Salut à tous,

C’est le résumé du vendredi, où on fait le point sur les explorations et les découvertes de la semaine.

La tâche que tu repousses mérite ta matinée

J'ai construit mes journées pendant des mois avec la méthode 1-2-3, héritée d'Atomic Habits.

• Une tâche essentielle, celle sur laquelle je veux être 100 % présent.

• Deux tâches urgentes — répondre à un client, une réunion à laquelle je ne couperai pas.

• Trois tâches de maintenance : le sport, la lecture, une marche en forêt, tout ce qui assure l'entretien du corps et de l'esprit. Ce sont les premières que l'on sacrifie, et c'est exactement pour ça qu'elles sont dans la liste.

Tim Ferriss apporte la pièce manquante avec un concept qui s’appelle aussi la Most Important Task (MIT, ou Tâche la plus importante en français). Le principe : parmi tout ce que tu dois faire, identifier la tâche la plus stressante, la plus chronophage, la plus difficile — celle que tu repousses depuis trois jours — et lui bloquer deux à trois heures dans la journée.

On ne réinvente rien. C'est même assez basique. Mais c'est une chose que j'avais tendance à ne pas faire, et l'exercice m'a sorti trois chantiers hier :

1. Augmenter ma capacité de production par la délégation. Comment faire plus, avec plus de monde, sans que tout dépende de moi ?

2. Traiter mes mails starred (méthode gmail). J'en avais 26 le matin, 7 le soir.

3. Attaquer le stock de newsletters en retard. 95 à lire et à transformer en contenu.

Aucune de ces trois tâches n'est agréable. C'est précisément pour ça qu'elles méritent le créneau du matin plutôt que la fin de journée, quand il ne reste plus d'énergie pour les affronter.

La suite de cette édition est le produit direct de la troisième : une session de revue de presse de deux heures, en lisant et en écrivant en même temps.

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Intelligence Artificielle

Dernières nouvelles

• GLM 5.3 et GLM 5.3 Flash sont disponibles — Z-AI enchaîne quelques semaines seulement après la 5.2. Le modèle est multimodal et, sur les benchmarks partagés par la newsletter Ollama, il surperforme la 5.2 et vient rivaliser avec DeepSeek sur plusieurs fonctionnalités. La cadence d'itération des modèles ouverts chinois reste le vrai signal.

• Tella passe aux overlays — l'outil que j'utilise pour enregistrer mes vidéos vient concurrencer les éditeurs de bureau. Ils ont aussi développé un MCP avec Claude : on peut piloter le montage de vidéo avec l'IA. J'ai commencé à m'en servir, je vous ferai un tuto. L'édition vidéo est ce qui coûte le plus de temps dans la production de contenu, donc tout ce qui l'automatise compte.

• Watermarking obligatoire — l'AI Act impose désormais que les contenus générés soient détectables. Il y aura ceux qui respecteront la règle et les autres. Entre les deux, il y a l'utilisateur.

Plus d'un tiers du web porte des traces d'IA — et l'IA s'en nourrit (le grand continent)

C'est le chiffre qui m'interpelle cette semaine : plus d'un tiers des pages publiées depuis le lancement de ChatGPT comportent des signes significatifs de rédaction par IA. Le problème n'est pas le volume. C'est que ces pages deviennent les données d'entraînement de la génération suivante. Les chercheurs appellent ça l'effondrement des modèles.

1. Le mécanisme est récursif. Un LLM est un moteur probabiliste : il choisit le token le plus probable. Réentraîné sur sa propre production — ou sur celle de Claude, de DeepSeek, de Grok, chacun avec ses biais — il resserre encore la distribution autour de son centre. Les informations rares et atypiques ne disparaissent pas parce qu'elles sont fausses, mais parce qu'elles sont improbables. Résultat : uniformisation des données, dégradation de la cohérence, accumulation des erreurs à chaque génération.

