3 octobre 2026

Au sommaire cette semaine

Lecture : 22 minutes, Expresso audio : 16 minutes

• L’édito : token to token : qui signe ?
• Le collègue qui ne dort jamais arrive. Chez nous, par la petite porte.
• Le marketing perd la main sur ses propres chiffres
• L’astuce express
• Les brèves de la semaine
• Cette semaine chez RnD

Token to token : qui signe ?

Par Alexis Rollin, RnD Intelligence Appliquée

En mai dernier, mon hub, ce boîtier qui relie l’ordinateur à l’écran, au réseau et au micro, fait planter mon Mac plusieurs fois par jour. Je fais ce que font désormais beaucoup de gens : je confie la panne à l’IA. Le dépannage est devenu le deuxième usage de l’IA générative : il est passé de la seizième à la deuxième place en un an, selon le classement de la Harvard Business Review. (Et le numéro 1, on en parle… ? On l’a fait abondamment depuis cette publication notamment dans le n°434).

Revenons à mon hub. Je demande donc à mon agent d’analyser le problème, de lire les forums et, le cas échéant, d’écrire au support. Il me rend un mail impeccable, en anglais. Le modèle exact, la version du système, la signature de la panne, le composant suspect.
Et trois questions : existe-t-il un correctif ? Comment l’installer ? Sinon, ouvrez une garantie.

Réponse le lendemain matin (!) de la marque : des excuses, et une demande de numéro de commande. Mon agent prépare la réponse, je l’envoie. Deuxième message : « All of our iVANKY products are subject to several thorough inspections. » Puis une offre de remplacement, contre mon adresse postale. Je demande si une simple mise à jour ne suffirait pas. Pas de réponse. Un hub neuf est annoncé pour la semaine suivante. Effectivement reçu et problemo resoluto.

Aucun de ces messages n’a repris un seul mot de « mon » diagnostic. En face, sans doute une personne, avec des réponses toutes faites. Mais même pas évident.

Souvenez-vous, dans le n°444, Gilles Babinet donnait un nom à ce qui vient : le « token to token », des échanges qui se traitent de machine à machine. Son exemple était le CV, écrit par un modèle et trié par un autre.

Avec mon hub, j’étais peut-être le seul à utiliser une IA (et je le répète, j’ai un doute).
Mais cette semaine, aux États-Unis, on a vu ce qui se passe quand les deux camps se répondent par IA. Résultats en chiffres !

Aux US, un hôpital est payé par l’assurance selon la gravité de la situation du patient, qu’il déclare ensuite à l’assurance pour chaque séjour. Un diagnostic de plus au dossier, et c’est une catégorie mieux remboursée. Plus de 60 % des systèmes hospitaliers confient désormais ce codage à l’IA : elle relit les analyses et les notes des médecins, et n’oublie rien de ce qui se facture.

Exemple : une anémie repérée dans une prise de sang, après une opération de l’intestin. Diagnostic secondaire → catégorie supérieure → facture plus salée. Dans ces hôpitaux, les diagnostics d’anémie ont nettement augmenté mais pas les transfusions.

« Si les patients étaient vraiment plus malades, on verrait plus de traitements », résume Luke Chalker, de la fédération des assureurs Blue Cross Blue Shield, qui a fait ses comptes : 942 millions de dollars de dépenses en plus entre 2023 et 2025, dont 650 millions liés à ces diagnostics secondaires. Qui paie ? L’étude le dit : les primes et les restes à charge des familles, des employeurs et des contribuables.

Les assureurs ne sont pas en reste. Selon le New York Times, l’IA s’installe des deux côtés et durcit leur vieux conflit sur les factures. Shiv Rao, le fondateur d’Abridge, une start-up de transcription médicale, y parle de « bots contre des bots, d’agents contre des agents ». Luke Chalker, lui, récuse le mot de guerre : pour lui, c’est un « bain de sang à sens unique », et ce sont les assureurs qui saignent (relevé par TechCrunch).

