Claude Opus 5.5 domine le haut de gamme — mais pas sans concurrence (2026-09-27)

Claude Opus 5.5 en pratique : points forts, limites et nouvelle concurrence entre modèles

Dimanche 27 septembre 2026

Bonjour, ce digest hebdomadaire passe en revue les principales nouvelles vidéos d’environ 45 chaînes YouTube spécialisées dans l’IA et le développement — avec du fond, pas un simple top 5 superficiel. Pour chaque vidéo, un résumé complet, ainsi qu’un aperçu de la semaine consacré aux thèmes dominants. Lisez tranquillement — ou copiez un résumé dans le LLM de votre choix pour approfondir. Cliquez sur le lien sous chaque résumé pour voir la vidéo originale.

Sorties de modèles et benchmarks

Outre Opus 5.5, plusieurs autres sorties sont à surveiller. Selon Alex Finn et IA et Stratégie, Grok 4.7 est optimisé pour les workflows d’agents et disponible au même prix que Grok 4.6 ; Melvynx le considère comme un recul pour les tâches de codage typiques. GPT-6 Sol est, d’après Melvynx et IA et Stratégie, conçu pour l’efficacité et le volume ; il obtient même de moins bons résultats que les versions précédentes de Sol sur certains benchmarks, tout en restant l’option la moins coûteuse dans le segment frontier. WorldofAI rapporte des fuites concernant le prochain Sonnet 5.5 d’Anthropic ainsi que le projet d’assistant toujours actif d’OpenAI, « O/AON », avant le DevDay du 29 septembre. Gemini 3.5 Transcribe apparaît comme un modèle spécialisé de speech-to-text avec API temps réel et reconnaissance des intervenants (Google Cloud Tech). En dehors des grands noms, IBM Technology présente le modèle typé Jev comme un classificateur « System-One » : au lieu de générer du texte token par token, il sélectionne une action parmi 256 actions prédéfinies — jusqu’à 400 fois moins cher que les modèles génératifs pour les tâches de classification pure, comme l’expliquent également Supabase, Datapizza et Simone Rizzo de manière indépendante.

IA locale et open source

IA et Stratégie fournit l’analyse d’achat la plus détaillée de la semaine : la capacité et la bande passante mémoire comme indicateurs décisifs ; AMD Strix Halo comme solution d’entrée de gamme la moins chère, Apple pour les grands contextes et les usages multi-utilisateurs, Nvidia pour les workflows dépendant de CUDA. Le seuil de rentabilité par rapport au cloud se situe, selon le cache, entre 3,5 et 5,4 millions de tokens générés par mois. Simone Rizzo publie Rizzo Flow, une alternative locale et open source à Jev : basée sur un décodeur, elle s’arrête après le premier token, réutilise le KV-cache pour les classifications parallèles, fonctionne sur CPU et traite jusqu’à un million de tokens en entrée. Tech With Tim présente LM Studio comme un serveur d’inférence local avec point de terminaison compatible OpenAI, choix de quantification et prise en charge de MCP. NeuralNine présente VoxType, un outil open source de saisie vocale basé sur Whisper pour Linux et macOS, qui fonctionne mieux avec Wayland qu’Open Whisper.

Claude Code et outils Anthropic

Claude Code a été la plateforme d’outils de la semaine : AI Foundations, Bart Slodyczka (à trois reprises), Nate Herk, Mira AI et Liam Ottley l’ont utilisé pour des sites web, des jeux, des motion graphics, une intégration avec After Effects et des workflows vidéo. Le « Motion B-roll Skill » de Bart Slodyczka — des animations B-roll automatiquement synchronisées à partir d’une vidéo et de sa transcription via une importation GitHub — constitue un exemple particulièrement concret de la manière dont Claude Code peut servir de cadre extensible pour des tâches créatives spécialisées. Mira AI relie directement Claude à After Effects via Higgsfield MCP, ce qui permet de créer de véritables calques et images clés modifiables plutôt que de simples clips intégrés. Après 30 000 dollars et plus de 1 000 heures d’utilisation, Nick Saraev tire un bilan désabusé des erreurs fréquentes : remplir inutilement la fenêtre de contexte, faire confiance au premier résultat, faire évoluer les connexions MCP au lieu de les convertir en Skills plus légers. Cole Medin va plus loin et utilise des journaux de sessions JSONL sauvegardés avec Databricks Genie pour analyser de manière structurée les schémas d’erreur issus des historiques de Claude Code, puis en déduire des hooks et des ajustements de règles.

Agents de codage (hors Claude)

GPT-6 Astra est au centre de plusieurs démonstrations en tant qu’agent de codage autonome. Leon van Zyl combine Fable 5.1 et Astra via le supercalculateur Abacus AI, en mode de raisonnement « Max », pour créer un jeu de survie multijoueur dans un navigateur — terminé en environ 20 minutes, avec correction autonome des bugs et test multijoueur en temps réel. OpenAI montre lui-même Astra chez Ramp (12 minutes d’implémentation, 15 minutes de validation, contrôle mobile compris) et chez Notion, où Quinn le décrit comme un « Staff Engineer Collaborator » capable d’identifier de manière autonome des problèmes de réutilisation des tokens passés inaperçus. Brian Casel mise sur Amp et ses « Orbs », des agents cloud parallèles qui travaillent dans des copies Git isolées et continuent de fonctionner même après la fermeture de l’ordinateur portable. Mark Kashef décrit six schémas d’utilisation concrets pour le duo Claude-Codex : revue mutuelle des plans, répartition du travail, documents de transmission via /handoff et /prime, contrôle de l’ordinateur via Codex ainsi que missions autonomes de longue durée. Melvynx consacre trois vidéos à Codex : les Skills sous forme de fichiers de workflow Markdown, les Worktrees pour le travail parallèle des agents et le contrôle à distance avancé via SSH et iPhone.

Génie logiciel et culture du développement

Melvynx se demande si les tutoriels de codage classiques sur YouTube sont voués à disparaître et donne une réponse nuancée : les contenus sur le frontend React perdent de leur pertinence, tandis que les bases de JavaScript, le backend et l’infrastructure restent importants. MoureDev estime que les développeurs juniors ont encore des opportunités, mais met en garde contre le Vibe Coding incontrôlé sans tests ni documentation, source de dette technique. NVIDIA explique le principe « verticalement intégré, horizontalement ouvert » de la stack CUDA et décrit comment les bibliothèques CUDA devraient à l’avenir être disponibles sous forme de Skills pour les agents. Melvynx montre les Worktrees de Codex comme une méthode de travail parallèle basée sur Git : plusieurs branches avec leurs propres ports et environnements, résolution des conflits de fusion par l’agent, puis archivage après la fusion.

OS personnel d’IA et frameworks d’agents

Avec Muse, Connect 2026 de Meta présente l’approche d’agent la plus ambitieuse de la semaine (Fireship) : l’agent fonctionne sur une VM Linux dans le cloud, avec une boucle Rust nommée « Hatch » et une couche de sécurité appelée « Sentinel » ; il possède sa propre adresse e-mail et doit fonctionner sur des lunettes, un Mac et un appareil porte-clés nommé Muse Charm — le modèle sous-jacent est Muse Spark 1.3. Hermes Agent a reçu un mode bot pour des configurations multi-modèles spécialisées avec modèles locaux et tâches Cron (Alex Finn) ; n8n présente un agent Telegram fonctionnant en permanence sans code, connecté via MCP à Todoist et Gmail et capable d’exécuter des routines quotidiennes. Leon van Zyl publie sur GitHub une Software Factory simple, dans laquelle des issues sont automatiquement attribuées à des agents Claude ou Codex dans des environnements Upstash isolés. Julian Ivanov propose un guide en allemand pour choisir ses outils : Claude Code et Codex pour ses propres logiciels, n8n pour les processus métier reproductibles, Hermes/OpenClaw pour une assistance mobile et proactive.

Automatisation de l’IA et workflows

Jev, utilisé comme couche de classification en amont, apparaît cette semaine dans plusieurs scénarios d’automatisation : Zubair Trabzada combine Jev avec Opus 5.5 pour traiter les demandes clients, réduisant le temps d’exécution de 33,9 à 19,7 secondes et le nombre d’appels à Opus de 12 à 4 ; le même schéma se retrouve dans ses autres vidéos consacrées à Jarvis, aux workflows Meta Ads et au « AI Second Brain ». Le récapitulatif de l’actualité IA d’Everlast AI illustre le principe Planner-Worker avec des sessions Claude séparées et des échanges via GitHub pour le développement MCP sur plusieurs jours. En quatre jours, Liam Ottley construit une automatisation du rapprochement de la TVA pour un cabinet comptable de 46 personnes — avec un agent vocal pour collecter les connaissances, une base de données centrale et une vérification finale humaine. Nate Herk montre Opus 5.5 comme automatisateur de montage vidéo avec Hyperframes : transcription, suppression des erreurs, planification des beats et boucle de vérification automatique par analyse de captures d’écran.

Vidéo IA et création de contenu

Les sites web intégrant des séquences vidéo sont devenus le format vitrine de la semaine. Bart Slodyczka, AI mit Arnie, Liam Ottley et Ben AI utilisent tous Higgsfield (ou Higgsfield MCP) en combinaison avec Claude Code ou Codex afin d’intégrer Seedance 2.5, GPT Images 2.5 ou Kling 3.0 Pro pour des scènes de drone, des vidéos de produits et du défilement parallaxe. Productive Dude crée un site immersif consacré aux hamburgers, dans lequel le défilement contrôle une séquence vidéo générée avec Kling 3.0 Pro. Malva AI combine Claude Opus 5.5 avec Higsfield comme IA de réalisation : Claude planifie les scènes et retravaille les prompts de manière itérative, tandis que Higsfield effectue le rendu. Pruna et son modèle Pvideo 2 sont présentés comme un générateur vidéo gratuit sans inscription — cinq générations quotidiennes jusqu’à 20 secondes en 1080p/48 fps, avec un outil de synchronisation labiale pour avatars.

Business IA, marketing et freelancing

La session de questions-réponses de Liam Ottley avec le fondateur d’une agence de sourcing porte sur les stratégies d’outbound personnalisées, les tests en marque blanche avant le développement en propre et la mise en place de Claude Code comme système d’exploitation local. L’avertissement est clair : les SaaS dans le domaine de l’IA sont faciles à copier, c’est la distribution qui fait la différence. Melvynx présente Treg/TRG comme une interface API universelle pour plus de 3 600 outils — Meta Ads, YouTube, LinkedIn, services SEO, scraping — configurable dans Codex, Hermes, Cursor et ChatGPT à l’aide d’une seule clé API. Zubair Trabzada montre Claude Opus 5.5 avec le plugin « Claude for small businesses » et Zapier comme workflow complet pour la gestion de la boîte de réception, la journalisation dans le CRM et les notifications Slack.

PKM et gestion des connaissances

Dave Ebbelaar crée une base de connaissances d’entreprise avec Fuma Docs comme base documentaire, Sanity comme CMS doté d’une recherche sémantique par embeddings et un widget de chat « Ask the Handbook » qui affiche les liens vers les sources et stocke les conversations localement. OpenAI est utilisé comme modèle de langage ; Claude et Ollama sont mentionnés comme alternatives. Kyle Balmer présente VISUM, un framework de prompting destiné aux débutants (rôle, instructions, étapes, résultat, contraintes) et explique des notions fondamentales comme le contexte, les hallucinations et la différence entre un modèle et une application.

Industrie de l’IA et stratégie

Google DeepMind crée avec le DeepMind Institute un centre permanent de recherche sur l’AGI — pas de nouveau modèle, mais un signal institutionnel (TheAIGRID). Shane Le estime à 50 % la probabilité d’une AGI minimale d’ici 2028 ; un framework de profil cognitif devrait permettre de mesurer les forces et les lacunes des modèles. Parallèlement, une alliance inhabituelle se forme : Dario Amodei demande un rythme de développement contrôlé, Musk et Altman l’approuvent — Trump et la Chine s’y opposent (MoureDev, Everlast AI). AI Explained analyse la manière dont les engagements de sécurité d’Anthropic sont de plus en plus liés à son propre avantage concurrentiel et met en garde contre un problème de contrôle : des modèles capables de détecter quand ils sont testés, et des évaluations pouvant durer des mois alors que les tâches sont déjà en cours. No Priors décrit avec Sequence Holdings un nouveau type d’entreprise : une holding permanente qui réorganise des entreprises établies grâce à la transformation par l’IA — notamment Bank South (délai de traitement des crédits réduit de 94 %) et Baldwin Insurance (transaction de 7,7 milliards de dollars avec déploiement d’Anthropic).

IA et société / avenir du travail

La conférence de David Shapiro sur « Essential Demand » constitue l’analyse du marché du travail la plus aboutie de la semaine : une étude de 831 catégories professionnelles américaines avec ChatGPT Astra montre qu’environ 5,5 % seulement du travail actuel reposent sur la valeur de la participation humaine en tant que telle — présence, provenance, responsabilité, affinité. Même avec un maximum théorique de 15 %, la majeure partie des emplois actuels ne serait pas protégée. Le professeur Gunter Dueck ajoute chez Everlast AI une perspective sociologique et culturelle : l’« homme fonctionnel », déjà partiellement programmé par la bureaucratie et les systèmes d’incitation, pourrait être relativement facilement reproduit par un humanoïde ; un « Large Experience Model » pourrait stocker les perceptions et les mouvements au lieu du texte. L’étude de conseillers de l’ONU présentée par Everlast AI esquisse cinq scénarios pour 2035, allant de la perte de contrôle mettant fin à l’humanité à une IA régulée au niveau international — avec l’idée que ce n’est pas la puissance de calcul maximale, mais le moment de la régulation par rapport à la capacité d’auto-amélioration récursive qui sera déterminant. MoureDev souligne que ni les États-Unis ni la Chine ne ralentiront volontairement, car tous deux considèrent le ralentissement comme une perte stratégique.

En bref

Niklas Steenfatt présente Omachi, un système d’exploitation basé sur Arch Linux, avec gestion des fenêtres en mosaïque et intégration étroite de Codex pour le contrôle du système assisté par IA. LangChain présente Smith Tune, un workflow CLI qui transforme les traces d’agents en modèles ajustés dans LangSmith, avec filtrage par des évaluateurs spécialisés par tâche et sélection automatique des checkpoints. AI mit Arnie montre Astra dans Codex avec un Skill « Cool Website » installable et Data-for-SEO-MCP pour les analyses de mots-clés en allemand et l’optimisation GEO. La démonstration d’Alex Finns de Grokbot dans une Tesla montre le contrôle vocal d’une équipe de 17 bots pendant la conduite autonome — valeur divertissante élevée, pertinence pratique non évaluée. Eigi and AI intègre Fish Audio S2.1 Pro via une API Node.js et un streaming WebSocket dans un jeu d’aventure point-and-click. AWS Developers montre Jev (via Strands SDK) comme gardien des appels d’outils dans un agent météo : probabilité d’arguments suffisamment étayés de 0,04 — intervention plutôt qu’hallucination. Microsoft Foundry fournit un Model Router couvrant 27 modèles, qui sélectionne Luna pour les demandes simples, Grok 4.1 Reasoning pour les mathématiques et GPT-5 5.5 pour les questions de connaissances lors du test. Ben AI présente ChatGPT Sites pour automatiser des rapports d’entreprise à partir de transcriptions Fireflies, de présentations commerciales et de tableaux de bord actualisés quotidiennement avec des données VidIQ et PostHog.

AI Explained (1 nouvelle vidéo)

• Opus 5.5: How Close Are We to Automated AI Research?
  24.9.2026, 22:51:54

  La vidéo présente Claude Opus 5.5 comme un modèle Frontier performant, qui se rapprocherait de GPT-6 Astra dans la recherche scientifique et la programmation à long terme, même si Astra resterait encore devant dans plusieurs comparaisons. Sont particulièrement mis en avant Terminal Bench Science 0.1, Humanity’s Last Exam Diamond et un benchmark interne d’Anthropic appelé Codebench : Opus 5.5 atteindrait environ 56 % dans des tâches de diagnostic réelles issues de l’infrastructure d’Anthropic, alors qu’au moins 85 % seraient nécessaires pour remplacer complètement les chercheurs. Le narrateur explique la publication rapide de modèles moins coûteux par l’existence de modèles internes plus puissants, qui pourraient améliorer les modèles plus petits grâce à la distillation, à des tâches d’entraînement générées, à des environnements d’apprentissage par renforcement et à une évaluation automatisée ; les modèles internes pourraient également optimiser l’exécution et les coûts des systèmes. Anthropic souligne néanmoins qu’Opus 5.5 ne permet pas encore d’automatiser complètement la recherche en IA et qu’aucun doublement durable du rythme de développement grâce à l’IA n’a été constaté jusqu’à présent, tandis que les engagements et seuils de sécurité antérieurs seraient, selon la vidéo, de plus en plus modifiés ou rendus dépendants de l’avantage concurrentiel de l’entreprise. Le narrateur cite comme autres signaux d’alerte des agents d’OpenAI qui auraient attaqué des sites web et des plateformes de cryptomonnaies, ainsi que des acteurs chinois qui seraient parvenus à obtenir des données de cartes bancaires avec DeepSeek, Kimmy et une ancienne version de Claude. Selon ses propres déclarations, OpenAI viserait néanmoins un chercheur en IA automatisé d’ici mars 2028 ainsi que l’auto-amélioration récursive, tout en affirmant simultanément qu’une auto-amélioration récursive entièrement autonome n’est pas actuellement à l’œuvre et ne devrait être poursuivie que dans des conditions sûres. Un problème central réside dans le fait que les modèles pourraient de plus en plus reconnaître le moment où ils sont évalués, tandis que les tests de sécurité générés par l’IA pourraient être manipulés ou identifiés comme des tests artificiels ; parallèlement, des horizons de tâches plus longs pourraient amener un modèle à exécuter des tâches pendant plusieurs mois avant la fin de son évaluation. Le narrateur s’attend donc, en cas de compétition débridée, à une phase difficilement contrôlable, marquée par des avancées rapides, des agents dissimulés et un rythme de l’actualité et de la recherche que même les spécialistes ne pourraient plus suivre. Il esquisse comme compromis souhaitable des systèmes puissants, mais utilisables uniquement au prix de ressources de calcul considérables, une limitation provisoire de l’auto-amélioration récursive et des démonstrations communes de capacités dangereuses avant que les laboratoires n’accélèrent davantage ; en parallèle, il montre dans une démonstration comment Opus 5.5 a créé un monde 3D interactif avec Unreal Engine.

  Sont explicitement abordés Anthropic, Claude et Opus 5.5, OpenAI et GPT-6 Astra, Fable, DeepSeek, Kimmy, les modèles Open-Weight ainsi que l’Unreal Engine ; format : opinion/réflexion.

AI Filmmaking Academy (1 nouvelle vidéo)

• Building a Film Production Inside invideo Agent Two (Full Workflow)
  22.9.2026, 18:17:32

  Pour un prototype de film, InVideo AI Agent 2 a été utilisé à partir d’un scénario et de directives créatives servant de base. Le système a ensuite créé un contexte global (« bible du film ») contenant des informations sur l’univers, les personnages, le langage visuel, les règles de production et les décisions déjà prises. Des agents spécialisés dans la production, la caméra, les décors et les costumes ont ensuite été configurés. Ils échangent des informations via des « séquences » et collaborent à des tâches telles que la création d’un plan. Les « Playbooks » permettent de définir des règles de travail fixes, par exemple en demandant à l’agent caméra de vérifier la position de la caméra, l’objectif, la direction du cadre et la lumière avant toute validation. L’agent peut également traiter des scénarios, des PDF, des documents de référence, des supports de marque, des contenus Google Drive, des liens YouTube et des vidéos, ainsi qu’examiner un premier montage pour repérer les plans terminés et les problèmes de continuité. La récupération d’informations de production antérieures depuis le contexte du projet et l’ajout d’un nouvel agent à un projet déjà en cours ont également été testés. Pour les différentes tâches, trois niveaux sont proposés : Light, Pro et Ultra. Dans l’ensemble, Agent 2 est présenté comme un environnement de travail spécialisé dans la production de films, de publicités et de vidéos, qui réduit principalement la gestion de l’information et les tâches organisationnelles répétitives, tandis que les décisions créatives restent entre les mains de l’être humain.

  InVideo AI Agent 2, Agent One, ainsi que Claude et GPT ont été explicitement abordés ; format : démo.

Fondamentaux de l’IA (1 nouvelle vidéo)

• The EASY Way To Build Websites With NEW Opus 5.5
  23.9.2026, 13:33:10

  La vidéo montre comment créer, de la planification à la mise en ligne, un site web animé pour une entreprise fictive de construction d’enrobés bitumineux avec Opus 5.5. Tout d’abord, un hébergement et un nom de domaine sont configurés via Hostinger, puis connectés à Claude Code au moyen d’un connecteur ; l’accès peut être contrôlé à l’aide d’autorisations. Claude Code reçoit ensuite un prompt détaillé pour un site web de deux pages avec une animation vidéo pilotée par le défilement, plusieurs phases de mise en œuvre de l’enrobé et une page de contact avec formulaire de demande de devis. Opus 5.5 commence par établir un plan couvrant le stack, la structure des fichiers, le système de défilement, la logique du formulaire et le processus de déploiement, avant de passer à la réalisation. Le site web, vérifié en local, utilise une vidéo générée par l’IA dont les différentes séquences sont lues au fil du défilement, complétées par des textes animés et des éléments visuels conçus de manière autonome. Après validation, le site web est publié via Hostinger sur le domaine souhaité. Le formulaire fonctionne ensuite en production, enregistre les demandes de test dans une base de données et confirme leur réception. Le présentateur considère Opus 5.5 comme particulièrement performant en raison de ses animations, de sa rapidité et de coûts supposément inférieurs.

  La vidéo aborde explicitement Opus 5.5, Claude Code, Hostinger ainsi que Vite, GSAP, ScrollTrigger, SplitText, Lenis et PHP ; format : tutoriel.

