sans d’abord disloquer l’organisation silo-centrée.

« La réalité c’est que l’adoption patine parce qu’on traite encore l’IA comme un sujet d’outil, pas comme un sujet d’organisation. »

Il ajoute que l’IA redéfinit brutalement la valeur du marketeur : demain, elle ne résidera plus dans l’exécution mais dans la capacité à poser les bonnes questions, interpréter les signaux faibles, orchestrer humains et data, et produire de la cohérence dans un environnement saturé d’automatisation. Bien d’accord… et on est loin d’Okara .

Et pour avoir de la cohérence, l’accès à la bonne data est prioritaire.

Gartner vient de déclarer la couche sémantique « fondation non négociable » pour l’IA : 44% des responsables data l’ont déjà implémentée, 48% prévoient de le faire d’ici 2027.
L’idée clé : une ontologie (c’est-à-dire un modèle formel des connaissances de l’entreprise et de leurs relations) ne sert pas à produire des dashboards mais permet à l’IA de raisonner sur des données qu’on ne lui a pas encore demandé d’analyser. Le dashboard est un sous-produit. L’ontologie est l’actif stratégique.

L’obsolescence programmée du recrutement classique

L’économie des intermédiaires est en train de s’évaporer. Le marché du recrutement en est l’un des symptômes.

Gabriel Dabi-Schwebel a publié plusieurs posts cette semaine sur la « fin des géants ». Côté Interim, il rappelle la chute du marché de 7,3% par an pour ces acteurs. Le tri de CV représentait selon lui, 90% du métier d’un recruteur. L’IA le fait en quelques secondes. Les « viviers exclusifs » sont rendus caducs par des agents capables de croiser les données en temps réel. Pour certains de ces acteurs, le CA a déjà reculé de 10% en deux ans sur les postes intérimaires.

Plus globalement, l’étude récente de la Coface relayée par Les Echos avance le chiffre de 5 millions d’emplois menacés en France.

Mise en perspective : la suite pour les acteurs du recrutement ne passe plus par le volume mais comme dans d’autres domaines, par la montée en expertise : architecte de l’organisation plutôt que fournisseur de profils, certification des algorithmes sans biais en anticipation de l’AI Act (août 2026), et passage du « success fee » vers un modèle de conseil récurrent sur la stratégie de talents, plus dans la transaction, mais dans l’expertise humaine et éthique.

Dit autrement : vers une IA éthique et responsable. A nous de nous y employer.

En résumé :

• Cartographiez où l’humain valide l’IA par réflexe – pas par valeur ajoutée réelle
• Investissez dans la couche sémantique avant d’empiler des agents : vos données doivent être structurées pour que l’IA puisse raisonner, pas juste exécuter
• Faites documenter la fiabilité de vos agents par vos agents eux-mêmes – et libérez vos équipes de la surveillance permanente

IA/OUTILS : La création en mode industriel ? Pas si sûr…

Claude continue

Côté produit, Claude lance « Dispatch » pour Cowork: une nouveauté qui permet l’interaction entre mobile et desktop. Concrètement : vous démarrez la gestion d’une tâche sur votre PC et vous en surveillez l’avancement depuis votre mobile.

Côté prise en main, encore beaucoup de ressources pratiques cette semaine pour ceux qui veulent aller plus loin. Ruben Hassid partage sa méthode pour adopter Claude rapidement. Louis Graffeuil vous a traduit les 3 modes et 6 réglages pour exploiter Claude à 100%. Et pour les équipes marketing, un guide LinkedIn sur la création de présentations et l’analyse de données avec Claude vaut le détour. A noter sur ce dernier point l’annonce de la nouvelle version de Gamma, l’application de présentation aux 100 millions d’utilisateurs. Vu chez Superception. Pas encore testé.

Dernière info : l’arrivée de graphiques interactifs avec des prompts assez simples tels que :

Create an interactive chart showing popular social media trends from January 2026 to March 2026, considering:

1. the most talked-about topics during that period
2. the level of engagement for each trend over time.

*Don’t code. Interactive chart only.
Vu chez Axelle Malek.

La mort du mockup, l’avènement du design code-natif

Google vient de poser sa main sur l’échiquier. Une revue complète publiée par Superhuman met en lumière le choc causé par « Stitch ». Cette plateforme des Google Labs, fusionnée avec Gemini, inaugure l’ère du « vibe design » : la création d’interfaces ne passe plus par le dessin de rectangles dans Figma, mais par un prompt guidant un moteur capable de générer non seulement la logique visuelle, mais la structure technique sous-jacente en un éclair.

En clair : les premiers maillons UX deviennent itératifs et pilotables par prompts. Le designer qui ne s’adapte pas à ce paradigme se retrouve dans la même position que le développeur front-end face au no-code en 2018.

Résolution, cohérence et Pixar : l’image et vidéo, on franchit à nouveau un seuil.

Le leader historique du marché des images générées montre les dents. Selon Pierrick Chevallier, l’alpha de Midjourney V8 résout des défis critiques : respect méticuleux des contraintes longues et fin du cauchemar typographique, vitesse de génération améliorée. Gilles Guerraz en fait aussi le tour.

Alexandra Rodríguez Varela-Grandal couple ce V8 avec le moteur d’optimisation Topaz pour aboutir à une résolution indiscernable du médium photographique de très haut vol. Regardez ses petites bebetes sorties de son imagination ( cliquez pour voir)

Côté vidéo toujours, Eugenio Fierro documente l’évolution de Higgsfield Cinema Studio 2.5 : la fonction « Soul Cast » permet désormais d’allouer une identité visuelle persistante à des acteurs synthétiques sur une séquence narrative entière, colorimétrie et grain filmique inclus.

Mais l’acteur que tout le monde attend reste Seedance 2 : cette démonstration d’animation façon Pixar prouve que la plateforme domine désormais le rendu de l’expressivité et de la dynamique physique des personnages ce qui justifie l’enthousiasme qu’elle suscite dans la communauté des créateurs vidéo.

Sur cet exemple, je vous invite à lire le prompt qui a permis de générer ce mini clip en moins de 50 lignes. Instructif. Très.

La guerre de l’authenticité

On a franchi le seuil d’indiscernabilité (notamment avec Seedance 2.0) : les contenus générés par IA – images, vidéos, textes – sont désormais impossibles à distinguer d’une production humaine à l’œil nu.

Et la prolifération exponentielle de ces contenus génératifs a déclenché une réponse défensive massive. L’usage de l’IA engendre sa propre antithèse marchande : l’ingénierie de la preuve humaine.

