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🚨🤯 NON MAIS LÀ, GOOGLE VIENT DE ME METTRE UNE CLAQUE AVEC GENIE 4 !
J'avais déjà trouvé Genie 3 absolument incroyable. Pour moi, c'était même l'une des démonstrations d'IA les plus impressionnantes de ces dernières années.
Mais là… on vient encore de franchir un cap !
Google vient de présenter Genie 4, et regardez-moi ces démonstrations !
On ne parle plus simplement de générer des images ou des vidéos. On parle de créer des mondes entiers, interactifs, dans lesquels on peut se déplacer et agir en temps réel.
Et cette fois, Google pousse encore plus loin les simulations grâce à l'intégration des capacités de Gemini : mouvements humains plus naturels, interactions, physique, cohérence des événements et même dialogues !
Franchement, vous imaginez les possibilités ?
Dans le jeu vidéo, on pourrait un jour créer des univers entiers simplement en les décrivant. Dans la robotique, entraîner des machines dans des milliers de situations virtuelles avant de les confronter au monde réel.
Et ce qui me fascine le plus, c'est qu'on commence à développer des IA qui ne se contentent plus de comprendre ou de générer du contenu, mais qui apprennent aussi à simuler le fonctionnement du monde qui nous entoure.
Alors évidemment, on en est encore au stade de la recherche, et ces simulations ne remplacent pas les moteurs de jeu ou les lois de la physique réelle.
Mais bordel, quelle évolution !
Il y a quelques années, on s'extasiait devant des images générées par IA. Aujourd'hui, on commence à explorer des mondes générés en direct.
Et si demain, au lieu de simplement regarder une histoire, on pouvait entrer dedans et la vivre ?
Je suis vraiment bluffé par cette direction que prend l'IA. Et vous, ça vous impressionne autant que moi ? 🤯
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Voici ce qu’il va se passer.
D’ici 5 ans, 2 ans d’après les plus optimistes, les IA sauront faire à peu près tout ce que 99 % des humains savent faire aujourd'hui.
D’ici 15 ans, peut-être 10 d’après les plus optimistes, les robots sauront faire à peu près tout ce que 99 % des humains savent faire aujourd'hui.
Mais cela ne veut pas dire que tous les humains seront remplacés dans leurs emplois instantanément.
Pour trois raisons :
1. La société sera longue à s’adapter.
Tous les process d’entreprises, les masses salariales, les procédures RH, les organisations d’usines, les méthodes de travail, etc. devront se réinventer. Cela prendra du temps, des consultants, créera beaucoup d’hétérogénéités entre entreprises. Une grande part de l'organisation sociale actuelle repose sur des conventions, pas des nécessités économiques. Pléthore de gens doivent leur emploi à l'inertie des institutions, au fait que les chefs veulent de grosses équipes, que c'est souvent plus facile d'embaucher que de licencier.
Beaucoup d'entreprises ne s'adapteront jamais, et continueront tant que leur rente de situation leur permettra, avant de disparaître et se faire remplacer. Ce processus pourra durer longtemps.
2. La société ne voudra pas s’adapter.
Non seulement les lois limiteront beaucoup d’usages (en médecine, dans les professions réglementées, dans l’éducation, le recrutement, la justice, les infrastructures critiques, que l’AI Act européen classe déjà « à haut risque »), mais aussi de grands mouvements luddites réclameront plus de lois. On a l’exemple de ces dernières semaines des mathématiciens : vingt-cinq médaillés Fields ont dénoncé dans Le Monde, le 11 septembre, un « grave désalignement » de l’IA en mathématiques, et plus d’un millier de chercheurs réunis dans l’Association for Human Mathematics se sont engagés à ne pas travailler pour les entreprises d’IA ni à publier de texte généré par une machine, une partie d’entre eux renonçant à tout usage de l’IA dans leur recherche. On sait bien que ça n’empêchera pas les Américains et les Chinois de les rendre obsolètes en quelques années, mais ces résistances locales ralentiront la transition.
Il y aura des centaines de pétitions anti-centres de calcul, et des milliers de zadistes qui mettront le feu à des grands projets d’infrastructure IA. Bientôt notre quotidien sera fait de tribunes et d'actions anti-IA.
3. Les contraintes physiques ne se relâcheront pas tout de suite.
Il va falloir beaucoup, beaucoup d’électricité, de centres de calcul, mais aussi d’usines à servomoteurs, actuateurs, d’acier de précision. Et construire, ça prend du temps, ça demande des permis, des négociations. Construire des centrales nucléaires en masse, ça prendra 20 ans, avoir un écosystème qui produit à l'échelle, sans doute autant.