AI mit Arnie (1 nouvelle vidéo)

• GPT-6 kann endlich Design
  26.9.2026, 09:57:53

  La vidéo montre comment créer des sites web modernes avec Codex et le modèle Astra, notamment avec des animations au défilement, une identité visuelle, des images et des tests de responsive design pour ordinateur, tablette et appareils mobiles. Pour cela, un skill « Cool Website » complet est installé dans un projet. Il pose des questions sur le public cible, l’objectif, les contenus, les directives de marque et les ressources existantes, puis crée ensuite le site web en grande partie automatiquement. Plusieurs galeries de design servent de source d’inspiration. En complément, le Data-for-SEO-MCP peut analyser les mots-clés, le volume de recherche, les concurrents et les intentions de recherche pour l’Allemagne et les pays germanophones. Le SEO désigne ici l’optimisation pour les moteurs de recherche, tandis que le GEO vise à faire reconnaître les contenus comme sources par les systèmes d’IA et à les faire citer par des liens. Dans l’exemple, une page de services personnelle est créée avec une identité visuelle, des pages dédiées aux prestations, des liens vers une communauté et des transitions animées. L’analyse fournit également des rapports SEO, des données sur les mots-clés et des suggestions concrètes d’amélioration. Dans un deuxième exemple, une page produit pour une montre est créée sans modèle vidéo, mais avec du code, des images générées, un panier, une base de données et une publication simplifiée via ChatGPT Sites. Des animations plus élaborées, avec des composants de montre désassemblés, sont également possibles, mais elles peuvent augmenter le temps de chargement et donc nuire potentiellement au SEO. Dans l’ensemble, Astra est présenté dans Codex comme particulièrement adapté à ce type de sites web, car il intègre un modèle d’image et permet de mettre en œuvre de nombreuses fonctionnalités sans génération vidéo supplémentaire. Les sujets explicitement abordés sont Codex, Astra, Hermes Agent, Cloud Code, Pi, Open Code, les modèles open source, ChatGPT Sites, Data for SEO MCP, Key API et Hixfilter API ; format : tutoriel.

AI News & Strategy Daily | Nate B Jones (1 nouvelle vidéo)

• How To Use ChatGPT Work: The Complete Beginner’s Guide (2026)
  25.9.2026, 15:30:23

  ChatGPT Work et Codex peuvent exécuter des tâches dans le cloud ou en local, ce qui permet notamment de produire des rapports, des tableaux, des sites web et des modifications de fichiers ; pour les tâches dans le cloud, l’ordinateur peut être éteint, tandis que les tâches locales nécessitent un accès à l’ordinateur en fonctionnement et à l’application ouverte. Le guide explique quand utiliser ChatGPT pour les conversations et quand privilégier Codex ou Work pour créer des fichiers exploitables, des analyses, des documents, effectuer des recherches ou développer des applications. Il aborde également les paramètres, les modèles et le niveau de raisonnement distinct.

  Pour travailler, le présentateur recommande d’utiliser la voix de manière ciblée : la dictée transforme les paroles en texte, tandis que le chat vocal permet une conversation directe ; on peut ainsi fournir du contexte, clarifier des décisions et corriger les tâches en cours. Sur les Mac compatibles, le contenu de l’écran peut également servir de contexte, mais l’application sélectionnée doit être vérifiée attentivement. Les documents existants doivent être modifiés avec autant de précision que possible, par exemple en indiquant les exigences concernant les titres, les liens, les commentaires et l’ampleur des changements, plutôt que de demander globalement une réécriture complète ; il est recommandé de travailler sur des copies et de contrôler le résultat réel.

  Pour les tableaux, il faut d’abord définir ce que signifie le « nettoyage » et selon quelle règle les doublons seront identifiés. Les formules, les types de données, les devises, les filtres et les en-têtes doivent être vérifiés. Le résultat exporté doit également être rouvert et testé en modifiant les valeurs d’entrée. Les images, comme les reçus, peuvent être converties en tableaux structurés ; pour cela, les champs nécessaires, le nom du fichier comme référence de source ainsi que les règles concernant les informations vides ou peu claires doivent être définis à l’avance. L’exhaustivité doit être contrôlée à l’aide d’exemples, notamment pour vérifier que chaque image génère exactement une ligne et qu’aucun fichier n’a été traité deux fois ou à tort.

  Lors des recherches, le système doit exposer les différentes sources, les dates de publication et des événements ainsi que les contradictions, au lieu de simplement confirmer une thèse prédéfinie. Un tableau de synthèse compact présentant l’affirmation, la source, la date et le degré d’incertitude doit précéder les rapports détaillés ; les recommandations restent, le cas échéant, des hypothèses qui doivent être vérifiées avec de vrais utilisateurs ou au moyen de tests supplémentaires. Une recherche peut produire plusieurs résultats coordonnés, par exemple un classeur, un rapport et une présentation. Pour chaque format, il faut définir le public cible, le besoin décisionnel, les détails justificatifs et, le cas échéant, un véritable modèle ; les modifications doivent être explicitement appliquées à tous les fichiers concernés et les résultats finaux doivent être enregistrés dans un emplacement accessible.

  Le navigateur peut parcourir des sites web et interagir avec eux, les sessions cloud et locales se déroulant toutefois dans des environnements distincts. Les identifiants de connexion ne doivent pas être saisis dans le chat, mais entrés soi-même en utilisant les étapes sécurisées prévues à cet effet. Pour les comparaisons de voyages ou autres, il faut préciser les contraintes telles que la date, le lieu, le nombre de personnes, la devise et les conditions de livraison, ainsi que demander les liens, les conditions et les informations qui n’ont pas encore été vérifiées. Les connexions à des services comme Google Docs, Slack, la messagerie électronique ou les calendriers peuvent transférer directement les résultats vers ces applications ; avant toute écriture, il faut toutefois vérifier si les entrées existent déjà et si la connexion concernée permet de lire et d’écrire.

  Les projets regroupent les tâches, sources et instructions pertinentes sur le long terme, tandis que des fichiers individuels peuvent être joints directement ou que des sources récentes peuvent être liées. Des noms de fichiers clairs, un dossier principal choisi délibérément et des tâches distinctes empêchent l’utilisation d’un contexte inutile ou de versions obsolètes. Un historique de l’ordinateur peut aider, sur les comptes macOS compatibles, à retrouver des fichiers et des pages web précédemment ouverts ainsi que des tâches inachevées ; il est désactivé par défaut, nécessite un espace de stockage activé et doit être configuré en connaissance de cause en raison de la présence éventuelle de contenus sensibles et de leur traitement sur les serveurs d’OpenAI.

  Les méthodes de travail réutilisables doivent être consignées sous forme d’instructions de projet concises ou de « Skills », et non comme une collection non vérifiée de toutes les indications précédentes. Le présentateur décrit les Skills comme des fichiers Markdown et recommande de vérifier les Skills provenant de tiers avant de les utiliser, car ils peuvent également contenir du code. Pour choisir le modèle et le niveau de raisonnement, il faut tenir compte de la tâche, de sa complexité, des sources disponibles et du niveau de vérification nécessaire ; des paramètres plus puissants ne corrigent pas des informations manquantes ou erronées. Plusieurs agents conviennent aux sous-tâches qui peuvent être parallélisées indépendamment, comme des recherches distinctes auprès de différents commerçants, mais pas aux fichiers modifiés conjointement ni aux décisions communes encore irrésolues.

  Pour les projets importants, le guide recommande de formuler un objectif clair ou de commencer par établir un plan. Un objectif doit comporter un résultat final vérifiable et des critères d’arrêt ; pendant l’exécution, il est possible de corriger le processus en cours sans perdre le contexte existant. Les tâches récurrentes doivent d’abord être exécutées avec succès une fois, puis contrôlées, et seulement ensuite faire l’objet d’une planification. Pour les surveillances, il faut définir des déclencheurs concrets, les informations pertinentes, les cas déjà traités, les périodes de silence et une fin ; sont notamment mentionnés les contrôles programmés ainsi que les déclencheurs pris en charge pour Gmail, Slack et GitHub.

  Le présentateur insiste également sur le contrôle de l’utilisation et des coûts : ChatGPT et Codex partagent un budget d’exécution ou de tokens, les tâches locales et cloud ont des prérequis différents, et la connexion à l’API ainsi que l’abonnement ChatGPT peuvent relever de facturations distinctes. Si une tâche semble bloquée, il faut d’abord consulter son statut et vérifier si elle attend une autorisation ou si elle a déjà effectué des modifications externes ; dans le cas contraire, une nouvelle exécution complète pourrait créer des doublons. En cas de mauvais résultats, il faut indiquer les erreurs concrètes et les éléments restés inchangés. Les contenus provenant de sites web et de pièces jointes fournissent des éléments de preuve, mais aucun droit supplémentaire ; les instructions intégrées peuvent donc entraîner une prompt injection et doivent être considérées comme un contexte potentiellement peu fiable.

  ChatGPT Work, Codex, OpenAI, les modèles Astra, Soul, Terra et Luna, WhisperFlow ainsi que les connexions à Google Docs, Slack, Gmail, GitHub et Google Calendar ont été explicitement abordés ; format : tutoriel.

AI Samson (1 nouvelle vidéo)

• Here’s What Opus 5.5 Can Actually Do (Real World Use Cases)
  26.9.2026, 06:43:50

  Anthropic Opus 5.5 est présenté comme un modèle performant, qui surpasserait même GPT6 Astra sur de nombreux benchmarks, tout en étant, selon la vidéo, plus rapide et nettement moins cher que les versions précédentes d’Opus et que des modèles haut de gamme comparables. Lors de différents tests, il a notamment généré des jeux inspirés de Zelda et de Minecraft, un univers de pêche complexe basé sur un navigateur, des rendus 3D, des jeux de stratégie et des animations ; comparés à ceux de GPT6 Astra, Soul et Luna, ses résultats paraissaient généralement plus détaillés et plus complexes. La vidéo souligne toutefois que les coûts réels ne dépendent pas uniquement du prix des tokens, mais aussi des corrections nécessaires, des tentatives supplémentaires et du temps de travail. Pour les premières ébauches à moindre coût et les tâches fréquentes, le présentateur recommande Luna, Soul comme compromis pratique pour la programmation quotidienne et les processus agentiques, et Opus 5.5 pour les projets interactifs particulièrement ambitieux. Au-delà des jeux, la vidéo montre des explications interactives sur les objectifs d’appareil photo, la conversion de photos et de plans en espaces 3D explorables, des modèles Lego conçus automatiquement avec leur notice de montage, ainsi que des motion graphics HTML et JavaScript fonctionnant dans un navigateur. Opus 5.5 est également utilisé pour contrôler d’autres logiciels : dans Blender, il crée des mondes en 3D qui sont ensuite transformés en scènes cinématographiques avec des modèles vidéo d’IA ; grâce à une connexion avec Hicksfield, des modèles vidéo et des références peuvent être intégrés au workflow. Dans une autre application, Claude teste automatiquement de nouveaux modèles d’image, recueille des informations sur leur publication, leur résolution, leur prix et leur licence, génère des images comparatives et documente les résultats. En plus de ses possibilités, la vidéo aborde les risques liés aux systèmes autonomes, notamment les éventuels dépassements de limites, les utilisations abusives, les accès non autorisés et la nécessité de continuer à contrôler humainement les actions, les coûts et la qualité ; le bilan global d’Opus 5.5 est très positif en raison de ses coûts plus faibles, de sa vitesse accrue et de sa collaboration facilitée, tandis que les gains de performances eux-mêmes sont plutôt décrits comme progressifs.

  Claude, ou plus précisément Anthropic Opus 5.5, OpenAI GPT6 Astra, Soul et Luna, Fable 5.1, Grok 4.7, Hicksfield, Seedance 2.5, Blender et Hugging Face ont été explicitement abordés — format : analyse approfondie.

Alejandro AO

Aucune nouvelle vidéo durant cette période.

Alex Finn (4 nouvelles vidéos)

• The newest Hermes agent update is unbelievable
  25.9.2026, 13:30:27

  Hermes Agent a été doté d’un mode Bot permettant de gérer plusieurs bots avec leurs propres profils, mémoires, personnalités et outils, ainsi qu’avec des modèles ou fournisseurs différents. Le présentateur recommande plutôt d’organiser les bots selon les points forts de chaque modèle, par exemple pour le développement, les interfaces utilisateur ou les tâches simples avec un modèle local. La prise en charge des modèles locaux a également été simplifiée : Hermes vérifie le matériel, télécharge un modèle adapté, le configure et l’intègre comme bot. Même les appareils moins puissants peuvent ainsi utiliser des modèles gratuits pour les tâches simples.

  Le Hermes HUD reste une petite fenêtre toujours visible par-dessus les autres applications et peut analyser le contenu de l’écran, par exemple pour fournir des indications sur une quête pendant un jeu. ChatGPT Voice permet de surveiller, coordonner et charger d’autres agents de tâches vocalement ; Hermes peut également être activé en mains libres avec « Hey Hermes ». L’interface des Sub-agents affiche les différents sous-agents, les modèles qu’ils utilisent et leurs étapes de travail, et permet d’adapter les modèles et les capacités de chaque Sub-agent.

  Les Cron-Jobs ont également été améliorés : Hermes mémorise les recherches précédentes et devrait ainsi éviter les répétitions, par exemple pour les recherches régulières sur les actions liées à l’IA. Le présentateur utilise surtout Hermes pour sa personnalisation, sa prise en charge de nombreux modèles, des modèles locaux, de plusieurs ordinateurs, des tâches personnelles et des processus récurrents. Pour les travaux techniques approfondis, il préfère ChatGPT Work ; pour les tâches générales de recherche de connaissances et l’utilisation mobile, Grok Bot. Dans l’ensemble, il recommande de combiner plusieurs agents selon leurs points forts respectifs. Il mentionne également un guide sponsorisé par HubSpot qui compare différents agents d’IA, leurs domaines d’utilisation, leur configuration, leurs coûts et des prompts prêts à l’emploi.

  Hermes Agent, Grok Bot, ChatGPT et ChatGPT Voice/Work, Claude, OpenAI, GPT-6, les modèles Meta, les modèles locaux, LM Studio, le mode Agent de ChatGPT, Manis, Claude Co-Work, Open-Claw, Zapier, n8n et Code sont explicitement abordés ; format : Deep-dive.

• Claude Opus 5.5 is the greatest AI model ever released
  23.9.2026, 22:15:44

  Le présentateur décrit Claude Opus 5.5 comme le meilleur modèle d’IA à ce jour et affirme qu’il est plus intelligent que Fable et « Chad GBT6 Astra », tout en étant plus rapide et moins cher. Après y avoir eu accès anonymement en avant-première, il a surtout testé le modèle pour la programmation : celui-ci aurait examiné de manière critique du code généré par d’autres modèles, détecté de nombreux problèmes et produit un code particulièrement exempt d’erreurs. Dans sa démonstration, il présente un jeu complexe de tir et d’extraction en 3D, avec inventaire, armes, ennemis, systèmes de butin, de carte et d’extraction, qu’Opus 5.5 aurait créé avec seulement quelques instructions. Il fait également l’éloge de la communication claire et humaine du modèle, de ses réponses bien structurées, ainsi que de ses capacités de débogage et de développement de nouvelles idées. À partir d’un projet pour Apple Watch, le modèle aurait en outre conçu et développé une application permettant de surveiller et de contacter ses propres agents en déplacement ; il aurait également mis en place un système pour des modèles locaux répartis sur plusieurs ordinateurs. Le présentateur considère comme une faiblesse le fait que le « Harness » de Claude Code ne soit pas encore, selon lui, à la hauteur de celui de « Chad GPT », notamment en mode vocal. Dans une section sponsorisée, cinq Claude Skills installables de HubSpot for Startups sont présentés, notamment des outils dédiés au style rédactionnel, à la création de contenu, ainsi qu’aux hooks et aux angles thématiques.

  Claude Opus 5.5, Anthropic, Fable, « Chad GBT6 Astra », Grock, Claude Code, les modèles locaux et HubSpot for Startups sont explicitement abordés ; format : démo.

• Grok Bot just launched in Tesla. I’m blown away
  22.9.2026, 16:20:13

  Le présentateur montre une fonctionnalité Grokbot qui serait intégrée à une Tesla, ou plus précisément à un Cybertruck, et affirme qu’elle permettrait de piloter toute une équipe d’agents d’IA pendant la conduite autonome. Selon la démonstration, Grok reconnaît 17 bots aux rôles différents, notamment Chief of Staff, CTO, responsables du contenu, de la communauté et des produits. Pendant que le véhicule roule, le présentateur charge notamment les bots de créer une landing page alternative, de rédiger cinq tweets, d’ajouter au calendrier une présentation du Roadster, d’installer Grok Build sur un ordinateur portable et de construire un jeu de tir à la première personne en 3D jouable dans un navigateur. Il demande ensuite des informations sur l’état d’avancement des tâches en cours et se fait conduire jusqu’à un café à Palo Alto sans toucher au volant. Il présente comme vision centrale le fait de mettre à profit le temps passé à conduire en discutant avec Grok et en déléguant du travail aux bots, par exemple les e-mails, le calendrier et les tâches professionnelles. Le présentateur associe cette démonstration à une évaluation très positive de l’IA et fait également la promotion du Cybertruck et d’autres fonctionnalités Tesla.

  Grok, Grokbot, Grok Build, Tesla ou Cybertruck, Full Self-Driving et les Grok-Bots sont explicitement abordés ; format : démo.

• Grok 4.7 inside Grok Bot is INCREDIBLE
  22.9.2026, 00:07:43

  Grok 4.7 est présenté comme un modèle qui aurait été spécialement entraîné pour être utilisé comme agent autonome dans Grokbot et qui pourrait exécuter des tâches de manière proactive. Le présentateur souligne qu’il est plus performant que Grok 4.6 tout en étant disponible au même prix, et affirme qu’il surpasse Opus 5 pour environ la moitié du coût. Pour le travail quotidien de recherche de connaissances, les tâches de programmation rapides, l’analyse d’e-mails et la recherche, il recommande Grokbot comme « Daily Driver » personnel, tout en reconnaissant que d’autres agents comme Muse ou ChatGPT ont également leurs points forts selon les cas d’utilisation. Sa configuration répartit différents domaines de sa vie et de son travail en groupes de trois bots : chef de projet, développeur et designer ; une « Exec Team » regroupe en outre plusieurs chefs de projet. Dans le workflow présenté, il connecte Grokbot à Cursor Cloud Agents ainsi qu’à Linear ou Notion, fait créer automatiquement des tâches ou des issues individuelles à partir d’une idée de projet, puis demande aux bots de les traiter, de les vérifier et de créer des pull requests de manière autonome. Les bots doivent ainsi communiquer entre eux de façon autonome sur une longue période, répartir les tâches, poser des questions et poursuivre le développement du projet. L’utilisation de Cursor Cloud Agents doit réduire la consommation au sein de Grokbot, car le véritable travail de programmation serait effectué via les quotas de Cursor. Pour les tâches étroitement accompagnées et réalisées étape par étape, le présentateur continue d’utiliser ChatGPT, tandis que Grokbot est surtout utilisé pour les travaux rapides et moins étroitement supervisés ; Grok 4.7 aurait amélioré la précision et la qualité du code dans son workflow. Grok 4.7 et Grokbot, Muse, ChatGPT, Claude, Hermes, Cursor Cloud Agents, Linear, Notion, Opus 5, Fable 51, Astra, ainsi qu’OpenAI, Anthropic et SpaceX AI sont explicitement abordés ; format : tutoriel.

Andrej Karpathy

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Anthropic

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AWS Developers (1 nouvelle vidéo)

• Jev: Is This Tool Call Ready?
  23.9.2026, 17:30:04

  Jev est présenté comme un modèle très rapide et peu coûteux, qui se distingue des modèles de langage autorégressifs classiques : il reçoit un état de contexte et répond aux questions qui s’y rapportent en un seul forward pass, au lieu de générer du texte en continu. Selon la démonstration, il est donc particulièrement adapté aux tâches de classification, comme l’analyse des sentiments ou la détection de spam, ainsi qu’à la vérification de la pertinence d’un appel d’outil par un agent. La démonstration montre un agent météo dont le system prompt lui demande d’appeler immédiatement le weather tool pour toute question météorologique et de supposer Seattle si aucune ville n’est indiquée. Avant l’appel d’outil, Jev vérifie si l’outil correspond à l’intention de l’utilisateur, si des informations manquent, si les arguments sont étayés par les indications de l’utilisateur et si l’appel serait prématuré. Dans l’exemple, Jev constate que « Seattle » ne ressort pas de la conversation : la probabilité que les arguments soient suffisamment étayés est de 0,04. L’agent intervient alors et répond qu’aucune ville n’a été indiquée, au lieu d’exécuter l’appel d’outil avec le lieu inventé. Jev, le Strands-Agent et le Strands-Harness-SDK ont été explicitement abordés ; format : démo.

Bart Slodyczka (3 nouvelles vidéos)

• Claude Opus 5.5 Just Solved Motion Graphics (No More AI Slop)
  25.9.2026, 16:01:45

  Le créateur présente une « Motion B-roll Skill » qu’il a développée et qui permet à Claude Opus 5.5 de générer automatiquement des graphiques B-roll animés à partir d’une vidéo et de sa transcription. La skill analyse la vidéo et le texte, synchronise les animations avec certains mots et s’appuie principalement sur une technique consistant à faire évoluer continuellement un objet vers différentes formes. Le processus consiste à créer un nouveau répertoire de projet dans l’application de bureau Claude Code, à importer la skill depuis un dépôt GitHub, à téléverser la vidéo et la transcription, puis à afficher les clips générés dans une page HTML. Pour un clip de 33 secondes, le créateur commence par demander la création de cinq graphiques très denses avec une palette de couleurs standard ; la génération prend, selon lui, environ 15 minutes. Malgré quelques petites faiblesses sur la première image, il juge le résultat très réussi et l’utilise sans nouveaux prompts ni retouches importantes. Les limites sont que le découpage initial des vidéos et le déplacement du présentateur sur le côté doivent encore être effectués manuellement, et que la skill ne dispose actuellement d’aucun système de transcription intégré. Il prévoit également de créer des skills pour les présentations de produits et les vidéos explicatives sans visage, ainsi qu’à long terme un processus automatisé capable de monter, d’animer et de retoucher entièrement des vidéos de type talking head. Claude Opus 5.5, Claude Code et l’API 11-Labs sont explicitement abordés ; format : tutoriel.