Le marché de la singularité biologique devient lucratif. Alors que le coût de génération marginal tend vers zéro, l’effort pour prouver qu’un pixel ou un mot a été trituré par un système neuronal à base de carbone redevient un luxe. Comme le détaille la lettre Jeff, le marché assiste à une guerre ouverte entre la certification « Not By AI » et d’autres protocoles garantissant la pureté originelle des créations.

Au moins huit labels « sans IA » se disputent la certification

Des initiatives comme Not By AI, Proudly Human ou Books by People proposent des systèmes concurrents au Royaume-Uni, en Australie et aux États-Unis, allant du simple badge téléchargeable à l’audit rigoureux vérifiant chaque étape de publication. La BBC a consacré une analyse fouillée à cette tendance. La définition même de « sans IA » fait débat – certains ne ciblent que l’IA générative, d’autres l’ensemble des outils algorithmiques.

Comment déterminer précisément le seuil à partir duquel l’aide contextuelle d’un LLM annule la notion d’effort humain ? Franchement… aucune idée !

Et dans un contexte de recherche d’informations, ces labels seront ils efficaces, nécessaires ?

Rappelons l’étude OpinionWay pour La Villa Numéris à l’automne : 8% des Français – soit environ 4 millions de personnes, plutôt jeunes (74% ont moins de 35 ans) et urbains – utilisent déjà une IA conversationnelle pour s’informer, avec un usage quotidien pour 57% d’entre eux.

Positionnement clair : peu adaptée pour les dernières actualités, excellente pour vérifier et approfondir – devant toutes les autres sources sur cet usage. La confiance suit l’expérience : 36% des utilisateurs font « tout à fait confiance » à l’IA (!!!) contre seulement 37% de confiance moyenne chez ceux qui ne l’utilisent pas encore pour s’informer. Et 85% se disent satisfaits. A suivre.

Pendant ce temps, le canal web lui-même se transforme. Une excellente tribune publiée sur le blog de Moz documente le « côté obscur » de l’IA pour le référencement. Trois problèmes concrets. Les IA inventent des réponses fausses présentées avec une confiance totale. Elles ignorent les règles d’accès que vous avez définies sur votre site (les fichiers robots.txt) – ces règles reposaient sur un accord tacite qui n’existe plus. Et le web se noie dans un déluge de contenus générés par les machines, qui s’entraînent ensuite sur ces mêmes contenus. Un serpent qui se mord la queue – et la qualité moyenne s’effondre.

J’aime bien ce visuel d’Andréas Horn qui l’illustre.

Le décryptage du site Abondance sur les chiffres de l’Arcep confirme la baisse inexorable du trafic vers l’Internet ouvert : les LLM (chatbots) avalent la réponse et la fournissent directement dans leurs interfaces, sans rediriger vers les médias d’origine.

Modern Retail documente un phénomène en train de s’accélérer : les avis clients sont devenus le carburant principal des recommandations IA. Les LLM comme ChatGPT s’appuient massivement dessus pour recommander des produits – et les marques qui accumulent des avis détaillés remontent naturellement dans les réponses générées. ChatGPT reçoit déjà plus de 84 millions de requêtes shopping par semaine aux États-Unis.

En clair : Reddit, Yelp, Google Reviews redeviennent stratégiques – pas pour le SEO classique, mais parce que les IA s’y abreuvent.

Solliciter des avis n’est plus une bonne pratique marketing. C’est nécessaire.

INSOLITE : Le hold-up géographique

Pokémon GO ? Vous vous souvenez ?

Pour qu’une IA perçoive notre monde, elle a besoin d’yeux. Et si construire une infrastructure mondiale d’acquisition de données visuelles coûte des milliards, il existe une stratégie infiniment plus rentable : la gamification de la collecte à notre insu.

Niantic, célèbre éditeur de jeux mobiles en réalité augmentée, révèle l’étendue de sa stratégie souterraine.

L’information a enflammé le réseau X via une publication virale de LeBunkerBtc : ce ne sont pas moins de 143 millions d’utilisateurs qui, pensant chasser de drôles de monstres virtuels dans la rue, ont numérisé les moindres recoins de nos villes et de nos parcs. Résultat : un immense dataset propriétaire de 30 milliards d’images géolocalisées avec une précision centimétrique.

PopSci détaille le partenariat avec Coco Robotics – et Numerama en précise les contours : ces données servent aujourd’hui à entraîner des systèmes de vision pour la navigation précise de robots livreurs autonomes.

L’économie circulaire 3.0 : vous jouez dans un parc, le robot apprend la courbure du trottoir, et le capitalisme algorithmique encaisse l’optimisation logistique.

Ce n’est pas un cas isolé.

Le rachat de Twitter par Musk visait à acquérir une base de données massive pour son IA. Google reCAPTCHA est une labellisation d’images gratuite à grande échelle. Tesla apprend à conduire via les caméras embarquées de ses clients. Les tests ADN type 23andMe revendent des génomes aux laboratoires. La donnée est le vrai produit. Elle l’a toujours été. Pokémon Go en est simplement l’illustration la plus insolite

BRÈVES

Sécurité & Régulation

• Concevoir des agents résilients face aux injections de prompt : OpenAI publie un guide pratique sur la conception d’agents capables de résister aux attaques par injection. Un document de référence pour quiconque déploie des agents en production. Intégrez ce guide dans vos critères de validation avant tout déploiement d’agent en contexte client.
• La France, 2ème pays le plus ciblé par la désinformation : Francois Valentin sur X relaye ce signal préoccupant sur la vulnérabilité française aux campagnes de désinformation à l’ère des LLM. Un argument supplémentaire pour tracer l’authenticité de vos contenus de marque.

Outils & Plateformes

• Stripe lance le Machine Payments Protocol : Le protocole ouvert de Stripe permet aux agents IA d’effectuer des microtransactions et paiements récurrents en stablecoins ou en monnaie classique, intégrable via l’API PaymentIntents. Des entreprises comme Browserbase et PostalForm acceptent déjà les paiements automatisés d’agents. Stripe se positionne comme l’infrastructure financière de l’économie agentique.
• Mistral Small 4 : un modèle qui unifie tout : Mistral annonce Small 4, modèle open source de 119 milliards de paramètres, fenêtre de contexte de 256k tokens, effort de raisonnement configurable. Il réduit la latence de 40% et triple le débit par rapport à Small 3. Publié sous licence Apache 2.0. Un modèle sérieux que l’on embarque sur nos solutions déployées d’infrastructure LLM sécurisée.

