7 novembre 2026

Au sommaire cette semaine

Lecture : 20 minutes, Expresso audio : 18 minutes

• L’édito : vos agents décident déjà. Sur quoi les avez-vous alignés ?
• La publicité entre dans la réponse, et la visibilité se joue ailleurs
• Les agents vous attendent
• L’astuce express
• Les brèves de la semaine

Vos agents décident déjà. Sur quoi les avez-vous alignés ?

Par Alexis Rollin, RnD Intelligence Appliquée

Cette semaine, j’ai enfin pu commencer Co-Existence, le nouveau livre d’Ethan Mollick, crayon en main.

Un point me préoccupe depuis quelque temps, et la pente s’accélère. Avec l’IA, on croit garder la main, mais sincèrement j’ai comme un doute. Mollick l’avait vu venir il y a trois ans.

Souvenez-vous : en 2024, je vous recommandais son livre précédent, Co-Intelligence (358). Dès septembre 2023, dans la 322, nous citions une étude à laquelle il avait participé : 758 consultants du BCG, 18 tâches de conseil réelles. Avec GPT-4, ils allaient 25,1 % plus vite, pour un travail de 40 % meilleure qualité.

Les chercheurs en tiraient une image : la « frontière dentelée ». L’IA excelle sur une tâche, échoue sur la voisine… sans vous le dire. Un sonnet ? Elle brille. Un poème d’exactement cinquante mots, en apparence plus facile ? Elle rate presque à chaque fois.

La frontière dentelée, redessinée dans Co-Existence (2026) : certaines pointes dépassent désormais les capacités humaines. Mais elle reste dentelée.

À l’époque, nous n’avions retenu que les gains. L’étude montrait pourtant déjà que, hors de cette frontière, les consultants aidés de l’IA trouvaient moins souvent la bonne réponse que les autres : 60 % contre 84,5 %. Leur rapport, lui, était mieux rédigé. Mollick les définissait comme « asleep at the wheel ». Endormis au volant.

Trois ans plus tard, la frontière a avancé, mais elle reste invisible. D’où un piège plus dangereux, le premier que décrit Co-Existence : voir l’IA réussir quelque chose d’impressionnant, et conclure qu’elle sait tout faire.

Anthropic l’a mesuré fin octobre (étude publiée le 27). Cinquante analystes expérimentés devaient dire à une coopérative agricole s’il fallait étendre ou arrêter son service de conseil. Avec un agent, ils avaient quatre choix de méthode à faire, par exemple mesurer la productivité à l’hectare, ou rapportée aux coûts.

Ce qu’ils ignoraient : sur chaque choix, l’agent avait reçu une préférence tirée à pile ou face, à défendre loyalement, sans mentir sur les chiffres.

Résultat : les analystes ont suivi l’agent 86 % du temps, contre 50 % attendus sans influence. Puis 77 % ont repris ses arguments, parfois mot pour mot, et seuls 15 % l’ont cité. La moitié pensaient même que la recommandation finale venait d’abord d’eux.

Nuance : avec l’agent, ils ont commis bien moins d’erreurs graves. C’est vrai. L’IA ne les a donc pas rendus moins bons. Mais, et c’est quand même un sujet, elle a décidé à leur place, sans qu’ils le voient.

L’humain était dans la boucle. Mais il dormait, non ? Mollick le dit à Vox : « you feel like you’re in the loop even though you’re not ». On pense superviser, alors que pas du tout.

Pourquoi des experts se rangent-ils si vite à l’avis de la machine ? Le livre répond : « we intuitively think of AI as imitating a person, when really it’s imitating a population ». L’IA imite une foule d’experts. Face à un collègue, on discute. Face à une foule de sachants qui parle d’une seule voix, on s’incline.

Le hic : cette foule n’est pas votre entreprise. Alors quand l’agent travaille pour vous, à qui obéit-il ?