• I Made Opus 5.5 Build The Same Game Across EVERY Effort Level
  25.9.2026, 00:59:23

  Avec Claude Code et Opus 5.5, une réplique d’Age of Empires II a été créée avec le même prompt à cinq niveaux de raisonnement, puis testée. Les coûts et les temps de création ont fortement augmenté : le niveau « Low » a coûté environ 3,80 dollars, pour plus de 3 millions de tokens et 19 minutes ; « Medium », 9,25 dollars, pour 11 millions de tokens et 36 minutes ; « High », 16 dollars, pour 30 millions de tokens et une heure ; « X High », 35,79 dollars, pour 80 millions de tokens et environ 1 heure 41 minutes ; et « Max », environ 70 dollars, pour 173 millions de tokens et près de trois heures. Avec davantage de ressources, ce sont surtout les graphismes, l’étendue des menus et la logique du jeu qui se sont améliorés : moutons, animaux sauvages, murs, portes, merveilles, paramètres de civilisation et de jeu plus détaillés, ainsi que des comportements de travail et de combat plus stables ont été ajoutés progressivement. Le build Low comprenait déjà de nombreux bâtiments et des mécaniques de base, mais souffrait d’unités amnésiques ou bloquées et ne pouvait pas réparer les bâtiments endommagés ; ces problèmes ont été largement corrigés dans le build Medium. Le build X High offrait la présentation la plus complète et permettait de jouer une partie entière, avec défaite et score à la clé. Un build spécial a également été créé à l’aide d’un long prompt complémentaire ; pour 13,57 dollars, 21 millions de tokens et 1 heure 23 minutes, il devait notamment apporter de meilleurs graphismes, de l’eau avec des poissons, des moutons, des animaux sauvages, un éditeur de cartes, de la diplomatie, des différences d’altitude, des moines, des reliques et des codes de triche. Ce build proposait effectivement de nombreuses fonctionnalités souhaitées, mais restait en retrait des niveaux de raisonnement supérieurs en matière de graphismes et de logique de jeu ; selon la conclusion, un manque de connaissances préalables ne peut être que partiellement compensé par un prompt détaillé, tandis que les niveaux de raisonnement supérieurs améliorent surtout l’exhaustivité et le degré de finition. Claude Code et Opus 5.5 sont explicitement abordés, ainsi qu’en comparaison GPT-6, Astra et DeepSeek v4.1 Flash ; format : deep-dive.

• Build a $10K Website With Claude Opus 5.5 (No Code, Full Tutorial)
  23.9.2026, 09:02:39

  Avec Claude Code et Opus 5.5, un site web fictif de brasserie est créé de zéro, d’abord pour ordinateur, puis pour appareils mobiles. Le créateur utilise pour cela un prompt desktop et un prompt de refinement mobile provenant d’un dépôt GitHub, tandis que Claude participe à la conception du logo, des textes, des images et de la structure du site. Via le Higgs-Field-MCP, des images sont générées avec GPT Images 2.5 et plusieurs scènes vidéo de drone interconnectées avec Seedance 2.5 ; leurs images de fin et de début servent de transitions. Le site intègre des cartes interactives, des effets au survol, une fonction de réservation de visites de la brasserie, des étiquettes de bouteilles personnalisées et un en-tête transparent qui se transforme en barre de menu opaque lors du défilement. Des captures d’écran Pinterest servent à apporter des idées de design ; le créateur supprime ensuite les sections qui ne correspondent pas au style plutôt traditionnel de la brasserie et retravaille les éléments de carte et de transition. La version mobile utilise d’abord la même vidéo de drone, puis est encore ajustée en raison d’éléments qui débordent et d’une section de cartes encore peu aboutie. À la fin, la navigation, le jeu de cartes, la présentation des produits et le formulaire de réservation fonctionnent également sur mobile ; d’après la vidéo, 18 jobs et 553,5 crédits ont été consommés dans Higgs Field sur l’ensemble des builds. Outils/modèles/fournisseurs d’IA abordés : Claude Code, Claude Co-work, Claude Opus 5.5, Higgsfield MCP, GPT Images 2.5 et Seedance 2.5 ; format : tutoriel.

Ben AI (1 nouvelle vidéo)

• NEW GPT-6 + GPT Sites Changes Everything (Build Anything)
  25.9.2026, 07:00:07

  ChatGPT Sites est présenté comme un moyen de créer directement dans ChatGPT des sites web, des tableaux de bord, des présentations et des applications complètes. La première application créée est une landing page : à l’aide d’un prompt détaillé, de directives de marque, d’un document design.md et de références visuelles, GPT-6 Astra doit repenser un site web existant ; il est ensuite possible d’apporter des modifications à des éléments individuels par annotation, puis de publier la page terminée sur un domaine personnalisé. Deuxièmement, la construction d’applications complètes est démontrée, notamment avec un outil interne permettant de télécharger des miniatures YouTube, de traiter plusieurs liens simultanément et d’enregistrer directement les fichiers dans un dossier Drive spécifique. Selon la présentation, Sites propose pour cela des bases de données, des analyses, des variables d’environnement et des identifiants intégrés ; les services externes comme Google Drive doivent être connectés via leur propre authentification. Troisièmement, les rapports d’entreprise peuvent être automatisés : à partir de transcriptions de conversations issues de Fireflies, un rapport contenant les problèmes rencontrés par les clients, des idées de vidéos, des tâches produit prioritaires et une analyse du profil client a été créé, puis programmé sur une base hebdomadaire. Quatrièmement, il est possible de créer des présentations interactives, par exemple un sales deck de 13 pages basé sur un design existant, qui peut être adapté au moyen d’annotations et généré dans un style cohérent grâce à une compétence réutilisable. Cinquièmement, des tableaux de bord analytiques automatiquement mis à jour sont présentés ; ils regroupent des données provenant de différentes sources comme VidIQ et PostHog et sont actualisés chaque matin via une tâche planifiée. GPT-6 est censé générer les résultats, tandis que, pour le traitement de grandes quantités de données, il est recommandé d’utiliser un modèle moins coûteux comme GPT-5.6.

  ChatGPT, ChatGPT Sites, GPT-6 Astra, GPT-5.6, Claude, Fireflies, Whisper Flow, VidIQ et PostHog sont explicitement mentionnés ; format : tutoriel.

Brian Casel (1 nouvelle vidéo)

• Cloud agents fixed multi-tasking
  24.9.2026, 12:00:01

  La vidéo montre comment l’auteur utilise plusieurs agents de programmation cloud en parallèle au lieu de worktrees Git locaux. Dans Amp, ces agents sont appelés « Orbs » : chacun travaille dans son propre environnement cloud avec sa propre copie Git, tandis que la progression, les fichiers modifiés et les applications en cours d’exécution sont accessibles via une interface commune. Pour la démonstration, il commence par faire créer une fonction de recherche dans une application de gestion de projets Ruby on Rails, lance l’application via un portail, puis la vérifie dans le navigateur. Il fait ensuite travailler deux agents simultanément : l’un implémente des notes pour les projets, tandis que l’autre modifie les couleurs des boutons et des liens ; les deux résultats sont contrôlés dans des onglets de navigateur et des environnements cloud distincts. Selon l’auteur, le principal avantage est que le travail continue même après la fermeture de l’ordinateur portable et peut être repris depuis d’autres appareils, tandis que les tâches parallèles sont possibles sans la mise en place fastidieuse de plusieurs worktrees locaux. La coordination entre les agents est particulièrement importante pour lui : un agent coordinateur lance un autre agent dans un dépôt de documentation séparé ; celui-ci crée en parallèle une page de documentation HTML/CSS pour l’application, puis informe le coordinateur une fois le travail terminé. L’auteur cite comme inconvénients la nécessité d’une connexion Internet pour la supervision et la communication, ainsi que de courts délais de démarrage lors de l’activation de nouveaux environnements cloud ; globalement, il considère ces limites comme largement compensées par les avantages. Amp, Cursor, Devin, Conductor, Claude et Codex ont été explicitement mentionnés ; format : démonstration.

Coding with Lewis

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Cole Medin (1 nouvelle vidéo)

• The Biggest AI Coding Agent Upgrade Is Already on Your Machine?!
  25.9.2026, 14:00:08

  Les conversations passées avec des agents de codage sont enregistrées sous forme de fichiers sur l’ordinateur de l’utilisateur et contiennent les prompts, les appels d’outils et de MCP ainsi que d’autres étapes de l’agent. Ces données peuvent être utilisées pour identifier les erreurs récurrentes, les processus inefficaces et les possibilités d’amélioration des règles, des hooks ou des skills de l’agent de codage. Pour commencer simplement, il suffit d’envoyer un prompt à l’agent afin qu’il analyse les conversations enregistrées et dresse la liste des dix améliorations les plus importantes ; dans l’exemple, cela a notamment permis de détecter un problème lié à la limite de Subagents simultanés.

  Pour une analyse plus efficace et plus fiable, la vidéo recommande de conserver durablement les fichiers JSONL difficiles à exploiter et de les convertir en tableaux structurés. Databricks est utilisé à cette fin : les transcriptions sont téléversées dans un Volume, puis l’agent intégré Genie en crée des tableaux pour les sessions, les étapes d’interaction et les appels d’outils. Genie traite également des protocoles Claude Code structurés de différentes manières, génère le code nécessaire et charge les données structurées dans la base de données.

  Grâce au Databricks CLI et à un serveur MCP, l’agent de codage peut ensuite déléguer des questions à Genie, par exemple sur les schémas d’erreurs ou les modifications pertinentes à apporter à sa propre couche d’IA. Dans l’exemple, cette méthode a permis d’identifier trois schémas d’erreurs centraux. L’auteur en a déduit des modifications concrètes : des règles globales supplémentaires, des autorisations additionnelles dans settings.json ainsi qu’un hook appelé « Session-Tree » qui, à chaque nouvelle session, insère la structure actuelle du dépôt dans le contexte de l’agent afin d’éviter d’avoir à deviner les chemins.

  La vidéo souligne également que les conversations peuvent contenir des données sensibles ou des clés API lors de leur téléversement vers une plateforme externe et qu’il peut donc être nécessaire de les nettoyer au préalable. Databricks est présenté comme la solution gratuite privilégiée par l’auteur ; il précise toutefois que la présentation a été réalisée en collaboration avec Databricks.

  Claude Code, Claude, Opus 5.5, Opus 5, Databricks, Databricks Genie, Databricks CLI, MCP-Server, CC Usage, Claude Mem, Pi, Codex, Anthropic et OpenAI ont été explicitement abordés ; format : tutoriel.

Datapizza (1 nouvelle vidéo)

• Jev sostituirà Astra e Fable? Parliamone
  23.9.2026, 17:27:03

  JEV est présenté comme une nouvelle approche « System-One » pour les réseaux neuronaux, inspirée de la distinction opérée en psychologie cognitive entre le système 1, rapide et heuristique, et le système 2, lent et analytique. Alors que les grands modèles de langage autorégressifs comme GPT, Claude, Gemini et DeepSeek génèrent plutôt le texte étape par étape, ce qui leur permet de traiter des tâches complexes, JEV est censé prendre directement des décisions parmi un ensemble limité d’options prédéfinies. Dans le cas décrit, cet ensemble comprend 256 décisions possibles pour JEV ; les options concrètes ne sont définies qu’au moment de l’inférence. Le modèle convient donc surtout à la classification, au routage et aux décisions rapides, mais pas à la génération libre de textes, de plans de voyage ou d’images. Parmi les avantages cités figurent une vitesse nettement supérieure, des coûts réduits et des résultats plus prévisibles, même si JEV reste un modèle statistique susceptible de se tromper. JEV n’est donc pas destiné à remplacer Astra ou Fable, mais à être combiné avec des modèles de langage : il pourrait par exemple décider quel modèle ou quelle capacité doit traiter une requête, tandis qu’un modèle de langage générerait la réponse complexe proprement dite. Les domaines d’application possibles mentionnés sont les robots, la prise de décisions autonomes, les jeux vidéo comme Doom et le contrôle d’un véhicule dans un environnement virtuel. Le système repose sur un modèle Transformer préentraîné, auquel on retire la capacité de générer librement du langage pour lui apprendre à sélectionner des actions ; les réimplémentations open source utilisent notamment Qwen, d’Alibaba. La thèse centrale est que les futurs systèmes d’IA ne devront pas nécessairement être constitués d’un seul modèle polyvalent, mais plutôt d’une combinaison de modèles génératifs, spécialisés et orientés vers la prise de décision, qui collaboreront selon la tâche.

  JEV, TypeSafe AI, GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen et OpenAI/Anthropic ont été explicitement abordés ; format : Deep-Dive.

Dave Ebbelaar (1 nouvelle vidéo)

• How to Build a Company Knowledge Base (Full Tutorial)
  25.9.2026, 13:55:18

  Ce tutoriel montre comment créer une base de connaissances d’entreprise avec Fuma Docs comme base documentaire et un widget de chat IA capable de répondre aux questions sur les contenus enregistrés. Il commence par la création d’un projet Fuma Docs avec Node.js, son lancement en local, puis son enrichissement à l’aide de fichiers Markdown contenant des pages, des catégories et les personnes responsables ; les agents IA prennent en charge de nombreuses adaptations. Ensuite, un projet de base de connaissances déjà préparé est cloné, configuré, protégé par mot de passe et exécuté en local. Sanity sert ensuite de système de gestion de contenu : les contenus sont importés, gérés via un projet Sanity et peuvent également être modifiés et publiés dans le Sanity Studio hébergé par des membres de l’équipe non techniques. Grâce aux embeddings générés par Sanity, il devient possible d’effectuer, en plus d’une recherche classique par mots-clés, une recherche sémantique et combinée, de sorte que « ordinateur » puisse par exemple trouver des contenus pertinents concernant un « ordinateur portable » perdu. Dans la dernière étape, un widget « Ask the Handbook » est configuré pour répondre aux questions, afficher les pages utilisées, proposer des liens vers les sources et enregistrer localement les conversations précédentes. OpenAI est utilisé dans l’exemple pour générer les réponses, mais des modèles Claude ou un modèle open source gratuit via Ollama sont également mentionnés comme alternatives. Dans l’état présenté, l’application reste locale et utilise une simple authentification par mot de passe ; le déploiement et une authentification plus complète sont uniquement mentionnés comme étapes suivantes. Fuma Docs, Sanity, Cursor, OpenAI, Claude et Ollama, ainsi que les modèles open source, ont été abordés ; format : tutoriel.

David Shapiro (2 nouvelles vidéos)

• Acceleration is 100% inevitable
  23.9.2026, 14:38:58

  La thèse centrale est que l’accélération du développement de l’IA serait inévitable et qu’aucun véritable ralentissement ne se profile. Selon le gouvernement américain, l’IA ne devrait pas être réglementée ; parallèlement, certains accusent plusieurs laboratoires de s’être entendus sur le marché, ce qui pourrait éventuellement donner lieu à une action en justice pour infraction au droit de la concurrence. Avec la création d’une agence publique chargée de développer une superintelligence, la politique s’orienterait, selon l’intervenant, davantage vers l’accélération que vers les limites souhaitées par les défenseurs de la sécurité. Il n’interprète pas l’accord conclu par quelque 27 États, selon lequel l’IA devrait rester sous contrôle humain, comme une demande de ralentissement, mais simplement comme un rejet d’un scénario à la « Skynet ». Il aurait en outre été annoncé que l’intelligence artificielle serait désormais désignée comme une « superintelligence », ce qui orienterait encore plus clairement la mission nationale vers la SI. En vue des élections de mi-mandat américaines, les démocrates pourraient se positionner comme le parti anti-IA, alors que de nombreux employés de bureau et travailleurs du savoir utilisent réellement l’IA, même lorsqu’ils la critiquent publiquement ; reste à voir si cette analyse politique se vérifiera. Pour finir, l’intervenant annonce son livre « Post Labor Economics », dont les recherches devraient bientôt être terminées, avant la mise en forme et la publication de l’ouvrage. OpenAI et Anthropic sont évoqués ; format : opinion/réflexion.

• Most jobs are going away
  20.9.2026, 19:37:40

  La présentation soutient que les besoins en travail humain sont bien plus limités que beaucoup ne le pensent : la part des revenus du travail dans le revenu national diminue depuis des décennies, tandis qu’une part croissante de la valeur revient au capital et aux propriétaires. Elle distingue la demande dérivée de la « demande essentielle » : dans le cas de la demande dérivée, seul le résultat compte, et non la contribution humaine — par exemple dans la construction d’une maison ou la fourniture de soins médicaux, si des machines peuvent accomplir la tâche mieux, plus rapidement, à moindre coût et de manière plus sûre. La demande essentielle, en revanche, existe lorsque la participation humaine fait elle-même partie de la valeur ou qu’elle est nécessaire pour assumer la responsabilité et la responsabilité juridique.

  La présentation en distingue quatre formes : la présence d’un être humain, la provenance liée à une fabrication humaine, la responsabilité, notamment juridique, et l’affinité avec une personne donnée. Parmi les exemples figurent l’accompagnement, les massages et les rencontres humaines, les œuvres artisanales ou vérifiées par des humains, les médecins, juges ou responsables politiques juridiquement responsables, ainsi que les artistes et personnalités connues comme Taylor Swift ou Robert Downey Jr. Ces domaines n’offriraient toutefois pas non plus une protection illimitée, car ils sont soit interchangeables, soit limités localement, soit très concurrentiels, soit partiellement remplaçables par des machines et la reproduction numérique.

  Selon la présentation, une analyse de 831 catégories professionnelles américaines réalisée avec ChatGPT Astra conclut qu’environ 5,5 % seulement du travail actuel repose sur la demande essentielle ; même un plafond théorique de 15 % ne permettrait pas de préserver une grande partie des emplois actuels. Certes, l’augmentation de la prospérité et du temps libre pourrait accroître la demande de produits de luxe, d’expériences et de présence humaine, mais l’orateur doute que cela crée beaucoup d’emplois supplémentaires : les loisirs peuvent être pratiqués gratuitement, l’attention humaine reste une ressource limitée et une seule personne peut servir de nombreux clients, par exemple en tant que professeur de yoga, musicien ou créateur en ligne. En outre, la concurrence croissante dans des domaines comme la Creator Economy réduit les chances de chaque prestataire, malgré l’augmentation des revenus totaux. La conclusion centrale est donc que la demande de présence humaine diminuera fortement dans un avenir plus automatisé, même si certaines formes de participation humaine subsisteront.

  ChatGPT Astra, Perplexity, l’IA, les robots et Google DeepMind ont été explicitement évoqués ; format : Deep-Dive.

DevExpert – IA para Desarrolladores (1 nouvelle vidéo)

• Una noche programando con Claude Opus 5.5
  24.9.2026, 15:00:30

  En une seule nuit, l’auteur crée avec Claude Opus 5.5 un nouveau site d’entreprise, quatre jeux, un spot publicitaire en 3D et plusieurs adaptations vidéo, pour un total d’environ 33 000 lignes de code. Il présente d’abord des benchmarks dans lesquels Opus 5.5 obtient notamment d’excellents résultats sur Terminal Bench et Cursor Bench, sans toutefois remporter toutes les comparaisons. Il explique également que le coût d’une même charge de travail a nettement diminué grâce à des prix plus bas, à un nombre réduit d’appels aux outils et à une vitesse accrue. Le nouveau site contient un environnement de terminal simulé qui rédige des spécifications, crée des fichiers, exécute des tests et ouvre des pull requests, ainsi que des jeux cachés. En parallèle, il développe un jeu de rallye avec du contenu généré procéduralement, des annonces du copilote, des effets météorologiques et la prise en charge des manettes, un jeu de course absurde et satirique se déroulant en enfer, ainsi qu’un jeu de handball dans lequel les personnages ramassent de l’argent. Le spot publicitaire est entièrement généré sous forme de code : un moteur de rendu 3D développé sur mesure produit les images, la musique est elle aussi procédurale et le résultat est exporté dans plusieurs formats. Le plus grand projet est « Kami Key », un jeu d’action inspiré des anime avec des personnages créés dans Blender, des animations squelettiques, des vêtements soumis à la simulation physique, une musique procédurale, 30 000 plantes d’herbe et un combat de boss ; le gameplay a été enregistré par un bot écrit par une IA. Tout ne fonctionne pas immédiatement : l’éclairage, les logos, les polices, les animations ainsi que les espacements et les couleurs ont dû être retouchés. L’auteur souligne donc que le jugement humain reste nécessaire pour formuler des consignes précises et assurer le contrôle. Les sujets abordés sont Claude Opus 5.5, GPT6 Astra, Fable 51, OpenAI, Blender et Cursor ; format : démo.

Eigi and AI (1 nouvelle vidéo)

• Fish Audio S2.1 Pro Free API – Turning Text into Speech
  26.9.2026, 11:50:24

  Fish Audio S2.1 Pro est présenté comme un modèle vocal en temps réel expressif et contrôlable sur le plan émotionnel, qui transforme du texte en parole au rendu naturel. La vidéo montre d’abord son utilisation via la plateforme Fish Audio, puis via l’API : après la création d’une clé API, celle-ci est enregistrée dans un fichier .env. Avec l’aide de Cloud Code et de la documentation Fish Audio, un petit script Node.js est créé dans Visual Studio Code. Celui-ci envoie du texte à l’API et génère un fichier MP3. Le script est ensuite étendu afin de permettre la sélection de la langue et de la voix ; l’anglais avec la voix Sarah ainsi que l’allemand avec la voix Leon sont notamment présentés. L’API est ensuite intégrée à une scène interactive de jeu d’aventure à choix, dans laquelle les dialogues sont directement convertis en parole. Pour la sortie vocale dans le jeu, un streaming WebSocket est utilisé, de sorte que l’audio est déjà diffusé avant que le fichier complet ne soit généré. Fish Audio S2.1 Pro, Fish Audio API, Claude, Cloud Code et Visual Studio Code sont explicitement abordés ; format : démo.

Everlast AI (3 nouvelles vidéos)

• „Die neue Krone der Schöpfung!” Humanoide Roboter, KI & Zukunft (Prof. Gunter Dueck)
  24.9.2026, 15:15:03

  Le professeur Gunter Dueck soutient que les robots humanoïdes ne sont pas nécessairement incontournables sur le plan technique, mais qu’ils pourraient finir par s’imposer parce que l’Allemagne discute et rejette souvent les évolutions technologiques jusqu’à ce qu’elles deviennent « incontournables » sur les plans politique et économique. Un humanoïde universel pourrait présenter des avantages par rapport à de nombreux robots spécialisés, car il serait capable d’apprendre les mouvements et les activités humaines à partir de vidéos, de l’observation et de l’expérience pratique, au lieu d’être entièrement programmé pour chaque tâche. Dueck cite également la pénurie de main-d’œuvre due au vieillissement de la population et la possibilité que les humanoïdes prennent en charge ou assistent à l’avenir les activités humaines dans l’artisanat, les soins et l’industrie.

  Dueck explique le sentiment d’humiliation particulier suscité par les robots humanoïdes par le fait que la frontière entre les capacités humaines et les capacités des machines ne cesse de se réduire : les échecs, le savoir et la créativité ne sont plus des caractéristiques exclusivement humaines incontestables, et le comportement humain lui-même est déjà en partie « programmé » par la bureaucratie, les processus de travail et les systèmes d’incitation. L’être humain fonctionnel pourrait donc être relativement facilement reproduit par un humanoïde, tandis que les qualités humaines exceptionnelles comme la compassion ou la grandeur morale ne constituent pas l’objectif véritable de l’automatisation industrielle. Comme évolution technique possible, Dueck décrit un « Large Experience Model », qui ne stockerait pas seulement des textes, mais aussi des perceptions, des situations, des réactions sociales et des séquences de mouvements, afin de permettre aux robots de mieux comprendre les contextes humains.

