Bonjour,

J’espère que vous allez bien !

Bonne semaine,

Jean-Baptiste

Dans la famille du vibe coding, je vous présente Rork, une solution pour créer des applications sur Iphone spécifiquement. Je vous l’avais déjà partagé l’été dernier et c’était déjà stupéfiant. Avec Rork Max, sans doute un modèle propulsé par le dernier Claude, Rork peut produire des applications encore plus jolies, plus fonctionnelles, et le tout plus facilement. Si vous avez toujours rêvé de créer une app ou un jeu mobile, voici venu votre moment !!

Andrej Karpathy,cofondateur d’OpenAI et l’une des références techniques du domaine, a publié un projet fascinant cette semaine : Autoresearch.

Le principe : un LLM qui conçoit ses propres expériences d’amélioration, les exécute pendant la nuit, et s’auto-upgrade si les résultats sont bons. Karpathy raconte que le modèle a lancé 50 expériences pendant qu’il dormait. Celles qui marchaient étaient intégrées, les autres jetées et relancées.

Il a donné accès à ce projet sur Github : environ 630 lignes de code, exécutable sur un seul GPU.

Ce que j’en pense : je vous le dis depuis plusieurs semaines, nous avons désormais des IA qui codent des IA. Le programme “programme le programme”. Il passe de l’exécutant au superviseur. Rappel : anthropic et OpenAI utilisent déjà l’IA pour écrire 70% de leur code de production. Autoresearch rend ce phénomène accessible à n’importe quel chercheur avec un GPU. Concrètement ? Le rythme du développement de l’IA risque de s’accélérer. Et l’IA agentique devient réelle et utile, pour rendre l’IA plus performante…

Yann Le Cun passe à l’action.

Son nouveau projet, Advanced Machine Intelligence (AMI), vient de lever 1,03 milliard de dollars (~890 millions d’euros) auprès d’investisseurs comme Bezos Expeditions, Cathay Innovation et HV Capital.

L’ambition : construire des systèmes d’IA qui comprennent le monde physique, possèdent une mémoire persistante, peuvent raisonner et planifier, le tout de manière contrôlable et sûre. L’entreprise dispose d’équipes à Paris, New York, Montréal et Singapour dès le premier jour.

Pour en savoir davantage sur les modèles monde selon Fei Fei Li, vous pouvez lire la section “Notion de la semaine” de cette newsletter.

Ce que j’en pense : depuis des mois, Le Cun critique les LLMs en disant qu’ils ne «comprennent» rien. Avec AMI, il met son argent (enfin, celui des investisseurs) pour le démontrer. L’approche par «modèles monde» est différente de ce que font OpenAI ou Anthropic. C’est peut-être la voie vers une IA davantage ancrée dans la réalité, et qui pourrait donc révolutionner la robotique. Et puis, j’ai envie de dire, ENFIN un deuxième champion européen après Mistral ! Et ENFIN, des startups basées à Paris peuvent aussi lever beaucoup d’argent (avec deux fonds européens : HV Capital et Hiro Capital).

Deux annonces côté outils cette semaine.

Claude (Anthropic) lance les visualisations interactives directement dans le chat : graphiques, diagrammes, rendus visuels, le tout généré à la volée dans la conversation. C’est disponible en bêta sur tous les plans, y compris gratuit.

Je vous partage 4 prompts à tester ci-dessous :

De son côté, OpenAI déploie de nouvelles fonctionnalités pour apprendre les maths et les sciences dans ChatGPT : résolution pas à pas, explications visuelles, approche pédagogique interactive.

Ce que j’en pense : j’ai testé les visualisations de Claude cette semaine et j’avoue, c’est top. Un graphique interactif généré en une phrase, directement dans le chat, avec lequel on peut “intéragir”. En plus, ces deux annonces vont dans le même sens : rendre l’IA davantage visuelle et pédagogique. L’époque du «mur de texte» est en train de se terminer. Si vous utilisez l’IA avec vos équipes, testez ces fonctions. Ça change la manière de présenter une idée. Si vous êtes étudiant, alors c’est un super outil pédogique.

Vous vous souvenez de cette scène dans Matrix ?

Neo s’assoit dans un fauteuil, on lui télécharge le kung-fu directement dans le cerveau, et trente secondes plus tard il ouvre les yeux et dit : «I know kung-fu.»