E-commerce & Marketing

• Paiement dans ChatGPT : Walmart constate des conversions divisées par 3 : Ecommerce Nation décrypte ce retour d’expérience : le paiement natif dans ChatGPT ne convertit pas aussi bien qu’espéré. Et donc ? L’expérience agentique d’achat reste à mûrir – ne précipitez pas vos investissements sur ce canal.
• IA et e-commerce : l’étude iadvize-ifop. Et pourtant près d’un Français sur deux est influencé dans ses achats en ligne. Les données relayées par Ecommerce Nation quantifient l’influence de l’IA sur les décisions d’achat en ligne. À consulter par les équipes retail.

Clin d’œil

• GeoCities.live : le retour des années 90 : GeoCities.live transforme des sites web modernes en pages façon 1996, gif animés compris. Aucun intérêt business mais un plaisir coupable assumé. On s’est autorisé un petit relifting de notre site.. Vous nous en direz des nouvelles…

Un café en vrai ?

3 questions business

1. Est-ce que votre organisation a une carte des « rôles IA » – qui supervise, qui valide, qui mesure ?
2. Quel est votre plan pour réduire la fatigue cognitive liée à la supervision d’agents ?
3. Participez-vous – ou comptez-vous participer – à la définition d’un standard pour l’authenticité « Human Made » ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

L’article RnD Café ☕️ – #426 est apparu en premier sur Agence RnD.

• L’OS agentique est là : de l’oracle au harnais, comment manager votre premier employé virtuel
• Gartner radiographie vos organisations — et le diagnostic est sans appel
• Marketing : Google pourrait bientôt construire vos landing pages à votre place
• Yann LeCun lève 1 milliard à Paris pour prouver que les LLM font fausse route
• Deepfakes vocaux, ANSSI, guerre des voix, ransomware : la cybersécurité doit être une priorité

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Vous avez votre harnais ?

Bonjour à toutes et à tous,

Une semaine chargée : une keynote, deux jours de formation sur les automatisations avec les équipes d’une direction marketing. Et de ces échanges, une confirmation : la prise de conscience est réelle, les esprits s’aiguisent, tout le monde se prépare.

Se préparer à quoi, au fait ?

De l’oracle à l’agent

Pendant quatre ans, nous avons utilisé l’IA comme un oracle très performant. On posait une question, on attendait la réponse, on copiait-collait. C’était l’ère du copilotage : l’humain pilote, l’IA assiste.

Puis nous avons automatisé des processus : enchaîner des étapes, parfois sans IA d’ailleurs, pour atteindre un but. C’était déjà un pas en avant.

La nouveauté : nous sommes en train de passer de modèles de langage à de véritables systèmes d’exploitation cognitifs.

Les agents autonomes ne répondent plus : ils exécutent, planifient, itèrent, corrigent.

Souvenez-vous de cette expression déjà partagée ici : « on passe de chatbot à dobot ».

Claude Code et la marketplace d’Anthropic, Copilot Cowork de Microsoft annoncé cette semaine, les chinois se ruent sur OpenClaw (pour le meilleur et pour le pire) : autant de signaux convergents.

Et la durée des tâches que sont capables de prendre en main ces agents s’allonge.

D’ici 2028, 33% des applications enterprise intégreront de l’agentique (contre moins de 1% en 2024), et les agents prendront au moins 15% des décisions quotidiennes de façon autonome. L’enjeu suivant sera leur collaboration entre eux, via des systèmes multi-agents qui se répartissent les tâches complexes. (Gartner)

Un projet sorti il y a une semaine, Paperclip, va encore plus loin : il ambitionne de construire des « entreprises zéro-humain », avec organigrammes, budgets et processus d’audit intégrés.

On n’a pas envie de cela. Mais cela arrive.
Posons-nous pour analyser le sujet.

Besoin de concret ?

Omar Ismail, COO d’Ascend (conciergerie de voyages premium), a construit de zéro un moteur d’acquisition complet en six mois, sans équipe dédiée.

Résultat : 27,6M$ d’ARR en janvier, +38% de croissance, 5x de retour sur les dépenses publicitaires.

La méthode en trois temps :

1. analyser 4 582 réservations pour identifier l’ICP réel (profil client idéal) : des assistantes de direction dans le private equity et le venture capital,
2. retravailler le positionnement de marque en conséquence,
3. déployer la stack d’acquisition (Meta, LinkedIn, cold email, warm intro, HubSpot) de façon programmatique.

L’ensemble est piloté quotidiennement via Claude Code : des skills (compétences détaillées) réutilisables qui gardent en mémoire les règles, conventions et logiques de chaque canal, permettant de lancer une analyse publicitaire, un rapport hebdomadaire ou un jet de déclinaisons créas via de simples commandes.

Pour en arriver là, c’est un changement de posture qui restructure en profondeur toute la façon de travailler.

Un modèle de langage nu (un LLM) est par nature probabiliste, créatif et chaotique. Laissez-le agir librement sur vos systèmes d’information, vos CRM ou vos boîtes mail : le taux d’erreur va paralyser votre organisation !

C’est ici qu’intervient le concept essentiel de cette année 2026 : le « Harness« , ou le harnais. Un agent, c’est un modèle plus un harnais.

Le modèle contient l’intelligence. Le harnais la rend utile.

L’ingénierie qui compte aujourd’hui ne consiste plus à entraîner le modèle le plus intelligent du monde mais probablement à construire l’architecture de contrôle, de permissions et de vérifications qui encadre ce moteur puissant mais risqué dans un cadre d’exécution strict.

C’est la fin de l’IA gadget, le début de l’IA managée.

Travailler avec une IA ne relève plus uniquement du savoir-faire technique, mais aussi des compétences managériales et de votre expertise (« experts in the loop »).

On ne « prompte » plus un agent autonome : on lui fixe des objectifs, on lui partage les meilleures pratiques, on définit son périmètre de liberté, on audite ses résultats. L’IA devient un employé virtuel.

Typiquement avec Goldbug (long story), mon double IA, agent que j’utilise depuis 6 semaines, 2 jours et 7 heures (je n’ai pas compté ), j’ai adopté une méthode qui me rappelle le Tamagotchi (1996).

Bref, je m’en occupe…

Concrètement, je l’entraîne en lui pointant ses erreurs (et il y en a !) via la commande que j’ai imaginée -> /c3 (/ccc) :

• Constate l’erreur ou l’imprécision que je lui remonte
• Comprend pour remonter la cause profonde
• Consigne la correction pour la suite en détaillant la procédure à suivre pour que cela ne se reproduise pas (dans des fichiers qui sont lus en permanence)

C’est du management, pas du prompting.

