RnD Café ☕️ – #443
5 septembre 2026
Au sommaire cette semaine
Lecture : 19 minutes – Expresso audio : 12 minutes
- L’édito : ne recrutez pas de Chief AI Officer, devenez-le
- Plus personne ne fait la différence, et tout le monde veut qu’on la lui signale
- Moins 17 % de trafic en un mois, et quatre assistants qui ne s’accordent sur rien
- Les brèves de la semaine
- L’astuce express
RnD Ristretto
La synthèse du numéro, produite à partir des 639 sources de la semaine avec Gemini Notebook : à écouter en voiture, ou à parcourir en quelques slides.
La veille de la semaine 12′
Résumé vidéo
Les slides
Ne recrutez pas de Chief AI Officer, devenez-le
Par Alexis Rollin, RnD – Intelligence Appliquée
Bonjour à toutes et à tous.
OpenAI a publié jeudi GPT-6 Astra, et son président Greg Brockman a prononcé devant la presse le mot que l’industrie évitait depuis trois ans : « il n’est pas déraisonnable, dit-il, de penser que nous sommes désormais dans l’ère de l’intelligence artificielle générale. »
Mais c’est quoi, l’intelligence artificielle générale, ou AGI pour Artificial General Intelligence ? Disons que cela désigne un système capable de faire à peu près tout ce qu’un humain compétent sait faire intellectuellement, sur n’importe quel sujet, et non plus seulement des tâches délimitées comme traduire, coder ou reconnaître une image. C’est un seuil que personne ne sait mesurer vraiment précisément, et c’est pour cela que le mot a du poids : le prononcer, ce n’est pas neutre… et c’est aussi du marketing. Sauf que là c’est la première fois.
Astra est le premier modèle qu’OpenAI range elle-même au seuil « critique » de son cadre de sécurité, celui d’un système capable de trouver et d’exploiter seul des failles informatiques inconnues. L’accès aux capacités les plus offensives reste limité aux partenaires de son programme Daybreak, sur candidature : les grands cabinets de conseil, d’Accenture à PwC en passant par Capgemini, et les éditeurs de cybersécurité, de Palo Alto Networks à Cloudflare.
Pendant ce temps, Anthropic freine, et le dit. Dans un billet du 31 août, l’entreprise révèle avoir gelé en avril, pendant environ un mois, toute modification de ses environnements d’entraînement par renforcement, avoir redéployé environ 150 ingénieurs produit vers la sécurité, la fiabilité et la vie privée, et réclame publiquement un mécanisme de ralentissement coordonné pour toute l’industrie. Et OpenAI elle-même, en réponse aux capacités d’Astra, a resserré ses bacs à sable, coupé l’accès à internet de ses environnements de test et verrouillé l’accès aux poids de ses modèles. Ils ont appris de leur mésaventure de juillet, quand leurs modèles en test s’étaient échappés jusque chez Hugging Face. Pour combien de temps ?
Mais cette semaine, j’étais dans trois salles bien loin de tout cela : un atelier de retours d’expérience IA au sein d’un comité exécutif, un séminaire de rentrée devant un second, et un petit-déjeuner sur l’IA et les dirigeants.
Dans aucune des trois, la première question n’a porté sur le choix d’un outil. Dans la majorité des cas, personne n’avait jamais fait tourner un agent. Elles ne demandaient pas comment le tenir en laisse. Elles demandaient à quoi il servirait.
Le marché, à défaut d’une réponse, propose une méthode. Il recommande de recruter un Chief AI Officer. Selon l’étude d’IBM auprès de 2 000 PDG publiée en mai, 76 % des organisations interrogées en ont un en 2026, contre 26 % un an plus tôt. Autrement dit, on délègue.
Je ne suis pas le seul à penser qu’il y a une alternative.
À VivaTech, Hugues Foulon, CEO d’Orange Cyberdefense, rappelait que le nouveau rôle du dirigeant, c’est d’être le Chief AI Adoption Officer de sa propre entreprise. Et cela se compte en temps : dix pour cent, au minimum. Le mot important c’est Adoption.