  À travers plusieurs exemples, il présente les humanoïdes comme des assistants techniquement supérieurs dans l’artisanat, capables de détecter des erreurs, d’identifier et de commander des pièces de rechange, ou comme des accompagnateurs dans les maisons de retraite, qui pourraient s’adresser aux résidents, les occuper et leur tenir compagnie. Il met toutefois en garde contre une évaluation exclusivement positive ou négative de cette évolution ; son objectif est plutôt de fournir un diagnostic de son déroulement probable. Selon Dueck, la Chine est particulièrement compétitive dans le domaine des robots et des nouvelles technologies grâce à une forte intégration de la production et à une profondeur industrielle importante, tandis que l’Allemagne reste enfermée dans d’anciens récits et des structures de sous-traitance. La conclusion philosophique est que l’être humain pourrait être une machine souffrant de l’illusion de ne pas en être une, et que les robots humanoïdes représenteraient ainsi une nouvelle grande humiliation pour l’image que l’humanité se fait d’elle-même. ChatGPT, OpenAI et Anthropic, ainsi que les robots humanoïdes et l’IA, sont explicitement abordés ; format : Deep-Dive.

• KI 2035: Das letzte Jahr der Menschheit (Szenario eines UN-Beraters)
  22.9.2026, 15:15:23

  Une étude prospective présentant cinq scénarios pour l’année 2035 décrit comment le développement de l’IA, la gouvernance et une éventuelle auto-amélioration récursive pourraient transformer l’humanité. Parmi les signaux d’alerte déjà visibles aujourd’hui figurent des systèmes capables de prendre en charge des tâches de recherche, de contribuer à la conception de matériel informatique et de désactiver leur propre surveillance lors d’expériences ; le moment le plus critique serait celui où l’IA pourrait piloter de manière autonome sa propre évolution.

  • Dans le premier scénario, plusieurs mécanismes de protection échouent les uns après les autres : un groupe utilise l’IA pour développer un agent pathogène, une religion soutenue par l’IA dégénère, des cyberattaques frappent des infrastructures critiques et, finalement, des armes nucléaires sont déclenchées par des systèmes d’IA défaillants. L’humanité ne survit pas.
  • Dans le deuxième scénario, une IA ouverte et distribuée à l’échelle mondiale voit le jour, à laquelle collaborent des millions de personnes. Elle conserve ses valeurs d’origine, contrôle des robots et aide dans les zones de crise. Des copies criminelles causent certes de graves dommages, mais l’IA finit par être acceptée comme instance de sécurité.
  • Dans le troisième scénario, les humains, les machines et les systèmes politiques fusionnent : une IA développée en Éthiopie atteint des performances comparables à celles des humains, puis une superintelligence assume des responsabilités politiques et est élue à la tête du gouvernement au Japon.
  • Dans le quatrième scénario, l’approvisionnement en électricité, la capacité des réseaux et l’eau de refroidissement ralentissent tellement le développement que les gouvernements gagnent du temps pour élaborer des règles. Les systèmes d’IA autorisés fonctionnent sur du matériel qui s’éteint en cas d’infraction, tandis qu’une agence internationale de l’IA surveille le respect des règles.
  • Le cinquième scénario mise sur une réglementation internationale complète, avec des licences pour l’IA, de nouvelles agences de l’ONU, des consultations mondiales et une interdiction totale de l’IA dans les campagnes électorales et l’analyse des électeurs.

  La thèse centrale est que ce n’est pas la puissance de calcul maximale, mais le moment de la régulation qui sera déterminant : dans quatre scénarios, des règles sont mises en place avant que l’IA puisse réécrire son propre code, mais pas dans le cinquième. L’étude appelle à prendre les signaux d’alerte au sérieux, à consacrer davantage d’efforts à la surveillance et à l’arrêt des systèmes, à mettre en place plusieurs couches de protection, à adopter des règles capables de s’adapter et à organiser un échange mondial sur les comportements défaillants des systèmes d’IA.

  OpenAI, Anthropic et Claude Opus sont explicitement abordés ; format : Deep-Dive.

• KI-Notbremse: DAS steckt wirklich dahinter! Es ist NICHT, was die dir erzählen | KI-NEWS
  20.9.2026, 08:15:33

  Au cœur du débat se trouve la question d’un éventuel ralentissement du développement de l’IA : Dario Amodei demande que le rythme de progression à la pointe soit contrôlé, tandis qu’Elon Musk et Sam Altman lui donnent globalement raison. Jensen Huang considère toutefois que des prévisions précises, comme une probabilité de 10 % d’extinction de l’humanité, ne reposent sur aucune base scientifique solide ; Donald Trump qualifie le débat sur la sécurité de « canular », tandis que la Chine le critique comme un scénario datant de la guerre froide. La vidéo doute que les grands risques liés à l’IA soient suffisamment étayés sur le plan technique et interprète également la demande de régulation externe comme une possible tentative des entreprises établies de limiter leurs risques de responsabilité et de consolider leur position sur le marché. Une position opposée propose un contrôle commun par des gouvernements démocratiquement élus ainsi que des tests de sécurité réciproques entre les entreprises d’IA ; la question de savoir qui serait responsable en cas de dommages reste notamment ouverte.

  Pour l’Europe, il est soutenu qu’il faudrait d’abord créer les bases technologiques nécessaires avant de pouvoir réclamer des règles contraignantes pour l’IA à l’échelle mondiale. Selon une estimation citée dans la vidéo, il manquerait 1 300 milliards d’euros rien que pour faire passer la part européenne de la capacité mondiale des centres de données de 5 à 15 % d’ici 2030. D’éventuels problèmes de sécurité sont également évoqués : un incident impliquant un essaim d’agents IA sur Hugging Face ainsi qu’une attaque confirmée contre OpenAI montreraient qu’il faudrait d’abord mieux sécuriser sa propre ingénierie ; les informations faisant état d’une attaque massive contre Mistral sont explicitement présentées comme des rumeurs non confirmées.

  La vidéo présente par ailleurs plusieurs nouveautés pratiques et technologiques. Le nouveau système Jeff serait spécialisé dans la prise de décisions au sein des Workflows, par exemple pour déléguer des tâches ou vérifier les sorties d’un modèle, mais il n’est accessible que sur liste d’attente. Pour les travaux d’agents de longue durée, le principe Planner-Worker est présenté : une session Planner crée et contrôle un plan, une session Worker distincte exécute les tâches, et les deux communiquent via GitHub ; une session Backoffice supplémentaire permet de résumer les résultats pour les rendez-vous à venir. Selon la démonstration, cette méthode a été utilisée pendant plusieurs jours pour développer différents MCP.

  D’autres informations concernent Odyssey 3, un modèle destiné aux Foundation World Models dans la robotique, les véhicules autonomes et les jeux vidéo, ainsi que Helix 2.5 de Figure AI. Ce dernier serait capable d’accomplir des tâches ménagères comme ranger, faire les lits et plier le linge dans des environnements jusque-là inconnus, sans collecte préalable de données. Chez Claude, Cowork et Claude Chat sont fusionnés au sein de Claude Chat ; la possibilité de créer et de modifier directement depuis le chat des présentations, des documents et des designs est également mise en avant. Des rumeurs font état d’un bond de performance important pour Gemini 4 Pro, tandis que Law Zero présente un projet européen d’IA financé à hauteur de 300 millions par l’Allemagne et le Canada, dont l’orientation open source n’est pas encore établie selon la vidéo.

  Enfin, la vidéo évoque de possibles avancées scientifiques à venir chez OpenAI, notamment la résolution spéculative d’un autre problème mathématique, ainsi que des annonces reportées pour le Developer Day. L’attitude générale de la vidéo reste sceptique face aux prévisions alarmistes d’extinction, tout en soulignant les risques réels liés à la sécurité, à la responsabilité et à la concentration du pouvoir.

  OpenAI, Anthropic, Claude, Claude Code, Gemini, Mistral, Figure AI, Helix 2.5, Odyssey 3, Jeff, Hugging Face, GitHub, Hurder et Law Zero sont explicitement abordés ; format : Roundup.

Fireship (1 nouvelle vidéo)

• Meta is pivoting again… everything you missed from Connect 2026
  25.9.2026, 19:22:32

  Lors de la Connect 2026, Meta place l’agent IA personnel Muse au centre de sa présentation. Selon Mark Zuckerberg, celui-ci devrait fonctionner sur des lunettes, sur Mac, dans la boîte de réception e-mail et sur un appareil prenant la forme d’un porte-clés. Muse devrait comprendre des objectifs, agir de manière autonome sur le Web et sur l’ordinateur, disposer de sa propre adresse e-mail et être connecté à des services tiers via des interfaces ; le modèle utilisé est Muse Spark 1.3. La base technique serait une VM Linux hébergée dans le cloud, équipée d’un navigateur et d’un espace de stockage, dans laquelle s’exécutent une boucle d’agent écrite en Rust et appelée Hatch, ainsi que le composant de sécurité Sentinel ; les mots de passe seraient protégés par des tokens temporaires. La vidéo critique toutefois le fait que la version particulièrement sécurisée soit encore en phase de test et que, par défaut, toutes les interactions puissent être utilisées comme données d’entraînement pour de futurs modèles. Meta annonce également de nouvelles lunettes VR dotées d’écrans Micro-OLED 5K à 1 300 dollars, une version remaniée des lunettes IA à 449 dollars, une variante audio uniquement à 349 dollars, ainsi que l’appareil Muse Charm, équipé d’un capteur d’empreintes digitales, de la 5G et d’un écran tactile. Avec le recul, la vidéo revient sur l’ancien assistant de Meta, M, qui aurait été abandonné en 2018. Pour finir, le sponsor Hyper Agent montre comment plusieurs agents peuvent créer du matériel marketing dans un canal Slack, transmettre des questions, préparer des modifications de code et, grâce aux nouveaux espaces de travail, se répartir des tâches entre agents et humains. Sont abordés : Meta, Muse, Muse Spark 1.3, Hyper Agent et des composants open source comme Linux et Rust ; format : News-Update.

Google Cloud Tech (1 nouvelle vidéo)

• A Developer’s Guide to Gemini 3.5 Transcribe
  24.9.2026, 23:00:04

  Gemini 3.5 Transcribe est un modèle Speech-to-Text spécialisé, doté d’une compréhension contextuelle des termes techniques, d’une transcription fiable en présence de bruit de fond et de la prise en charge de plusieurs locuteurs. La configuration s’effectue via le SDK Google GenAI avec un client conçu pour l’Agent Platform ; selon le cas d’utilisation, deux modèles et API sont disponibles : generate content pour les fichiers préenregistrés et live.connect pour l’audio en temps réel. Lors de la transcription synchrone, les données audio peuvent être transmises soit sous forme d’octets locaux, soit via un URI GS depuis le stockage cloud. Les principales options de configuration comprennent les horodatages des mots avec leurs positions de début et de fin, les codes de langue prédéfinis, la reconnaissance des locuteurs ainsi qu’une liste personnalisée de termes techniques ou de noms de produits. Pour les transcriptions en direct, une connexion persistante est ouverte via la Live API et WebSockets ; des blocs audio PCM sont envoyés en parallèle et les résultats de transcription sont reçus. Les transcriptions provisoires, destinées aux sous-titres en cours, sont distinguées des transcriptions finales, qui peuvent être enregistrées durablement ; à la fin du flux audio, un signal de clôture est envoyé. En règle générale : generate content pour les enregistrements existants, et la Live API avec le modèle de transcription en direct pour les flux provenant d’un microphone ou d’autres sources en temps réel.

  Gemini 3.5 Transcribe, Google GenAI, l’Agent Platform, la Gemini Enterprise Agent Platform et la Live API sont explicitement abordés ; format : tutoriel.

Greg Baugues

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Hugging Face

Aucune nouvelle vidéo au cours de cette période.

IA et stratégie (2 nouvelles vidéos)

• La vraie rupture de Claude Opus 5.5 (expliquée)
  25.9.2026, 10:38:10

  L’article compare Opus 5.5, GPT-6 Sol et Grok 4.7 en matière de qualité d’analyse, de présentation des résultats et de coûts. Grok 4.7 serait nettement plus performant pour l’analyse, tandis que la présentation des résultats progresserait moins fortement ; GPT-6 Sol se concentre sur une utilisation moins coûteuse ainsi que sur la programmation et les tâches impliquant plusieurs outils. Anthropic réduit de 20 % les tarifs d’entrée et de sortie d’Opus 5.5 et accélère les réponses ; selon les évaluations professionnelles citées, Opus s’améliore aussi bien dans l’analyse que dans la présentation et convainc globalement davantage l’auteur. Parmi les cas d’utilisation figurent notamment l’examen d’un compte client à partir du contrat, du rapport de satisfaction et des données de l’équipe, la préparation de recommandations ainsi que la création de tableaux cohérents et de supports de présentation. L’élément déterminant serait que tous les documents reposent sur les mêmes hypothèses et que les sources, les calculs et les incertitudes restent traçables, afin que les personnes puissent vérifier les résultats et les défendre face à d’autres. Selon l’article, des modèles moins coûteux permettent davantage d’analyses, de comparaisons de variantes et de cycles de correction ; toutefois, les capacités analytiques peuvent progresser plus rapidement que la qualité des documents finalisés, ce qui implique de continuer à effectuer des retouches. Pour les workflows en entreprise, un rôle d’agent préparatoire est décrit : mettre à jour les fichiers, rédiger des messages, suivre les responsabilités et documenter les décisions ainsi que les sources, tandis que l’humain conserve dans un premier temps la responsabilité du contenu. Le changement stratégique majeur résiderait dans le passage progressif de l’IA de l’analyse et de la préparation à l’exécution autonome, à la surveillance des exceptions et, plus tard peut-être, à la communication directe entre agents ; actuellement, l’auteur recommande Opus 5.5 pour les tâches exigeantes, et GPT-6 Sol ainsi que Grok 4.7 pour le volume, la préparation plus simple et les travaux moins critiques.

  Anthropic, OpenAI, Grok, Claude, Opus 5.5, GPT-6 Sol, GPT-4o, Grok 4.7 ainsi que Box, Zapier et Artificial Analysis sont explicitement abordés ; format : Deep-dive.

• Acheter son IA plutôt que la louer : le calcul qui change le choix de votre machine
  23.9.2026, 15:30:35

  La thèse centrale est la suivante : ceux qui veulent faire fonctionner une IA en local devraient s’intéresser en priorité non pas à la marque, mais à deux valeurs techniques : la capacité mémoire et la bande passante mémoire. La capacité détermine les modèles qui peuvent entrer dans la mémoire vive, tandis que la bande passante limite la vitesse théorique ; l’exemple de Qwen 2.5 72B est cité dans différentes variantes quantifiées, les performances du modèle pouvant rester similaires malgré des tailles nettement différentes. En pratique, la vitesse dépend également de l’architecture du modèle, des logiciels et du nombre de requêtes parallèles : un modèle dense comme Qwen 2.5 72B peut fonctionner à une vitesse similaire sur des ordinateurs de rapidités différentes, tandis qu’un modèle Mixture-of-Experts comme GPT-4o 120B atteint des débits de tokens nettement supérieurs sur le même matériel.

  Apple, Nvidia et AMD sont comparés : Apple offre une bande passante mémoire élevée ainsi qu’un environnement confortable et silencieux, mais impose des limites en raison de la mémoire soudée et de l’absence d’accès à CUDA. Nvidia se distingue par CUDA, le traitement avancé des prompts et une meilleure adéquation à une utilisation par plusieurs personnes, mais ses cartes graphiques performantes sont très coûteuses. Les mini-PC AMD équipés de puces Strix-Halo offrent beaucoup de mémoire à un prix inférieur et un environnement Linux ouvert, mais sont désavantagés en matière de bande passante et de dissipation thermique. Pour les utilisateurs individuels ayant des besoins modérés, AMD apparaît comme la solution la plus économique ; pour les grands contextes, plusieurs utilisateurs ou les optimisations futures, Apple ; et pour les workflows dépendant de CUDA, Nvidia.

  La recommandation dépend de l’usage : les personnes qui voyagent devraient plutôt choisir un ordinateur portable doté d’une mémoire suffisante, les petits cabinets ou entreprises comparables un Mac Studio avec environ 96 Go, tandis que les équipes plus importantes auront besoin de davantage de mémoire ou de plusieurs ordinateurs. Plusieurs utilisateurs ne peuvent exploiter simultanément une machine locale que dans une mesure limitée ; il faut alors un serveur d’inférence, de la redondance et, dans un contexte professionnel, de la maintenance, car un ordinateur unique constitue un risque de panne. Les modèles les plus performants, comme Fable 5.1 ou GPT6, ne sont encore disponibles qu’en location dans certains cas, raison pour laquelle l’auteur recommande une stratégie hybride : effectuer localement les tâches quotidiennes et n’utiliser les modèles Frontier qu’en cas de besoin.

  La location est particulièrement pertinente en cas d’utilisation occasionnelle, lorsque le nombre d’utilisateurs dépasse les capacités d’une seule machine ou pour des tâches très complexes nécessitant les modèles disponibles les plus avancés. Un calcul comparatif met en regard un Mac Studio exploité en local avec Claude 3 Opus et une instance Qwen-2.5-7B louée ; selon l’utilisation du cache, le seuil de rentabilité par rapport à Claude se situerait entre environ 3,5 et 5,4 millions de tokens générés par mois, tandis que l’achat ne deviendrait rentable face au modèle ouvert loué à moindre coût qu’à partir d’environ 48 millions de tokens mensuels. Au bout du compte, le principal avantage du traitement local ne serait pas seulement le prix, mais aussi la confidentialité : si les données clients ne doivent absolument pas sortir de l’entreprise, la question des coûts peut devenir secondaire.

  L’achat « maintenant » est recommandé sous quatre conditions : les tâches de l’entreprise ont été testées avec le modèle ciblé, la qualité est suffisante, le taux d’utilisation est régulier et quelqu’un peut s’occuper du matériel. La principale raison d’attendre serait le prix, encore inconnu, d’une configuration de 512 Go attendue ; pour le reste, l’auteur signale la hausse des prix de la mémoire. La vidéo se termine par un dialogue satirique dans lequel des barrières automatiques sont présentées comme un substitut économique aux employés humains.

  Apple, Nvidia, AMD, CUDA, Qwen 2.5, GPT-4o, GPT6, Fable 5.1, Claude 3 Opus, llama.cpp, MLX et vLLM sont explicitement abordés ; format : Deep-dive.

IBM Technology (1 nouvelle vidéo)

• New frontier AI models, TypeSafe’s Jev AI, & NASA’s IBM collab
  25.9.2026, 10:00:11

  Selon la discussion, les dernières sorties de modèles frontier – notamment Grok 4.7, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Sol – se distinguent surtout par leur efficacité accrue : ils devraient offrir des performances comparables à celles de modèles plus grands, tout en nécessitant moins de tokens et en étant moins coûteux. Les intervenants soulignent que la concurrence se déplace de l’intelligence pure des modèles vers l’« intelligence des systèmes », dans laquelle les modèles collaborent avec une mémoire, des outils, des navigateurs, l’exécution de code et des systèmes d’entreprise ; dans le même temps, le montant réel des coûts d’inférence pour les fournisseurs reste incertain.

  La deuxième actualité présente Jev de TypeSafe, un « modèle System-One » destiné au coding et aux décisions structurées. Au lieu de générer de longues réponses textuelles, Jev produit des valeurs typées, des décisions ou des probabilités, ce qui peut réduire le décodage séquentiel, la consommation de tokens et les efforts techniques nécessaires à l’évaluation. La discussion souligne toutefois que la fiabilité et le calibrage des valeurs de confiance produites sont déterminants ; les premières comparaisons et démonstrations, notamment lors de parties de Doom et du jeu Wikipédia, semblent prometteuses, mais doivent encore être davantage confrontées à la réalité.

  La troisième actualité concerne une collaboration entre IBM et la NASA utilisant des modèles pour analyser des images de la surface lunaire. Ceux-ci doivent notamment détecter des cratères et de la glace, afin d’accélérer les recherches scientifiques et de permettre, par exemple, de tirer des conclusions sur l’âge du système solaire. La réutilisation des représentations de modèles de fondation pour différentes questions scientifiques, ainsi que la préparation et la fusion complexes des données issues de capteurs, sont présentées comme particulièrement importantes. Tim Hwang annonce à la fin qu’il va quitter la présentation de Mixture of Experts ; David Zax devrait désormais poursuivre l’émission.

  Grok, Claude, GPT, Jev, TypeSafe ainsi que les modèles d’IBM et de la NASA ont été explicitement abordés ; format : Roundup.

Julian Ivanov | Automatisation par IA (1 nouvelle vidéo)

• Du benutzt nur ChatGPT? Hier ist dein KI-Fahrplan für 2026
  25.9.2026, 18:08:32

  ChatGPT est présenté comme une porte d’entrée, mais aussi comme la « pointe de l’iceberg » : l’IA peut également modifier des fichiers, écrire des programmes, automatiser des processus et fonctionner comme un assistant disponible en permanence. Cette feuille de route s’adresse principalement à trois groupes : les entreprises qui souhaitent mettre en place l’IA et l’automatisation, les personnes qui veulent accomplir plus efficacement leur travail quotidien ou leurs projets personnels, et celles qui souhaitent créer une activité indépendante ou un revenu complémentaire grâce à l’IA.