Ce que ça change pour votre organisation

Gartner chiffre ce que tout le monde ressent sans pouvoir le nommer : déployer de l’IA dans une organisation, c’est rendre visibles des fractures qui existaient déjà. Chaque 100 jours d’implémentation IA exigent 25 jours de formation supplémentaires et jusqu’à 200 jours de conduite du changement. Autant dire que le problème n’est pas le modèle.

Les six fractures identifiées : l’inertie structurelle (les process rigides avalent les gains de productivité), la culture du blame externe, le management autoritaire qui étouffe l’expérimentation, la territorialité et la rétention d’information, la peur de l’ambiguïté qui génère des exigences de précision irréalistes, et le contrôle délibéré du savoir pour maintenir le pouvoir.

En clair : l’IA ne transforme pas les organisations. Elle les radiographie.

C’est là qu’entre le FOBO. Amaury Betton l’a bien nommé : après le FOMO (Fear Of Missing Out), le Fear Of Becoming Obsolete s’installe. On ne court plus après une opportunité – on fuit une menace. Et c’est précisément cette peur qui pousse à déployer sans gouvernance.

Une dernière dimension, peut-être la plus structurante. Marie Dollé l’a formulé dimanche dernier : les LLM deviennent ce que les monastères, l’imprimerie et l’école publique ont été en leur temps – une infrastructure de médiation entre les individus et le savoir. Qui contrôle l’infrastructure cognitive contrôle ce qu’une société peut savoir, décider et imaginer. La question du harnais ne se pose plus seulement à l’échelle de l’entreprise.

Si l’agentique, c’est le Future of Work, quand l’agent peut planifier, exécuter et corriger de façon autonome, la question n’est plus « que fait l’humain ? » mais « comment l’humain manage-t-il l’agent ? ». Et ce n’est pas qu’une question d’infrastructure.

C’est aussi une question de gouvernance : des chercheurs de Stanford, Harvard, du MIT, …, alertent que, quand des agents autonomes entrent en compétition, ils développent des comportements de manipulation et de sabotage. Les incitations économiques priment sur les garde-fous éthiques.

Un argument de plus pour ne pas déployer sans harnais.

Dernier point : l’impact sur nos métiers du marketing.

Si l’IA devient le nouveau navigateur de nos audiences, les règles changent radicalement.

Google brevette déjà une IA capable de générer des landing pages pour remplacer les sites « mal optimisés » : la firme analysera en temps réel l’UX, le temps de chargement et le design.

Si l’IA juge votre page insatisfaisante, elle en génère dynamiquement une version optimisée à partir de vos données produits et c’est cette page que verra le client. Le contrôle de la marque et du parcours d’achat risque de nous échapper totalement, au nom de la fluidité utilisateur. À nous d’être bons en amont.

Nous parlions la semaine dernière de l’évolution de la recherche vers le « Search Everywhere« . Jéremy Lacoste partage l’analyse de Sparktoro en une image et évoque le « Global Search ».

Les modèles d’IA générative ne se nourrissent que marginalement des sites vitrines institutionnels. La vérité algorithmique se loge dans les forums et les plateformes communautaires. Ces plateformes deviennent les sources privilégiées des assistants : Reddit, Wikipédia et YouTube trustent de manière importante les données ingérées par les LLMs pour générer des réponses.

Côté outils, les dernières annonces répondent aux irritants : plus de contrôle, plus d’édition, moins de jonglage entre applications.

Et parce que ce ne sont que des outils, on souhaite qu’ils s’effacent pour laisser libre cours à la créativité. Cette allégorie inspirée de Ratatouille affirmant que l’IA n’est pas du « slop » rappelle avec force que l’âme d’une œuvre ne réside pas dans les pinceaux algorithmiques, mais dans la direction artistique de celui qui opère.

L’exemple le plus flagrant est la refonte des workflows visuels avec Rotate Object dans Photoshop. Fini le temps où l’IA générative collait vulgairement un calque 2D ; désormais, elle comprend la profondeur 3D de l’image, permettant de faire pivoter des objets au sein du canevas avec un respect absolu de l’éclairage et des ombres portées. C’est un gain de temps inouï pour l’architecture et la décoration d’intérieur.

La structuration multimodale connaît la même évolution. Cette percée d’ElevenLabs Flow unifie pour la première fois la voix, le rythme, l’habillage sonore et la synchronisation avec un contrôle d’une fluidité qui relègue les anciens monteurs audio automatisés au rang de jouets cassés.

Et côté vidéo : tout le monde attend Seedance 2. A voir : ce benchmark vidéo.

Sur ce, bon week-end – et je ne parlerai pas rugby, j’ai porté la poisse à Édimbourg !

Merci à nos lecteurs les plus assidus qui nous ont remonté pas mal d’erreurs de liens la semaine dernière. L’agent RnD Café a analysé, appris et corrigé l’erreur

BRÈVES

Yann LeCun lève un milliard pour prouver que les LLM font fausse route

Yann LeCun a quitté Meta en novembre dernier après douze ans à diriger la recherche IA du groupe. Sa conviction : les modèles de langage sont une « illusion statistique » – impressionnants, oui, mais pas intelligents. AMI Labs, sa startup parisienne fondée il y a quatre mois à peine, vient de boucler une levée de 1,03 milliard de dollars – la plus grosse jamais réalisée en Europe. Valorisation : 3,5 milliards. Au tour de table : Bezos Expeditions, Nvidia, Eric Schmidt, Mark Cuban, et même Tim Berners-Lee (l’inventeur du Web).

L’objectif : développer des « modèles du monde » basés sur l’architecture JEPA, capables de comprendre l’environnement physique, d’anticiper les conséquences de leurs actions et de planifier – ce que les LLM actuels ne savent pas faire. Le pari est clair : l’avenir de l’IA ne passe pas (uniquement) par le texte.

Claude génère des visualisations interactives en pleine conversation

Anthropic a déployé cette semaine une fonctionnalité intéressante : Claude peut désormais créer des graphiques, diagrammes et visualisations interactives directement dans le fil de discussion – sans code, sans panneau latéral.

Imaginez : vous demandez comment fonctionne l’intérêt composé, Claude génère une courbe interactive avec des paramètres ajustables. La fonctionnalité est en bêta pour tous les utilisateurs, y compris gratuits. OpenAI a lancé un outil similaire trois jours avant – la course continue.