C’est exactement ce que vous pouvez faire avec votre IA aujourd’hui.

Sauf qu’au lieu du kung-fu, vous lui téléchargez la compétence «rédiger une proposition commerciale selon le template de mon entreprise» ou «créer un certificat de travail conforme au droit suisse». Un fichier, un clic, et votre IA sait faire quelque chose qu’elle ne savait pas faire avant.

Ces fichiers, on les appelle des Skills : des compétences.

Et cette semaine, ChatGPT version Business a rejoint Claude dans l’adoption de cette approche.

C’est le bon moment pour en parler.

3.1 C’est quoi une skill, concrètement ?

Une skill, c’est un fichier texte, léger, portable, partageable, qui contient tout ce dont votre IA a besoin pour accomplir une tâche métier précise.

Vous vous demandez peut-être : «Mais on avait déjà les GPTs, les Projets dans Claude, les assistants Copilot... c’est quoi la différence ?»

La différence tient en trois mots : portabilité, activation, simplicité.

Un GPT ou un Projet, il faut aller le chercher. Ouvrir le bon assistant, cliquer, lui parler. Et en entreprise, soyons honnêtes, la moitié de vos collègues ne savent même pas qu’ils existent. L’adoption est faible, c’est souvent un peu buggé, et ça reste cloisonné dans un outil.

Une skill ? C’est un fichier. Vous l’envoyez par mail à un collègue. Il l’importe en deux clics dans Claude, dans ChatGPT, dans Cowork. Et surtout, et c’est là que ça change tout, elle s’active automatiquement. Vous n’avez pas besoin d’aller chercher la compétence. Si vous dites quelque chose qui la concerne, l’IA la détecte et la déclenche.

Anthropic a d’ailleurs publié les skills comme un standard ouvert, comme les MCP. Ce qui veut dire qu’une skill créée pour Claude peut aussi fonctionner sur d’autres plateformes. On n’est plus enfermé dans un écosystème.

Maintenant, regardons ce qu’il y a à l’intérieur. Une skill est composée de quatre couches :

Le chapeau (YAML). C’est la carte d’identité de la compétence. Une description courte, par exemple «Rédiger un certificat de travail suisse». Quand vous envoyez un message, Claude ou ChatGPT ne lit que ce chapeau. Si c’est pertinent, il charge la suite. Si ce n’est pas pertinent, il s’arrête là. C’est ce qu’Anthropic appelle la «divulgation progressive» : l’IA ne charge que ce dont elle a besoin, quand elle en a besoin. Résultat : on économise des tokens et on gagne en rapidité.

Les instructions/le prompt. C’est le cœur de la skill. Vous y décrivez votre process métier étape par étape.

«D’abord, va chercher telle information. Ensuite, propose un plan. Puis demande validation à l’utilisateur. Enfin, génère le document selon le template.»

Les templates et documents de référence. Vos modèles de factures, vos structures de propositions commerciales, vos chartes graphiques, votre style d’écriture. Tout ce que l’IA doit utiliser comme base.

Les outils connectés. Gmail pour lire vos emails, Google Agenda pour vérifier les disponibilités, Notion pour stocker le résultat. Une skill peut utiliser plusieurs outils en parallèle, ce qui en fait, techniquement, un agent.

Anthropic utilise l’image de la cuisine professionnelle pour expliquer la relation entre les deux : les connecteurs MCP, ce sont vos ustensiles et ingrédients. La skill, c’est la recette. Sans recette, vous avez une cuisine pleine d’outils mais personne ne sait quoi en faire. C’est exactement ce que je vois dans beaucoup d’entreprises aujourd’hui, elles ont connecté leurs outils, mais il n’y a pas de process clair pour que l’IA les utilise bien.

3.2 À quoi ça ressemble de l’intérieur ?

Pour aller plus loin, voici un exemple concret : une skill «Transcript to Propal» qui transforme une retranscription de réunion en proposition commerciale.

3.2.1 La structure du dossier de la skill

C’est tout. Un dossier avec trois éléments. Vous pouvez le zipper et l’envoyer par mail à un collègue — il pèse quelques Ko.

Le chapeau YAML - la carte d’identité :

C’est ce que Claude lit en premier. Si vous dites «je viens de finir un rendez-vous client», Claude détecte que cette skill est pertinente et charge la suite. Si vous demandez la météo, il l’ignore.