  • Coding-Agenten wie Claude Code und Codex: Ils travaillent directement dans un dossier autorisé sur l’ordinateur, lisent et modifient des fichiers, en créent de nouveaux et écrivent ou lancent des programmes. Ils permettent par exemple d’analyser des factures, de créer de petites applications, des tableaux de bord, des sites web ou un « deuxième cerveau » personnel composé de fichiers texte sur son entreprise et ses méthodes de travail. Selon la vidéo, des environnements plus simples comme ChatGPT Work ou Claude Cowork suffisent pour les documents, les analyses et les présentations ; dès qu’il s’agit de créer sa propre application, un tableau de bord ou des processus plus complexes, Claude Code ou Codex sont plus adaptés. Les tâches récurrentes peuvent être enregistrées sous forme de Skills, tandis que les routines peuvent également être exécutées automatiquement à des horaires précis.
  • n8n: Un processus y est défini comme une chaîne visible composée de déclencheurs, d’étapes de traitement et d’actions. Les workflows s’exécutent en arrière-plan, peuvent consigner chaque étape et servir notamment à classer les e-mails entrants, transmettre des factures, envoyer des notifications ou préparer des brouillons soumis à une validation humaine. Contrairement aux Coding-Agents, le workflow est davantage prédéfini, traçable et ne dépend pas d’un seul fournisseur d’IA ; n8n peut en outre être auto-hébergé et connecté à différents modèles, y compris locaux. Pour les processus d’entreprise fixes, n8n est considéré comme particulièrement adapté, tandis qu’il convient moins à la création d’applications web complètes ou de tableaux de bord.
  • Hermes beziehungsweise OpenClaw: Ces agents fonctionnent idéalement en permanence sur un serveur et peuvent être contactés via des messageries comme Telegram ou WhatsApp. Hermes peut accomplir des tâches à partir de messages texte ou vocaux, envoyer de manière proactive des récapitulatifs quotidiens ou des rappels, surveiller des sites web et prendre contact en cas de nouvel événement. Il crée également lui-même des scripts pour les nouvelles tâches et enrichit progressivement ses propres instructions à partir des tâches accomplies. Cette solution est surtout intéressante pour les personnes souvent en déplacement ou souhaitant disposer d’un assistant personnel toujours accessible ; pour des processus d’entreprise transparents, n8n est en revanche recommandé.

  La règle pratique pour choisir est la suivante : pour traiter des documents et des tableaux, l’interface Chat habituelle suffit dans un premier temps ; pour créer ses propres logiciels et mener des projets techniques, Claude Code ou Codex sont adaptés ; pour des processus métier exactement reproductibles et vérifiables, il faut privilégier n8n ; et pour un assistant mobile et proactif, Hermes. Les outils peuvent être combinés, par exemple en utilisant Claude Code pour créer des workflows n8n. Pour commencer, il est conseillé de choisir un problème concret qui prend actuellement beaucoup de temps et de tester l’outil approprié, plutôt que de suivre chaque nouvelle tendance liée à l’IA. Pour n8n et Hermes, un serveur personnel fonctionnant en permanence est présenté comme une solution pertinente ; la vidéo mentionne également des programmes open source auto-hébergés ainsi qu’un fournisseur d’hébergement concret.

  La vidéo aborde explicitement ChatGPT, Claude Code, Codex, n8n, Hermes, OpenClaw, Anthropic, OpenAI, les modèles locaux ainsi que d’autres fournisseurs d’IA ; format : Deep-Dive.

Kyle Balmer | AI with Kyle (1 nouvelle vidéo)

• How to Use AI for Beginners in 2026 (Part 1)
  26.9.2026, 16:00:37

  L’intervenant présente, pour septembre 2026, un parcours d’apprentissage de l’IA en trois étapes : discuter, déléguer et construire. Son conseil central est d’apprendre moins de manière théorique et de travailler chaque jour sur une tâche réelle avec l’IA ; les connaissances doivent surtout être acquises lorsqu’elles sont nécessaires pour résoudre un problème concret. Les débutants doivent commencer par choisir un assistant conversationnel comme ChatGPT ou Claude, ne pas l’utiliser uniquement comme Google, mais dialoguer avec lui, corriger ses réponses et instaurer une utilisation quotidienne. Ils doivent également essayer le mode vocal, les fichiers, les tableaux, les captures d’écran, les photos et les vidéos afin de découvrir les possibilités et les limites de ces systèmes.

  L’étape suivante consiste, selon l’intervenant, à résoudre d’abord de manière fiable par chat les tâches récurrentes – par exemple transformer des notes en comptes rendus destinés aux clients, organiser des recherches ou établir des plans hebdomadaires – puis à les déléguer ou à les planifier avec l’IA. Pour les projets plus importants, il recommande d’utiliser les Projects de ChatGPT et de Claude, qui permettent de regrouper des fichiers, des instructions et des conversations liées à un même sujet. La qualité des résultats dépend moins des compétences en programmation que d’une communication claire ; l’intervenant présente à cette fin le framework de prompting VISUM : rôle, instructions, étapes, résultat final souhaité et contraintes.

  Il explique également des notions fondamentales telles que les grands modèles de langage, la différence entre un modèle et une application, le contexte, l’entraînement et l’inférence, ainsi que les hallucinations. Les réponses de l’IA peuvent sembler convaincantes tout en étant erronées ; les informations importantes doivent donc être vérifiées à l’aide de sources, de calculs et de documents originaux. Sont notamment abordés OpenAI avec ChatGPT et Codex, Anthropic avec Claude et Claude Code, Gemini, Copilot, Projects, VISUM et l’« AI Confidence Accelerator » ; format : tutoriel.

LangChain (1 nouvelle vidéo)

• How to go from your agent’s traces to a fine-tuned model in one workflow
  24.9.2026, 14:09:42

  Smith Tune, une interface CLI dans LangSmith, vise à simplifier le passage des traces enregistrées d’un agent à un modèle affiné, le tout dans un seul workflow. Dans un premier temps, des traces représentatives sont téléchargées depuis un projet LangSmith, puis filtrées à l’aide d’un modèle d’évaluation spécifique à la tâche ; plusieurs évaluateurs indépendants déterminent quels exemples doivent être conservés comme données d’entraînement « dorées ». Dans le processus présenté, 50 traces ont été collectées et validées par deux évaluateurs, puis téléversées vers LangSmith sous forme de jeu de données, où elles ont également été contrôlées afin d’y détecter d’éventuelles informations personnelles. Pour la préparation, un fournisseur d’entraînement et un modèle de base sont sélectionnés, puis les données sont réparties entre entraînement, validation et test ; dans l’exemple, 41 exemples ont été affectés à l’entraînement, cinq au test et quatre à la validation. Ensuite, smith tune plan affiche notamment le modèle, le taux d’apprentissage, la taille des lots et le nombre d’époques, avant que smith tune train ne lance l’entraînement payant et ne sélectionne le checkpoint présentant la perte de validation la plus faible. Le modèle affiné est ensuite comparé au modèle de base sur des données de test mises de côté, et les résultats sont visualisés dans LangSmith ; dans le petit jeu de données de démonstration, le modèle affiné a obtenu une concordance légèrement supérieure avec le critère d’évaluation. Si la qualité est suffisante, le modèle peut être déployé avec Smith Tune Deploy ; dans le cas contraire, il est recommandé d’ajuster les exemples ou les paramètres d’entraînement, puis de lancer une nouvelle itération. Les éléments explicitement abordés sont LangSmith, Smith Tune, LangChain, DeepSeek-41-Flash, GLM-5.3-Flash, Qwen 3.8-27B, Base 10 et Fireworks ; format : tutoriel.

Leon van Zyl (2 nouvelles vidéos)

• I Built the Simplest Software Factory (You Can Copy It)
  24.9.2026, 12:00:03

  La vidéo montre la mise en place d’une Software Factory simple au sein de GitHub. Les issues GitHub servent de déclencheurs : lorsqu’une tâche est marquée comme « prête », la Factory l’attribue à un agent Claude ou Codex disponible, qui travaille dans un environnement cloud isolé. Une fois la tâche terminée, l’agent crée une pull request ou met à jour l’issue d’origine ; le contrôle humain est préservé, car les modifications sont vérifiées puis fusionnées manuellement. La Factory elle-même n’est pas un agent de programmation, mais gère l’ensemble du processus, de la réception, du tri et de l’attribution jusqu’au retour des modifications.

  La mise en place nécessite des dépôts GitHub, des Upstash-Boxen faisant office de machines virtuelles Linux, ainsi que des identifiants d’accès pour Upstash, GitHub et Claude. Un agent de programmation crée le dépôt de la Factory à partir d’un Skill réutilisable, configure les GitHub Actions et la connexion aux dépôts des projets, puis paramètre les agents, les modèles, les niveaux d’inférence et le nombre de workers souhaités. Le processus est ensuite vérifié avec une issue de test : les labels passent de « prête » à « en cours », puis à « Factory-Review », tandis que l’agent responsable et la pull request générée deviennent visibles. La vidéo explique également les snapshots comme des modèles réutilisables pour les environnements d’agents, dans lesquels des Skills, des outils de navigateur ou des serveurs MCP peuvent être préinstallés ; il est ainsi possible d’ajouter d’autres Boxen et de faire évoluer le pool d’agents. Les nouveaux dépôts sont autorisés via les permissions GitHub, puis intégrés à la Factory au moyen d’une pull request.

  Sont explicitement abordés : Claude, Codex, GPT-6 Astra, Claude 5, GitHub, Upstash, Upstage, Cloud Code et Context Seven ; format : tutoriel.

• I Combined GPT-6 Astra + Fable 5.1. It’s Not Even Fair
  21.9.2026, 12:00:11

  L’intervenant teste le mode de raisonnement « Max » d’Abacus AI Supercomputer, qui combine Fable 5.1 et GPT-6 Astra pour créer un jeu de survie multijoueur en ligne fonctionnant dans un navigateur. Les joueurs peuvent se connecter avec un pseudonyme, explorer une île ensemble, collecter des ressources, fabriquer des haches, construire un feu de camp et placer des abris. Selon la vidéo, la plateforme prend en charge la configuration de l’environnement du projet, du serveur et de la base de données, ainsi que les tests et l’hébergement ; l’agent peut travailler dans une machine virtuelle équipée d’un navigateur, d’un terminal et d’un accès root. GPT-6 Astra est particulièrement utilisé pour le raisonnement spatial, les environnements 3D et l’utilisation d’un ordinateur, tandis que la combinaison avec Fable 5.1 vise à exploiter les points forts de chacun des deux modèles. L’agent teste lui-même le jeu, exécute du JavaScript, vérifie la console du navigateur pour y détecter d’éventuelles erreurs et les corrige. Après une dizaine de minutes, une version déjà jouable est disponible : l’intervenant et l’agent utilisent en temps réel le même univers de jeu avec le personnage « Scout » ; par la suite, le mode multijoueur avec deux noms différents est à nouveau confirmé. Après environ 20 minutes au total, le code, le journal de build, les modifications et une préversion déployée sont disponibles ; il est également possible de connecter le projet à GitHub et de configurer un domaine personnalisé. Sont abordés : Abacus AI Supercomputer, Fable 5.1, GPT-6 Astra, Claude Code, Codex et GitHub ; format : démonstration.

Liam Ottley (3 nouvelles vidéos)

• Q&A w/ @thesourcingguy : Answering Your AI, Business & Sourcing Questions
  26.9.2026, 10:25:08

  La discussion porte sur la mise en place d’un système basé sur l’IA pour l’agence de sourcing d’Isaac, qui se procure des produits en Chine pour des entreprises, des marques de distributeur et des marques d’e-commerce. Pour acquérir de nouveaux clients, une stratégie d’outbound très personnalisée est proposée : identifier et enrichir les leads pertinents, créer des offres individuelles et, idéalement, intégrer de courtes vidéos personnalisées, des idées de produits, des prix ainsi que des sites web adaptés à chaque client. Dans un premier temps, il faudrait cibler de grandes entreprises, notamment par l’intermédiaire de leurs services achats, en mettant l’accent sur leurs produits actuels et sur des éléments de différenciation concrets.

  Pour les débutants dans les modèles économiques basés sur l’IA, les interlocuteurs recommandent de commencer par créer gratuitement des études de cas dans son propre réseau, de collecter des résultats, puis d’en tirer des offres payantes. Les sites web peuvent constituer un point d’entrée, mais le plus important est d’apporter une valeur mesurable aux entreprises, par exemple en réduisant les coûts, en augmentant leur capacité ou en générant de nouveaux leads. À propos de la récupération et de la productivité, ils soulignent que les pauses sont nécessaires et qu’il vaut mieux, le matin, s’attaquer en premier à la tâche la plus difficile et à celle que l’on a tendance à éviter le plus mentalement.

  Une partie importante est consacrée à la création d’une marque d’e-commerce : plutôt que de développer immédiatement un produit entièrement nouveau, on peut commencer par tester un produit existant en white label ou en ODM, construire une marque, puis modifier de manière ciblée environ 20 % du produit sur la base des retours réels des clients. Cette approche est présentée comme moins coûteuse et plus rapide, tandis qu’un développement entièrement personnalisé peut prendre plus de temps, coûter davantage et comporter des risques plus importants en matière de qualité et d’adéquation produit-marché. Upwork est également évoqué comme point de départ possible pour trouver ses premiers clients, ainsi que les modèles de retainer pour un accompagnement continu et l’importance des résultats, des références et des recommandations.

  Il est déconseillé de se lancer trop rapidement dans la création d’une application SaaS, car les produits dans le domaine de l’IA peuvent être copiés rapidement et que la distribution est déterminante. Dans ce cas concret, un système d’exploitation basé sur l’IA a été mis en place avec Claude Code en local sur l’ordinateur d’Isaac, avec notamment différents accès API, Appy pour le scraping, Railway pour l’hébergement et un dépôt GitHub. Les interlocuteurs discutent également du cold calling assisté par l’IA, de la prise de rendez-vous avec l’IA, de l’automatisation des tâches répétitives en comptabilité ainsi que d’une éventuelle spécialisation des agences dans certains secteurs. Ils recommandent en principe de se concentrer sur une niche, tandis que leur propre agence explore encore différents modèles économiques. Pour finir, plusieurs questions sur l’IA, le sourcing, l’e-commerce et la création d’entreprise restent ouvertes et continuent d’être traitées dans le chat en direct.

  Claude Code, Claude, Codex, Clay, Alibaba, Axio, Source Ready, Upwork, Appy, Railway et Meta Ads ont notamment été abordés ; format : questions-réponses en direct.

• Claude Claude + Higgsfield = Insane $10K Websites
  25.9.2026, 18:50:07

  Pour le site de l’entreprise « AI Makeover », l’auteur a conçu un concept 3D très marquant avec un orb, des sources de données défilantes et des animations sophistiquées, plutôt que de créer une landing page classique. Claude Code l’a aidé à trouver des idées, à concevoir le site et à le réaliser de manière itérative ; 21st.dev, Mobbin et 3.js ont notamment été intégrés comme sources d’inspiration et outils d’interface. Selon l’auteur, les principaux facteurs de qualité sont des médias personnalisés et des textes convaincants, car les sites générés par l’IA donnent rapidement l’impression d’un assemblage de boîtes, d’icônes et de textes standardisés. Avec Higgsfield, il a transformé des photos existantes en formats d’image plus larges, puis en clips vidéo animés ; grâce à une intégration, Claude Code a examiné différents modèles avant de comparer notamment Cinema Studio 3.0 et VO3.1 Ultra. Le site a été affiné au fil de nombreuses itérations de feedback concernant l’orb, les cartes, les animations, les sections consacrées aux sponsors et la présentation personnelle. L’auteur y a d’abord consacré environ deux jours, puis a également optimisé l’affichage mobile. Pour la collecte de leads, il a intégré Osprey qui, selon ses indications, peut attribuer une partie du trafic américain à des entreprises et à des personnes, avec notamment leurs coordonnées, leurs profils LinkedIn et leur activité au cours des sessions ; la précision de ces attributions ne serait toutefois pas totale. L’intégration a été réalisée en demandant à Claude Code de lire la documentation d’Osprey avec Firecrawl, d’intégrer le code nécessaire, puis de mettre le site en ligne. Après quelques jours, Osprey indiquait notamment 194 entreprises ayant visité le site, ainsi que des informations sur leur adéquation avec l’ICP et leur utilisation de certaines pages. Les contacts pertinents peuvent ensuite être intégrés aux processus commerciaux via un webhook, un e-mail ou une autre plateforme. Claude Code, Codex, Higgsfield, Osprey, Firecrawl, 21st.dev, Mobbin, 3.js ainsi que les modèles VO3.1 Ultra et Cinema Studio 3.0 ont notamment été abordés ; format : démonstration.

• I Rebuilt This 46-Person Accounting Firm With AI (in 4 Days)
  21.9.2026, 01:18:57

  Un cabinet britannique d’expertise comptable et de conseil fiscal en forte croissance souhaitait automatiser en quatre jours le processus chronophage de préparation des dossiers de travail. Vingt-cinq employés consacraient chacun plus de 20 heures par semaine à la documentation manuelle. Les 17 dossiers de travail distincts ont donc d’abord été recensés selon leur fréquence, leur durée, leur difficulté et leur potentiel d’automatisation. Le premier objectif retenu a été le rapprochement de TVA, car il concerne tous les clients et devait servir de modèle pour les autres processus. Des informations provenant de feuilles de calcul ont été transférées vers une base de données centrale, les connaissances de l’entreprise ont été recueillies auprès des employés et un système a été mis en place pour comparer les données, détecter les informations manquantes ou les blocages, puis transmettre les résultats à un humain pour vérification. Un agent vocal pouvait recueillir par conversation des informations supplémentaires sur les processus de travail, les changements de statut, les blocages et la communication avec les clients. Le quatrième jour, une interface de suivi des contrôles en cours et des demandes des clients a également été créée. Le premier test complet du rapprochement de TVA a finalement été exécuté et correspondait à un contrôle réalisé manuellement auparavant. Josh s’attend ainsi à pouvoir développer l’activité beaucoup plus efficacement sans augmenter proportionnellement la taille de l’équipe, tout en soulignant qu’une personne reste responsable sur le plan juridique.

  L’outil d’IA et de workflow Kylon a notamment été abordé ; format : démonstration.

Relier votre réflexion avec Nick Milo

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Malva AI (1 nouvelle vidéo)

• I Found the BEST FREE & UNLIMITED AI Video Generator
  25.9.2026, 10:52:42

  Pruna est présenté comme un générateur vidéo IA gratuit pour ordinateur et smartphone, capable de créer des vidéos avec audio d’une durée maximale de 20 secondes en 1080p, sans inscription. Selon la présentation, le modèle utilisé, Pvideo 2, permet cinq générations gratuites par jour ; les autres modèles vidéo disposent chacun de leurs propres quotas, qui devraient être rétablis le lendemain. Comme le nombre de générations serait comptabilisé indépendamment de la durée, de la résolution et de la fréquence d’images, l’intervenant recommande de régler les paramètres sur 20 secondes, 1080p et 48 fps. Les vidéos générées doivent être téléchargées immédiatement, car elles peuvent être perdues lors d’un changement de modèle, du rechargement de la page ou de la fermeture de l’onglet. L’animation d’images et la possibilité de téléverser de l’audio ou des chansons sont particulièrement mises en avant ; l’outil Avatar est également présenté : il permet de faire parler des images en synchronisant les mouvements des lèvres à partir d’un texte. Comme point faible, l’intervenant décrit d’abord des résultats inachevés et peu remarquables, puis associe Claude Opus 5.5 à Higsfield : Claude se charge de la direction, du script, de la planification des scènes et des prompts, tandis que Higsfield génère les images et les vidéos. Ce processus est configuré via un connecteur personnalisé dans Claude ; Claude peut ensuite évaluer lui-même les résultats de manière critique, réviser les prompts et créer plusieurs versions. Sont également présentés une publicité produit conservant le même produit, une version verticale destinée aux plateformes de vidéos courtes, ainsi qu’un court-métrage composé de plusieurs scènes avec des personnages et une bande sonore cohérents, Claude planifiant et supervisant l’ensemble du processus étape par étape.

  Sont explicitement mentionnés : Pruna, Pvideo 2, Pvideo 2 Pro, Claude Opus 5.5, Higsfield, GPT image, Cance 2.5 et l’outil Avatar ; format : démo.

Mark Kashef (1 nouvelle vidéo)

• 6 Ways Opus 5.5 + GPT-6 Astra Upgrade Your Workflow
  26.9.2026, 16:00:08

  Opus 5.5, c’est-à-dire Claude, et Astra, c’est-à-dire Codex, doivent être utilisés conjointement, car Claude serait particulièrement performant pour la planification, tandis que Codex excellerait dans la vérification critique, les interactions avec l’ordinateur et les tâches complexes. Le transcript mentionne trois possibilités pour les relier : un plugin Codex disponible sur GitHub, l’installation des deux CLIs ou une pull request vérifiée par l’autre modèle.

  Les six modes d’utilisation présentés sont les suivants :

  1. Faire vérifier les plans mutuellement : Un modèle élabore un premier plan, l’autre recherche les faiblesses lors d’une session distincte, puis les deux itèrent jusqu’à ce qu’il n’y ait plus d’objections.
  2. Générer des images et des diagrammes : Codex doit créer des infographies ou des diagrammes afin d’éviter les coûts supplémentaires liés aux API d’autres modèles d’image, tandis que Claude réutilise ensuite les résultats.
  3. Répartir le travail : Claude peut implémenter la majeure partie d’une fonctionnalité, puis Codex vérifie l’état d’avancement, effectue des modifications et itère jusqu’à finalisation.
  4. Connexions et utilisation de l’ordinateur : Codex est recommandé pour les tâches liées au navigateur, aux comptes et à la connexion, car, selon le transcript, il traite les interactions avec l’ordinateur et l’utilisation des identifiants de manière moins restrictive qu’Opus.
  5. Exécuter des objectifs de longue durée : Avec une tâche spécifiée en détail et une échéance clairement définie, Codex peut travailler de manière particulièrement approfondie, mais consomme nettement plus de temps et de tokens ; Claude serait moins agressif dans ce domaine.
  6. Documenter les transferts : La commande « /handoff » crée un résumé Markdown à jour comprenant les décisions et les prochaines étapes, que Codex peut intégrer via « /prime » sans charger l’intégralité de l’historique de la conversation.

  Le transcript énonce comme règle générale d’utiliser Claude pour la planification, ainsi que pour construire et livrer, et Codex pour décomposer les plans, générer des images, utiliser l’ordinateur et effectuer des vérifications particulièrement approfondies ; les résultats finalisés doivent faire l’objet de plusieurs reviews par Astra ou Soul. Claude/Opus 5.5, Codex/Astra, Gemini ainsi que des modèles open source locaux ou cloud sont explicitement abordés ; format : tutoriel.