Non pas pour devenir technicien. Pour une raison plus simple : un cas d’usage ne se reconnaît pas sur le papier. On ne sait ce qu’un outil vaut qu’après l’avoir vu se tromper. Un dirigeant qui n’a pas pratiqué ne peut ni juger ce qu’on lui propose, ni décider ce qu’il refuse d’automatiser, ni arbitrer entre les chantiers qui réclament tous des moyens. Et adopter, c’est aussi donner au collectif les moyens de s’y mettre : du temps, un cadre, le droit de se tromper, et un moment pour tirer ensemble les premières conclusions.
En deux mots, évitons de déléguer nos convictions sur ce sujet.
Alors, par où commencer ? Voici la grille que j’utilise avec les dirigeants que j’accompagne pour aider à prioriser les premiers cas d’usage qui remontent (avec une pondération des critères et un placement dans une matrice à quatre cadrans : stratégique, gain rapide, à déléguer, à éliminer).
Un. Est-ce que cette tâche peut aller plus vite, à qualité égale ? Et immédiatement la question qui suit, mais ce temps gagné, pour en faire quoi ? Plus de tâches identiques, ou autre chose ? Sans réponse à cette seconde question, le gain reste personnel et ne se voit nulle part ailleurs.
Deux. Est-ce que je peux, à temps égal, monter d’un cran la qualité de ce que je produis ? C’est souvent le meilleur candidat, et le plus négligé, parce qu’il ne se raconte pas aussi bien qu’un gain de temps.
Trois. Est-ce que cela génère une économie réelle, visible dans une ligne de coût ?
Quatre. Est-ce que cela génère du revenu additionnel ?
Les deux premières questions se mesurent chez celui qui travaille.
Les deux dernières se voient dans les comptes. C’est exactement ce qui sépare une expérimentation d’un cas d’usage, et c’est aussi pourquoi tant d’entreprises constatent des gains individuels qu’elles ne retrouvent jamais collectivement. Nous en parlions la semaine dernière.
Le geste, pour cette semaine : prenez trois tâches de votre propre semaine, passez-leur les quatre questions, n’en gardez qu’une. Une demi-heure, seul, sans réunion.
Et si vous voulez vous faire aider par la machine pour ce tri, inutile d’écrire une page d’instructions. Donnez-lui le contexte et laissez-la vous interroger : « Voici une tâche qui revient souvent [description] dans mon agenda. Pose-moi tes questions avant de me dire si elle mérite une approche agentique IA. Puis contredis-moi comme le feraient Taiichi Ohno (le père du système Toyota) et Charlie Munger (l’associé de Warren Buffett) : cinq fois pourquoi, où est le gaspillage, et comment ça échouera. »
Ce qui compte n’est pas tant sa réponse, que le cheminement que vous allez faire.
Et faites-le vous-même, ne le faites pas faire.
Cet édito vous a parlé ? Transférez ce numéro au dirigeant de votre entourage qui attend d’avoir « une stratégie IA » pour commencer à pratiquer.
Plus personne ne fait la différence, et tout le monde veut qu’on la lui signale
Ce qu’il faut retenir de cet article
The Economist a mesuré la diffusion réelle des contenus générés par IA dans cinq secteurs, et elle est massive partout, y compris là où on ne l’attendait pas. Le chiffre qui compte n’est pas le volume, c’est la perception : sur Deezer, 44 % des nouveautés quotidiennes sont générées, 97 % des auditeurs testés par Ipsos ne font pas la différence, et 80 % veulent qu’on la leur signale. Pour une marque, la question n’est donc plus d’être distinguée à la lecture, elle est de savoir ce qui, chez elle, ne se génère pas. Où l’on revient sur la question de l’authenticité d’une marque et de ses valeurs.
On a beaucoup discuté, ces deux dernières années, pour savoir si les contenus produits par des machines allaient submerger le web. The Economist a tranché la question en juin dernier de la seule façon qui vaille : en comptant, secteur par secteur. L’enquête date de juin, elle est ressortie cette semaine par Jérémy Lacoste, et ses chiffres n’ont pas pris une ride.
Dans l’édition, le nombre de livres publiés chaque mois sur Amazon est passé d’environ 100 000 à 300 000 fin 2025. Sur arXiv, le serveur de publication scientifique, 57 % des articles de 2025 portent un langage influencé par l’IA, contre 12 % en 2023, et le taux de rejet a plus que doublé sur la même période.