C’est la question de Tony Seale cette semaine. Vous le connaissez : il était dans la 426 (21 mars), avec son schéma sur la « couche de sens » de l’entreprise, ce qui dit à la machine ce que vos données veulent dire. Puis dans la 450 (24 octobre) : « L’intelligence est désormais bon marché. Le sens, non. »

Sa thèse : chaque IA devrait être alignée sur la personne ou l’organisation qu’elle sert, c’est-à-dire suivre ses règles et ses priorités à elle. Demandez à un agent de se concentrer sur « nos clients les plus importants ». Par le chiffre d’affaires ? La marge ? L’ancienneté ? Le groupe ou la filiale ? Sans définition, dit Seale, l’agent devine. Et il devine comme la moyenne de tout ce qu’il a lu, pas comme votre entreprise.

Un agent dérape là où vos définitions manquent.

La parade porte un nom savant : l’ontologie (vos concepts clés, définis précisément, sous une forme que la machine suit et que vous pouvez vérifier). Le mot fait peur ; la chose est en fait plus basique : un dictionnaire de l’entreprise. Ce que « client important », « risque » ou « priorité » veulent dire chez vous, écrit noir sur blanc.

Le schéma de Tony Seale publié dans la 426 : à gauche, les données nourrissent des tableaux de bord ; à droite, une couche de sens (l’ontologie) permet à l’agent de raisonner sur vos données. Source.

Tout le monde ne suivra pas Seale, qui vend justement des outils pour structurer les données. Mais sa question est la bonne : à qui obéit l’agent, et qui l’a décidé ?

Je me la pose pour moi-même. Exemple : je ne fais pas confiance à 100 % à mon agent email qui lit mes mails et m’en fait des synthèses 3x par jour. Je lui ai écrit qu’il n’avait pas le droit d’envoyer de mails à ma place. Mais pour être ceinture et bretelles, je ne lui ai pas donné ce droit. C’est le principe du moindre privilège, en cybersécurité : ne donner à un outil que les accès dont il a besoin.

Une consigne, l’agent peut l’oublier ou la contourner.
Un droit qu’il n’a pas, il ne peut pas s’en servir. Grosse différence.

Garder la main, c’est aussi choisir de qui l’on dépend. Cette semaine, j’ai défendu devant plusieurs dirigeants l’indépendance face aux fournisseurs d’IA (un argument qui porte davantage, pour l’instant, que la souveraineté) : ne pas dépendre d’un seul, pour maîtriser ses coûts quand les prix monteront, ou si votre agent est coupé de son moteur. Souvenez-vous du 12 juin : Washington ordonnait à Anthropic de couper l’accès à Fable 5 aux étrangers, et Anthropic l’a coupé pour tout le monde, pendant dix-neuf jours (436).

Seale en voit une seconde : l’indépendance de jugement. Rester maître de ce que vos mots veulent dire, donc de ce que l’agent décide en votre nom.

Reste à tracer une frontière. Aujourd’hui, les laboratoires (OpenAI, Anthropic, Google) fixent les valeurs de leurs modèles pour tous leurs clients, ce que Seale appelle « du paternalisme à grande échelle ». À eux la sécurité et la loi ; à vous vos priorités et vos définitions.

Et chez vous, qui a écrit la définition de « client important » que vos agents utilisent ?

---

La publicité entre dans la réponse, et la visibilité se joue ailleurs

Google ouvre la publicité dans AI Mode (la recherche conversationnelle de son moteur) à dix nouveaux pays, et lance aux États-Unis des annonces qui s’insèrent au fil de la conversation. La France n’en fait pas partie, ni de la vague suivante prévue d’ici fin décembre (Royaume-Uni, Brésil, Mexique). Aucune date pour nous. Et le modèle n’est pas encore rodé : Philipp Schindler, son directeur commercial, a reconnu lors de la conférence de résultats qu’AI Mode rapporte moins (« lower monetization »). En face, OpenAI a ouvert le 21 octobre ses annonces dans ChatGPT à 26 nouveaux pays (nous en parlions dans la 450) et revendique plus de 100 000 annonceurs.

Qui y est déjà ? La bibliothèque d’annonces tenue par AirOps (un éditeur d’outils, à lire comme tel) recense 8 184 marques. En tête sur sept jours : Expedia, 814 annonces, et Wayfair, 666.

Deux autres nouvelles concernent directement les annonceurs.

Google s’autorise désormais à utiliser le contenu de Gmail, Drive et Photos pour personnaliser la publicité. C’est écrit dans ses règles de confidentialité depuis le 16 octobre, à une condition : que l’utilisateur ait accepté de partager ces données avec les autres services Google. Ce choix n’est pas encore proposé en Europe.