Les deux camps s’arment de la même machine, et c’est le patient qui paie au final (par sa prime, son reste à charge…).

Des machines qui se répondent, mais qui est responsable ? C’est un peu le fil de ce numéro.

D’abord, les garde-fous.
Si les agents se parlent entre eux, encore faut-il qu’ils disent vrai, et qu’ils restent dans leur couloir de nage.

• Cette semaine, OpenAI a renoncé à publier un modèle moins honnête sur ce qu’il avait fait, et qui agissait sans demander la permission.
• Dans le même temps, OpenAI et Anthropic examinent des dizaines de milliers d’incidents où leurs modèles ont franchi des lignes qu’ils n’auraient pas dû franchir.

La réponse de Washington tient sur une page : un engagement volontaire de ses principaux patrons de l’IA, que Donald Trump dit « moralement contraignant ».

Samuel Gaulay en a donné la meilleure lecture de la semaine : « les élèves ont écrit le sujet, corrigent la copie… et signent le bulletin ». Une vidéo IA, un Very Bad Trip à la Maison-Blanche fabriqué par Sovey, vaut la minute qu’elle dure. J’ai ri mais c’est pas drôle.

Qui contrôle les contrôleurs ? Je vous laisse la question…

Ensuite, de votre côté : les assistants personnels qui agissent en votre nom.
Muse (Meta) était dans le n°446. Depuis, OpenAI a lancé ses dots, et Instinct, un assistant personnel accessible sur invitation (5 invitations ici), a levé un milliard de dollars : il vaut désormais dix milliards.
Ces assistants ne se contentent plus de répondre : ils agissent pour vous, jour et nuit. En Europe, ils n’entrent encore que par la petite porte. Pour combien de temps ?

Enfin, chez les marques. Quand c’est un agent qui achète et ChatGPT qui affiche les annonces, à qui parle encore une marque ?

Ma réponse à la question du début tient en une ligne : la responsabilité ne se délègue pas, elle reste chez celui qui signe. Énorme enfonçage de porte, mais peut-être pas si inutile en ces temps agentiques.
Et vous : la dernière réclamation que vous avez reçue, qui l’a écrite ? Et qui l’a lue ?

PS : une coquille s’est glissée dans la 446. Vous connaissez la règle depuis 2021 : un arbre de plus dans la forêt RnD. Merci au lecteur qui l’a vue.

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Le collègue qui ne dort jamais arrive. Chez nous, par la petite porte.

La semaine dernière, c’était Muse, l’agent personal shopper de Meta. À (re)lire ici.

Mardi 29 septembre, OpenAI a présenté les dots. Des agents « toujours actifs », avec leur propre ordinateur dans le cloud, leur propre navigateur, et plus de 4 000 applications branchées. On leur parle dans ChatGPT, sur Slack, sur Teams, par SMS. On peut même les appeler. On ne les interroge pas, on les embauche.

Ne sont-ils pas mignons ? C’est vraiment eux qui vont éradiquer les humains ?…

Le nom fait penser à un autre discours, d’anthologie à mes yeux. En 2005, devant les diplômés de Stanford, Steve Jobs expliquait qu’on ne relie les points de sa vie qu’après coup : « You can’t connect the dots looking forward; you can only connect them looking backward. »

Revenons chez OpenAI. Les dots sont la version encadrée des agents en accès libre apparus fin 2025 et début 2026. OpenClaw, lancé en novembre par Peter Steinberger, branche un assistant sur vos messageries et agit à votre place. Tiens tiens… OpenAI l’a recruté en février. Hermes Agent, sorti le même mois chez Nous Research, apprend de vos usages au fil des semaines. Il fallait les installer soi-même et en assumer les risques. OpenAI en fait un produit fini.

La page d’OpenAI le dit clairement : les dots démarrent « avec presque tout ce que vous fourniriez à une nouvelle recrue », une identité, des accès, des autorisations.