Mais il faut se rendre compte d'une chose : me plus probable est que le monde soit déjà engagé sur un chemin irréversible.
Nous sommes déjà tous morts (en tant qu’organisations sociales) mais beaucoup ne le savent pas encore.
Tout comme une fois que la révolution industrielle avait commencé à Manchester à la fin du XVIIIe siècle, les sociétés traditionnelles partout sur terre étaient déjà mortes sans le savoir.
La Chine des Qing, la plus grande puissance mondiale de l’époque, n’est morte qu’en 1912. Mais elle a fini par mourir. Le Japon n’est pas mort, mais il s’est transformé avec Meiji de telle façon qu’il soit totalement méconnaissable.
Ainsi, dans les 20 ans à venir, de grandes nations tomberont, et la plupart seront au mieux totalement méconnaissables.
La période de transition durera une vingtaine d’années.
Et à l’issue de cette période, le monde aura connu l’équivalent au moins d’un bon siècle de développement. Le passage de 1820 à 1920.
Pour un dirigeant français au XIXe siècle, il n’y avait en réalité qu’un seul véritable enjeu : faire en sorte que la France passe du stade de grande puissance agraire à celui de grande puissance industrielle.
De la même façon, il n’y a qu’un seul enjeu pour nous désormais : que nous réussissions notre passage au stade de grande puissance IA.
Car sinon, ce ne sera pas seulement la paupérisation et la vassalisation, mais aussi l’explosion sociale et la montée de la violence. 15 ans sans croissance et la France s’embrase déjà et ses élites s’enfuient.
Imaginons 30 ans de plus.
Pour devenir une grande puissance IA, il n’y a que trois choses à faire, par ordre de difficulté :
1. Acquérir le maximum de maillons et de goulets d’étranglement de la révolution IA.
De l’énergie en abondance (construire du nucléaire en masse et tenir le cycle du combustible), des centres de calcul bien sûr et tout ce qui les alimente (transformateurs, aciers électriques, électronique de puissance, refroidissement), mais encore se remettre à faire des terres rares et des aimants, du silicium, du gallium, du lithium, des puces et de la mémoire, des équipements et gaz de fab, des réducteurs, moteurs et actionneurs, de la machine-outil de précision, des capteurs et de la photonique, des câbles et réseaux, etc. La révolution IA est une révolution qui s'apuie sur de l'infrastrcuture physique. Sans ça, non seulement nous serons les vassaux de ceux qui posséderont ces maillons, mais toute la richesse fuira vers ceux qui les possèdent.
2. Adapter notre système socio-économique à l’IA.
Donc modifier toutes les lois, toutes les contraintes. Faire basculer l’administration, les entreprises, le plus rapidement possible dans le monde de l’IA. Créer des incitations, des facilités, des formations. Adapter les institutions, l’école, la médecine, etc. Les révolutions technologiques sont dépendantes des institutions qui les diffusent, et les nôtres sont faites pour le monde d’avant.
3. Créer une organisation sociale qui accompagne la transition sans exploser.
Lors de la révolution industrielle, les campagnes se sont vidées, les villes se sont remplies d’ouvriers, la pauvreté de masse est devenue la grande question de l’époque, des révoltes, le quotidien était rythmé par les révolutions, les instabilités, les avènements de régimes autoritaires. La bascule rapide du système économique a provoqué des changements sociaux qui ont créé beaucoup de souffrance et ont emporté les gouvernements.
Pour notre transition, nous allons avoir besoin de beaucoup d’électriciens, de constructeurs de data centers, d’ingénieurs nucléaires, de techniciens de puces. Mais une grande partie des métiers du tertiaire seront devenus inutiles. Des cohortes entières de diplômés du supérieurauront encore moins de débouchés professionnels qu'aujourd'hui. C'est ma recette habituelle des révolutions.
Le cas extrême, c'est la révolte des Taiping, chez les Qing. En 15 ans, trente millions de morts. Presque deux fois la première guerre mondiale, parce que l'ordre social ancien ne pouvait survivre à la révolution industrielle.
Nous avons donc trois choses à faire seulement, mais trois défis majeurs, qui se heurtent à deux problèmes :
1. Le déni. Notre cerveau n’est pas fait pour penser les ruptures. Il est fait pour penser que demain ressemblera à hier, en un peu différent. Or, l'histoire fonctionne par sauts. Et nous sommes sur le point de faire un des plus grands sauts de l'histoire de notre espèce.