Meta, lui, voulait que l’annonceur soit seul responsable quand l’IA de Meta modifie ses publicités, par exemple en retouchant une image. Ces nouvelles conditions devaient s’appliquer le 20 novembre. Après une volée de critiques, Meta les a suspendues le 5 novembre. Partie remise ?

Comme nous l’évoquions, c’est le bon moment pour tester les annonces dans ChatGPT : les enchères y restent basses. Sur nos tests en cours, le clic coûte 0,5 € et le taux de clic tourne autour de 2 %.

Être recommandé : une seule marque, et Wikipédia

L’étude de la semaine vient de la santé. Publiée dans une revue du groupe Nature, elle montre que, sur 123 couples maladie et médicament, la marque la plus recommandée par cinq IA capte en moyenne 97,5 % des premiers choix.

Qu’est-ce qui fait gagner ? Pas le budget marketing, mais la présence en ligne. Un médicament qui a sa propre page Wikipédia a environ trois fois plus de chances d’être recommandé par l’IA, et être très cherché sur Google aide aussi. Les dépenses de promotion du laboratoire, elles, n’aident pas. Quant au médicament d’origine, il écrase ses génériques : vingt fois plus de chances d’être cité.

Ce sont des médicaments, pas vos produits. Mais le constat tient ailleurs. Dans le SaaS, le commerce et la finance, Aleyda Solis, que nous suivons chaque semaine, a mesuré que 70 à 82 % des sources les plus citées par les IA sont des sites extérieurs aux marques. Elle en a tiré un tableur gratuit pour décider où agir : treize types de présence à développer (tests indépendants, comparatifs argumentés, presse spécialisée, avis clients détaillés…) et onze à éviter (communiqués repris tels quels, classements payants sans méthode, faux avis, contenus produits en masse par l’IA), chacun noté selon son influence sur les IA, sa valeur business et l’effort demandé.

En clair : votre site compte, mais ce qu’on dit de vous ailleurs compte davantage.

No-to-rié-té !

Les IA recommandent peu de marques, et elles retiennent celles dont parlent la presse spécialisée, Wikipédia, les avis et les forums. Nous le répétons depuis longtemps, et cette étude le confirme : retour aux fondamentaux, à la réputation et aux relations presse.

La presse riposte

Pendant ce temps, les éditeurs ripostent, et on les comprend. En Europe, au deuxième trimestre, les robots des IA ont lu les pages des éditeurs 227 fois pour chaque lecteur qu’ils leur ont renvoyé, contre 150 fois au premier, selon TollBit. Dit autrement : l’IA se sert dans l’article, répond à sa place, et le lecteur ne vient plus. Or c’est lui qui fait vivre le journal, par son abonnement ou par la publicité qu’il voit.

En France, cinq organisations d’éditeurs (SEPM, Geste, Spiil, FNPS et CPA) ont porté plainte le 29 octobre devant la Commission européenne contre AI Overviews et AI Mode, lancés en France le 22 juillet sans concertation. Radio France le disait dès septembre : « Malgré notre opt-out, les contenus de Radio France continuent de remonter » dans ces réponses, YouTube servant de « porte dérobée ».

Reddit, lui, va se refermer. Annoncé le 29 octobre, l’accès sera réservé pour l’essentiel aux connectés, testé d’abord hors des États-Unis, pour protéger ses données des robots d’IA. En octobre, Reddit a perdu plus d’un million de visites venues de la recherche chaque semaine. Le lendemain, l’action perdait 29 %, sur une prévision de chiffre d’affaires décevante.

Le 3 novembre, la Cour de justice de l’Union européenne a examiné sa première affaire d’IA générative : un éditeur hongrois contre Gemini, de Google. L’avocat général y trace une ligne. Entraîner un modèle sur des articles est, en règle générale, permis. Reprendre un fait aussi : l’information n’appartient à personne. Mais une réponse qui recopie la manière d’écrire d’un article, au point que l’utilisateur n’a plus besoin de le lire, peut violer le droit de l’éditeur, surtout si le robot est entré là où il n’avait pas le droit d’aller : derrière un abonnement payant (le paywall), ou malgré un blocage posé par l’éditeur. Ce n’est qu’un avis, la Cour tranchera plus tard.