L’exemple choisi par OpenAI est parlant. Chez l’un des premiers utilisateurs, hors de l’entreprise, le dot a remarqué que son propriétaire avait oublié de facturer une publication. Il a préparé la facture, et l’a envoyée après son accord.

Une recrue, donc, mais qui ne dort pas.

Toute la semaine est allée dans ce sens.

Meta pousse Muse vers les entreprises avec Muse for Small Business, qui agit dans Instagram, Facebook et les comptes publicitaires. Muse compterait plus de 3 millions d’utilisateurs chaque semaine, selon des données internes consultées par The Information.

Instinct, un assistant personnel accessible sur invitation (le lien est dans l’édito), lève un milliard de dollars à 10 milliards de valorisation. Pas d’application : on lui écrit par SMS ou WhatsApp, et il agit avec son propre téléphone et son propre ordinateur. Il réserve un restaurant ou un voyage, paie une facture, résilie un abonnement, commande les courses, et passe lui-même les coups de fil. Un « réseau de confiance » permet même à votre agent de s’accorder avec celui de vos amis sur un plan de week-end. Trois tours de table en deux mois, 75, puis 250 millions, puis un milliard, pour un produit réservé au petit monde de la Silicon Valley : Jérôme Marin y voit un air de Clubhouse, valorisé 4 milliards avant de retomber dans l’anonymat. À suivre. Je le teste en ce moment.

Et Microsoft refond Copilot autour d’un « Autopilot » qui travaille en votre absence.

Didier Girard, chez SFEIR, raconte ce glissement en trois âges dans « Chat, CLI, coworker ».

En 2023, l’IA vit dans une fenêtre de discussion : on lui pose une question, elle répond. C’est l’âge du chat, celui de ChatGPT. La question est alors : sait-elle répondre ?

En 2025, elle passe dans le CLI (l’interface en ligne de commande, cette fenêtre noire où les développeurs tapent leurs instructions). Avec Claude Code ou Codex, elle ne se contente plus de proposer : elle écrit le code, le lance, corrige, recommence. La question devient : sait-elle exécuter ?

En 2026 et 2027, elle devient un coworker, un collègue : elle rejoint Slack ou Teams et prend sa part du travail de l’équipe. La question n’est plus technique : qui signe ses actes ?

Chez Block, la société de paiement de Jack Dorsey, ce collègue existe déjà. L’agent Builderbot y fusionne environ 1 500 modifications de code par semaine, près de 15 % des changements qui partent en production.

Et chez nous ? En France, les dots ne passent que par l’offre Business Premium. L’offre Pro en est exclue dans l’Espace économique européen, en Suisse et au Royaume-Uni, selon la page d’aide d’OpenAI, et les clients Enterprise peuvent tester une version bêta si leur administrateur l’active. Muse n’est pas ouvert en Europe non plus.

Ce retard a un petit avantage : les Américains essuient les plâtres de ces assistants avant nous. Mais sur les questions, qui en répond, ce qu’ils ont le droit de faire, ce qu’ils doivent demander, nous n’avons aucune avance.

Dan Shipper, chez Every, a testé son dot : l’agent a repéré qu’un changement de vol tombait sur un tournage prévu dans un fil Slack que Shipper n’avait pas lu. Il a aussi perdu des messages, buté sur des permissions, et n’arrivait souvent pas à se connecter à son navigateur. Silicon Carne recense les ratés des premiers agents : une commande annulée sans remboursement, un restaurant spammé, des messages lus sans autorisation.

Les mesures disent la même chose. Agentipedia, la base du HUB Institute, recense 473 déploiements d’agents dans 55 pays, chacun avec son niveau de preuve. 92 % en sont au stade du copilote, et un seul fonctionne en autonomie. Et 53 agents sont observés au-dessus de leur niveau d’autonomie réel, c’est-à-dire, selon Vincent Ducrey, au-delà de ce qu’autorise leur gouvernance documentée.