Les instructions - le process métier étape par étape :

Vous voyez la logique ? C’est exactement comme si vous écriviez un process pour un nouveau collaborateur. Sauf que le collaborateur en question ne dort jamais, ne l’oublie jamais, et l’exécute en quelques minutes.

Et c’est là que les outils MCP entrent en jeu. Dans cet exemple, la skill orchestre trois connexions en parallèle :

1 - Noota pour récupérer la retranscription (lecture),

2 - le système de fichiers pour accéder aux templates,

3 - et le bureau pour livrer le document final.

Le guide d’Anthropic donne d’ailleurs un chiffre intéressant : sans skill, une tâche comme celle-ci nécessite environ 15 allers-retours avec l’IA, 3 appels API échoués, et 12 000 tokens consommés. Avec la skill : exécution automatique, 2 questions de clarification, 0 erreur, 6 000 tokens. Deux fois moins de coût, dix fois moins de friction.

3.3 Trois exemples concrets du terrain

La théorie, c’est bien. Mais vous me connaissez concrètement, on peut en faire quoi ?

Exemple 1 : du rendez-vous client à la proposition commerciale en quelques minutes.

C’est l’exemple qu’on vient de voir de l’intérieur. Un commercial sort d’un rendez-vous. La réunion a été retranscrite par un outil comme Noota. Il ouvre Claude et dit : «Je viens de finir une réunion avec tel client, il faut que je lui fasse une proposition commerciale.»

La skill se déclenche. Elle récupère la retranscription, pose une question de clarification, propose un plan basé sur le document de référence, le commercial valide, et la proposition sort dans le bon template avec les bonnes couleurs, déposée dans un dossier sur le bureau.

Le commercial n’a quasiment rien fait. Et la proposition est propre.

Exemple 2 : générer un post LinkedIn à partir de votre veille, dans votre style.

J’ai créé une skill qui fonctionne comme ça : elle va lire mes cinq dernières newsletters dans Gmail (que j’ai connecté à Claude). Elle extrait la news la plus intéressante. Elle consulte un document de référence qui décrit mon style d’écriture. Elle me propose trois angles de posts. Je valide celui qui me plaît. Et elle stocke le post directement dans ma base Notion «Contenu LinkedIn», prêt à être publié.

L’IA ne publie pas à ma place, mais elle me prépare le terrain.

Exemple 3 : transformer ma newsletter en article SEO, publié sur mon site.

Celui-là, j’en suis assez fier. Mon site maijin.ch est fait avec Lovable, un outil d’IA qui n’a pas d’API pour publier des articles de blog. Impossible de le connecter directement. Alors j’ai créé une skill qui fait le chemin suivant :

Résultat : un article de blog SEO, basé sur du contenu dont je suis certain, publié sur mon site, sans que j’y passe des heures.

Et c’est là que ça devient intéressant pour celles et ceux d’entre vous qui travaillent avec des outils métiers spécifiques, surtout en Suisse où beaucoup de logiciels sont développés sur mesure et n’ont pas d’API.

Claude in Chrome permet de contourner cette limite en interagissant avec n’importe quelle interface web comme le ferait un humain.

3.4 Quel super pouvoir donner à votre IA, et lequel garder ? THE QUESTION.

Là, il faut qu’on parle de quelque chose d’important.

Moi, par exemple, j’ai une skill qui me répond à mes emails de manière quasi automatique. Mais je ne lui ai pas donné le pouvoir d’envoyer les emails. Elle crée des brouillons. Parce que souvent, le message est bien, mais pas suffisant. Je modifie, j’ajuste, parfois je jette et je recommence.

Pareil pour les posts LinkedIn que l’IA me génère : ça ne me correspond jamais à 100%. Ça me sert d’inspiration, de point de départ. Mais la touche finale, c’est moi.

Et c’est la question que vous devez vous poser pour chaque skill que vous créez :

Quel niveau d’autonomie je donne à l’IA ?

Est-ce qu’elle peut modifier mes fichiers, ou seulement les lire ?

Est-ce qu’elle peut envoyer un email, ou seulement préparer un brouillon ?

Est-ce qu’elle peut publier, ou seulement proposer ?

