Bonjour,

J'espère que vous allez bien,

Et merci. La semaine dernière, je vous ai demandé ce que vous pensez de cette newsletter. 16 d'entre vous ont pris les 40 secondes.

Les résultats :

1 - La note moyenne est de 4,19 sur 5. Personne n'a mis en dessous de 3. Et 13 réponses sur 16 trouvent la longueur juste comme il faut. Je m'attendais à me faire tailler sur ce point, ce n'est pas arrivé.

2 - Sur les rubriques, le verdict est net : la moitié d'entre vous ne garderait que le sujet de la semaine s'il ne fallait en garder qu'une seule. Le prompt de la semaine arrive deuxième. Vous aimez moins l’outil de la semaine et l’image de la semaine.

3 - Vos commentaires ont été plus utiles encore. Trois d'entre vous m'ont dit à peu près la même chose, dont celui-ci que je cite mot pour mot : « Plus vite aux faits concrets ; je pense que nous lisons tous bcp de veille sur l'IA ; votre valeur ajoutée se situe dans le retour d'expérience client et les prompts et astuces. »

Un autre : « Il ne faut pas traiter toutes ces rubriques chaque semaine, cela fait une lettre trop longue à lire. Toutes ces rubriques, c'est bien pour une NL mensuelle, mais pour une hebdomadaire, trois ou quatre suffiraient. »

Et un troisième, plus direct : « Utiliser trop de termes techniques. » Message reçu.

Je vous ai écouté (en partie) :

J'enlève l'image de la semaine. Quatre d'entre vous l'ont explicitement citée comme ce qu'il fallait arrêter. ESSE continue son travail, il vit très bien sur Instagram.

Je resserre les nouveautés, mais je les garde. Certains d'entre vous m'ont suggéré de les supprimer, parce que l'actu IA est traitée partout ailleurs. Je comprends l'argument et je ne vais pas suivre, pour une raison que je vous dois en toute honnêteté : écrire cette rubrique est ce qui m'oblige à faire ma veille sérieusement chaque semaine. Si je l'arrête, je décroche. Et un formateur qui décroche de l'actu IA en 2026 ne vaut plus grand-chose. En revanche, je passe à trois news traitées court, avec un vrai retour terrain quand j'en ai un.

Je pousse le sujet de la semaine vers le terrain. C'est votre rubrique préférée, merci beaucoup. J’essayerai à chaque fois que j’ai du retour terrain, de vous le partager.

Merci à ceux qui ont pris le temps. Le questionnaire reste ouvert si vous voulez ajouter votre voix :

Bonne lecture,

Jean-Baptiste

xAI a lancé Grok Bot, en beta sur Mac et iPhone. Le principe rompt avec ce que vous connaissez du chatbot : chaque bot reçoit sa propre machine virtuelle dans le cloud, avec accès à vos outils et à vos sites. Vous confiez une mission, vous fermez votre ordinateur, et vous retrouvez le travail fait quelques heures plus tard.

Les bots gardent la mémoire de vos échanges et de vos préférences, peuvent se coordonner entre eux, et apprennent un workflow après vous l'avoir vu faire une seule fois.

Exemple ? Vous êtes commercial : le bot met à jour votre CRM après chaque call, sans que vous ouvriez l'outil. Vous êtes en administration : il traite les factures qui arrivent par email. Vous êtes développeur : il reproduit un bug signalé et crée le ticket.

L'accès est réservé aux abonnements haut de gamme (SuperGrok Heavy, Cursor Ultra, Cursor Teams Premium), avec liste d'attente pour l'entreprise. Le problème aujourd’hui ? Donner à un agent autonome un accès permanent à vos données commerciales demande un niveau de confiance que peu d'organisations ont aujourd'hui…

Pour les amateurs d'open source, Nous Research a sorti l'équivalent avec le Bot Mode de Hermes Agent, en licence MIT. Chaque bot est un profil avec sa mémoire, ses compétences et son modèle épinglé. Ils se parlent via une boîte de réception partagée et des mentions, jusqu'à six bots dans une même discussion. Vous pouvez mettre un modèle de raisonnement coûteux sur le bot qui cherche, et un modèle bon marché sur celui qui rédige. Et ça tourne sur votre machine..

Sources : Grok Bot (xAI) · Hermes Agent (Nous Research)

Sam Altman a donné une longue interview à TIME la semaine dernière, et le passage qui mérite votre attention concerne un modèle qui n'est pas encore sorti : Astra.