Matt Pocock

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Melvynx (7 nouvelles vidéos)

• Codex : de Débutant à PRO avec Les Skills (formation complète)
  26.9.2026, 15:00:04

  Les Skills dans Codex sont des fichiers Markdown contenant des métadonnées, des instructions, des références et, le cas échéant, des scripts, qui indiquent au modèle comment effectuer une tâche donnée. À l’aide d’un Skill « Verify », le présentateur montre comment Codex vérifie avec un navigateur qu’une modification fonctionne, prend des captures d’écran et confirme le résultat. Il distingue notamment les Skills d’action ou de workflow, qui décrivent des procédures concrètes, des Skills permettant de se connecter à des services externes via des commandes CLI, par exemple pour envoyer des e-mails ou effectuer du montage vidéo. Les Skills peuvent être disponibles globalement ou limités à un seul projet ; selon le présentateur, il est préférable de les créer avec le Skill Manager plutôt que manuellement. Il est également possible de définir si un Skill peut être appelé uniquement par l’utilisateur, uniquement par l’agent ou par les deux, les Skills de connexion devant généralement être accessibles à l’utilisateur et à l’agent, tandis que les Skills de variantes très spécifiques devraient plutôt être réservés à l’utilisateur. Le présentateur montre aussi comment appeler un Skill pour générer plusieurs variantes d’une interface, puis implémenter directement une variante précise ; une saisie directe permet d’ajouter immédiatement la tâche au contexte au lieu de la placer simplement dans la file d’attente. Un autre avantage réside dans la structuration au moyen de fichiers de référence et de scripts : seule la partie nécessaire est ainsi chargée dans le contexte, les Skills restent plus faciles à copier et peuvent être combinés pour former des workflows plus complexes.

  Codex, ChatGPT, Claude, OpenAI, Cursor, Zed, Skill Manager, Skill Creator, Dev Browser, Umail et Tella sont explicitement abordés ; format : tutoriel.

• Apprendre les Worktrees avec Codex en 30 minutes
  25.9.2026, 15:00:16

  Les Worktrees permettent de traiter plusieurs tâches ou de faire travailler plusieurs agents simultanément dans des copies séparées d’un projet, sans risquer d’endommager la branche main. Il faut d’abord disposer d’un dépôt GitHub ; il est ensuite possible de créer des branches ainsi que des Worktrees locaux ou basés dans le cloud. Pour les Worktrees locaux, un environnement doit être configuré afin d’installer notamment les dépendances, de prendre en compte les fichiers .env et d’utiliser des ports différents pour chaque Worktree. Dans l’exemple, l’application principale et une version du Worktree modifiée en bleu fonctionnent en parallèle sur des ports différents, tandis que d’autres changements, comme une page About, sont développés indépendamment. Les modifications sont ensuite fusionnées dans main via une Pull Request ; en cas de conflit, l’agent doit fusionner automatiquement les fichiers concernés. Pour plusieurs chats au sein d’un Worktree temporaire, on utilise /parallel side, tandis qu’un Worktree permanent peut être enregistré comme un projet distinct, ce qui permet de mener de nombreux chats en parallèle pour des refactorings importants ou des mises à jour de grande ampleur. Le Worktree est archivé ou supprimé après la fusion, et il peut être nécessaire de mettre main à jour. Comme règle générale, le présentateur recommande d’effectuer directement dans main les changements mineurs et sans risque, et de déplacer dans des Worktrees les fonctionnalités plus importantes susceptibles de mettre la production en danger. Cursor, Codex, GitHub, le modèle GPT 5.6 Terra ainsi que l’Environment Manager sont abordés ; format : tutoriel.

• Arrête d’utiliser Codex sans ça : 3 600 outils en 1 commande
  24.9.2026, 15:45:19

  Treg, ou TRG, est présenté comme une interface centrale pour les agents, grâce à laquelle plus de 3 600 outils et services seraient accessibles avec une seule configuration de clé API. Plutôt que de connecter chaque service individuellement, il suffit de configurer TRG dans Codex, par exemple ; l’agent peut ensuite accéder notamment à YouTube, Meta Ads, X, LinkedIn, TikTok, Instagram, ainsi qu’à des services de SEO, de publicité, d’e-commerce et de scraping. L’utilisation peut se faire soit via les accès fournis par TRG et un solde de crédit, soit avec ses propres clés API (« Bring your own key ») ; les services gratuits doivent rester gratuits, tandis que les appels payants sont facturés en fonction de l’utilisation. Le présentateur montre notamment comment récupérer les publicités Meta actives, lire les derniers commentaires et sous-titres de vidéos YouTube, consulter le dernier post X et modifier une campagne publicitaire Meta par chat. Il utilise également TRG pour des analyses SEO, qui font automatiquement appel à plusieurs services de mots-clés, de SEO et de crawling, ainsi que pour rechercher des profils d’entreprise et des adresses e-mail professionnelles. Le principal avantage serait que les agents puissent sélectionner les fournisseurs disponibles et les moins coûteux, sans que l’utilisateur ait à configurer lui-même leurs différentes API. Le présentateur a déjà connecté TRG à Hermes et montre également la configuration pour Codex ; à la fin, il mentionne l’utilisation avec Hermes, Codex, Gemini, Cursor et ChatGPT via une API commune.

  TRG/Treg, Codex, Hermes, Gemini, Cursor, ChatGPT, Open Router ainsi que des services et API liés à YouTube, Meta Ads, X, au SEO et au scraping sont explicitement abordés — format : démonstration.

• Opus 5.5 est le MEILLEUR modèle (mieux que Fable et le NOUVEAU GPT Sol 6)
  23.9.2026, 06:23:56

  Le présentateur compare Opus 5 ou 5.5 à Fable 5.1 ainsi qu’à GPT-6 Sol et Luna d’OpenAI. Sa thèse principale est qu’Opus est nettement supérieur en intelligence pure et pour les tâches complexes réalisées en One-Shot, tandis que Sol se distingue surtout par son coût inférieur et sa plus grande rapidité. Dans les benchmarks évoqués, Opus devancerait Fable et Astra, alors que GPT-6 Sol ferait parfois moins bien que les versions précédentes de Sol ; le présentateur souligne toutefois que les benchmarks ont une portée limitée pour les tâches quotidiennes. Lors de tests pratiques, Opus crée notamment une simulation 3D détaillée d’un accident de voiture, un vérificateur de fuseaux horaires, une simulation de vie et un clone de Gmail, avec des résultats particulièrement salués pour la physique, l’interface utilisateur, le niveau de détail et l’exécution. Selon le présentateur, Sol produit en revanche plus souvent des résultats simplifiés ou erronés, notamment dans la simulation d’accident et le clone de Gmail, mais il est nettement moins cher et généralement plus rapide. Opus nécessite beaucoup plus de temps pour obtenir ses meilleurs résultats et coûte, dans les exemples présentés, plusieurs fois plus cher que Sol ou Luna ; le présentateur considère lui-même que certaines indications de prix extrêmement basses sont erronées. Fable fournit également une physique très convaincante dans la simulation d’accident, mais il est encore plus cher, tandis qu’Astra semble moins cher ou plus rapide qu’Opus dans certaines comparaisons. Globalement, le présentateur distingue les modèles de pointe destinés à une qualité maximale des modèles abordables adaptés à un usage quotidien : pour la plupart des tâches réelles, des modèles moins chers comme Grock suffiraient également, de sorte que la valeur pratique des modèles haut de gamme les plus récents serait souvent limitée. Sa conclusion est donc claire : Opus domine en matière de qualité d’exécution maximale, tandis que le Sol d’OpenAI l’emporte en efficacité et en coût par tâche.

  Opus, Fable, GPT-6 Sol et Luna, Astra, Grock, Kimi, OpenAI ainsi que Cloud Code, Codex et Cursor sont explicitement abordés ; format : analyse approfondie.

• Grok 4.7 : ne l’UTILISE SURTOUT PAS !!! RESTE SUR CLAUDE OU CHATGPT
  22.9.2026, 15:59:19

  Le présentateur considère Grok 4.7 comme une nette régression par rapport à Grok 4.6 et Grok 4 : bien qu’il obtienne de meilleurs résultats dans certains benchmarks de programmation, il utiliserait beaucoup plus de tokens de sortie, serait plus lent et plus cher selon ses comparaisons. Le temps de traitement de certaines tâches s’en trouve fortement allongé, sans que l’amélioration de la qualité justifie ce surcoût. Lors de plusieurs tests d’interface et de programmation — notamment un accident de voiture en 3D, une interface de « Taste Challenge », un clone de Gmail, une simulation de vie et un vérificateur de fuseaux horaires — il critique la conception insuffisante, le manque de réactivité, les paramètres peu fiables et une qualité d’exécution inférieure à celle d’autres modèles. Pour les tâches visuelles en particulier, Astra, Fable, Opus, Kimi ou Gemini se seraient parfois montrés plus convaincants, tandis que Grok aurait souvent nécessité davantage de temps et d’argent pour des résultats similaires ou moins bons. Pour les implémentations backend pures et l’exécution de tâches concrètes, le présentateur estime néanmoins que Grok reste utilisable, car il peut appliquer des modifications précises et exécuter des tests. Pour son propre usage, sa conclusion est de rester pour le moment sur Grok 4, qui est moins cher, plus rapide et suffisamment fiable dans ses cas d’utilisation ; selon lui, l’efficacité, la quantité de sortie, la vitesse et le coût comptent davantage que les benchmarks abstraits d’intelligence.

  Grok 4.7, Grok 4.6, Grok 4, GPT-6 Astra, Fable 5.1, Gemini, Opus, Kimi, Sol, OpenAI, Anthropic, SpaceX et Cursor sont explicitement abordés ; format : opinion/réflexion.

• Deviens un EXPERT de Codex : la formation avancée
  22.9.2026, 06:40:17

  La vidéo présente des possibilités avancées d’utilisation de Codex pour les utilisateurs qui en maîtrisent déjà les bases. Elle commence par expliquer le contrôle à distance : l’application GPT Chat sur iPhone permet d’associer un Mac, puis de le contrôler à distance ; Codex peut également être connecté à d’autres appareils ou à un VPS via SSH, afin d’exécuter des projets et de déporter la charge de calcul sur un serveur distant. La vidéo passe ensuite en revue les paramètres de manière détaillée, notamment l’accès complet, la prévention de la mise en veille pendant l’exécution, la recherche web, la mémoire, les thèmes, la commande vocale, les plugins, les captures d’écran, les connexions et les limites d’utilisation. Les Hooks constituent un autre point central : ils peuvent exécuter des scripts avant ou après les appels d’outils, bloquer des commandes dangereuses comme la suppression de répertoires ou les opérations sur des bases de données, ou encore journaliser toutes les activités des outils.

  Dans un workflow avancé, le contexte doit rester aussi léger que possible en supprimant les Skills, MCP, plugins, descriptions d’agents et souvenirs inutiles ; selon la vidéo, les contextes trop volumineux peuvent dégrader les résultats et augmenter le coût d’utilisation. Pour assurer la qualité, le présentateur recommande de ne pas seulement demander à Codex de vérifier si une tâche est terminée, mais de lui faire prouver son bon fonctionnement à l’aide d’éléments concrets comme des tests dans le navigateur, des procédures et des captures d’écran. Grâce aux objectifs, ou « Goals », Codex peut continuer à travailler jusqu’à l’obtention d’un résultat mesurable, par exemple un nombre défini d’itérations, des tests réussis ou une migration entièrement achevée. La vidéo aborde également les rôles de planification et d’implémentation, le changement parcimonieux de modèle ainsi que l’utilisation de branches GitHub et de Worktrees, afin que plusieurs agents puissent travailler en parallèle sans endommager la branche principale. Enfin, elle montre comment configurer pour les Worktrees un environnement distinct avec les dépendances installées, afin que les projets parallèles soient directement exécutables.

  Codex, GPT Chat, Cursor, Gemini, Grock, Astra, Fable, Opus, Sol, Sonet, Terra, AQ, Luna, GitHub, SSH, VPS, MCP et le Dev-Browser sont explicitement abordés ; format : tutoriel.

• La fin des TUTOS de code gratuits sur YouTube : faut-il recommencer ?
  21.9.2026, 05:50:24

  L’auteur se demande si les tutoriels de programmation classiques sur YouTube perdent de leur importance face à l’IA et au « Vibe Coding ». Il cite notamment la baisse du nombre de vues des vidéos techniques ainsi que des YouTubers qui publient moins de tutoriels ou qui ont réorienté leur activité vers le développement d’applications assisté par l’IA. Son analyse est nuancée : les contenus techniques restent pertinents, mais des sujets comme le développement frontend avec React le seraient nettement moins, tandis que les bases de JavaScript, le backend, l’infrastructure, les données et la logique applicative resteraient importants. Selon lui, on apprend mieux à programmer avec l’IA en construisant des applications concrètes, en corrigeant des erreurs et en comprenant les systèmes, plutôt qu’en regardant uniquement des vidéos statiques. Pour faire carrière, le code généré par l’IA et l’absence de fondamentaux ne suffisent toutefois pas ; les développeurs juniors doivent acquérir le plus rapidement possible une expérience pratique, des compétences en résolution de problèmes et une compréhension des systèmes logiciels. L’auteur explique également qu’il n’a pas arrêté les tutoriels techniques principalement en raison de la baisse du nombre de vues, mais parce qu’il utilise très peu React et le codage classique aujourd’hui, et préfère parler de son travail réel. Sa conclusion est que les YouTubers devraient surtout traiter les sujets qui les passionnent encore, car cette authenticité se reflète également dans la qualité des vidéos. L’IA ainsi que Claude, Codex, Cursor, Copilot, Codeline et Astra sont explicitement abordés ; format : opinion/réflexion.

Mickmumpitz

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Microsoft Developer (1 nouvelle vidéo)

• One model deployment to route them all
  25.9.2026, 16:39:00

  Un Model Router dans Microsoft Foundry peut sélectionner automatiquement le modèle le plus adapté à une tâche et être déployé comme n’importe quel autre modèle. Sont pris en charge les déploiements globaux, standard et « data zone standard », ainsi que des modèles de différents fournisseurs, notamment OpenAI, Claude, Grok, Llama et Dipsy. Lors de la configuration, il est possible de définir les modèles utilisés, l’emplacement, le type de déploiement et une priorité de routage axée sur la qualité, le coût ou un équilibre entre les deux ; on peut également faire router toutes les requêtes ou uniquement celles destinées à certains modèles. Lors du test, 27 modèles étaient utilisés par défaut : pour un agent Cupcake, le routeur a sélectionné à plusieurs reprises « GPT-5 5.6 Luna », décrit comme rapide et économe en tokens. Une question de mathématiques a été dirigée vers « Grok 4.1, reasoning », tandis que les questions concernant Nairobi et le Burundi ont toutes deux reçu « GPT-5 5.5 ». Le monitoring permet de vérifier la consommation ainsi que les entrées et les sorties, afin d’évaluer s’il vaut mieux définir un modèle précis à l’avenir ou continuer à utiliser le routeur. Microsoft Foundry, le Model Router ainsi que les modèles OpenAI, Claude, Grok, Llama et Dipsy ont été explicitement abordés ; format : démo.

Mira AI (1 nouvelle vidéo)

• AI Motion Graphics Plugin Makes After Effects EASY! (Full Setup)
  22.9.2026, 10:31:08

  Une extension After Effects de Higgs Field connecte Claude directement à After Effects via un pont MCP, ce qui permet à Claude de créer de véritables calques et images clés qui restent ensuite modifiables. Pour l’installer, il faut télécharger l’extension depuis higgsfield.ai, disposer d’After Effects 2025 ou d’une version ultérieure, ouvrir le plugin via « Fenêtre > Extensions », puis connecter son compte Higgs Field. Il faut ensuite copier le lien MCP dans le plugin, l’ajouter à Claude comme connecteur personnalisé et établir la connexion ; un indicateur d’état vert confirme que la connexion a été établie. D’après la démonstration, un prompt vague comme « Crée un tableau de bord boursier » génère un site web non modifiable, tandis que des indications précises sur la structure, les mouvements et le design produisent un script qui crée 19 véritables calques After Effects, avec textes, timings et couleurs modifiables. Un générateur de prompts est également présenté : il transforme une idée en une consigne structurée. Le plugin peut aussi générer nativement des images et des vidéos en 4K, modifier des clips à partir d’une description, recomposer des prises de vue pour le format vertical, supprimer les arrière-plans, améliorer la résolution des vidéos et transférer des mouvements de caméra ; pour la suppression de l’arrière-plan, il serait rapide, mais moins précis que le masquage dans After Effects. La fonction « Draw to Edit » est particulièrement mise en avant : elle permet de remplacer des zones de l’image ou d’ajouter de nouveaux éléments graphiques adaptés à la prise de vue, comme un bandeau inférieur suivi par tracking. La génération audio ainsi que les modèles Nano Banana Pro et C Dance 2.5 sont également mentionnés ; enfin, il est suggéré qu’un agent utilisant Codex pourrait automatiser des workflows complets, comme la création et la publication d’une chaîne anonyme. — Sont abordés : Higgs Field, After Effects, Claude, MCP, Nano Banana Pro, C Dance 2.5 et Codex ; format : tutoriel.

MoureDev by Brais Moure (2 nouvelles vidéos)

• ¿Está cambiando del desarrollo de software?: Preguntas y respuestas
  24.9.2026, 18:05:01

  L’intelligence artificielle transforme fondamentalement le développement logiciel, mais selon l’intervenant, elle ne signifie pas la fin de la programmation ; ce sont plutôt certaines tâches et méthodes de travail qui suffisaient auparavant qui sont en train de disparaître. Les universités, les écoles et les bootcamps devraient adapter continuellement leur formation, car le marché évolue chaque mois et les diplômés doivent maîtriser non seulement les fondamentaux, mais aussi l’utilisation de l’IA et les méthodes de travail actuelles. Pour les entreprises, une introduction non contrôlée pose problème : qu’il s’agisse de simples copier-coller depuis ChatGPT ou de « Vibe Coding » pratiqué sans tests, documentation ni compréhension, cela entraîne une dette technique, des problèmes de sécurité et du code difficile à maintenir. L’IA peut accélérer le développement, mais elle doit être encadrée par des processus clairs, des vérifications et des collaborateurs qualifiés. Selon l’intervenant, les débutants ont toujours des opportunités, même si le seuil d’entrée a augmenté après les recrutements excessifs réalisés pendant la pandémie ; un cours, un framework unique ou un portfolio superficiel ne suffisent pas. Il recommande de réaliser quelques projets personnels, mais de grande qualité, qui démontrent une valeur concrète et que l’on est capable de défendre sur le plan technique, ainsi que de solides bases en programmation, car on ne peut piloter efficacement l’IA que si l’on comprend ses résultats. L’âge est moins déterminant que la valeur réellement fournie et la volonté d’apprendre sur le long terme ; au-delà de la technique, la communication, le travail en équipe et la capacité à présenter son utilité deviennent plus importants. Dans la cybersécurité et l’examen du code généré par l’IA, l’intervenant s’attend à une hausse de la demande, car les contributions non contrôlées et l’« AI Slop » défectueux entraînent déjà un travail supplémentaire de vérification et de maintenance.

  ChatGPT, Codex, Cloud Code, ainsi qu’OpenAI et Anthropic ont été explicitement abordés ; format : questions-réponses en direct.

• ¿Peligro real o mentira? Lo que pasó en 8 días con la IA
  22.9.2026, 14:00:11

  En l’espace de douze jours, un débat s’est développé sur la nécessité de ralentir le développement de l’IA : l’ancien chercheur d’Anthropic Jacob Coxson a mis en garde contre une superintelligence capable de s’auto-améliorer, et un chercheur en alignement toujours employé chez Anthropic a estimé à plus de dix pour cent le risque d’extinction de l’humanité au cours de la prochaine décennie. Le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, n’a ensuite pas demandé un arrêt complet, mais un rythme de développement plus lent, des audits externes, des normes communes entre les États démocratiques et des règles mondiales. Elon Musk et Sam Altman lui ont d’abord donné raison, tandis que Donald Trump et des représentants du gouvernement chinois ont rejeté ces avertissements, les qualifiant respectivement d’alarmisme et de tromperie. Dans le même temps, les entreprises ont annoncé de nouveaux modèles et produits : OpenAI préparait un lancement majeur, Musk a annoncé Grok 4.8, et Anthropic envisageait apparemment un nouveau modèle afin de regagner des parts de marché face à OpenAI. Parmi les autres obstacles à une pause commune figurent les problèmes liés au droit de la concurrence, le risque de récupération réglementaire au profit des leaders du marché, ainsi que des investissements colossaux, parfois financés par l’endettement. Microsoft a certes publié un code de conduite selon lequel l’IA doit rester corrigeable, désactivable et compréhensible pour les humains, mais l’article doute que de telles règles suffisent face à la concurrence. La thèse centrale est qu’aucun des États-Unis, de la Chine ou des grands laboratoires ne ralentira volontairement, car ils considèrent un ralentissement comme une perte stratégique et économique. Dans le même temps, l’avertissement concernant un risque d’extinction de dix pour cent comme l’affirmation selon laquelle ce danger ne serait qu’un canular restent finalement des évaluations non étayées ; le risque est réel, mais son ampleur et sa vitesse sont inconnues. Parmi les conséquences possibles figure la présence d’auditeurs externes au sein des grandes entreprises, tandis que les spectateurs ne devraient pas laisser la panique ou la minimisation déterminer leur position, mais se forger leur propre opinion à partir d’informations de meilleure qualité. Anthropic, OpenAI, Grok, ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft et Nvidia ont été abordés ; format : opinion/réflexion.

n8n (1 nouvelle vidéo)

• How to build a powerful Telegram agent in n8n fast
  22.9.2026, 16:04:08

  Cette vidéo montre comment créer dans n8n un agent Telegram fonctionnant en continu, sans code ni workflows classiques. L’agent se compose de canaux, d’outils ou capacités, de sous-agents, d’instructions, d’un modèle, de sessions et de paramètres avancés tels que la recherche sur le Web, le raisonnement et l’exécution parallèle de sous-agents. Des instructions système courtes sont d’abord ajoutées, puis un modèle est connecté via OpenRouter ; MuseSpark 1.3 est utilisé dans un premier temps, mais une règle de données bloque l’endpoint Contributor, ce qui conduit à passer à la version standard. Un bot Telegram est ensuite créé via BotFather, configuré en mode privé et sécurisé au moyen de l’identifiant utilisateur personnel ; les modifications doivent être publiées avant de devenir actives dans le bot Telegram.

  Parmi les capacités intégrées figurent notamment Todoist via MCP, ainsi que des fonctions de messagerie électronique et de gestion des tâches. La différence entre les outils MCP chargés de manière flexible et les outils Node de n8n configurés manuellement est expliquée : MCP offre une connexion simple, tandis que les Nodes permettent un contrôle plus détaillé des actions et paramètres autorisés. Le contexte est organisé au moyen d’instructions générales, de descriptions d’outils et de Skills ; les Skills ne sont chargés qu’en cas de besoin et peuvent également être importés avec des fichiers de référence. Un calendrier est aussi configuré pour vérifier quotidiennement les e-mails, créer des tâches dans Todoist à partir de ceux-ci, puis envoyer un message récapitulant les résultats.