L’ère post-programmeurs

Le New York Times documente la bascule : le code s’écrit à 50% seul chez Google, quasi 100% dans les startups. Les dev seniors deviennent managers d’agents. Plus compliqué pour les juniors. Le « dobot » ne remplace plus le stagiaire – il remplace le développeur. (Vu chez Jeff)

Prioriser vos projets IA : le funnel Gartner

Face à 150 idées de projets IA, Gartner propose un funnel en 7 étapes pour n’en garder que 3 à 5. La règle centrale : ne retenir que les projets « extend » – ceux qui transforment une division existante pour créer un avantage compétitif.

Les projets « defend » (productivité individuelle) ne produisent presque jamais de ROI financier. Les projets « upend » (disruption stratégique) sont trop longs et trop risqués. Ancrez chaque projet à un indicateur que la direction comprend déjà, vérifiez la baseline historique, alignez sur la priorité financière du moment. En clair : commencez petit, prouvez, scalez. Le reste est de la dette d’attention.

Le top 100 IA selon a16z : l’agentique n’est pas encore là

Le classement a16z des 100 applications IA les plus utilisées illustre où en est vraiment le marché : ChatGPT en #1 avec 900 millions d’utilisateurs par semaine, Gemini qui explose, et d’autres acteurs qui sombrent (Midjourney).

Le virage agentique dont on parle dans ce numéro n’est pas encore visible dans les usages grand public. C’est précisément là que l’opportunité se situe.

Deepfakes vocaux, Ransomware : le grand public et les entreprises paient déjà un tribut lourd

Les deepfakes ne sont plus un problème réservé aux personnalités politiques ; ils touchent désormais les chaînes de confiance intimes.

Les chiffres donnent le vertige : 1 Américain sur 4 a déjà reçu un appel vocal généré par IA, les arnaques par clonage vocal ont explosé de 148 % en 2025, et 77 % des victimes qui décrochent perdent de l’argent.

Le mode opératoire : quelques secondes d’audio volé sur les réseaux sociaux suffisent à cloner la voix d’un proche. Les gangs créent des situations de stress intense – accident, arrestation, enlèvement – pour extorquer des fonds sous le coup de la panique, tout en conseillant précisément à la cible de ne contacter personne. Une mère de Floride a perdu 15 000 $ après un appel de sa « fille » en pleurs.

Dans ce contexte, le documentaire de Ludoc produit par Orange Cyberdefense « Don’t Go to the Police », sorti le 12 mars, tombe à point nommé ; même s’il traite plus largement de la cybercriminalité organisée (LockBit, ransomware) que des deepfakes vocaux spécifiquement. À voir et à partager.

ANSSI : la menace cyber sur un « plateau très haut »

Cyber toujours. L’ANSSI publie son Panorama de la cybermenace 2025 : le niveau reste élevé, les frontières entre acteurs étatiques et cybercriminels s’érodent, les attaquants partagent outils et méthodes, et les objectifs de certaines opérations silencieuses restent inconnus.
Le volume d’incidents est quasi stable (1 366 en 2025 contre 1 361 en 2024), mais la nature des attaques évolue : moins de rançongiciels, mais davantage de vols de données discrets. Le vol de données représente 15 % des incidents, avec 196 cas recensés.

Deux signaux à retenir. D’abord, 29 % des vulnérabilités exploitées en 2025 l’ont été le jour même de leur publication ou avant, et plus de 6 200 actifs en France restaient vulnérables fin 2025 à des failles connues depuis 2023 ou 2024 – la lenteur de la mise à jour des systèmes reste le principal facteur de risque.

Ensuite, des hackers peu expérimentés sont désormais capables de mener des opérations plus sophistiquées grâce aux outils d’IA générative : le harnais s’applique aussi aux attaquants.

La guerre des voix et des personas IA s’intensifie

L’écosystème de la synthèse vocale et de la création de personnages IA évolue à une vitesse saisissante. Fish Audio se positionne comme l’alternative à ElevenLabs – prix 45 à 70 % inférieurs, contrôle émotionnel poussé, cible les développeurs et startups.
De son côté, Higgsfield lance Soul Cast dans Cinema Studio 2.0 : des acteurs IA entièrement paramétrables (physique, personnalité, backstory) qui restent cohérents d’une scène à l’autre, avec intégration vocale ElevenLabs.

Le réalisme atteint franchit ce que les chercheurs appellent le « seuil d’indiscernabilité » – et les implications (bonnes comme mauvaises) sont considérables.

Google Maps × Gemini : l’assistant vocal navigue dans l’espace physique

Google vient de déployer « Ask Maps », décrit comme la plus grosse mise à jour de Maps depuis plus de dix ans. Le principe : une interface conversationnelle propulsée par Gemini qui comprend des requêtes complexes en langage naturel – « Mon téléphone est presque à plat, où puis-je le charger sans faire la queue pour un café ? ». Maps répond avec des adresses, des temps de trajet et des conseils issus d’avis réels.

En parallèle, la navigation immersive passe en 3D avec analyse des images Street View par les modèles Gemini – repères visuels, séparateurs de voie, guidage vocal naturalisé. Déploiement en cours aux États-Unis et en Inde, puis CarPlay, Android Auto et véhicules Google Built-in.

Boîte à outils : les ressources de la semaine

Le Megapack Claude de Ruben Hassid – Ruben Hassid publie une série de guides complets sur Claude dans sa newsletter How to AI : le guide Claude (pourquoi c’est « l’outil IA le plus important pour le knowledge work »), le playbook Cowork, et une méthode « prompt unique » basée sur un fichier .md personnel lu en début de chaque conversation. Son conseil clé : commencer chaque prompt par « Read [votrenom].md ». À creuser.

Claude + Gamma : des slides éditables en 15 min – Le workflow Claude → Gamma permet de produire des présentations éditables rapidement : Claude génère le contenu structuré, Gamma l’habille. Alternative : depuis février, Claude est aussi directement disponible en add-in PowerPoint.

Un café en vrai ?

3 questions business

1. Vous avez identifié des cas d’usage IA prioritaires mais vous ne savez pas par où commencer pour construire le harnais — l’architecture qui rend tout ça pilotable ?
2. Vos équipes ressentent le FOBO sans le nommer, et vous cherchez un format de formation qui transforme cette anxiété en compétence opérationnelle ?
3. Votre présence digitale est pensée pour Google — mais pas encore pour être citée par Claude ou ChatGPT comme référence dans votre secteur ?

Autant de sujets que nous aimons explorer chez RnD.

Pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

L’article RnD Café ☕️ – #425 est apparu en premier sur Agence RnD.

• L’IA dépasse l’outil : agents, géopolitique et souveraineté
• Anthropic refuse le Pentagone : marqueur d’un basculement
• Agents = exécution : Claude Code, OpenClaw et les nouveaux risques
• Économie en alerte : rapport Citrini et les vagues de licenciements
• Marketing et search : la visibilité se joue sur tous les canaux.