2. Le conservatisme des élites. Les élites par définition sont les bénéficiares du statu quo. Leur incitaiton ets donc de ralentir la transition pour maintenir leur pouvoir le plus longtemps possible.
Reste donc à sortir du déni et changer nos élites.
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Le mendiant de #kiev réclame,
Tenez-vous bien, encore :
115 milliards
Alors, peuples européens à vos portefeuilles.
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Ils ne perdent plus les élections.
Ils changent les règles.
En une semaine, regardez la séquence. Sans filtre.
Macron à Marseille : « Les réseaux sociaux abîment nos démocraties. »
Une semaine après les émeutes. Pas un mot sur pourquoi il manquait de policiers. Pas un mot sur ce que les gens ont vu dans la rue. Le diagnostic, c’est le thermomètre. Pas la fièvre.
Le lendemain, au Sénat : amendement. Pharos pourra exiger le retrait d’un message en 24 heures. Sans juge. Sans contradictoire. Juste une administration qui décide ce que tu as le droit de dire.
Le même week-end : Le Monde écrit qu’un tract RN se trouvait dans la voiture du tueur de Trappes. L’info part sur les plateaux. France 5 la reprend. La gauche s’en sert comme d’une preuve.
Le procureur antiterroriste dément. Rien dans la voiture. Le Monde corrige en silence. Zéro excuse. Zéro une.
Puis Aurore Bergé : « pour la première fois, un crime de masse raciste ».
Merah. Hyper Cacher. Des enfants juifs. Des clients juifs. Assassinés parce que juifs. Ça ne comptait pas ? Non. Ça ne servait pas le récit. Alors on a inventé le « loup solitaire » et le « pas d’amalgame ».
Le même jour, à l’Assemblée : des députés de gauche quittent l’hémicycle quand un RN parle de l’attentat. Pas un débat. Une fuite.
Et pendant ce temps, on parle d’une régularisation allant jusqu’à 400 000 clandestins… pendant qu’on discute de sortir Marine Le Pen de la présidentielle par la voie d’un juge. Pas par les urnes. Par une procédure.
Vous voyez le schéma ?
Si le peuple vote mal → on change qui a le droit de se présenter.
Si les réseaux montrent trop → on coupe.
Si un journal se trompe dans le « bon » sens → on passe à autre chose.
Si un élu dit une phrase qui dérange → Arcom, Pharos, mise en demeure.
Si un attentat ne rentre pas dans le récit → on l’efface du calendrier moral.
Ce n’est plus de la politique.
C’est une administration qui gère un décor.
Ils appellent ça défendre la démocratie.
Moi j’appelle ça avoir peur du réel.
Le Brésil a juste été plus grossier : un juge prolonge le scrutin, les élites applaudissent, « la démocratie a gagné ». Chez nous, c’est la même chose en plus soft. Plus de procédures. Moins de vote. Moins de parole. Plus de « experts » qui savent à ta place.
Hayek avait un nom pour ça : la présomption fatale. Croire qu’une poignée de gens brillants peut organiser une société mieux que des millions de gens qui ajustent leurs choix au réel, en temps réel.
Les réseaux, c’est le signal brut. Évidemment que c’est polarisant. Le réel devient polarisant quand on l’a ignoré pendant trente ans.
Alors moi, mon avis, sans détour :
Une démocratie qui a peur des urnes et peur de la parole n’est plus une démocratie. C’est un régime qui a besoin que tu te taises pour tenir.
Gardez les yeux ouverts.
Et gardez la mémoire. Parce que demain, ils diront encore « pour la première fois ».
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Le président d'honneur de l'AFPS (asso que fréquentait le terroriste de Trappes) est maitre de conférence à l'université de Lille1...
L'université dont Sandrine Rousseau a été vice-présidente.
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Fabien Roussel semble être un proche de l'AFPS, l'association que fréquentait le terroriste de Trappes.
Le racisme tue. Et l’extrême droite nourrit cette haine chaque jour.
C’est pour lui faire face que plusieurs dizaines de milliers de personnes se sont mobilisées à Orléans, avec @IanBrossat et les communistes.
Ne les laissons pas menacer l’avenir de notre pays.
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Trois petites question à l'IA au sujet d'Antton Rouget et Médiapart : https://xitter.cf/t.co/1zfCyb6h2K
Vous confirmez ?
«Reviens à la raison, Marine est ton amie»
«10 millions de musulmans en France (presque tous islamistes) ça fait pas peur ???»