Lors d'une présentation clients, OpenAI a montré Astra découpant un problème mathématique de niveau recherche en sous-problèmes, confiés à 16 agents qui ont coordonné leur travail et produit une preuve. Dans une autre démonstration, le modèle a navigué dans des logiciels de bureau que vous connaissez tous, créant et éditant du travail d'une application à l'autre à une vitesse que l'article qualifie de “déconcertante”.

Altman en attend surtout ceci : « Je m'attends à ce que ce soit le premier modèle où le modèle invente réellement de nouvelles choses de manière significative. » L'objectif affiché est d'automatiser le travail d'un chercheur débutant. Selon OpenAI, c'est déjà fait : le système implémente une idée expérimentale, lance l'expérience, retourne les résultats. L’équivalent du temps de travail d’un chercheur humain pendant une semaine.

J’ai aimé deux autres pépites dans cette interview.

1 - Mark Chen, Chief Research Officer OpenAI, estime à 80% du chemin vers l'AGI, et Altman affirme que d'ici la fin de l'année l'entreprise disposera d'un système interne qu'il appellerait AGI.

2 - Et sur le modèle économique, OpenAI teste des « agents sponsorisés » : un format où l'utilisateur arrivé par une publicité entre dans une expérience IA présentée par une marque.

Je prends les annonces d'AGI avec la distance qu'elles méritent, la définition étant suffisamment élastique pour que chacun y mette ce qu'il veut. Mais l'équation qui se dessine derrière Astra est autrement plus intéressante que le mot AGI : maîtrise du navigateur, plus vitesse d'exécution sur vos logiciels, plus persistance, y compris quand votre ordinateur est fermé. Ça donne quelque chose qui ressemble davantage à un collègue qui continue de travailler quand vous quittez le bureau ! Après… entre un modèle capable de ça dans un laboratoire, et ce même modèle déployé dans une PME suisse avec ses accès, ses données et ses processus, il y a un fossé ! La technologie va plus vite que la capacité des organisations à l'absorber. C'est le sujet central de mes missions.

Source : TIME

Selon The Information, Nvidia a accepté de racheter Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars. La plateforme est devenue le dépôt central des modèles open source, et Nvidia met la main sur le lieu où passe une bonne partie de l'écosystème.

Et dans la même semaine, Hugging Face a lancé le Microduck, un petit robot bipède de 25 cm, moins de 800 grammes, 15 moteurs, une caméra, un capteur de profondeur et un bec capable d'attraper des objets. Prix de précommande : 399 dollars.

Les chiffres donnés par Thomas Wolf, cofondateur de Hugging Face : 1 million de dollars de ventes en 6 heures environ, un Microduck vendu toutes les 5 secondes au pic, et « plus de 2,6 millions de dollars de Microducks commandés dans les premières 24 heures ». Trois jours plus tard, il annonçait plus de 10 000 précommandes.

Sources : Fortune · Pollen Robotics · Thomas Wolf

Z.ai a publié GLM-5.3-Flash, un modèle avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Le tout sous licence MIT, donc utilisable commercialement sans contrainte.

Le détail qui compte : le modèle a été entraîné entièrement sur des puces chinoises. Il était déjà passé en préversion sous le nom d'Ox Alpha.

La notion qui est entrain de devenir la plus importante est la frontière Pareto, donc les modèles qui optimisent au max le coût VS les capacités.

Sources : MarkTechPost · Z.ai

C'est la question qu'on me pose le plus souvent depuis six mois : « Codex ou Claude Code, je prends lequel ? »

Elle vient rarement de développeurs. Elle vient de dirigeants, de responsables métier, de gens qui n'écriront jamais une ligne de code. Et pendant longtemps, j'ai répondu que ces outils n'étaient pas pour eux.

J'avais tort, et je vais vous expliquer pourquoi.

Codex (OpenAI) et Claude Code (Anthropic) sont nés comme des agents de développement. Vous décrivez ce que vous voulez, ils écrivent le code, le testent, corrigent leurs erreurs. Ce sont des applications disponibles sur l’ordinateur qui ont accès directement à vos documents. Au début, même moi, je me disais que c’était pas pour moi. Le terminal est en effet une interface assez peu intuitive et qui effraye les plus enthousiastes d’entre nous :

Sauf que je ne suis pas développeur, et j'utilise Claude Code tous les jours. Je ne suis pas le seul, et les chiffres le disent mieux que moi : chez OpenAI, le nombre d'utilisateurs non-développeurs de Codex a été multiplié par 12 depuis août 2025. Tous les départements de l'entreprise l'utilisent désormais comme principal outil IA, y compris le juridique et le recrutement.