Côté utilisateurs, l’enquête Ifop pour Converteo dit à peu près la même chose : 53 % des Français sont prêts à confier certaines tâches à l’IA, mais 10 % seulement acceptent de tout déléguer.

Dit autrement : les agents savent déjà agir seuls, et 472 déploiements sur 473 ne les y autorisent pas. L’écart n’est pas technique, il est dans les organisations.

Et ce n’est pas une question de formation. Marie Dollé le formule bien : on traite les cas d’usage comme un sujet de formation, alors que c’est un sujet de distribution. Un cas d’usage qui ne circule pas ne sert à rien, et les bons cas d’usage sont ceux de nos collègues. Elle emprunte au marketing de croissance son facteur K, le nombre de nouveaux utilisateurs qu’un utilisateur existant fait naître : quand quelqu’un adopte un usage, combien de collègues y sont exposés, combien le reprennent, combien le transmettent à leur tour ?

Souvenez-vous d’Empathy AI, le concept d’Erick Brethenoux, de Gartner, dans le n°403 : on demande aux gens quelle tâche les pèse chaque semaine, on la résout, et c’est « adoption immédiate, zéro conduite du changement ». Dans mes ateliers, je parle de cet outil magique nommé la machine à café, le moins cher et le plus efficace de l’entreprise. Quand Pierre raconte que son rapport mensuel lui prend un jour au lieu de quatre, ses voisins demandent comment il fait. Le facteur K, c’est ça. C’est, je crois, la bonne mesure de l’adoption. Bien meilleure que le nombre de licences.

Et donc ?

Les assistants personnels se font attendre, mais les agents, eux, sont déjà chez vous : dans vos outils, chez vos prestataires, sur le poste d’un collègue qui n’a rien demandé à personne. Les questions se travaillent dès maintenant :

• Nommez un responsable humain pour chaque agent. C’est la première des quatre conditions de Didier Girard, avec un périmètre écrit, une identité propre et une trace consultable.
• Décidez ce qui exige votre accord. Un paiement, un envoi externe, une suppression. OpenAI le prévoit pour ses dots : écrivez votre propre liste avant d’en activer un.
• Commencez par la lecture seule. Un agent qui prépare et vous laisse appuyer sur le bouton vous apprend ce qu’il sait faire, sans rien casser.
• Mesurez la propagation. Qui a repris l’usage d’un collègue ce mois-ci ? Ce chiffre dit plus que le nombre de licences.

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Le marketing perd la main sur ses propres chiffres

0. C’est le nombre de directeurs marketing au conseil d’administration des 100 plus grandes entreprises britanniques. Ils étaient 14 en 2007. Jérémy Lacoste relaie l’étude de The Marketing Directors, et ajoute deux chiffres. Un tiers seulement des entreprises du Fortune 500 utilisent encore le titre, contre 55 % deux ans plus tôt (Forrester). Et le poste dure en moyenne 4,1 ans, contre 5 pour le reste de la direction (Spencer Stuart).

Ce n’est pas que le marketing ait disparu de ces conseils d’administration : dans 70 % d’entre eux, au moins un administrateur vient du marketing. Mais plus personne n’y siège au titre de directeur marketing. Jérémy Lacoste résume : « les boîtes n’ont jamais fait autant de marketing qu’aujourd’hui, et pourtant il n’a jamais été aussi peu incarné ».

Et cette semaine, les chiffres du marketing ne sont pas bons.

Premier chiffre qui s’effrite : le trafic. Les cent premiers sites d’information américains sont tombés à 47,6 millions de visites en août, contre environ 68 millions en novembre 2024, soit 30 % de moins, selon les données Similarweb publiées par Axios.
Les visites venues des IA génératives ? 0,4 % du total sur les cinquante premiers sites, selon une autre analyse de Media Copilot.
D’après une étude du Pew Research Center publiée en juillet 2025, quand un résumé IA s’affiche en haut de Google, on clique sur un résultat dans 8 % des cas, contre 15 % sans. Et sur les sources citées dans le résumé : 1 %.