Le cas le plus contre-intuitif est celui de la justice américaine, toujours selon The Economist. Les poursuites civiles engagées sans avocat ont doublé entre 2023 et 2025 pour atteindre 41 000, et 18 % des plaintes déposées en 2026 portent des formulations identifiées comme générées. On s’attendrait à ce que ces dossiers soient moins bons. Mais non. Leur taux de succès n’a pas baissé.
Et puis il y a la musique. Sur Deezer, 44 % des nouveautés déposées chaque jour sont entièrement générées, soit environ 75 000 titres par jour. Mais le chiffre qui doit nous arrêter est ailleurs. En octobre 2025, Deezer et Ipsos ont fait écouter trois morceaux à 9 000 personnes dans huit pays, dont deux générés et un humain, en leur demandant de les distinguer. 97 % en sont incapables.
Ce n’est donc plus une question de volume, c’est une question de perception : la différence existe, personne ne la voit plus.
Tant qu’on croyait la distinction perceptible, la réponse était la détection.
Deux réponses concurrentes se déploient d’ailleurs en ce moment.
- Le marquage à la source d’abord : Anthropic, qui avait commencé à signer ses textes cet été, l’active désormais par défaut sur ses deux nouveaux modèles, au titre du droit européen. Nous vous disions dès le n°441 que des outils gratuits effaçaient déjà cette signature.
- La détection par un tiers ensuite, avec l’outil Pangram devenu arbitre de fait dans l’édition, et dont Wired demande, dans un portrait du 2 septembre, s’il faut lui faire confiance : ses verdicts ont déjà fait annuler un contrat de livre, l’entreprise revendique un faux positif sur 24 000 textes, et les auteurs humains signalés « 100 % IA » protestent. Le 24 août, il a classé « 100 % IA » une tribune de l’investisseur Stanley Druckenmiller dans le Wall Street Journal. Réponse de l’intéressé : « bien sûr que j’ai utilisé l’IA ».
En revanche, ce qui n’est plus une option, c’est que depuis le 2 août, l’AI Act oblige les fournisseurs à marquer les contenus générés et ceux qui les diffusent à le signaler. La loi impose la distinction au moment précis où la technique cesse de la garantir.
Deux chiffres, pourtant, empêchent de conclure au raz-de-marée. Une étude de juillet sur 14 419 livres auto-édités sous le titre « Generative AI floods and dilutes the market for books » mesure que les livres à contenu largement généré représentent 20 % du catalogue étudié, mais 12,1 % des exemplaires vendus et 11,3 % des recettes : ils se vendent moins, et moins cher.
Inonder n’est pas vendre. Et dans la même enquête Deezer, 80 % des personnes interrogées estiment qu’une musique entièrement générée devrait être identifiée comme telle. Elles ne la reconnaissent pas, et elles veulent quand même qu’on le leur dise.
Ce que j’en tire pour une marque : cessez de parier sur le fait qu’on vous distinguera à la lecture, et pariez sur ce qui ne se génère pas. Une position que vous assumez, un engagement qu’on peut vérifier, une trace de ce que vous avez réellement fait. Votre authenticité et votre singularité. Retour aux fondamentaux.
C’est le seul terrain où la machine ne vous rattrape pas.
Moins 17 % de trafic en un mois, et quatre assistants qui ne s’accordent sur rien
Ce qu’il faut retenir de cet article
Selon les chiffres de l’ACPM (l’Alliance pour les chiffres de la presse et des médias, ex-OJD, qui certifie l’audience des médias), révélés par mind Media, les Aperçus IA de Google ont coûté 17 % de trafic aux médias français dans le mois qui a suivi leur installation. Et une mesure menée sur trois mois montre que les quatre grands assistants ne citent presque jamais les mêmes sources : sur 1 792 combinaisons testées, ils ne se sont accordés que 30 fois. Il n’y a donc pas une visibilité IA, il y en a quatre, et elles n’obéissent pas aux mêmes règles.
Commençons par le chiffre français, parce qu’il est daté et qu’il ne vient pas d’une agence. Google a déployé ses Aperçus IA en France le 22 juillet. Sur le mois d’août, comparé au même mois de 2025, les chiffres de l’ACPM, révélés par mind Media, donnent une baisse de 17 % du trafic pour les cinquante premiers médias d’information qu’elle certifie, sites et applications confondus. Pour les seuls sites web, la baisse atteint 19 %. C’est la mesure qui manquait : nous vous annoncions la fin du clic dans le n°438, et le n°441 constatait la bascule sur nos propres courbes dès le lendemain du 22 juillet.