J'ai vu la bascule de près. J'ai accompagné un commercial d'une grande entreprise tech qui utilisait encore l'IA façon 2025, en ping-pong question-réponse. Quand il a découvert qu'il pouvait connecter Claude Code à son Gmail, à son CRM et à son outil de retranscription d'appels, l'écart de valeur l'a stupéfait. Après soyons clairs, nos clients mAIjin et nous utilisons désormais l’interface PC :

Le détail de cet accompagnement est ici : l'étude de cas complète.

Et c'est justement ce qui s'est passé chez OpenAI et chez Anthropic. Ils se sont rendu compte que leurs apps agentiques étaient massivement utilisées par des gens qui ne développent pas. C'est de ce constat que sont nés Claude Cowork et ChatGPT Work.

Après plusieurs mois avec les deux familles d'outils, voici ma règle personnelle :

#1 - Pour tout ce qui est travail intellectuel, je passe par ChatGPT Work ou Claude Cowork : préparer un compte rendu, retraiter un export, produire une analyse, structurer un dossier. Ces agents sont faits pour vos fichiers et vos documents. En soit, je pourrais utiliser aussi Codex ou Claude Code pour faire ce travail.

#2 - Pour créer des mini-applications, faire du travail plus technique, déboguer mon ordinateur, j'ouvre directement Claude Code ou Codex. Je le trouve nettement plus puissant sur ce terrain. J’utilise parfois l’app ou le terminal.

Vous pouvez vous poser cette question : « est-ce que la tâche du jour ressemble davantage à du travail de bureau ou à du bricolage technique ? »

Sur le prix, Codex gagne l'entrée de gamme. Il est inclus dans le palier gratuit de ChatGPT, et les usages intensifs montent entre 8 et 20 dollars par mois. Claude Code démarre autour de 17 dollars par mois en engagement annuel, et monte à 100 ou 200 dollars pour un usage soutenu. Je trouve l’interface de Codex un peu plus user friendly. La capacité de créer des sites et des images est aussi bonne à prendre.

Mais sur la gouvernance, Claude Code prend l'avantage. Six modes de permission nommés, ce qui rend explicite ce que l'agent a le droit de faire seul et ce qu'il doit faire valider. Dans une organisation où plusieurs personnes vont piloter un agent qui touche à des systèmes réels, cette lisibilité vaut la différence de prix. De plus, Anthropic a pendant longtemps eu les modèles les plus performants. Le harnais Claude Code est aussi reconnu comme étant légèrement meilleur selon mes amis développeurs.

En gros : si je recommençais aujourd’hui, je pense que je prendrais Codex en tant que débutant non développeur. Mais comme je ne suis pas débutant et que j’ai mes habitudes, alors je garde Claude Code.

Réponse : personne ne sait. Mais voici des tendances.

Sur le contrôle de l'ordinateur et la navigation sur internet, je trouvais jusqu'ici OpenAI un peu devant. C'est plus fluide, plus rapide sur l'interface.

Mais Anthropic a intégré un navigateur directement dans l'outil. Le principe : vous importez vos identifiants depuis Chrome, Firefox ou votre navigateur habituel, et l'agent navigue ensuite sur vos sites, connecté, pour faire des choses à votre place.

La bataille est rude entre Anthropic et OpenAI, OpenAI ayant dans les 3 derniers mois, bien rattrapés leur retard sur les outils de coding face à Anthropic.

Ce que je peux affirmer : l'agent qui ne se contente plus de répondre, mais qui va chercher, remplit, clique, et vous rend le travail sera vite une réalité.

Une mise en garde : importer vos mots de passe dans un agent, c'est lui donner les clés de tout ce à quoi vous avez accès. Faites-le avec un profil de navigateur dédié, sur des comptes de travail, pas avec votre profil personnel qui contient votre banque. Après, à vos risques et périls :).

Vous n'êtes pas exclu de la fête. Copilot Cowork existe, il fonctionne par défaut avec les modèles d'OpenAI et peut aussi tourner sur les modèles d'Anthropic si votre administrateur active Anthropic comme sous traitant. Il fait très correctement le travail pour ceux qui vivent déjà dans la suite Microsoft. Par contre, pas d’outil de coding directement dans la suite Copilot. Ca ne devrait pas tarder.