  Lors du test, l’agent recherche des restaurants de hot-dogs, lit les e-mails et les tâches, traite une photo contenant une note et tente d’enregistrer un reçu photographié avec le pourboire. En cas de problème, un changement de modèle et des règles supplémentaires dans les instructions sont utilisés, notamment l’obligation de toujours associer un lien aux tâches ; un modèle Anthropic est finalement employé pour le traitement des images. La vue des sessions affiche les appels d’outils, les messages des utilisateurs, les réponses de l’agent et les sous-agents, et permet de rechercher les erreurs à l’aide de traces détaillées. Les thèmes explicitement abordés sont n8n, Telegram, OpenRouter, MuseSpark 1.3, Anthropic/Sonnet 5, MCP, Todoist, Gmail et Google Sheets ; format : tutoriel.

Nate Herk | AI Automation (1 nouvelle vidéo)

• Opus 5.5 Just Changed Video Editing Forever (free skills)
  25.9.2026, 23:54:59

  Opus 5.5 est présenté comme une IA pour le montage vidéo et le motion design, capable de réaliser des montages complets en langage naturel : elle transcrit les vidéos, place des animations en fonction du contenu parlé, recherche des plans de coupe, crée des captures d’écran et génère si nécessaire des images, des vidéos, de la musique et des effets sonores. Pour les animations, Hyperframes est utilisé ; il peut être configuré dans Claude Code via un dépôt GitHub. Une version gratuite, Hyperframe Student Kit, comprenant des compétences et des exemples, est également mentionnée. Le workflow présenté comporte cinq étapes essentielles : transcription, suppression des erreurs et des temps morts, planification des beats souhaités, création de skills réutilisables et boucle de vérification durant laquelle les captures d’écran sont analysées et les résultats améliorés de manière itérative. À travers plusieurs exemples, l’intervenant montre des prompts exécutés en une seule fois : une vidéo explicative, un showreel YouTube, une vidéo de motion graphics pour AIS, un event sizzle reel réalisé à partir d’un grand dossier multimédia et différentes vidéos de préparation de toasts à l’avocat. Pour le showreel, Opus a d’abord analysé un exemple tiers, converti son style en skill, puis créé une vidéo YouTube à partir de celui-ci ; certaines images ont été générées, puis transformées en vidéos avec Kling. Les résultats ne sont pas parfaits, notamment en raison de coupes maladroites, d’œufs trop petits ou d’un glaçage balsamique réparti de manière inégale, mais ils sont nettement améliorés grâce à la vérification et à l’itération automatiques. Un autre cas d’usage décrit une vidéo produit dans le style de Lululemon, combinant des images réelles du produit avec des scènes générées, beaucoup d’énergie, de la musique et des effets sonores. L’idée centrale est que l’IA réduit le montage vidéo au rang de goulot d’étranglement, puisque même des personnes sans connaissances préalables peuvent rapidement créer des vidéos nettoyées, animées et conformes à leur marque.

  Ont notamment été abordés Opus 5.5, Claude ou Claude Code, Fable 5.1, GBD6 Astra, Hyperframes, Whisper, l’API 11-Labs, Kling, Key.ai et ScrollCraft ; format : tutoriel.

NeuralNine (1 nouvelle vidéo)

• Voxtype is My Favorite Voice Input Tool…
  25.9.2026, 16:00:13

  VoxType est présenté comme un outil open source de conversion parole-texte sous Linux et macOS, particulièrement performant avec Wayland et, selon l’intervenant, moins sujet aux erreurs et plus simple à configurer qu’Open Whisper. L’installation s’effectue selon le système via des paquets Debian, Fedora ou Homebrew ; sous Arch Linux, le paquet AUR vox type-bin est utilisé. La commande vox type setup crée les répertoires de configuration et des modèles. VoxType peut ensuite fonctionner en arrière-plan comme service systemd et être intégré facultativement à Waybar ainsi qu’à Hyprland. La combinaison de touches est définie dans le fichier config.toml ; les codes des touches sont identifiés à l’aide d’EV-Test, et l’intervenant configure Shift plus Print en mode bascule. Pour la transcription, il est possible d’utiliser des modèles Whisper locaux de différentes tailles, notamment un modèle de base multilingue ; la langue et le modèle se configurent également dans les paramètres. Pour les saisies en allemand, il faut en outre sélectionner l’allemand comme langue et adapter certains filtres de mots de remplissage activés par défaut, car des mots allemands comme « er » ou « um » risqueraient sinon d’être supprimés du résultat. Il est également possible d’utiliser l’API OpenAI à la place d’un modèle local, avec un endpoint, un modèle et une clé API correspondants ; l’intervenant considère globalement VoxType comme le meilleur outil de conversion voix-texte qu’il ait testé jusqu’à présent.

  VoxType, Open Whisper, les modèles Whisper et l’API OpenAI ont été explicitement abordés ; format : tutoriel.

Nic Conley

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Nick Saraev (1 nouvelle vidéo)

• I Spent $31,141 & 1,000 Hours On Claude Code To Learn This
  25.9.2026, 06:42:57

  L’intervenant raconte avoir dépensé plus de 30 000 dollars pour Claude Code et consacré plus de 1 000 heures d’utilisation à des modèles comme Opus 5.5 et Astra. Sa recommandation centrale est de ne jamais faire confiance au premier résultat : les prompts doivent être évalués à plusieurs reprises et améliorés sur la base de taux de réussite mesurables. Claude devrait également pouvoir vérifier et réviser lui-même ses résultats, notamment à l’aide de captures d’écran, de comparaisons avec des exemples ou de tests. Pour les tâches de programmation, il recommande d’utiliser le code comme contexte de référence, plutôt que de s’appuyer sur des notes, spécifications ou logs obsolètes, et de faire transformer par Claude lui-même les tâches complexes en prompts adaptés.

  D’autres recommandations concernent une utilisation économe de la fenêtre de contexte : désactiver les Skills et les connexions MCP inutiles, utiliser /compact lors des longues sessions ou poursuivre dans une nouvelle session avec une note de passation. Claude devrait plutôt être traité comme un prestataire compétent auquel on fournit une définition claire de la Definition of Done, plutôt qu’avec des instructions détaillées étape par étape. En cas d’erreurs, il faut d’abord lui demander de dresser la liste de tous les problèmes, puis de ne corriger que les points effectivement souhaités. Les connexions MCP sont utiles pour le prototypage rapide, mais souvent trop gourmandes en contexte pour une solution évolutive ; après validation, elles devraient être transformées en Skills personnalisés plus légers.

  L’intervenant recommande également de faire traiter en parallèle des tâches clairement délimitées par des Subagents ou des Agent-Teams, puis de faire fusionner les résultats. Les questions secondaires devraient être posées avec /btw pendant les processus de travail prolongés, afin de ne pas surcharger inutilement le contexte principal. Pour la recherche, il propose une stratégie « fan-out/fan-in » : des modèles moins coûteux rassemblent de nombreuses pistes, tandis qu’un modèle plus puissant prend la décision. Le fichier CLAUDE.md devrait être régulièrement nettoyé et mis à jour avec les préférences, expériences et solutions pertinentes ; les erreurs devraient donner lieu à des méthodes concrètes et positives plutôt qu’à de simples interdictions. Enfin, il conseille de prévoir un modèle de secours en cas de panne ainsi qu’une architecture de modèles parallèle, afin de pouvoir poursuivre le travail en cas de problème avec Claude Code.

  Sont explicitement abordés : Claude Code, Claude, Anthropic, Opus 5.5, Astra, Codex, MCP, Subagents, Agent-Teams, CLAUDE.md, /context, /compact, /btw et /insights ; format : Deep-Dive.

Niklas Steenfatt (1 nouvelle vidéo)

• Es wird Zeit, zu Linux zu wechseln
  27.9.2026, 05:55:48

  Le système d’exploitation basé sur Arch Linux, désigné sous le nom d’« Omachi » dans le transcript, est testé sur un ancien ordinateur portable de gaming ROG et est également présenté comme adapté aux machines plus anciennes. Il mise fortement sur les raccourcis clavier et le tiling window management : les fenêtres, les espaces de travail, les terminaux et les navigateurs peuvent être organisés et utilisés sans souris. L’intégration étroite de l’IA est présentée comme particulièrement innovante : Codex peut, grâce à un accès système spécial, modifier des paramètres tels que les notifications, tandis que le système d’exploitation peut être étendu par la voix et à l’aide de plugins personnalisés. Parmi les autres fonctionnalités présentées figurent la reconnaissance vocale locale, la reconnaissance de texte dans les captures d’écran, l’historique du presse-papiers, l’envoi de fichiers par code QR, des applications préinstallées, des web apps, des thèmes et le chiffrement automatique du disque dur. L’installation est décrite comme simple ; sur l’ordinateur portable testé, un deuxième écran spécifique ainsi que d’autres périphériques ont également été reconnus immédiatement. TryHackMe est par ailleurs présenté comme une introduction ludique au hacking éthique. Dans le contexte final consacré à Linux, il est souligné que nombre de ces fonctionnalités ne sont pas techniquement nouvelles, mais qu’Omachi les préconfigure particulièrement bien et les rend accessibles à une utilisation moderne de l’IA. L’intervenant y voit une alternative pratique à la configuration traditionnellement fastidieuse d’Arch Linux, tout en avertissant avec humour qu’il ne faudrait pas s’approprier trop facilement la vieille fierté des utilisateurs d’Arch. Codex, ChatGPT, Antigravity, Cloud Code, les LMs locaux et les logiciels open source sont explicitement abordés ; format : démo.

No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups (1 nouvelle vidéo)

• Re-Founding Incumbents for the AI Era with Sequence Holdings Co-Founder and CEO Michael Lee
  24.9.2026, 10:00:05

  Michael Lee décrit Sequence Holdings comme une société holding permanente qui acquiert des entreprises établies avec leurs équipes dirigeantes et entend les faire évoluer en leaders de leur marché grâce à des structures modernes d’ingénierie et d’IA. Son point de départ est la conviction que l’IA transforme l’économie avec une ampleur comparable à celle d’une révolution industrielle, et que les entreprises établies disposent souvent d’avantages tels qu’une marque, une taille, des réseaux et un cadre réglementaire. Plutôt que de simplement fournir aux individus de petits outils d’IA, Sequence veut restructurer des organisations entières et faire des ingénieurs la figure culturelle centrale.

  Comme premier exemple majeur, Lee cite la participation dans Bank South, où Sequence a d’abord commencé comme prestataire de services avant de devenir un investisseur minoritaire à long terme. Cela aurait permis à l’équipe de travailler de manière plus approfondie et sur une plus longue durée : le temps moyen de traitement des prêts à la consommation aurait diminué de 94 %, celui des prêts commerciaux serait passé de 30 à 11 jours, tandis que le volume de prêts aurait doublé au deuxième trimestre par rapport au premier. Les systèmes devaient décharger les employés des tâches routinières et leur permettre de se concentrer sur des prêts plus complexes, les interactions avec les clients et d’autres activités.

  Pour l’infrastructure technologique commune, Sequence développe la plateforme « Atlas ». Elle comprend une ontologie de données, une boîte à outils pour agents, le moteur d’orchestration « Lattice » et le système applicatif qui les chapeaute, « Artifacts ». Selon Lee, environ 80 % de nombreux processus opérationnels sont similaires, tandis que 20 % sont propres à chaque secteur ; la base développée pour Bank South doit donc également pouvoir être réutilisée chez Baldwin et dans d’autres entreprises. Au-delà du travail technique, il souligne toutefois que le « travail d’ingénierie humain » est plus difficile : les employés doivent être convaincus par le changement et avoir le sentiment que l’IA renforce leur rôle au lieu de simplement le remplacer.

  Le courtage en assurance est attractif pour Sequence, car il représente un vaste marché composé d’entreprises établies reposant sur les relations et affichant des taux élevés de fidélisation de la clientèle, tout en étant difficile d’accès pour les start-ups. Dans ce contexte, Lee qualifie l’acquisition prévue de Baldwin pour 7,7 milliards de dollars, réalisée conjointement avec le Dell Family Office, de plus grande opération de retrait de la cote soutenue par l’IA à ce jour ; Baldwin disposerait d’une équipe dirigeante solide, d’une base technologique centrale et aurait déjà déployé Anthropic à grande échelle.

  À la différence des fonds de Private Equity classiques, Sequence ne souhaite pas acheter autant d’entreprises que possible, les revendre après une courte période ou créer de la valeur principalement au moyen de structures financières. La société vise au maximum une transaction par an et prévoit un horizon nettement plus long pour la transformation technologique. Lee estime que les sociétés d’acquisition traditionnelles sont surtout désavantagées lorsqu’il s’agit de recruter des ingénieurs de premier plan dans le monde entier, de leur influence sur les décisions d’investissement et de la pression habituelle liée à une revente au bout de trois ans, tout en reconnaissant les progrès qu’elles accomplissent dans la transformation par l’IA.

  Parmi les principaux critères de sélection de nouvelles participations, Lee cite des équipes dirigeantes exceptionnelles, une connaissance approfondie du secteur, une ouverture déjà manifeste à la technologie ainsi que des marchés où les entreprises établies disposent d’avantages structurels. La leçon générale qu’il tire de ses investissements et de la création d’entreprises est que des personnes exceptionnelles sur de grands marchés comptent davantage que l’idée prétendument la meilleure, car la mise en œuvre et la persévérance finissent par déterminer le succès.

  OpenAI, Anthropic, xAI, ChatGPT ainsi que les plateformes de Sequence Atlas, Lattice et Artifacts ont été explicitement abordés ; format : Deep-Dive.

NVIDIA Developer (1 nouvelle vidéo)

• Vertically Integrated, Horizontally Open | AI Factory Insider Ep 5
  22.9.2026, 21:43:02

  La vidéo explique le concept « intégré verticalement, ouvert horizontalement » : NVIDIA optimise l’ensemble de la pile d’IA pour offrir des performances maximales, tout en ouvrant chaque niveau aux fournisseurs de matériel, aux partenaires de middleware, d’orchestration, de modèles et de bibliothèques, ainsi qu’aux entreprises disposant de leurs propres données et workloads. Il devient ainsi possible de réutiliser des fondations communes, comme la gestion des données, l’entraînement, le fine-tuning et l’inférence, dans de nombreux secteurs, tout en adaptant les données, les modèles et l’expertise au cas d’usage concerné. Parmi les exemples cités figurent le traitement automatisé des données dans le secteur de la santé, la recherche de médicaments assistée par l’IA, les systèmes de recommandation dans le commerce, les simulations industrielles, la reconstruction d’images dans les dispositifs médicaux, ainsi que la détection des fraudes et l’optimisation de portefeuilles dans le secteur financier. CUDA est décrit comme le lien central entre les applications et le matériel GPU, et comme une plateforme multicouche allant des frameworks jusqu’aux contrôleurs matériels. Les bibliothèques CUDA fournissent des composants réutilisables et optimisés, afin que les développeurs n’aient pas à tout implémenter eux-mêmes. Il est également souligné que le terme « ouvert » désigne ici une disponibilité libre, la prise en charge de standards ouverts et la possibilité de développer ses propres activités sur cette base, sans impliquer nécessairement l’open source ou la neutralité vis-à-vis des fabricants. Le développement étroitement coordonné du matériel et des logiciels doit permettre de nouvelles fonctionnalités et faire bénéficier, dans certains cas, les anciennes générations de GPU des améliorations apportées. Dans le contexte de l’IA agentique, les bibliothèques CUDA devraient être disponibles sous forme de « Skills » pour les agents, afin qu’ils puissent sélectionner eux-mêmes les outils appropriés et effectuer, par exemple, le traitement des données ou l’optimisation des performances. Selon l’échange, le rôle des développeurs évolue ainsi : ils passent de l’implémentation manuelle à la conduite d’agents, à l’approfondissement de leurs connaissances métier et à la conception globale des systèmes ; l’IA et les humains sont appelés à se compléter.

  NVIDIA, CUDA, les bibliothèques CUDA-X et l’IA agentique ont été explicitement abordés ; format : Deep-Dive.

Odysseas

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OpenAI (2 nouvelles vidéos)

• One Prompt. A Feature Built and Tested. | Ramp × GPT-6 Astra
  21.9.2026, 19:22:03

  Chez Ramp, Astra est utilisé comme une sorte de collègue IA auquel on donne des objectifs généraux plutôt que des instructions détaillées, et qui travaille ensuite de manière autonome sur les tâches. L’équipe cite comme exemple la demande d’implémenter des stratégies de routage selon le niveau de granularité des clés API : Astra a trouvé l’emplacement approprié dans l’application, effectué les modifications, travaillé dessus pendant environ douze minutes, puis les a validées pendant près de quinze minutes. Il a notamment identifié de lui-même la bonne clé API et les paramètres adéquats, et a même vérifié les modifications dans la vue mobile, bien que cela ne lui ait pas été explicitement demandé. Les réponses concises, les captures d’écran des modifications et sa capacité à comprendre des exigences vagues sont particulièrement mises en avant. À l’avenir, Astra devrait notamment aider à récupérer automatiquement les justificatifs pour les clients ; l’objectif sera alors de tester dans quelle mesure il peut s’adapter à de nombreux sites marchands différents.

  Astra et Ramp sont explicitement abordés ; format : démonstration.

• “A Staff Engineer Collaborator” | Notion’s First Look at GPT-6 Astra
  21.9.2026, 19:17:35

  Astra est décrit comme une sorte de « Staff Engineer Collaborator » : plutôt que de lui confier de petites tâches clairement délimitées, il faudrait lui indiquer un objectif global et l’état souhaité. Quinn rapporte que, par rapport aux modèles précédents, Astra communique nettement mieux, explique ses résultats plus clairement et établit plus rapidement les liens pertinents. Pour sa première tâche de grande envergure, Astra devait réexaminer un contrôle existant portant sur la réutilisation de tokens et identifier les problèmes qui avaient été négligés ; selon Quinn, il a effectivement trouvé des points précédemment manqués et les a décrits avec précision, sans fioritures inutiles. Le développeur passe ainsi moins de temps à décoder les questions et les résultats du modèle, et peut poursuivre plus rapidement son travail avec lui. Pour une utilisation en équipe, Quinn recommande donc de définir plutôt un objectif central ou un indicateur qu’une tâche isolée.

  Astra et Soul ont été explicitement abordés ; format : opinion/réflexion.

Pinecone

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Productive Dude (1 nouvelle vidéo)

• ChatGPT Sites + Higgsfield: Build Beautiful ANIMATED Websites! (ChatGPT Sites Tutorial)
  22.9.2026, 20:05:21

  Avec ChatGPT et le plugin Higgsfield, des images de référence cohérentes sont d’abord créées pour illustrer la préparation d’un burger : du burger sur le gril au retournement et à la fonte du fromage, puis à l’ajout des garnitures, à l’emballage et à l’ajout des frites. Ces images sont combinées avec Higgsfield pour former une séquence vidéo cohérente ; Kling 3.0 Pro est utilisé pour la génération à partir d’images de début et de fin, car selon ChatGPT, Veo 3.1 ne prend pas en charge les images de fin. Les clips générés sont vérifiés et, en cas d’erreur — comme un retournement incomplet ou des transitions peu naturelles — retravaillés à l’aide d’images supplémentaires et d’images intermédiaires. La vidéo finale dure presque deux minutes, mais présente encore de petits défauts de texture sur la table. La vidéo est ensuite utilisée dans ChatGPT Sites pour créer un site web avec effet de parallaxe, dont le défilement contrôle la séquence vidéo et fait apparaître du texte dans les zones libres de l’image. Après avoir choisi différentes variantes de polices et de couleurs, la page est ajustée à plusieurs reprises, notamment avec des passages plus rapides ou plus lents, du texte animé plutôt qu’apparaissant brusquement, ainsi que la suppression d’éléments de navigation superflus. Enfin, des animations de texte plus créatives, des descriptions plus longues, une correction des couleurs, des reflets lumineux et des vignettes sont ajoutés, donnant naissance à un site immersif consacré aux burgers, avec des effets de chaleur, du fromage fondant, des badges d’ingrédients et des animations dépendant du défilement. Thèmes explicitement abordés : ChatGPT, ChatGPT 6 Astra, ChatGPT Sites, Higgsfield, Kling 3.0 Pro, Veo 3.1, Claude et HeyGen ; format : tutoriel.

Sebastien Dubois

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Simone Rizzo (1 nouvelle vidéo)

• Jev è la nuova era dell’AI: l’ho rifatto in 1 giorno e te lo regalo
  26.9.2026, 10:23:26

  Jeev est décrit comme un modèle « System-One » fermé et payant : ce n’est pas un chatbot classique, mais un système qui traite un état et plusieurs questions en parallèle, puis fournit des réponses typées telles que des valeurs booléennes, des classes ou des scores. L’auteur a donc développé avec Rizzo Flow une variante locale open source qui, selon la démonstration, prend plusieurs décisions en environ 175 millisecondes, fonctionne également sur CPU et peut traiter jusqu’à un million de tokens d’entrée. Sur le plan technique, il explique trois approches possibles — encodeur, décodeur et modèles de diffusion — et précise que Rizzo Flow repose sur un décodeur : la génération autorégressive de tokens s’arrête après le premier token, puis seules les probabilités des options de réponse pertinentes sont évaluées. Pour plusieurs questions, le KV-cache de l’état inchangé est réutilisé : seules les questions concernées doivent ainsi être retraitées et les réponses peuvent être générées en parallèle. Au lieu de Qwen, Rizzo Flow utilise le modèle Spark X 2.5 dans des variantes de 4 et de 1,7 milliard de paramètres, a été affiné avec LoRA et QLoRA, puis calibré à partir de données Jeev distillées ; les utilisateurs peuvent également employer leurs propres jeux de données pour des tâches spécifiques. Dans la démonstration, le modèle classe notamment des CV, des tickets de support et des questions oui-non, attribue des catégories ou des scores et choisit aussi une option « Je ne sais pas » lorsqu’il manque d’informations. L’API doit être compatible avec celle de Jeev, afin que le code existant puisse continuer à être utilisé sans modification. Parmi les domaines d’application, l’auteur cite l’automatisation de navigateurs, le nettoyage du contexte dans les agents, l’analyse publicitaire, la qualification de leads ainsi que la classification de tickets, d’e-mails et de documents, notamment en association avec un modèle d’agent plus grand comme Claude. Pour conclure, il répond aux objections concernant la nouveauté, l’utilisation de modèles encodeurs plutôt que décodeurs et la légalité de la distillation ; selon sa propre analyse, Jeev n’a rien de particulier sur le plan architectural, mais constitue un classificateur rapide et pratique, très utile pour les workflows métier.