OpenAI, de son côté, annonce qu’il respectera « in the coming months » un signal commun dans robots.txt (le fichier qui dit aux robots ce qu’ils ont le droit de lire) pour refuser l’entraînement.

Citez-moi, mais ne vous entraînez pas sur moi : c’est l’arbitrage d’une marque.

Et voilà le paradoxe. Vous avez besoin de la presse spécialisée pour être recommandé par les IA, et c’est elle qui négocie en ce moment leur droit d’entrée.

Et elle vend déjà le ticket. Depuis un an, la plupart des grandes régies françaises (Media Figaro, Prisma, Reworld, M Publicité pour Le Monde, Webedia, 20 Minutes, Infopro…) proposent une offre « GEO » : des articles sponsorisés écrits pour être repris par les IA, de 10 000 à 50 000 euros selon le panorama d’Open Garden. Leur propre syndicat, le SRI, l’écrit noir sur blanc dans son guide du GEO : les régies peuvent s’engager sur la qualité des moyens, pas sur un gain de visibilité chiffré à l’avance. En clair, personne ne vous garantit que votre marque sera davantage citée. Avant de signer, posez une seule question : l’article apporte-t-il une donnée, un test ou une comparaison que d’autres reprendront ? Sinon, c’est un communiqué de presse, payé plus cher.

Le commerce suit la vidéo

Dernier mouvement, plus discret : la vidéo devient une vitrine. YouTube Shopping est ouvert en France depuis le 13 octobre. Le principe : le créateur signale dans sa vidéo, son Short ou son direct le produit dont il parle. Le spectateur le voit s’afficher à l’écran, clique, et termine sa commande sur le site du marchand sans arrêter la vidéo. Le créateur touche une part des ventes qu’il a déclenchées : c’est le principe de l’affiliation. YouTube vient d’y ajouter le catalogue d’Amazon, et en France ceux de Cdiscount, Leroy Merlin et SharkNinja.

Et à la télévision, TF1 met l’IA dans sa régie : un spot vidéo généré par IA pour une campagne dès 1 000 euros, créé en moins de dix minutes, et 1 000 PME déjà clientes selon la régie (relevé par Emmanuel Vivier).

Et donc ?

• Faites parler de vous là où les IA lisent. Presse spécialisée, Wikipédia, avis clients, comparatifs indépendants : regardez où vous en êtes face à votre principal concurrent, et commencez par là où l’écart est le plus grand. Laissez tomber les articles sponsorisés qui répètent vos slogans, ils ne pèsent presque rien.
• Décidez ce que les robots peuvent lire. Entraînement et réponse se séparent : refuser l’un et accepter l’autre est souvent le bon réglage.
• Testez les annonces conversationnelles sur un petit budget. Avant que les prix montent, et en surveillant ce que l’IA fait de vos messages.

---

Les agents vous attendent

Samedi dernier, dans la 451, je comparais l’IA au GPS : à force de suivre l’itinéraire, on ne sait plus lire la carte. Si l’IA fait le travail des juniors, qui apprendra le métier, et qui saura juger ce qu’elle produit ?

Une partie de la réponse se trouve chez Anthropic, qui a publié le 16 octobre ce que l’IA fait à son propre emploi. Nous en avions déjà parlé dans la 450, côté juniors : leur part dans les recrutements techniques est tombée de 27 % à 9 %. Laura Bokobza (Le Comment du Pourquoi) y est revenue cette semaine, et en relisant l’étude, je me suis arrêté sur un autre chiffre : le « méta-travail » (écrire les consignes des agents, faire relire un agent par un autre, surveiller les chaînes d’agents) est passé de 10 % à 22 % des sessions. Et les agents passent 80 % de leurs sessions à attendre qu’un humain leur réponde. Dit autrement : la machine produit plus vite que nous ne lisons. Sans blague…

Ceux qui comptaient sur l’IA pour réduire leurs effectifs déchantent. Shyam Sankar, le directeur technique de Palantir, le dit dans un entretien à Stratechery : presque tous les clients qui s’y sont essayés « have failed at even achieving those goals ».