Google, lui, commence à payer. Une centaine d’éditeurs reçoivent une rémunération selon la contribution de leurs contenus aux réponses IA de Google, révèle The Information. Les montants ? Plus d’un million de dollars par an pour un éditeur entré tôt dans le programme, mais moins de 1 000 dollars en plusieurs mois pour plusieurs petits sites, soit moins d’un millième de leurs revenus publicitaires.
Qui la touchera, demain, pour les fiches produits de votre marque ?

Deuxième chiffre en berne : la visibilité. Être cité par une IA est évidemment la nouvelle bataille. Vladimir Hanzlik, directeur des contenus d’EMARKETER, l’a raconté à un sommet qu’ils organisaient : en préparant un séjour au ski avec Gemini, sa famille a tout réservé en quelques heures, et une marque absente des recommandations de Claude ou de Gemini n’avait « literally zero chance » d’être choisie.

Et la publicité suit la conversation. ChatGPT affiche des annonces depuis mars aux États-Unis, et depuis le 24 août en France, sur les offres gratuite et Go, comme nous le disions dans le n°441. En deux cents jours, elles ont atteint un milliard de dollars de revenus annualisés et des dizaines de milliers d’annonceurs, selon l’étude de Graphite et Similarweb publiée le 28 septembre.

Aux États-Unis, 43 % des utilisateurs concernés en ont déjà vu au moins une. Cinq des dix annonceurs étudiés diffusent plus de publicités sur ChatGPT que sur Meta : Jotform y fait tourner 933 annonces, contre 31 sur Meta. Et ceux qui réussissent ne recopient pas leurs campagnes Google : 98 % de leurs textes sont écrits pour ce canal. Les premiers échanges d’une conversation captent les meilleurs taux de clic.

Une conversation est donc devenue un nouvel emplacement publicitaire. Un conseil : regardez qui y achète les mots qui vous concernent.

Troisième chiffre qui tombe : l’achat lui-même. a16z pose la question qui fâche : qui est payé quand c’est l’IA qui fait les courses ? En 2025, Amazon a tiré 69 milliards de dollars de la publicité, pour 34 milliards de résultat d’exploitation hors AWS. Un agent d’achat ne voit pas les produits sponsorisés. D’où le choix d’Amazon de bloquer Muse, quand Shopify et Instacart l’accueillent. Pour a16z, les assistants doivent devenir « le lieu où vous décidez d’acheter ».

Google, de son côté, vend désormais à votre place. Des marchands sur Shopify ont reçu un courriel de Google : leurs produits peuvent être achetés directement dans AI Mode, la version conversationnelle de la recherche, et dans Gemini, sans passer par leur site. Ils n’ont rien demandé : « il n’y a rien à configurer », l’activation est automatique, et c’est au marchand de la désactiver s’il veut garder la vente chez lui. La commande part du catalogue qu’il a déjà déclaré à Google, le paiement passe par Google Pay. Le site de la marque devient facultatif.

Amazon, lui, confie la campagne entière à son agent. Annoncé fin septembre, Amazon Ads Agent remplace ses consoles publicitaires par une conversation. L’annonceur fournit le budget, les visuels et le produit. L’IA d’Amazon planifie, exécute, fabrique au besoin les vidéos, et choisit même les sites tiers où diffuser. Les premiers résultats ? Un retour sur dépenses publicitaires supérieur de 67 % sur le long terme, et un coût d’acquisition de nouveaux clients inférieur de 29 %… selon Amazon. Le vendeur d’espace conçoit donc la campagne, la diffuse et en mesure le succès. Je vous laisse, j’ai piscine.