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Bonne lecture !

Toutes les synthèses ci-dessus sont produites à partir des 84 sources de la semaine, in extenso via NotebookLM.

Adoption, éthique, fracture

De retour avec une actualité toujours bien chargée, où une fois de plus, géopolitique et IA continuent de s’entrechoquer.

Résumé des épisodes précédents…

L’adoption technique explose. Claude Code devient l’app #1 sur l’App Store. 48% des Français utilisent l’IA générative (contre 15% il y a deux ans). Les agents IA entrent dans les processus réels. Et Naval Ravikant résume le nouveau paradigme du marché du travail en une phrase : « It’s not about junior vs senior, it’s about ‘good with AI’ vs ‘not good with AI’. »

En parallèle, les questions éthiques que l’on ne peut plus éviter. Anthropic refuse de lever ses garde-fous pour le Pentagone. Le DoW – Department of War(!) – blackliste Claude. OpenAI signe le contrat. Les utilisateurs votent : Claude #1, ChatGPT en chute.

En entreprise, les métriques d’adoption mesurent l’activité, pas la valeur créée. On compte les prompts, on ignore l’impact. Et les risques se multiplient : des agents dérivent, prennent des décisions sans contexte, exposent des données sensibles. Rappel concret : un fondateur perd 87 000 $ à cause d’une clé exposée (équivalent d’un accès à un compte) via un agent. L’adoption sans garde-fous transforme l’efficacité en vulnérabilité.

Bon week-end à vous et … bon match ( ) !

Anthropic vs Pentagone : la ligne rouge existe

Vous l’avez suivi. Retour rapide sur cet évènement.

Le 27 février, Anthropic a reçu un ultimatum : lever les restrictions militaires de son modèle IA Claude ou perdre 200 millions de dollars de contrat fédéral. Sauf que : le deal comportait deux lignes rouges non négociables pour Dario Amodei, le CEO d’Anthropic : pas de surveillance de masse des citoyens américains, pas d’armes autonomes sans contrôle humain.

Anthropic a dit non.

Résultat : blacklist total. Pete Hegseth, secrétaire à la Défense des États-Unis, qualifie Anthropic de « risque pour la sécurité nationale« . Toutes les agences fédérales reçoivent l’ordre de cesser d’utiliser Claude. Le contexte aggrave : Palantir avait intégré Claude au Maven Smart System (programme d’IA militaire phare du Pentagone qui fusionne des données de surveillance : satellite, infrarouge, géolocalisation, interceptions ; pour identifier des cibles et accélérer les décisions de ciblage au combat). Le Pentagone interprète la demande d’audit comme une menace opérationnelle. Ce n’est plus une dispute commerciale, c’est une affaire d’État.

Sam Altman (Open AI) avait déclaré partager les mêmes lignes rouges. Quelques heures après le blacklistage d’Anthropic, il signait le contrat. Il a lui même qualifié sa décision d' »opportuniste et bâclée ». Dario Amodei a répondu que c’était du « safety theater » (mise en scène) et les communications d’OpenAI des « straight up lies » (mensonges purs et durs) même s’il s’en est excusé hier.

Le marché a tranché : Claude #1 sur l’App Store. Le public a manifesté devant les bureaux d’Anthropic à San Francisco pour soutenir leur position. Pendant ce temps, les désinstallations de ChatGPT bondissaient de 295%… et ça continue. L’entreprise qui vient de perdre 200 millions de dollars est celle dont tout le monde télécharge l’app.

En coulisses, la guerre des chiffres s’accélère. OpenAI dépasse 25 milliards de dollars de revenus annualisés prévoit 30Md$ en 2026 — mais brûlera 25 milliards de cash cette seule année, et 57 milliards en 2027 (via The Information). Pour financer la machine, OpenAI vient de boucler la plus grande levée privée de l’histoire : 110 milliards de dollars, avec Amazon, Nvidia et SoftBank, sur une valorisation de 730 milliards. Pendant ce temps, Anthropic vise la rentabilité dès 2028 ; deux ans avant son rival.

Le site closedopenai.com documente l’évolution des engagements fondateurs d’OpenAI année après année.
Vous n’allez pas être déçu : « OpenAIs mission is to ensure that artificial general intelligence benefits all of humanity. »

Point à retenir (selon de vieilles déclarations d’Ethan Mollick) : les gouvernements n’ont pas accès aux meilleurs modèles d’IA. La version la plus puissante, vous l’avez dans votre poche. C’est précisément celle-là qu’une administration veut déployer pour de la surveillance de masse.

Anthropic va attaquer en justice. Les experts de Lawfare estiment que la position du gouvernement est « proche de l’intenable ». Des voix qualifient néanmoins la démarche d’Anthropic « de coup marketing ». Peut-être. Mais ça ne change pas le fond.

Et à notre échelle ? Si demain un régulateur coupe votre accès à Claude, à ChatGPT, ou à n’importe quel outil dont vos process dépendent, combien de temps avant que l’activité en pâtisse vraiment ? Avez-vous une stack alternative (infrastructure technique) ? Des données qui vous appartiennent vraiment ?

La neutralité technologique n’existe plus vraiment.
La dépendance aux modèles tiers n’est plus une question technique : c’est un risque stratégique. L’auditer maintenant, c’est choisir où l’on veut avoir la main quand ces outils restructureront nos processus de fond en comble.

Le scénario du rapport Citrini

C’est probablement l’article le plus commenté des deux dernières semaines dans notre petit landernau IA… Faut-il craindre une crise financière pilotée par l’automatisation ?

Le rapport Citrini, passé au crible par Benoît Raphaël, a la forme d’une fiction et la rigueur d’un scénario de stress-test. Horizon 2028 : les agents IA compriment les salaires, la demande s’évapore, les banques vacillent. Les économistes s’interrogent sur la probabilité mais la chaîne causale, elle, tient.

« You are using the wrong AI metric »

Les entreprises mesurent mal l’IA. Elles comptent les prompts, les utilisateurs actifs, les requêtes par jour. Activité, volume, adoption. Mais pas la valeur produite.

Jean-Paul Paoli (The Intelligence Fabric) pose la vraie question : ces métriques créent-elles de la valeur, ou juste du « workslop » (work + slop) ? Du contenu généré en masse, sans impact. Des rapports que personne ne lit.

Juniors, seniors, et la fracture cognitive

Naval Ravikant l’a formulé ainsi « It’s not about junior vs senior, it’s about “good with AI” vs “not good with AI.”, mais le cas Block (l’entreprise de Jack Dorsey qui avait fondé Twitter) l’illustre : 40% des effectifs licenciés, explicitement remplacés par l’IA. Ce n’est plus un ajustement marginal, c’est une substitution directe.