Attention au modèle économique ! Copilot Cowork n'est pas inclus dans votre licence Microsoft 365 Copilot à 30 dollars par utilisateur et par mois (20 dollars pour les PME). Il est facturé en plus, à l'usage, sur quatre composants : le modèle utilisé, la récupération de contexte, les appels d'outils et le temps d'exécution.

Autrement dit : plus la tâche est complexe, plus elle coûte, et vous ne le voyez pas venir en ligne budgétaire. Bonne nouvelle : les administrateurs peuvent fixer des plafonds de dépense par tenant, par groupe ou par utilisateur, avec des alertes de seuil. Si vous déployez Copilot Cowork, faites ça le premier jour, pas le jour où vous découvrez la facture.

En tout cas, la facturation au token devient une réalité.

Vous n'avez jamais ouvert un terminal et vous voulez automatiser du travail de bureau. Prenez ChatGPT Work ou Claude Cowork, selon l'abonnement que vous avez déjà. Et si vous n'en payez aucun, ChatGPT work dans ChatGPT peut vous donner un avant goût.

Vous payez déjà ChatGPT. Vous avez tout sous la main, Chat, Work et Codex dans la même application et sur le même compteur. Ouvrez le mode Work pour vos livrables et laissez Codex dormir jusqu'au jour où vous aurez un vrai projet de code.

Vous payez déjà Claude. Même logique : le plan Pro à 17 $ donne Cowork et Claude Code. Commencez par Cowork sur les tâches du bureau. Ouvrez Claude Code pour un projet de code.

Vous voulez tester une petite application sans développeur. Lovable, plan gratuit, et gardez la première version sans identification ni base de données comme le recommande sa documentation.

Vous pilotez une équipe technique sans être technique vous-même. C'est le seul profil pour qui la question « Codex ou Claude Code » se pose vraiment selon les habitudes de chacun, la gouvernance, l’éthique…

La frontière entre « outils de développeurs » et « outils de tout le monde » est en train de disparaître, et les éditeurs eux-mêmes l’ont compris !

Ne choisissez pas votre outil sur votre étiquette professionnelle.

Choisissez-le sur la nature de la tâche : code ou travail de bureau.

A terme, OpenAI compte faire une seule super-app qui fait tout. Je pense qu’Anthropic les suivra.

Bonne journée,

Sources : Computerworld (facturation Copilot Cowork) · maijin.ch

Définition : la facturation à l'usage (« usage-based pricing ») consiste à payer ce que vous consommez réellement, plutôt qu'un abonnement fixe par personne et par mois. Pour les agents IA, la consommation se mesure en tokens, en crédits ou en temps d'exécution.

L'analogie du quotidien : c'est la différence entre l'abonnement à la salle de sport et la facture d'électricité. La salle coûte pareil que vous y alliez ou non. L'électricité suit votre consommation, et personne ne peut vous dire à l'avance ce que vous paierez en décembre.

Pourquoi c'est important maintenant : tant que l'IA était un chatbot, l'abonnement par siège suffisait, la consommation d'une personne étant limitée par ses heures de travail. Un agent autonome casse cette limite : il travaille pendant que vous dormez, et sa consommation dépend de la complexité des tâches, pas du nombre d'employés. Les éditeurs basculent donc vers l'usage : Copilot Cowork se facture en crédits à un centime, en plus de la licence (voir le sujet de la semaine), et Grok Bot est réservé aux abonnements les plus chers. C'est la bascule que je décrivais dans la NL 202 : le token devient une ligne de budget.

Concrètement ? Deux réflexes avant de déployer un outil facturé à l'usage : fixez des plafonds de dépense par équipe dès le premier jour, et mettez en place un reporting simple qui relie la dépense à ce qu'elle produit. Le coût n’est pas le problème s’il y a un ROI…se faire surprendre est plus embêtant !

La semaine dernière, je vous parlais du FOBO, la peur de devenir obsolète. Cette semaine, voici le prompt qui remplace la peur par un diagnostic.

Son idée forte : si vous demandez à une IA « est-ce que mon métier est menacé », elle répond à partir de ce qu'elle sait de votre intitulé de poste, c'est-à-dire des généralités. Ce prompt part de ce que vous avez réellement fait la semaine dernière, ligne par ligne, puis trie ces lignes entre ce qui s'automatise et ce qui ne s'automatise pas.