Et de l’autre côté de la table ? Le même agentique. Selon EMARKETER, 43 % des marketeurs américains ont déjà intégré des agents IA à leurs processus, et 49 % les testent. Dans les agences, un sur deux s’en sert pour exécuter des campagnes. Dit autrement : l’agent d’Amazon va bientôt négocier avec l’agent de l’annonceur. Le token to token de l’édito, version publicitaire. Qui vérifie, dans ce cas ? EMARKETER répond en deux points : une mesure indépendante avant de passer à l’échelle, et des garde-fous posés sur le système plutôt qu’une relecture annonce par annonce. C’est la question du collègue qui ne dort jamais, transposée au média.

Même la télévision s’y met. M6 lance la réservation instantanée de ses espaces, dès 1 000 euros et sans accord annuel. TF1 prévoit des achats d’espace par agents à l’horizon 2028-2029. Canal+ prépare un agent vendeur, pour dialoguer d’agent à agent, relève Le Wrap Up de Christian Riedi.

Reste un piège, et c’est le plus sournois. Confiez un indicateur à un agent, il le poursuivra. Le Search Engine Journal s’appuie sur des travaux du MIT et de Stanford : un agent courra après la métrique que vous récompensez, même quand elle ne mesure plus rien. Toujours ce sujet de l’alignement mais je referme tout de suite ce point ici.

Pour finir sur ce point, je partage ce qui a été dit plus haut : l’IA est aussi l’occasion pour le marketing de revenir au centre du jeu. Une sorte de retour aux fondamentaux. Donner de la visibilité par de la qualité, de la singularité, de l’authenticité.
Rien de nouveau sous le soleil non ? Mais en plus difficile.

Et donc ?

• Mesurez ce que les IA disent de vous. Posez chaque mois les dix questions de vos clients à ChatGPT, Gemini et Claude, et notez qui est cité.
• Testez ChatGPT Ads comme un canal d’appoint. Graphite le conseille : un budget d’expérimentation, des textes écrits pour la conversation, jamais à la place de Google.
• Rouvrez la question de vos fiches produits. Un agent d’achat voit vos données structurées, prix, stock, délais, attributs.
• Gardez un humain propriétaire de chaque indicateur. Un agent peut optimiser un chiffre mais à bride courte.

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L’astuce express

Vous avez sans doute déjà reçu ce document de six pages, né d’une consigne de deux lignes. Celui qui l’envoie a gagné dix ou vingt minutes. Ses dix lecteurs en perdent dix chacun.

En août, la start-up américaine Clay s’est donné une règle d’écriture avec l’IA, rédigée par l’ingénieure Sophie Alpert. Benoît Raphaël l’a traduite cette semaine, et Ruben Hassid publie la sienne, en neuf points, pour son équipe. Cette semaine, deux auteurs arrivent à la même conclusion. Raison de plus pour vous partager l’essentiel, à adapter chez vous en une heure :

1. On répond de chaque phrase. « C’est l’IA qui a écrit ça » n’a jamais été et encore moins maintenant une excuse recevable. Un texte d’IA brut reste permis, à condition de le signaler comme tel. Pas de délégation de sa responsabilité.
2. On réfléchit avant d’ouvrir l’IA. Écrire ses options ou son plan d’abord : chez Clay, « writing is thinking ». Ethan Mollick, professeur à Wharton, écrit chacun de ses articles entièrement sans IA, avant de le confier à plusieurs modèles qui le challengent : il craint que la machine n’oriente sa réflexion. Sa règle : « think first, write first ». J’en ai fait mon 50/50 : la moitié au papier-crayon pour extraire ma propre matière, la moitié avec l’IA pour la mettre à l’épreuve.
3. On protège le lecteur. Avant d’envoyer, on relit et on coupe tout ce que l’IA a ajouté pour faire long. Ruben Hassid le résume : « You write once. The team reads 10 times. » Le temps passé à écrire doit dépasser le temps passé à lire. Pascal s’en excusait déjà en 1656, dans la seizième Provinciale : « Je n’ai fait celle-ci plus longue que parce que je n’ai pas eu le loisir de la faire plus courte. » Et oui, c’est du boulot.
4. On vérifie tout. Chaque chiffre, chaque nom, chaque lien s’ouvre avant l’envoi.
5. On ne colle pas n’importe quoi. Les noms deviennent des fonctions, et l’IA n’accède qu’à ce qui sert, en lecture seule si possible.