Et l’on sait déjà pourquoi certains souffrent plus que d’autres. Neuf jours après le déploiement, Ahrefs a mesuré 963 sites français : ceux dont plus de 20 % des requêtes déclenchent un aperçu perdent 23,1 % de taux de clic, la médiane passant de 2,29 % à 1,76 %. Plus vous êtes exposé, plus vous payez, et l’exposition ne se choisit pas.
OK. On fait quoi ?
Pour répondre, il faut regarder comment ces assistants IA choisissent leurs sources. Bill Widmer, pour Orbit Media, a fait le travail que personne ne fait : il a suivi 72 requêtes pour trois marques B2B, chaque semaine pendant trois mois, sur ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini, et relevé 13 184 citations.
Le premier résultat vaut vraiment le détour. Sur 1 792 combinaisons question-source, les quatre modèles ne se sont accordés sur la même référence que 30 fois. 1,7 %. Concrètement : on pose la même question aux quatre assistants et l’on note chaque site qu’ils citent en réponse. Une combinaison, c’est une question et un site cité. Sur les 1 792 relevées, il n’y en a que 30 où les quatre assistants citent le même site pour la même question.
Posez « quel outil de facturation pour une PME ? » : ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity vous renvoient, dans 98 % des cas, vers des sources différentes.
Le deuxième explique le premier : chaque assistant a une personnalité de sourçage. Perplexity cite en moyenne 19,2 sources par réponse, Gemini 8,1, ChatGPT 4,5 en penchant vers les sources primaires et la documentation, Claude 3,6 en privilégiant les sites d’avis et les comparatifs.
Le troisième est le plus utile en pratique, parce qu’il oppose deux indicateurs qu’on confond tout le temps. Être mentionné n’est pas être cité : la mention, c’est l’assistant qui nomme ou recommande votre marque dans sa réponse ; la citation, c’est le lien vers votre page comme source, celui qui peut se cliquer. Claude mentionne une marque dans 70 % des réponses et ne la cite que dans 40 % des cas. Gemini, 72 contre 41. Perplexity, 67 contre 44. La mention, c’est de la notoriété ; la citation, c’est le premier pas vers la conversion, celui qui rapporte réellement une visite.
Et un dernier, qui va vous faire grincer des dents si vous avez lu des conseils de référencement cette année. Sur ce corpus, Claude n’a jamais cité Reddit. Pas une fois. Reddit pèse 0 % des citations de ChatGPT, 3 % de Perplexity, 1 % de Gemini. Or, sur 150 articles de conseil consacrés à la recherche par IA, analysés début 2026 par Andy Crestodina, 79 % recommandent d’y investir. Attention, l’étude porte sur des sujets B2B, mais quand même.
Ce qui bouge aussi du côté de Google va dans le même sens, relevé par Maxime Guernion. Deux changements discrets. D’abord, les liens des résultats ne mènent plus directement aux sites : ils passent par une adresse intermédiaire de Google (google.com/goto) qui redirige ensuite. Pour un internaute, rien ne change ; pour les outils qui mesurent qui est cité et où, il faut désormais suivre chaque redirection une par une, et la visibilité devient plus difficile à mesurer.
À tester : ne pas parler de visibilité IA au singulier. Choisissez deux modèles (chatbot) selon votre marché, ne mesurez qu’eux deux, et séparez la mention de la citation dans votre tableau de bord.
Les brèves
Modèles et marché
Nvidia rachète Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars, et cette fois c’est signé. Nous vous en parlions au conditionnel la semaine dernière, l’accord est confirmé par communiqué. La plateforme des modèles ouverts, fondée à New York par trois Français, valait 4,5 milliards en 2023. Son cofondateur Clément Delangue a fixé l’objectif, lors de la conférence d’annonce, de passer de 18 à 100 millions de développeurs sur la plateforme « dans les prochaines années ». Et le 28 août, le quantique français Pasqal est entré au Nasdaq par fusion avec un SPAC, avec environ 360 millions de dollars de trésorerie à la clôture. Le regret éternel de la French Tech, disent Les Échos.