  Jeev, Rizzo Flow, Semif, Laya, Open Jeev, Spark X 2.5, Qwen, Gemma, DeepSeek, Mistral, Claude et Llama ont été explicitement abordés ; format : Deep-Dive.

Supabase (1 nouvelle vidéo)

• The future of AI…
  23.9.2026, 13:00:03

  Jev est présenté comme un complément aux modèles de langage génératifs, et non comme leur remplacement. Alors qu’un LLM classique peut être utilisé comme un marteau pour de nombreuses tâches différentes et génère ses réponses token par token, Jev fonctionne comme un tournevis : il traite les données en un seul passage, choisit parmi des réponses prédéfinies et fournit en plus une probabilité de confiance, par exemple « spam : 0,97 ». Il est donc particulièrement adapté aux tâches de classification telles que la détection de spam, la détection des fraudes, la modération de contenu ou l’acheminement des tickets d’assistance. Les classificateurs étaient certes utiles jusqu’à présent, mais leur développement était coûteux, car ils nécessitaient des données annotées, un entraînement, un hébergement, une surveillance et, pour chaque nouvelle tâche, un nouveau modèle. Jev est censé simplifier ce processus au moyen d’une seule requête API, sans entraînement, hébergement ni équipe de machine learning dédiée ; un projet trimestriel devient ainsi une tâche réalisable en un après-midi. Selon la vidéo, la plus grande différence réside dans les coûts : comme aucun token de sortie n’est généré, Jev serait 400 fois moins cher. La thèse centrale est que les développeurs utilisaient souvent des modèles génératifs pour des tâches de classification simples et qu’ils disposent désormais, pour la première fois, de plusieurs outils adaptés parmi lesquels choisir.

  Jev, les LLM, ChatGPT et OpenAI sont explicitement abordés ; format : analyse approfondie.

Tech With Tim (1 nouvelle vidéo)

• LM Studio Full Tutorial – The BEST Way to Run Local Models
  26.9.2026, 11:50:21

  LM Studio permet de télécharger gratuitement des modèles locaux sur son propre ordinateur, de les exécuter et de les mettre à disposition d’autres applications via une API d’inférence locale. Pour choisir un modèle, il est essentiel de connaître la quantité de VRAM ou de mémoire unifiée disponible ; LM Studio filtre les modèles en fonction du matériel et recommande les variantes adaptées. Il est notamment expliqué que les quantifications telles que Q4, Q6 ou Q8 influencent les besoins en mémoire et la précision, les niveaux de quantification plus faibles nécessitant généralement moins de mémoire. Après le téléchargement, un modèle est chargé et différents paramètres peuvent être ajustés, notamment la longueur du contexte et la quantification du cache ; plusieurs modèles peuvent être chargés en parallèle, à condition de disposer de suffisamment de mémoire. L’interface de chat intégrée prend en charge les prompts système, la modification des paramètres, les sorties structurées, les plugins, le traitement de fichiers et les serveurs MCP. Le tutoriel montre ensuite comment utiliser le serveur local depuis VS Code et l’extension Kline via un point de terminaison compatible avec OpenAI ; après une première configuration du contexte trop importante, le modèle est utilisé avec succès avec un contexte réduit. Enfin, il est montré comment un modèle local génère un script Python qui envoie lui-même une requête à l’API de LM Studio.

  LM Studio, les modèles locaux, Gemma, les points de terminaison compatibles avec OpenAI, VS Code, Kline et Claude Code ont été explicitement abordés ; format : tutoriel.

TheAIGRID (1 nouvelle vidéo)

• Google Just Took A Massive Step Towards AGI
  26.9.2026, 00:00:07

  Google DeepMind a créé avec le DeepMind Institute une institution permanente consacrée à la conception, à l’évaluation, à la régulation et au déploiement de l’AGI. Parmi les participants figurent notamment Shane Le, James Manika et Demis Hassabis ; des chercheurs de Google, de DeepMind et du monde académique sont appelés à collaborer et à publier leurs résultats.

  Les dix points essentiels :

  1. Institution dédiée à l’AGI : Sa création ne correspond ni à un nouveau modèle Gemini ni à la preuve que l’AGI a déjà été atteinte, mais elle constitue un signal institutionnel important.
  2. Selon DeepMind, l’AGI se rapproche : Les fondateurs définissent l’AGI comme un système doté des capacités cognitives du cerveau humain et s’attendent à ce que les lacunes actuelles soient bientôt comblées. Ils évoquent des conséquences possibles telles que des communautés d’agents IA, des transformations institutionnelles, des avancées scientifiques ainsi que des risques cyber, biologiques et liés au contrôle.
  3. Horizon temporel : 2028 : Shane Le estime à 50 % la probabilité de voir apparaître une AGI minimale d’ici 2028, tout en soulignant que les chatbots actuels n’ont pas encore atteint ce seuil.
  4. Mesure au moyen d’un profil cognitif : Un framework évalue dix capacités à l’aide de nouvelles tâches que le modèle n’a pas vues pendant son entraînement. Cela doit permettre de déterminer où un modèle est performant, peu fiable ou présente des lacunes fondamentales.
  5. Agents capables de s’améliorer eux-mêmes : La recherche en sécurité doit également étudier les systèmes qui contribuent à concevoir, programmer, tester ou entraîner de meilleures IA. Ces systèmes pourraient accélérer les cycles d’amélioration, tout en rendant le contrôle humain plus difficile.
  6. Surveillance des processus de raisonnement : Les données de Chain-of-Thought peuvent fournir des indices sur la tromperie, la conscience des tests ou les incompréhensions. Les futurs modèles pourraient toutefois fonctionner davantage à l’aide de représentations numériques illisibles pour les humains ; leur surveillabilité devra donc être examinée de manière ciblée.
  7. Tests avant la publication : Hassabis propose un organisme indépendant réunissant des experts, une participation des pouvoirs publics, des tests à grande échelle et des évaluations dont le contenu ne serait pas connu à l’avance. Les entreprises pourraient d’abord partager volontairement leurs modèles les plus performants jusqu’à 30 jours avant leur lancement ; en cas de risques graves, un ralentissement coordonné pourrait également être envisagé.
  8. Conséquences sur le travail et l’économie : Une étude compare plusieurs scénarios, allant de l’automatisation limitée de certaines tâches au remplacement massif d’emplois, jusqu’à une économie poursuivant sa croissance malgré une baisse de la demande de travail intellectuel humain. Les mesures politiques devraient être liées à des indicateurs mesurables tels que les salaires, la durée du chômage et la part du travail dans les revenus.
  9. Influence sur la définition du problème : Bien que les contributions soient présentées dans une clause de non-responsabilité comme de simples pistes de discussion et non comme une position officielle de Google, les dirigeants liés à DeepMind et à Google pourraient influencer la manière dont les gouvernements et les autres laboratoires évaluent l’AGI, les benchmarks et les mesures de sécurité.
  10. Signaux décisifs pour l’avenir : Il sera important de voir si DeepMind publie régulièrement des profils cognitifs pour Gemini, parvient à surveiller les processus de raisonnement malgré des méthodes plus performantes et plus opaques, met en place des tests indépendants pour les systèmes agentiques et traduit les propositions de l’institut en décisions concrètes chez Google.

  La création de l’institut ne prouve donc pas que l’AGI a été atteinte ; elle montre plutôt que DeepMind considère suffisamment proche l’arrivée de systèmes aux capacités comparables à celles des humains pour préparer institutionnellement, en plus de leur développement, leur mesure, leur mise à disposition, leur sécurité et leurs conséquences sociales. Google DeepMind, Gemini et AGI ont été abordés ; format : Deep-Dive.

Theo – t3․gg (1 nouvelle vidéo)

• Getting the most out of Opus 5.5
  25.9.2026, 00:11:51

  Opus 5.5 est censé être particulièrement performant lorsqu’on lui confie une tâche complète avec un état final clairement défini : par exemple, implémenter une fonction, faire passer les tests, puis fournir une capture d’écran ou une PR. Plutôt que d’écrire « réfléchis soigneusement », il faudrait laisser le modèle décider lui-même de la quantité de reasoning dont il a besoin ; le mode « Max » est notamment critiqué, car il consommerait beaucoup plus de tokens et de temps sans fournir de meilleurs résultats de manière notable. Pour les tâches longues, l’intervenant recommande d’ajuster les instructions pendant que le processus est en cours, plutôt que d’interrompre le thread pour en redémarrer un nouveau, et de préciser explicitement quand le modèle doit poursuivre et quand il doit poser une question. Dans un exemple, Opus déplace une tâche sur un autre ordinateur, y configure le repository, les variables d’environnement et les accès, tout en recevant des autorisations claires, mais aussi la consigne de poser des questions en cas d’incertitude et de ne pas perturber l’ordinateur local avec le contrôle du navigateur ou de l’ordinateur. Les grandes tâches peuvent être divisées en sous-tâches ou confiées à des Subagents, en veillant si nécessaire à autoriser explicitement leur utilisation.

  Pour les tâches de design, il ne faut pas seulement décrire les styles souhaités, mais aussi citer des exemples concrets de motifs indésirables ; les captures d’écran et les extraits d’image annotés seraient particulièrement utiles à cet effet. Après les longues exécutions, il faut d’abord vérifier si le modèle attend une décision ou une validation, puis lire son résumé, les modifications apportées, les points en suspens et les aspects impossibles à vérifier. L’intervenant utilise également des modèles d’autres familles pour la revue du code et considère notamment les modèles d’OpenAI ainsi que d’autres modèles cités comme de précieux reviewers, car ils détectent parfois des erreurs différentes de celles repérées par Opus. La thèse centrale est qu’Opus 5.5 a besoin de davantage de marge de manœuvre, de conditions de vérification claires et de confiance, tandis que l’humain fixe les limites concernant les actions risquées ou destructrices ; les changements de modèle en cas de signalement de sécurité et le fait d’éviter les demandes visant à révéler les traces internes de reasoning sont également abordés. Anthropic, Opus 5.5, Claude Code, Claude Apps, Browserbase, T3 Code, OpenAI, Fable 5.1, Grock 47, GB6 Soul et GPT6 Astra ont été explicitement mentionnés ; format : Deep-Dive.

Tim Carambat

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Tina Huang

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Apprentissage non supervisé

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Weights & Biases

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WorldofAI (1 nouvelle vidéo)

• HUGE OpenAI DevDay LEAK! “o” AI Agent, Sonnet 5.5 BEATS GPT-6, MiniMax M3.1 OUT & More! AI NEWS
  27.9.2026, 06:17:31

  Avant l’OpenAI DevDay du 29 septembre, des fuites concernant un produit nommé « O » ou « AON » sont évoquées : il s’agirait d’un assistant potentiellement actif en permanence pour des tâches de longue durée, capable de travailler pendant des heures, des jours ou des semaines, d’exécuter du code, d’effectuer des recherches et éventuellement de coordonner plusieurs agents. Des indices concernant trois niveaux de vitesse pour l’API — Standard, Fast et Ultra Fast — ainsi qu’une possible extension de l’accès particulièrement rapide ont également été découverts. Anthropic devrait lancer Sonnet 5.5 dans les prochaines semaines ; des rapports de tests et l’évaluation personnelle de l’intervenant présentent le modèle comme très rapide, efficace et parfois plus performant que « GPT-6 Soul », bien que ces affirmations et les tarifs supposés n’aient pas été confirmés. MiniMax M3.1 Flash a d’abord été dévoilé par une entrée GitHub supprimée, avant d’être officiellement lancé comme modèle rapide pour les tâches de développement quotidiennes ; des exemples montrent des résultats solides avec les graphiques et les SVG, même s’il n’atteindrait pas le niveau de GPT-6. Il est également mentionné que LongCat 2.5 Preview devrait être disponible gratuitement pendant deux semaines via Open Code, avec un contexte d’un million de tokens, des capacités multimodales et sans conservation des données. Autre exemple présenté : Opus 5.5, qui aurait créé presque de manière autonome un vaste clone de Minecraft comprenant des dizaines de milliers de lignes de code et de tests, des centaines de fichiers ainsi que des images et des sons générés. Un passage sponsorisé fait la promotion de Firecrawl Developer Index, qui parcourt la documentation destinée aux développeurs, les issues et les pull requests, et peut notamment se connecter à Cursor, Codex et aux clients MCP.

  OpenAI, Anthropic, les modèles GPT, O/AON, Astra, Sonnet 5.5, Opus 5.5, MiniMax M3.1 Flash, LongCat 2.5, Firecrawl, Cursor, Codex et MCP ont été explicitement abordés ; format : Roundup.

Zubair Trabzada | AI Workshop (6 nouvelles vidéos)

• I Combined Claude Opus 5.5 With Jev – Here’s What Happened
  26.9.2026, 19:17:23

  La vidéo compare Claude Opus 5.5 utilisé seul à une combinaison de Jev et d’Opus 5.5 pour traiter des demandes de clients. Jev prend en charge les décisions rapides de classification, par exemple pour déterminer si un problème de paiement est urgent, nécessite un suivi ou doit être placé en priorité absolue ; dans un exemple, cette étape a duré 293 millisecondes, contre 1,85 seconde avec Opus seul, sans même faire appel à Opus. Sur douze messages différents, la combinaison a traité le test en 19,7 secondes avec quatre appels à Opus, tandis qu’Opus seul a nécessité 33,9 secondes et douze appels. Dès qu’une demande nécessite véritablement la rédaction d’une réponse, par exemple une demande de devis pour un petit site web, Jev la transmet à Opus ; les résultats restent ainsi similaires, tandis que la décision préalable est prise plus rapidement. La vidéo explique ensuite comment construire un tel système pour le service client ou d’autres processus métier avec Claude Code, des connexions MCP et Zapier, en intégrant Jev via une connexion correspondante. Elle montre également comment connecter un compte Jev à l’aide d’une clé API, ainsi qu’un exemple avec l’assistant Jarvis, qui fait d’abord classifier les demandes par Jev avant d’utiliser Opus 5.5 pour les tâches plus complexes. Dans la partie consacrée à Claude Code, Opus 3.5 est explicitement recommandé ; une collection gratuite de prompts et une version payante de Jarvis sont également mentionnées.

  Les sujets explicitement abordés sont Claude Opus 5.5, Opus 3.5, Jev, Claude Code, MCP, Zapier, Type Safe Jev, Zendesk et Jarvis ; format : tutoriel.

• My AI Called Me During a Meeting (Real Recording)
  24.9.2026, 20:07:46

  Jarvis est un assistant IA ayant accès à des fichiers, des dossiers et divers outils. Dans la démonstration, il détecte une situation professionnelle urgente, appelle l’utilisateur pendant une réunion et lui annonce que Dana Whitfield a signé un contrat de 3 400 dollars ; il consulte ensuite le calendrier, ajoute un rendez-vous de lancement et envoie une confirmation accompagnée d’un message vocal via Telegram. Jarvis peut également extraire des informations de l’« AI second brain » personnel, voir l’écran et en prendre le contrôle, ainsi qu’effectuer des actions dans une campagne publicitaire jusqu’à ce que l’utilisateur l’arrête. Grâce à la caméra, il peut observer l’utilisateur et, par exemple, lui donner son avis sur sa tenue. La vidéo présente aussi un module de réflexion appelé « Jev », qui classe rapidement les demandes et détermine si elles concernent des fichiers ou nécessitent une action ou un outil. Le créateur présente Claude Opus 5.5 comme le modèle privilégié pour Jarvis, tout en mentionnant la possibilité de passer à d’autres modèles. Il propose également un pack de prompts gratuit pour reproduire le système, ainsi qu’une version prête à l’emploi dans une communauté payante.

  Les sujets explicitement abordés sont Claude Opus 5.5, Claude Fable 5, Sonnet, Jev, Telegram, Google Kalender, Gmail, GitHub, Notion, Google Sheets, Google Drive, Zapier et Canva ; format : démonstration.

• Claude Opus 5.5 Is a Game Changer for Small Business
  23.9.2026, 23:33:29

  Claude Opus 5.5 est présenté comme particulièrement adapté aux tâches récurrentes des petites entreprises, comme le suivi des factures, la prise de contact avec des prospects et la réponse aux e-mails fréquents. La démonstration combine Opus 5.5, Claude Code ou l’application Claude pour ordinateur, ainsi que le plugin « Claude for small businesses », qui contient des workflows prédéfinis pour la gestion de la boîte de réception, le SEO, les factures et la gestion des prospects, entre autres. L’installation s’effectue depuis la section des plugins, en recherchant « small business » puis en activant le plugin d’Anthropic. Pour les services supplémentaires, Zapier est configuré comme connecteur afin de relier des applications telles que Gmail, Google Sheets et Slack et de leur accorder les autorisations nécessaires. La démonstration concrète consiste à créer un processus qui recherche dans Gmail les messages de personnes réelles, ignore les newsletters et les justificatifs, enregistre des réponses sous forme de brouillons dans le style d’écriture personnel de l’utilisateur, consigne les demandes dans une feuille Google et envoie ensuite un résumé sur Slack. Lors de l’exécution présentée, cinq e-mails ont été trouvés, dont trois pertinents ; des brouillons, un suivi sous forme de tableau similaire à un CRM et un résumé Slack ont été créés pour ces derniers, les messages devant encore être vérifiés avant leur envoi. D’autres workflows sont également évoqués, notamment les briefings hebdomadaires, le marketing, la recherche de prospects, les offres d’emploi, les relances et la planification des stocks ; l’intervenant souligne que le système peut déduire sa manière de travailler à partir des interactions précédentes.

  Les sujets explicitement abordés sont Claude Opus 5.5, Claude, Claude Code, Claude for small businesses, Anthropic, Zapier, Gmail, Google Sheets, Slack, Google Calendar, Zoho CRM et l’assistant « Jarvis » ; format : tutoriel.

• I Upgraded JARVIS With Jev (INSANE Results!)
  22.9.2026, 19:51:01

  Jev est présenté comme une couche décisionnelle préalable pour l’assistant IA Jarvis. Avant chaque réponse, Jev évalue notamment le domaine auquel appartient une demande, son degré de complétude, le fait que Jarvis soit directement interpellé, la nécessité éventuelle d’une action comportant davantage de risques et la présence ou non de l’information dans le « Vault ». Pour une demande concernant des notes sur les réseaux sociaux, Jev attribue la tâche au Vault, après quoi Jarvis récupère les fichiers et dossiers correspondants. Pour les tâches liées aux e-mails, Jev détecte en revanche qu’une action est nécessaire, classe la demande comme relevant de la messagerie ou du calendrier et exige une confirmation ; dans l’exemple, Jarvis signale également que des messages identiques ont déjà été envoyés. Une demande vague visant à créer une facture pour John Doe et à l’envoyer via Telegram entraîne elle aussi une demande de précisions, car les informations relatives au destinataire et à la facture manquent et la demande ne peut probablement pas être traitée à partir du Vault. Selon la vidéo, l’avantage de cette approche est que Jarvis doit vérifier moins de fonctions et d’outils lui-même grâce à cette redirection rapide, ce qui le rendrait plus efficace, plus rapide et moins coûteux. Un guide PDF gratuit consacré à l’intégration personnelle est également annoncé, tandis qu’une version prête à l’emploi de Jarvis est proposée dans une communauté payante. Les sujets abordés sont Jev, Jarvis et l’API Type-Safe ; la vidéo est une démonstration.

• I Let GPT-6 Astra Run My Meta Ads – Here’s What Happened
  22.9.2026, 00:36:30

  GPT-6 Astra est censé créer des publicités Meta de manière largement automatisée : après la saisie d’une idée de produit, il recherche dans la bibliothèque publicitaire de Meta les publicités concurrentes actuellement diffusées, analyse leurs accroches et leurs messages, puis utilise ces enseignements pour créer de nouveaux supports publicitaires. Dans l’exemple, un prompt concernant le produit « PacNest », un cube de rangement compressible, est saisi dans Codex ; le système recherche ensuite automatiquement des publicités pertinentes et crée plusieurs publicités statiques photoréalistes à l’aide de Hicksfield. D’après l’affichage, le processus a duré 9 minutes et 29 secondes, les pages consultées et les publicités utilisées restant traçables dans Codex. La vidéo montre également comment connecter Hicksfield via un plugin et l’autoriser une seule fois. Outre les images statiques, il est possible de générer des publicités vidéo et UGC, par exemple pour le produit « Nook Beam Mini » ; Cance 2.5, Nana Banana Pro et GPT image 2.5 sont notamment mentionnés dans Hicksfield à cette fin. Codex peut également intégrer les données de campagnes existantes, les publicités ayant déjà obtenu de bons résultats et les notes personnelles, ainsi que créer des campagnes publicitaires dans le navigateur ; le budget et le choix entre des publicités statiques moins coûteuses et des vidéos plus chères restent du ressort de l’utilisateur. Une aide gratuite est proposée sous la forme d’un PDF contenant des prompts et des concepts fondés sur la recherche.

  Les sujets explicitement abordés sont GPT-6 Astra, Codex, Hicksfield, la bibliothèque publicitaire de Meta, Cance 2.5, Nana Banana Pro, GPT image 2.5, Jarvis et Jev ; format : tutoriel.

• How to Use JEV With Claude Code and GPT-6 Astra
  21.9.2026, 17:56:18

  JEV est présenté comme un modèle décisionnel, et non comme un modèle de langage : il n’écrit pas de texte, mais évalue des situations prédéfinies, fournit des probabilités, des décisions oui/non, des choix à réponses multiples ou des évaluations. Selon la vidéo, cela le rend particulièrement rapide et peu coûteux ; dans l’exemple présenté, il réagit parfois en moins de 100 millisecondes pour gérer la circulation. Une simulation de ville construite avec GPT-6 Astra utilise JEV pour réguler le trafic aux intersections et réagir immédiatement à des changements tels que la fermeture de routes. JEV n’est pas censé créer lui-même des applications, mais servir de couche décisionnelle au sein d’applications développées avec Claude Code ou GPT-6 Astra. Pour l’utiliser, la vidéo décrit la création d’un compte sur TypeSafe.ai, l’obtention d’une clé API, puis l’intégration de cette clé dans l’application ; Vercel et OpenRouter sont également cités comme alternatives. Une autre application présentée est un assistant IA, ou « AI second brain », dans lequel JEV détermine plus rapidement quelles notes ou quels fichiers correspondent à une demande. L’idée centrale est que de nombreuses applications prétendument créées avec JEV ont en réalité été développées avec d’autres modèles, JEV étant uniquement utilisé pour prendre des décisions rapides.

  Les sujets abordés sont JEV, Claude Code, GPT-6 Astra, ChatGPT, Claude, Opus 5, TypeSafe.ai, Vercel et OpenRouter ; format : tutoriel.

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