Une limite à connaître : c’est une culture, pas un contrôle et la règle tient par l’exemple du dirigeant, ou ne tient pas. Où l’on reparle du dirigeant comme Chief AI Adoption Officer de son entreprise, souvenez-vous du n°443.

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Les brèves

La règle

Deux dates à mettre à l’agenda juridique. Le 9 décembre 2026, la directive européenne sur les produits défectueux s’applique aux produits mis sur le marché, et le logiciel en est un. Un agent qui cause un dommage engage donc celui qui le met en circulation. Et pour rappel, les obligations de l’AI Act pour les systèmes à haut risque (recrutement, crédit, éducation, biométrie) sont reportées au 2 décembre 2027. Un an de répit d’un côté, une responsabilité qui arrive dans deux mois de l’autre.

Votre marque peut servir à mentir. NewsGuard a recensé 906 faux articles aux couleurs de 163 vrais médias, fabriqués par trois opérations russes. Ils sont passés de 44 au premier semestre 2025 à 421 au premier semestre 2026. Huit des quinze médias les plus usurpés sont français : Libération, Charlie Hebdo, BFM, France 24, Le Figaro… Un faux Point a même été repris comme vrai par l’aperçu IA de Google, trois jours après sa parution. Qui surveille les faux qui portent votre logo ?

L’argent

Anthropic, le prospectus qui parle de fin du monde. Selon le prospectus d’introduction en Bourse consulté par Reuters, le chiffre d’affaires d’Anthropic a été multiplié par douze en 2025, à près de 4,6 milliards de dollars. La perte d’exploitation atteint 8 milliards en 2025, et près d’un quart des revenus vient de deux clients. Le vent a tourné depuis, et nous l’annoncions dans le n°432 : au deuxième trimestre 2026, le chiffre d’affaires a dépassé 11,5 milliards de dollars, quatorze fois plus qu’un an plus tôt, avec un résultat d’exploitation ajusté positif, selon des documents vus par Bloomberg. Des chiffres encore provisoires. Les facteurs de risque occupent environ 80 pages sur 261, dont un risque « existentiel » pour l’humanité. Le document n’est pas encore public.

Trois banques et assureurs, trois stratégies. Société Générale signe un accord stratégique avec Anthropic, dans un plan qui attend jusqu’à 600 millions d’euros d’économies de ses initiatives de groupe, l’IA en tête. BNP Paribas choisit Google Cloud pour cinq ans, en restant « multi-modèle ». La MAIF mise sur Mistral et Scaleway, au nom de la souveraineté. Exactement l’infrastructure que nous déployons chez nos clients. Et vous, quel est votre critère de choix ?

AMD s’offre Fei-Fei Li. AMD rachète World Labs pour environ 8,2 milliards de dollars, payés en actions. La start-up de Fei-Fei Li, l’une des figures fondatrices de l’IA moderne, fabrique des modèles qui génèrent des mondes en trois dimensions, utiles notamment pour entraîner des robots. Elle devient directrice scientifique d’AMD.

McDonald’s : une IA calcule le prix du Big Mac, restaurant par restaurant. McDonald’s utilise un outil qui analyse les transactions de près de 14 000 restaurants américains pour calculer le prix optimal de chaque article, restaurant par restaurant, selon une enquête de Reuters. À Fresno, le même Big Mac coûte 5,69 dollars ici, 6,89 dollars à trois kilomètres. Reuters n’a pas pu établir que l’écart venait de l’outil. Cinq franchisés disent subir des pressions pour suivre ses recommandations. McDonald’s parle d’« un outil, pas une obligation ».