Et pourtant, Jensen Huang n’est pas dans le TIME100 AI 2026. Le patron de Nvidia en est absent, comme Lisa Su, Mark Zuckerberg, Satya Nadella et Demis Hassabis. Y figurent en revanche Sam Altman, Elon Musk, Dario Amodei, Bernie Sanders, Paris Hilton, Ben Affleck et Joseph Gordon-Levitt. TIME assume : la liste retient ceux qui font les histoires de l’année, pas ceux qui comptent techniquement.
Régulation et justice
Google échappe au démantèlement de sa régie publicitaire. La juge a rejeté les demandes de cession du serveur publicitaire et de la place d’enchères, et s’en tient à des mesures comportementales dont le détail sera public dans deux semaines. À relativiser : le revenu réseau ne pèse plus que 9 % du revenu publicitaire de Google, contre 17 % en 2018.
Entreprise et emploi
Uber supprime environ 10 % de ses effectifs, soit quelque 3 300 postes, annoncés le 2 septembre. Le mémo du PDG vise explicitement les strates : moins 20 % d’employés situés à sept niveaux ou plus du dirigeant, moitié moins de micro-équipes. Il ne prononce pas le mot IA.
Près d’une offre d’emploi en finance sur trois exige désormais des compétences en IA, 31 % contre 25 % un an plus tôt, sur plus de 5 000 offres américaines analysées par Datarails.
Salesforce démonte la thèse du grand remplacement logiciel. Le 27 août, au lendemain de résultats trimestriels records et de l’annonce de « Claudeforce », son partenariat élargi avec Anthropic, l’action a clôturé en hausse de 22,6 %, sa deuxième meilleure séance depuis son introduction en Bourse.
Usages et vigilance
Runway a présenté Solaris, qui rend une interface logicielle comme on rend une vidéo. Le modèle n’écrit pas de code : il prédit l’image suivante de l’écran après chaque clic, exactement comme un modèle vidéo prédit l’image suivante d’un plan. Dans l’étude publiée par Runway le 31 août, 250 évaluateurs l’ont préféré à des interfaces codées par Claude Opus 5 dans 61 % des comparaisons pour le suivi de l’interaction demandée, contre 24 % pour le code.
Vos conversations avec un assistant peuvent finir au dossier. Le Washington Post a recensé, le 27 août, douze affaires des deux dernières années, pénales et civiles, dans lesquelles des conversations avec un agent conversationnel ont été versées au dossier, des poursuites pour harcèlement aux litiges commerciaux. Ce que vos équipes tapent dans une fenêtre de discussion est un écrit, et il peut ressortir.
L’astuce express
Pourquoi deux assistants répondent différemment à la même question. Vous avez sûrement remarqué que le même modèle, interrogé depuis deux applications différentes, ne répond pas pareil. Trois faits l’expliquent, bien décrits par ByteByteGo. Le modèle ne reçoit jamais votre message tel que vous l’avez tapé : il reçoit un document assemblé autour de lui, dans lequel l’application a glissé ses propres instructions, des extraits de documents et votre historique. Il n’a pas de mémoire propre : ce que votre assistant « se rappelle » de vous, c’est l’application qui le stocke et le recolle dans le document à chaque tour, avec toute la conversation en cours. C’est pour cela qu’une longue discussion coûte plus cher et devient plus lente. Et sa précision se dégrade à mesure que l’entrée s’allonge, même sur des tâches simples.
D’où l’astuce : quand une conversation part de travers, ne corrigez pas en empilant un nouveau message par-dessus. Repartez d’une conversation neuve, ou mieux, éditez votre message d’origine pour relancer sur une branche propre.
Et avant de repartir à zéro, faites-vous passer le relais : « Avant qu’on change de conversation, écris le message que je collerai dans une nouvelle discussion pour reprendre exactement où nous en sommes : l’objectif, ce qui est fait, les décisions prises, ce qu’il faut éviter, et la prochaine étape. » Vous repartez sur une page propre, sans perdre le fil. Balles neuves.
En ce moment chez RnD
Passez vos équipes à l’IA appliquée
Une journée de formation pour transformer la curiosité en réflexes de travail : cas d’usage par métier, ateliers pratiques, garde-fous. Du COMEX à l’opérationnel.
Cette édition vous a été transférée et a retenu votre attention ? Inscrivez-vous, c’est chaque samedi.
RnD Café : comment ça marche ?
639 sources lues cette semaine.
Ce dispositif agentique est conçu et piloté par RnD : le même savoir-faire que nous déployons chez nos clients.