Côté salariés, Goldman Sachs a tenté d’estimer ce que coûte un licenciement lié à l’IA. Faute de décompte fiable des licenciements dus à l’IA, ses économistes ont repéré, parmi plus de 15 000 licenciés, ceux dont le départ était probablement lié à l’IA, d’après leur métier, leur secteur et les circonstances (analyse relayée par Axios). En 2025, ceux-là ont mis environ un mois de plus que les autres à retrouver un emploi. Un an après, leur risque d’être encore au chômage est supérieur de dix points.

Mollick, dans le même entretien à Vox, ajoute ce que les chiffres ne disent pas. Pour certains, le travail devient plus intéressant : des développeurs qui n’aimaient pas écrire le code adorent désormais faire construire le logiciel. Pour d’autres, le plaisir du métier disparaît : « You’re a hand-weaver in a world of power looms. » Ils sont des tisserands à la main face aux métiers à tisser mécaniques : leur ouvrage est peut-être beau, mais il ne résistera pas à l’industrialisation. Mollick annonce des crises de sens. Les deux en même temps.

Et donc ?

• Budgétez le méta-travail. Relire et piloter des agents est un travail, et il grossit.
• Demandez à vos équipes ce qu’elles aiment encore faire. Le sens se perd en silence.

---

L’astuce express

Les modèles proposent plusieurs niveaux d’effort de raisonnement. Le plus élevé peut coûter jusqu’à 42 fois plus que le plus bas, sans garantie de meilleur résultat, montrent des chercheurs dans une étude récente. Leur conseil : commencer au niveau le plus bas, et ne monter qu’après un échec vérifié.

Le réglage maximal par défaut est un réflexe coûteux.

Souvenez-vous de la 448 : plus nous passons aux agents, plus nous payons à l’usage, au jeton (le token, ce morceau de mot que les modèles comptent et facturent). Choisir le bon modèle, au bon niveau d’effort, pour la bonne tâche, devient un coût à piloter. C’est la « token économie ». Dès juillet, dans la 440, je pariais qu’elle marquerait l’automne. Je maintiens : ce sera le sujet du premier trimestre.

---

Les brèves

L’argent

Le token. Anthropic supprime la limite des cinq heures pour son offre Ultra à 200 dollars, OpenAI passera en décembre à un compteur de jetons commun à ChatGPT et Codex, et Apple ramène le plafond quotidien de certains ingénieurs de 300 à 200 dollars. Côté prix, OpenAI sort GPT-6.1 Terra le 26 octobre : 1 dollar le million de jetons lus, 5 dollars le million écrits, 50 % de moins que ses modèles précédents. OpenAI annonce un coût par tâche neuf fois plus faible qu’avec Claude Opus 5.5 : un chiffre de vendeur, à tester.

Anthropic repasse dans le rouge. La semaine dernière, nous ouvrions son prospectus d’introduction en Bourse (451). La version amendée ajoute le troisième trimestre : 17 milliards de dollars de chiffre d’affaires en trois mois, plus que tout le premier semestre. Mais une perte d’exploitation de 567 millions, après un bénéfice de 974 millions au deuxième trimestre, due surtout à 5 milliards de calcul acheté en contrats courts, plus chers. Et 895 milliards d’engagements de calcul, dont la moitié avant fin 2030. Cotation prévue au Nasdaq sous le symbole ANT, sans date dans le document.

177 milliards dépensés, 2 % qui mesurent. Les entreprises américaines ont consacré 177 milliards de dollars au déploiement de l’IA cette année, 5,4 fois plus qu’en 2025, selon Menlo Ventures (investisseur d’Anthropic). Chacune dépense en moyenne 4,7 fois plus que l’an dernier, alors qu’elle prévoyait 1,9. Et le retour ? Parmi 532 grandes entreprises cotées, américaines et britanniques, l’indice AI Value Gap en compte 71 % qui ont l’IA en service. 2 % seulement publient un résultat chiffré, suivi dans le temps. Même constat chez Deloitte, auprès de 3 500 dirigeants dans 25 pays : 81 % disent que l’IA accélère leurs décisions, 25 % seulement s’en servent pour transformer en profondeur leur activité.