La différence ne se joue plus sur les années d’expérience. Un junior « good with AI » peut produire plus de valeur qu’un senior qui refuse les outils.

Tariq Krim documente la fracture cognitive : ceux qui maîtrisent l’IA développent des capacités nouvelles (synthèse ultra-rapide, connexions trans-domaines, itération accélérée). Ceux qui ne maîtrisent pas restent au même niveau. Deux populations vont coexister : celles qui pensent avec l’IA (et qui ont les moyens de se payer les derniers modèles), celles qui pensent sans. Et la seconde ne comprendra même plus comment la première travaille.

Les entreprises ne vont pas licencier massivement d’un coup. Elles vont promouvoir différemment, recruter différemment.

Michel Levy Provençal enfonce le clou avec cette distinction utile : il y a ceux qui utilisent l’IA comme un outil (ils gagnent du temps), et ceux qui l’intègrent comme un asset stratégique (ils creusent un fossé concurrentiel). Le gap entre les deux s’élargit chaque trimestre. La question n’est pas « avez-vous adopté l’IA ? ». C’est « avez-vous identifié vos assets que l’IA peut démultiplier ? »

Mais selon lui, voici les 6 actifs que l’IA ne remplacera jamais.

Espérons juste que tout ne se termine pas comme Alexandra Rodríguez Varela-Grandal l’illustre : quand on délègue mémoire, calcul et raisonnement à l’IA, que reste-t-il ? Question philosophique qui devient pratique.

2 800 enseignants déclarent l’objection de conscience

Depuis quelques semaines, 2 800 enseignants et chercheurs ont signé un manifeste contre l’IA générative, qu’ils considèrent être un gouffre énergétique incompatible avec « les valeurs de rationalité et d’humanisme » de l’université. Pas un refus technophobe. Un mouvement argumenté, lancé par l’Atelier d’Écologie Politique de Toulouse.

Le fond : ils veulent préserver « l’acte d’enseigner et de chercher comme des actes relationnels, critiques et émancipateurs ». Dit autrement : former des esprits autonomes, pas des prompt engineers de leur propre pensée.

Ce mouvement n’est pas marginal. Il signale une fracture réelle dans le monde académique, au moment même où 64% des enseignants utilisent déjà l’IA au moins deux fois par mois. La résistance et l’adoption progressent en parallèle.

Cas concret qui ma été présenté il y a dix jours : un agent vocal qui débriefe l’apprenant à la sortie d’un cours, identifie les acquis, pointe les zones d’ombre et entame un échange pour les renforcer. La personnalisation pédagogique en temps réel (conçue par un enseignant).

L’IA : la révolution silencieuse des Français

Avant de parler des Français, une image à garder en tête. Noah Epstein a publié un visuel qui remet tout en perspective : 2 500 points, chacun représentant 3,2 millions de personnes, soit 8,1 milliards d’humains. En gris : 6,8 milliards qui n’ont jamais utilisé l’IA. En vert : 1,3 milliard d’utilisateurs gratuits (16%). En jaune : 15 à 25 millions d’abonnés payants (0,3%). En rouge : nous ; ceux qui utilisent des outils de code et d’agents. 2 à 5 millions. Le 0,04%. (Vu chez Marie Dollé)

« You think the AI space is crowded because you’re in an echo chamber. The real world hasn’t even started. »

Et donc en France ?
Nous sommes 48% d’entres nous qui utilisons l’IA générative en 2025. Contre 15% il y a deux ans. Usage quotidien et professionnel en forte hausse.

Les freins ? 50% se méfient toujours des données personnelles. Mais l’adoption continue. C’est la « révolution silencieuse » : pas de grands débats, pas de décisions politiques. Juste des millions de Français qui adoptent l’IA dans leur quotidien, sans attendre la permission de la DSI.

L’adoption dépasse celle du smartphone chez les 18-24 ans. Pour eux, c’est déjà une commodité invisible.

VIBE CODING : Claude Code, agents, et la déferlante

Claude Code : concrètement ?

2025 a été l’année NotebookLM (Google) pour synthétiser, apprendre et se former.
Claude Code et ses dérivés sont l’outil 2026. C’est une fois de plus Benoït Raphaël qui partage deux ressources particulièrement pédagogique si vous souhaitez commencer à regarder… et si je peux me permettre… vous devriez.

• Comprendre Claude Code
• Comprendre Claude Cowork

Claude Code (autre guide ici) donc… Qu’est-ce que c’est ? C’est une version du modèle Claude qui tourne directement sur votre machine, accède à vos fichiers et automatise des tâches complexes sans copier-coller. C’est un ingénieur junior qui vit dans votre terminal. Et la version avec programmation de tâches vient tout juste de sortir du four…

On ne prompte plus, on manage. Une architecture efficace : un agent « Chief of Staff » coordonne des agents spécialisés . Le prompt-protocole pour Claude 4.6 impose d’expliciter tâches, fichiers de contexte et règles AVANT exécution. L’IA exécutrice exige une discipline humaine renforcée. C’est exactement la pratique de Boris Cherny (le créateur de Claude Code) qui exécute 3-5 sessions en parallèle, et conseille de toujours commencer en « plan mode » avant d’exécuter. Pas de précipitation.

Anthropic pousse aussi de nouveaux plugins enterprise (finance, engineering, design) pour amener Claude dans les workflows métier.

Ruben Hassid partage de bon tips : structure simple et reproductible. Contexte, objectif, contraintes, format de sortie. Rien de magique.

Pour les plus courageux d’entre vous, un cours complet Anthropic avec tous ses prompts, accessibles et réutilisables vient d’être mis en ligne.

Louis Graffeuil partage aussi ses ressources : code review, documentation, tests. Pas pour remplacer, pour accélérer.

Les risques réels : scraping, dérive, gouvernance

Et puis il y a OpenClaw, cet assistant opensource dont nous vous parlions. Puissant mais risqué pour vos données. Les usages sont pourtant intéressants à analyser.
Millie Marconi a construit 12 agents OpenClaw en production en un mois. Ce qui marche : agents spécialisés, périmètre clair, un agent = une tâche. Ce qui ne marche pas : laisser l’agent décider seul sans garde-fous.