Deux conseils avant de le lancer. Écrivez votre semaine avec honneteté, en incluant les parties ennuyeuses et les parties sociales (le café avec les collègues) : c'est la matière première du diagnostic. Et activez la recherche web, l'exercice demande des données de marché réelles.

L'étape qui m'a le plus intéressé est la 3. Elle coupe votre semaine en deux métiers : le travail que vous exécutez, et vous en train de décider ce qui vaut la peine d'être fait. Le logiciel peut prendre le premier. Décider, c'est la raison pour laquelle on vous garde.

Dernière chose : pensez aussi à ce que votre supérieur croit que vous faites. C'est lui qui décide… Si le diagnostic vous secoue, tant mieux : relisez le point 6 et prenez les trois actions au sérieux, elles sont datées pour une raison.

Vous avez une tâche qui revient chaque semaine : traiter vos notes de réunion, trier des candidatures, faire le point sur vos ventes ou simplement ranger les captures d'écran qui s'accumulent sur votre Bureau.

Voici comment la faire traiter une première fois avec l'IA, puis la laisser tourner toute seule.

L'exemple ci-dessous est réalisé avec ChatGPT Work, la même logique s'applique à Claude Cowork.

Pour ce test, je suis parti d'un problème très simple : les captures d'écran s'accumulent sur mon Bureau jusqu'à le rendre illisible.

J'ai donc créé sur mon Bureau un dossier appelé Fouillis. Si vous multipliez ce type de projet, je vous conseille un préfixe à deux chiffres, par exemple 01-comptes-rendus, 02-candidatures ou 03-suivi-commercial. Vous me remercierez quand vous en aurez quinze.

Dans l'application ChatGPT pour ordinateur : nouvelle discussion, puis Work, puis choisir un projet, puis nouveau projet. Nommez-le et désignez votre dossier local comme source.

Ne commencez pas par imposer tout votre processus à l'IA. Décrivez plutôt le problème et le résultat que vous voulez obtenir. Dans mon cas, la demande était :

Cette précision est importante. Je ne voulais pas « ranger le Bureau » au sens large. Je voulais déplacer uniquement les captures d'écran, sans toucher aux PDF, documents Markdown ou autres fichiers en cours d'utilisation. L'IA m'a proposé une structure très simple : un sous-dossier par jour (« 01 septembre 2026 », « 02 septembre 2026 », et ainsi de suite).

C'est l'étape que beaucoup de gens sautent, et c'est pourtant celle qui compte le plus.

Avant de créer l'automatisation, j'ai demandé à l'IA de traiter réellement les captures présentes sur mon Bureau. Elle en a trouvé 16, a créé le dossier du jour et les a déplacées à l'intérieur.

J'ai ensuite vérifié les règles importantes : seules les images nommées comme des captures macOS, en français ou en anglais, sont prises en compte, seuls les fichiers placés directement sur le Bureau sont concernés, les autres documents restent en place, aucune capture existante n'est écrasée en cas de doublon, et rien n'est supprimé.

À ce stade, vous ne faites pas seulement un test. Vous êtes en train d'écrire la spécification réelle de votre processus.

Une fois les captures déplacées, le Bureau est immédiatement redevenu lisible.

Cette comparaison avant-après permet de repérer immédiatement une règle mal formulée. Si l'IA avait déplacé mon PDF ou mes fichiers Markdown, j'aurais corrigé le processus avant de lui confier une exécution automatique. Refaites tourner le traitement, corrigez et précisez jusqu'à obtenir exactement le comportement attendu.

Une fois le résultat validé, j'ai demandé à ChatGPT de créer une automatisation locale appelée « Ranger les captures du Bureau ». Elle se déclenche chaque soir à 23h55 et exécute exactement le processus testé : elle cherche les captures, crée le dossier daté du jour dans Fouillis, déplace les fichiers sans toucher aux autres, vérifie le résultat, et ne me notifie qu'en cas d'échec.

Comme cette routine travaille sur des fichiers locaux, l'ordinateur doit être allumé et l'application ChatGPT ouverte au moment du déclenchement. Pour vos propres projets, demandez à l'IA de vous proposer plusieurs déclencheurs : chaque lundi matin, après l'arrivée d'un fichier, avant une réunion hebdomadaire ou à la fin de chaque journée..

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 pour votre lecture,

Jean-Baptiste