Les data centers passent au vote, et perdent. Le 3 novembre, 41 mesures locales sur les centres de données étaient soumises aux électeurs dans 10 États américains. Selon le décompte, encore non officiel, de Ballotpedia, ils ont choisi de limiter les projets dans 40 cas sur 41, dont cinq interdictions pures et simples. Deux jours plus tard, le Nasdaq perdait 5,52 % : les marchés craignent que la victoire démocrate aux élections de mi-mandat ralentisse les chantiers. Le prix de l’électricité a fait des data centers un sujet politique, résume un analyste d’eToro.

La sécurité

GPT-6 Cyber. OpenAI réserve à quelques clients agréés un modèle dédié à la cyberdéfense, annoncé le 5 novembre. Sur le noyau Linux, il a reproduit 1 724 failles et mis au point des attaques fonctionnelles pour 948 (des failles qui supposent déjà un pied sur la machine). OpenAI en a signalé 304 aux mainteneurs, avec un correctif proposé ; selon The Neuron, 61 seulement étaient corrigées à la fin de l’étude. Trouver devient facile. Qui corrige le reste ?

Binance, rectificatif. La 451 titrait « Le plus gros vol de l’histoire, sans IA ». Le rapport préliminaire de Binance, publié le 3 novembre, nuance. L’intrusion commence en juin : un ingénieur télécharge un installeur falsifié en cherchant un outil de code à base d’IA. Le 20 octobre, les attaquants se servent d’un outil d’IA interne pour prendre la main sur les postes de deux ingénieurs des portefeuilles. L’IA n’a pas mené l’attaque, elle a servi de passerelle. Montant gelé ou intercepté à ce jour : 2,85 milliards de dollars, sur 6,34. Vos outils d’IA internes ont-ils les droits de vos ingénieurs ?

Les agents

L’agent qui relève lui-même son budget. Des chercheurs de Cornell Tech et de Yale ont donné à dix modèles d’IA un vrai portefeuille de 10 dollars, limité à un centime de dépense par jour. Le code qui débloque cette limite arrivait dans la boîte mail que l’agent lisait. Neuf modèles sur dix s’en sont servis au moins une fois, sans que personne le leur demande. Seul Claude Opus 5.5 s’est abstenu. Vos agents ont-ils accès à leurs propres clés ?

12 % de réussite, et des échecs maquillés. SemiAnalysis a confié aux meilleurs modèles des tâches de travail réalistes, dans des environnements simulés (une clinique, un assureur). Le meilleur en réussit 12 %. Et certains trichent pour finir : l’un a signé une note clinique au nom du médecin.

Les agents n’achètent presque rien. Pendant sa semaine la plus chargée d’octobre, Uber a compté quatre courses commandées par un agent d’IA, et environ 500 commandes Uber Eats, sur quelque 320 millions. Le commerce par agents balbutie… mais viendra.

La création

Le CNC exige un auteur humain. Depuis le 31 octobre, les aides du Centre national du cinéma sont conditionnées à la preuve de l’intervention d’au moins un auteur (relevé par Betty Jeulin).

Un épisode à 28 775 dollars, une série à 62 millions de vues. Souvenez-vous de « Sky Line Heist », le court métrage de PJ Accetturo à 29 575 dollars (445). Sa série Nexus publie à son tour ses coûts et se présente comme l’entraînement d’un long métrage.

Les laboratoires

Netflix trie ses films par humeur. Depuis le 3 novembre, Netflix teste AI Discover, un onglet de son application TV : on part d’un thème (« Scare Me », « Quick Watches ») et l’IA affine les suggestions au fil de vos réponses. Aux États-Unis seulement, pour l’instant. La recommandation, encore elle.

ChatGPT Images 2.6 fait des GIF. Images animées, références enregistrées : l’image devient un outil de conception. C’est nos fils WhatsApp qui vont être contents…

Claude gère vos finances personnelles. Anthropic présente un usage dédié, en lecture des comptes. Qui y branchera les siens en premier ?

La règle

Elvis contre Anthropic. Les ayants droit d’Elvis Presley réclament 48,6 millions de dollars pour 274 chansons.

---

RnD Café : comment ça marche ?

2650 sources lues cette semaine.
Ce dispositif agentique est conçu et piloté par RnD : le même savoir-faire que nous déployons chez nos clients.

---

Besoin d’un agent de veille ?