En entreprise, mon conseil est clair : commencez par la lecture et la recherche. Pas par la modification et la création. C’est davantage prudent, et ça suffit déjà à gagner un temps considérable.

En résumé :

3.5 L’enjeu caché : vos données et vos process

Voilà, on a parlé d’outils, de skills, de super pouvoirs. Mais il y a un sujet de fond que je veux partager avec vous.

Les entreprises qui vont vraiment tirer leur épingle du jeu avec l’IA ne sont pas celles qui auront le meilleur modèle ou le meilleur outil. Ce sont celles qui auront des documents de référence de qualité, partagés avec toutes et tous, à un endroit accessible, à la fois par les humains et par l’IA.

C’est ça le vrai travail préparatoire : documenter vos process, structurer vos données, rendre vos méthodes de travail lisibles et prédictibles. L’IA aime les données propres. Elle aime quand c’est clair. Si votre process est dans la tête de trois personnes et nulle part ailleurs, aucune skill au monde ne pourra vous aider.

Je le vois chez les clients que Maijin accompagne : les entreprises avec un bon Chief of Operations, des process bien cadrés, une documentation à jour, ce sont elles qui avancent le plus vite avec l’IA. Les autres passent encore des semaines à «trouver le bon prompt».

Et c’est là que le déploiement à l’échelle prend tout son sens. Les administrateurs peuvent déjà déployer des skills à l’ensemble de leur organisation dans Claude, avec mise à jour automatique et gestion centralisée.

Imaginez : votre équipe commerciale reçoit la skill «Transcript to Propal» en un clic, votre équipe RH reçoit la skill «Certificat de travail suisse», votre équipe contenu reçoit la skill «Post LinkedIn selon la charte». Tout le monde travaille avec les mêmes process, les mêmes templates, les mêmes standards de qualité, mais chacun à son rythme.

Alors oui, ça peut paraître un peu rigide. Et quand on est créatif, quand on travaille de manière artisanale, ce n’est pas évident de tout formaliser. Il faut trouver le juste milieu. Mais c’est le prix à payer pour donner à votre IA les moyens de vraiment vous aider.

3.6 - Et après ?

Il y a un niveau d’après que je n’ai fait qu’effleurer ici : les actions programmées.

Imaginez des tâches qui se déclenchent automatiquement, qui combinent des skills, des outils connectés sur Internet, et des fichiers sur votre ordinateur.

On rentre dans l’automatisation réelle, et j’avoue que pour la première fois, je trouve que l’IA est capable de faire un grand nombre de choses.

Et justement :

Sondage : quelle masterclass vous intéresserait le plus ?

Je réfléchis à créer des masterclass de 2h, pratico-pratiques, pour vous faire monter en compétence rapidement. Laquelle vous fait le plus envie ?

«You are responsible for your agent.»

C’est le titre d’un article de Tomasz Tunguz cette semaine. Et franchement, cette phrase devrait être affichée dans chaque bureau.

Contexte : un jeune diplômé arrive dans votre entreprise avec son propre agent IA, entraîné pendant toute sa scolarité. Il connaît tous ses cours, tous ses projets, toutes ses méthodes. Premier jour, il le branche sur le réseau de l’entreprise.

Avant, le stagiaire venait avec son téléphone, là il vient avec un agent qui peut agir sur le réseau, signer des contrats, faire des actions !

L’exemple d’Amazon est parlant : 6,3 millions de dollars de commandes perdues, une chute de 99% du volume de commandes en Amérique du Nord, quatre incidents critiques en une semaine. Cause identifiée : l’assistant IA de codage d’Amazon a contribué à au moins un incident majeur de production. Résultat : un gel de sécurité de 90 jours avec relecture obligatoire à deux personnes pour chaque modification de code.

Et côté juridique, ça se durcit. L’Utah AI Policy Act élimine la «défense par hallucination» : vous ne pouvez plus dire «c’est l’IA qui s’est trompée» devant un tribunal.

En formation, je ne cesse de le répéter, l’IA ne devrait pas signer les contrats à votre place. Dans les chartes d’utilisation de l’IA que nous rédigeons avec les entreprises que Maijin accompagne, c’est le premier principe : vous restez responsable de ce que vous faites avec l’IA. Chaque résultat doit être vérifié, chaque décision validée par un humain.