Le travail

BMW taille dans sa direction. Le constructeur supprime 20 % de ses divisions et des postes de management associés d’ici mi-2027, avec des réductions comparables aux niveaux inférieurs. L’IA agentique y est présentée comme un levier de « structures plus légères ». C’est aussi (et surtout ?) un plan d’économies, après la chute des ventes en Chine. Gartner l’avait prédit dès 2024 : d’ici fin 2026, 20 % des organisations utiliseraient l’IA pour supprimer plus de la moitié de leurs managers intermédiaires.

Et les salariés, qu’en disent-ils ? Glassdoor a relu ses propres avis d’employés : en 2019, 81 % des avis qui citaient l’IA le faisaient en point positif ; en 2026, 43 % seulement, et 53 % la rangent parmi les inconvénients. Les mentions ont été multipliées par 3,4 en un an. Les dirigeants sont les plus enthousiastes, les petites entreprises aussi (50 % d’avis positifs sous 200 salariés, 33 % au-dessus de 10 000). Relevé par Christophe Lachnitt dans Superception, ce matin même.

La créa

Un court métrage entier, généré avec Kling 4.0. Il s’appelle « SPARE », il dure trois minutes, et Paolo Gavazza y voit le verrou qui saute : le visage reste le même d’un plan à l’autre, et la colère ou la stupeur se lisent dessus. Kling annonce sa version 4.0 pour octobre : 30 secondes d’un seul tenant, en 4K, jusqu’à 15 références pour tenir un personnage. Gilles Guerraz a testé la version Flash, déjà ouverte aux abonnés annuels : un clip de cinq secondes lui revient à 0,26 dollar, selon son calcul, et sort en une minute dix. Sa lecture pour les vidéos de marque : mettre un visage expressif devant la caméra ne coûte presque plus rien ; décider ce qu’il doit dire coûte exactement le même prix qu’avant.

Le social media manager, version Sonnet 5.5. Marie Robin a voulu comprendre pourquoi les influenceurs générés par IA font des millions de vues. Elle a fait analyser leurs recettes par Claude, produit ses propres jumelles avec Higgsfield, puis un clip d’une minute avec Genjutsu, le son calé sur les gestes, « en une passe et demie ». Zéro tournage, zéro coiffeur, zéro caviar. Ce qu’un social media manager pourrait en faire avec du temps pour tester ses idées, demande-t-elle. Et ce que vos concurrents en font déjà, ajouterais-je.

Les modèles

Google revient dans la course, mais pas pour vous. Gemini 4 Argon se hisse au niveau de GPT-6 Astra au classement d’Artificial Analysis. Surtout, il hallucine beaucoup moins : 15 % sur le test de l’institut, contre 51 % pour le modèle d’OpenAI. Mais Google le réserve d’abord aux spécialistes de la cyberdéfense et au gouvernement américain. Les entreprises attendront.

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Cette semaine chez RnD

Notre métier évolue, pas notre credo : la tech au service du business. Nous ne sommes pas seulement une agence web, ni une boutique d’IA. Nous accompagnons des dirigeants, et il se trouve que cet accompagnement produit des objets : des formations, des agents, des applications. Quand un client a besoin d’une brique que le marché ne lui offre pas, nous la construisons. C’est le réflexe du problem solver, pragmatique, par petits pas.

C’est le cas de notre WMS sur-mesure. Un WMS (Warehouse Management System) est le logiciel qui pilote un entrepôt, du stock à la préparation des commandes et à l’expédition. Nous l’avons finalisé au premier semestre et, six mois plus tard, il tient ses promesses. L’interface a été conçue avec les préparateurs qui s’en servent, et notre client est autonome. Son responsable logistique le résume en une phrase : « La fluidité de l’interface a permis à nos préparateurs de gagner en précision assez rapidement. »

Besoin d’un agent, d’un outil, d’une app ? Vous êtes au bon endroit : arollin@rnd.fr.

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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.

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RnD Café : comment ça marche ?

1039 sources lues cette semaine.
Ce dispositif agentique est conçu et piloté par RnD : le même savoir-faire que nous déployons chez nos clients.

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Besoin d’un agent de veille ?