2. On ne fait déjà plus la différence. Une étude de l'Université de Californie indique que GPT-4o a été pris pour un interlocuteur humain dans 77 % des échanges. Les contenus générés sont désormais jugés plus captivants et de meilleure qualité que ceux écrits par des humains. Sur du texte, on imagine ce que ça donne. Dans une économie de l'attention et de l'image, on peut frissonner en imaginant les prochaines évolutions.

3. La valeur bascule vers la qualité de l'information. L'IA reste excellente pour traiter de grands volumes de données. Mais entre la tentation de la falsification d'un côté et une réglementation qui tente de rendre les contenus détectables de l'autre, c'est l'utilisateur qui devra garder son esprit critique et croiser ses sources.

Ce que j'en retire, concrètement : quelle que soit la production que l'IA nous donne, il faut y remettre une patte humaine. Une vision, un vécu, un angle. Le modèle tire vers la norme — c'est un modèle statistique, c'est son métier. Le vôtre, c'est d'y remettre de l'écart.

Aujourd’hui une part important de ma production personnelle se fait à l’oral, parce que ça alimente mes contenus vidéo, et parce que je peux réutiliser les transcript pour les formater avec l’IA. Ce que vous lisez sort donc de ma bouche, de mon cerveau, mais est traité par Claude.

Garder la main sur le fond. Utiliser l’outil pour mapitriser la forme.

Systèmes & outils

Ma routine de veille : labelliser, résumer, clipper

95 newsletters non lues, c'est une dette cognitive. Le système que j'ai monté ne cherche pas à lire plus vite : il filtre en amont, sur trois étages.

1. Labelliser à l'entrée. Tout ce qui touche à l'IA arrive dans Gmail avec une étiquette dédiée. Le tri se fait à la réception, pas au moment de lire.

2. Résumer automatiquement. Un agent Claude tourne tous les trois jours sur ce label et me renvoie un résumé consolidé des nouvelles newsletters. C'est ce qui remplace la lecture linéaire. Usage simple pour que ça tienne dans la durée.

3. Clipper ce qui mérite mieux qu'un survol. Quand un article compte, je le clippe dans Obsidian. Un agent en tire trois ou quatre points détaillés et, surtout, une évaluation de la qualité de l'information : quelles sources sont citées, quelle est la typologie des données mises en avant. C'est ce dernier critère qui fait la différence — il permet de naviguer dans le flux sans confondre volume et valeur, et de garder une base de connaissances qui alimente réellement mes contenus au lieu de gonfler indéfiniment.

Une exemple de ma revue de presse autour des publications du Grand Continent :

• 10 août — Et si la vraie révolution technologique n'était pas l'IA ?
  Martin Kenney déplace le regard : la transformation structurante des prochaines décennies serait énergétique et industrielle (plateformes de technologies vertes) plutôt que cognitive. L'argument vaut aussi comme critique de l'allocation actuelle du capital.
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• 27 août — SpaceX va occuper près de 0,5 % de la Louisiane
  Pour tenir l'objectif de milliers de lancements Starship par an d'ici 2030, l'emprise foncière et industrielle atteint une échelle quasi-étatique. Question sous-jacente : l'infrastructure spatiale privée comme nouvelle souveraineté territoriale de fait.
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Climat

• Un maximum de température des océans hors saison. La température moyenne à la surface des océans extrapolaires a atteint 21,1 °C le 22 août dernier. L'anomalie n'est pas seulement le niveau : le maximum annuel se situe habituellement en mars-avril, après l'été austral. La courbe des anomalies mondiales montre une concentration très forte depuis 2023-2024, sur fond d'El Niño présenté comme le plus puissant jamais enregistré — avec les sécheresses et les incendies qui vont avec.

N’hésite pas à me partager tes retours ici, par mail. Qu’est-ce que tu préfères ? Qu’est-ce que tu voudrais voir plus ou ne plus voir du tout ? ​

A bientôt et bonne exploration !

Franck ⟁