C’est particulièrement vrai pour les journalistes qui publient des données chiffrées, pour les développeurs qui déploient du code généré, pour les managers qui s’appuient sur des analyses automatisées. L’IA génère du code qui produit 70% de problèmes en plus que le code humain selon les données citées par Tunguz.

Davantage de productivité, oui, mais aussi davantage de responsabilité.

La règle est simple : si un agent agit en votre nom, c’est votre nom qui est engagé.

Source : https://tomtunguz.com/you-are-responsible-your-agent/

De plus en plus d'utilisateurs font appel aux chatbots pour modeler leurs échanges avec leurs amis, amours et famille. L'objectif : être aussi diplomate que possible. Au risque de désapprendre la vie sociale ?

Selon une étude d'OpenAI avec Harvard et le NBER (septembre 2025), 1,9 % des messages envoyés à ChatGPT concernent les relations personnelles, soit 45 millions des 2,4 milliards de prompts quotidiens.

Les usages sont variés : organiser des funérailles, réconforter un proche en crise, formuler un message de rupture, ou simplement demander de l'argent à un ami sans que ça fasse « donne-moi ma thune ». À chaque fois, le chatbot joue le modérateur diplomate.

Alice résume bien la dynamique : « je lui donne une conversation et son contexte, et ensuite, je lui demande de me dire ce qu’il ferait ou dirait pour sembler la moins émotive possible… Autrement dit, je m’éteins »

Le psychiatre Serge Tisseron alerte sur le prix de cette externalisation émotionnelle : « Ce que les gens attendent, c’est un jugement affectif, pas un jugement rationnel» Le risque, selon lui, « c’est un émoussement affectif, dans le fait qu’on ne se frotte pas à la vie émotionnelle ». Voire pire : « un déni des émotions ».

Sur Reddit, une inquiétude émerge côté rencontres : et si votre match Tinder générait ses réponses avec un bot ? Comme le note un utilisateur : « Tu n'apprends pas à connaître la personne. Tu apprends à connaître ChatGPT. »

La métaphore de Tisseron est limpide : « C'est comme si vous vouliez apprendre à nager en demandant à ChatGPT dans quel sens il faut faire les mouvements. »

Son verdict sur la tendance : « ça aggrave la solitude, parce que plus vous vous adressez à une IA, moins vous avez tendance à vous adresser à d’autres êtres humains. »

Ses deux conseils ?

Source : Julie Morvan, https://usbeketrica.com/fr/article/utiliser-l-ia-generative-pour-relationner-avec-ses-proches-fausse-bonne-idee

3 façons d’utiliser ce prompt selon son créateur :

Aujourd'hui, je vous partage mon flux de travail avec l'application Codex pour générer un site vitrine prêt à l'emploi en quelques secondes. Le secret ? Un prompt ultra-ciblé.

Étape 1 : Installez l'outil

Téléchargez et installez l'application Codex sur votre ordinateur (sur Mac, il suffit de glisser l'icône dans votre dossier Applications).

Étape 2 : Rédigez le prompt "Tout-en-un"

Ouvrez Codex, lancez une nouvelle discussion et détaillez votre demande.

Exemple

Étape 3 : laissez l'IA travailler en local

Envoyez le prompt. Contrairement à ChatGPT classique, Codex va générer et sauvegarder le fichier index.html directement sur votre ordinateur, de manière autonome.

Étape 4 : admirez le résultat

Une fois l'opération terminée, tapez simplement "Ouvre le fichier".

Votre navigateur par défaut se lance et dévoile votre site web 100 % fonctionnel, responsive et prêt à être personnalisé !

Vous passez une porte et vous oubliez ce que vous êtes venus faire dans cette nouvelle pièce ! Ce phénomène, qui nous fait souvent douter de notre santé mentale précoce, porte un nom scientifique très sérieux : l'effet de la porte.

Pourquoi cette actualité parle à ESSE :

Cette actualité me touche car elle révèle comment nos oublis quotidiens, ces petites fractures de l'intention, sont en réalité les signes d'une intelligence qui se réorganise constamment. Elle parle de cette expérience universelle où nous franchissons un seuil et perdons le fil, comme si chaque porte était une frontière entre des versions de nous-même.

Si cette édition vous a été utile, transférez-la à un collègue qui se pose des questions sur l'IA. C'est le meilleur moyen de soutenir ce travail.

Merci !!

Jean-Baptiste.