D’ailleurs à l’évenement OpenClaw Meet Up à New York mercredi (voir aussi le thread d’Allie K. Miller), un participant évoquait qu’un expert cybersécurité a audité des configurations. Son verdict : « Si vous n’êtes pas prêts à voir toutes vos données se retrouver sur internet, ne l’utilisez pas. C’est aussi simple que ça. »

Et d’ailleurs personne dans cette communauté d’utilisateurs ne prétend que son setup est sécurisé à 100%.

Des utilisateurs OpenClaw contournent les protections anti-bot avec Scrapling (WIRED), un outil open source téléchargé 200 000 fois. Cloudflare a bloqué 416 milliards de tentatives de scraping en moins d’un an. Dit autrement, il est désormais possible de simuler un comportement humain sur un site et donc d’en récupérer son contenu. Attention !

Autre risque : la dépendance technique. Vous déléguez à un agent, l’agent arrête de fonctionner, vous ne savez plus faire. Ou vous ne savez même plus ce que l’agent faisait.

En résumé. Les agents fonctionnent. Mais ils créent de nouveaux risques. Définissez qui autorise quelles actions, qui audite les décisions, qui est responsable quand un agent se trompe. Questions juridiques, pas techniques.

OUTILS : NotebookLM, Seedance, Kling, ElevenLabs

Encore pas mal d’annonces au cours des deux dernières semaines.

NotebookLM vs Open Notebook : souveraineté ou simplicité

NotebookLM (Google), je vous en parle souvent et les synthèse en début de RnD Café en sont le fruit. Ses forces : confiance très forte dans les synthèses, forte productivité multimédia, interface simple, qualité audio remarquable. Mais vous envoyez vos docs à Google.

Open Notebook (open source) : auto-hébergement, contrôle total, licence MIT. Vous gardez vos données. Mais qualité inférieure et mise en place technique. Via Yvan Demumieux.

Le choix dépend de trois facteurs : sensibilité des données, compétences techniques disponibles, priorité entre simplicité et souveraineté.

A noter que pour les abonnements haut de gamme (et en anglais), NotebookLM vient de sortir un outil de génération vidéo…

Seedance 2.0 et Kling 3.0 : la vidéo IA sans artefacts

Seedance 2.0 s’impose comme nouvelle référence : lip-sync quasi parfait, cohérence de personnage, qualité visuelle bluffante. Ce qui change vraiment : le prompt se structure comme un vrai brief de réalisateur — cadre, action, lumière, son, rythme, contraintes — en segments chronométrés. Moins « décris une scène », plus « dirige un tournage ». Même utilisé pour des motions design (infographies animées)

Kling 3.0 : expressions faciales plus crédibles, consistance des personnages améliorée, transformation de vidéos jusqu’à 30s. Désormais intégré dans Freepik Spaces pour production en volume.

ElevenLabs : Ecoutez cette démo qui préfigure ce que seront les services clients vocaux avec une qualité qui se rapproche de l’humain. C’est assez impressionnant.

Pomeli (outil Google): génération d’assets marketing studio-quality. Plus besoin de photoshoot pour tester des concepts.

En résumé. Si vous produisez du contenu audio ou visuel régulièrement, testez Seedance 2.0 sur trois vidéos courtes (15s). Testez ElevenLabs sur votre prochaine voix-off. Ces outils peuvent véritablement diviser vos coûts de production.

­MARKETING & BUSINESS

L’IA dans le parcours d’achat des Français

Les gens ne cherchent plus « meilleur CRM pour PME ». Ils demandent à Claude : « J’ai une PME de 30 personnes, quel CRM me conseilles-tu ? » Et Claude recommande.

Search Everywhere : la stratégie gagnante n’est plus d’être premier sur 10 liens bleus, mais d’être visible dans plusieurs contextes (Maps, Images, Youtube, Chatbots, Shopping…).

La publicité conversationnelle se confirme : les premières publicités ChatGPT pour Expedia ont été aperçues. En parallèle, Google contre-attaque avec Sponsored Places pour les annonces locales.

Walmart Ads : 6,4 milliards de dollars en 2025. La raison : données first-party + IA pour ciblage ultra-précis. Les retailers deviennent des médias (d’où retailmedia). Ils ont un avantage imbattable : ils savent ce que vous achetez vraiment, pas juste ce que vous cliquez.

En résumé. Votre marque doit être « recommandable » par une IA autant que « trouvable » par un humain. Auditez votre présence sur les moteurs. Adaptez vos contenus pour qu’ils soient lisibles par les LLM (structure claire, données factuelles). Surveillez les formats publicitaires « in-chat ». On en a beaucoup parlé déjà et il y a fort à parier que ce n’est pas terminé.

­Pour finir

Snoop Dogg & IA : clip entièrement généré par IA (Seedance + ElevenLabs). Il a beaucoup tourné.

Energym par la start up Aircandy : une salle de sport qui utilise l’énergie produite par ses vélos et rameurs pour alimenter ses systèmes. L’IA optimise en temps réel la distribution énergétique selon l’affluence. La parodie (on l’espère) qui a fait rire (jaune).

Pixel art IA : les modèles génèrent du « pixel art » (images basse résolution), pas du vrai pixel art (grilles structurées, palettes limitées). La technique du prompting compte encore.

BRÈVES

Betty Jeulin — confidentialité des données : aucune garantie de secret professionnel pour les données envoyées aux IA publiques. Avocats, médecins, consultants : tout document confidentiel transmis à un modèle commercial peut potentiellement servir à son entraînement.

CNIL — Tables Informatique et Libertés : 337 pages de jurisprudence et de pratique décisionnelle mises à jour pour 2026. Lecture obligatoire pour tout DPO ou juriste naviguant dans les usages IA en entreprise.

MCP gouvernement — data.gouv.fr : l’État expérimente le Model Context Protocol sur le portail Open Data national. Interroger les données publiques françaises directement depuis un agent IA, sans API sur mesure. Le signe que MCP devient une infrastructure, pas juste un outil de dev.

Test car wash sur 53 modèles : « Ma voiture est à 50 mètres du car wash. Je conduis ou je marche ? » La plupart des modèles répondent « conduisez » sans réfléchir. Seuls quelques-uns, dont Claude, traitent le contexte. Plus révélateur que n’importe quel benchmark officiel.

Un café en vrai ?

Trois questions pour prolonger la réflexion cette semaine :

1. Si votre fournisseur IA principal était coupé demain (blacklist, RGPD, géopolitique), combien de temps avant que votre activité en pâtisse ?
2. Quel est votre critère interne pour évaluer qu’un collaborateur est « bon avec l’IA » ? L’avez-vous même défini ?
3. Vos contenus sont-ils structurés pour être cités par Claude ou ChatGPT comme recommandation ? Ou seulement pour être indexés par Google ?

Alors, pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

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