«Le RN n’est pas ton ennemi»
Mediapart révèle des écrits du tueur de Trappes qui prouvent son adhésion aux idées du RN
mediapart.fr/journal/france/…
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L'auteur de l'attentat militait dans l'association (AFPS).
Médiapart et l'AFPS étaient partenaires pour le Film "Le char et l'Olivier".
L'AFPS dispose d'un blog dans le club Médiapart.
Vous confirmez ?
«Reviens à la raison, Marine est ton amie»
«10 millions de musulmans en France (presque tous islamistes) ça fait pas peur ???»
«Le RN n’est pas ton ennemi»
Mediapart révèle des écrits du tueur de Trappes qui prouvent son adhésion aux idées du RN
mediapart.fr/journal/france/…
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🔴🔴 La famille de Quentin demande à ce que soit auditionné le député LFI Raphaël Arnault pour "association de malfaiteur".
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Colomiers (31) : un chauffeur VTC poignardé par un mineur migrant isolé de 14 ans qui n'avait pas de quoi payer sa course
fdesouche.com/2026/10/27/col…
Hosting a model yourself doesn't guarantee your data stays with you. Once the model has a terminal, the question becomes: is it allowed to reach the network?
My take: hosting a model yourself moves the black box behind your firewall, it doesn't open it. The boundary is network egress denied by default, not the license. And displayed reasoning isn't a security control.
Are your local agents allowed to reach the internet by default?
Sources: Cohere, Reuters, VentureBeat (Oct. 26).
#AI #AIAgents
The courses are on the Bonjour Grok Bot YouTube channel: youtube.com/@BonjourGrokBot
How I design my posts: tckc.ai/workflow-en.html
On October 26, OpenAI launched GPT-6.1 Terra, a fast model built for computer use: filling out forms, reading technical drawings, editing videos. API pricing: $1 per million input tokens, $0.05 for cached input, $5 for output, 50% less than GPT-5.6 Terra and GPT-6.1 Sol. OpenAI's example speaks to accountants: reading incoming invoices and entering their details into accounting software. According to OpenAI, Terra performs on par with GPT-6 Astra on the Agents' Last Exam benchmark at one-tenth its price per token, and completes tasks more than three times faster than Astra and Sol. On its internal benchmark of error-inducing prompts, the error rate drops from 53.6% to 16.7% at low reasoning effort, and falls to 4.3% at maximum effort. BleepingComputer reports the same figures. OpenAI also rates the model at the "Critical" cybersecurity threshold of its Preparedness Framework, with the protections developed for GPT-6 Astra.
What's still open: all these scores come from OpenAI, and no independent test has been published yet. And an error rate measured on trick prompts says nothing about the error rate on your invoices.
My take as an accountant: data entry will soon cost almost nothing, review will always cost something. A misread invoice means a supplier paid twice or VAT deducted by mistake. Before automating, I'd set three things: which invoices the agent enters on its own, which ones go through a human, and who reconciles the entries against the statements every month. The gain is measured after that review, not on the price per token.
Who will review what your agent enters into your books?
On October 20, two Ubicloud engineers, Jesse Donkervliet and Junhao Li, published a write-up on a problem people who host an open-weight model know without naming it. Serving Kimi K2.6 with vLLM 0.28, they got a tool call matching the expected schema only 92% of the time: 2 calls out of 25 failed. Every failed call pollutes the context, forces the agent to retry, and pushes the bill up. The fix is called constrained decoding: at each step, the inference engine only allows tokens that keep the call valid. With the option turned on, Ubicloud measures 100% schema accuracy on Moonshot AI's K2VV ToolCall benchmark, with the recent Kimi and DeepSeek models. The catch: vLLM doesn't turn it on by default. The engine serves many models, and users of gpt-oss-20b, Qwen 3.6, and GLM 5.1 reported problems when the constraint was on. vLLM's documentation describes the --tool-strict-level server option, which lets the operator enforce it on every request that carries tools, even when the client asks for nothing.
What's still open: these are measurements by Ubicloud, which sells hosting for these models, on its own deployments. And the gain depends on the model: on others, the constraint degrades the output.
My take: when a local model disappoints, people are quick to blame the model. Often it's the serving stack that holds it back: the engine, its version, its options. Before comparing two models for an agent, I'd measure the rate of valid tool calls on my own engine, setting by setting. A published benchmark only holds for the engine that produced it.
Does your inference engine constrain your agents' tool calls, or does it trust them?
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