Bonjour !

En cette période de rentrée, je te propose de remettre les pieds sur terre.

Je ne sais pas si tu as remarqué, mais quand on parle des promesses de l’IA, le consensus scientifique est aussi élastique que M. Fantastique dans le film sorti cet été.

Par exemple à la question légitime (ou pas) : “une IA aussi intelligente que les humains c’est pour bientôt ?” la réponse va de zéro… à l’infini. Et moi, si je calcule zéro et l’infini j’arrive à rien.

Donc vu le bordel qui agite le monde économique et géopolitique en ce moment je me demande un peu si on ne serait pas dans le multiverse des Avengers, sauf que personne ne sait dans quel plan on se trouve.

Tu me diras on s’en fout.

Mais aprés avoir passé une semaine à chasser le thon et le barracuda avec mon ami pêcheur balinais, j’ai eu une révélation (à défaut de capturer ces fichus thons qui n’arrêtaient pas de sauter autour du bateau en riant).

Rationnelle ou pas, cette hyper-agitation autour de l’IA est en train d’avoir un impact direct sur notre avenir et potentiellement sur notre santé cognitive.

Dans un monde où on nous promet soit la résolution de tous nos problèmes, soit l’apocalypse, les États et les entreprises investissent massivemement tout en freinant leurs recrutements. De notre côté, nous courrons parfois après la dernière solution IA dont Kevin l’influenceur a parlé ce matin sur Linkedin avec trois emojis 🤯, sans prendre toujours le temps de nous demander si l’on aurait pas pu traiter le problème autrement.

Genre à la racine.

Fait très curieux : devant ce miroir aux alouettes mythologiques, les chercheurs en IA ont trouvé un nouveau modèle économique : le mercato. Ils se font recruter à coups de millions et changent de boîte tous les ans. Pendant ce temps, qui travaille vraiment sérieusement sur le sujet ?

Du coup, j’ai pensé à Jean Baudrillard.

Dans son livre : “Simulacres et simulations” (1981), il explique que nous vivons dans un monde où les signes, images et discours précèdent et déterminent le réel.

L’hyperréalité, ajoute-t-il, c’est ce moment où nous ne faisons plus la différence entre la représentation et la réalité qu’elle est censée décrire.

Dans “Le bluff technologique” (1988), Jacques Ellul analyse la manière dont le discours technologique exagère, enjolive et mystifie chaque innovation. Pour lui, la société n’adopte pas une innovation pour ce qu’elle est mais pour ce qu’on lui dit qu’elle sera. Le bluff est consubstantiel au développement technique : c’est un rouage de la machine.

Qu’en pense mon ami Nyoman depuis son bâteau de pêcheur ? “Bon, on a pas réussi à avoir le thon, mais j’ai pêché 8 maquereaux. On se fait un barbecue ?”

Nyoman a raison. De quoi as-tu le plus besoin dans ta vie pour être heureux ? Partons de là.

Que fait Nyoman quand le poisson ne mord pas ? Il change de technique. Il commence avec un long fil au bout duquel il a accroché un joli petit poisson en bois peint pas son neveu. Puis il passe à celle du caillou pour lester la ligne à laquelle il ajoute des petites lamelles de plastique transparent. Ensuite il peut passer à la technique du flotteur + poisson vivant.

S’il avait accès à un drone IA qui pêche directement son poisson, l’achèterait-il ? Il se demanderait d’abord : est-ce que je prends toujours du plaisir à pêcher ?

Oui, parce que, à Bali, où l’océan offre généreusement sa nourriture, travailler est un jeu avant d’être une nécessité.

Mais travailler c’est aussi aider les autres. Dans son village, tout le monde s'entraide. Tout ce que l'on fait est utile aux autres. Et ça suffit pour être heureux.

Et enfin, travailler = prendre soin de son environnement, sinon plus de poisson.

Tu vois où je veux en venir. Quand je vois Nyoman pêcher, par plaisir, par utilité pour sa famille, et par respect pour son environnement, je pense à l’inverse total : ce que l’anthropologue David Graeber appelait les bullshit jobs.

Dans son essai (“Bullshit Jobs. A Theory”, 2018), Graeber décrivait ces emplois dont même ceux qui les occupent savent qu’ils sont inutiles. Comme les “duct tapers” (qui passent leur temps à réparer des problèmes qui n’auraient jamais dû exister), les “box tickers” (dont le rôle est de remplir des formulaires ou des rapports que personne ne lit vraiment). Et mes préférés : les “taskmasters” (managers qui créent du travail pour d’autres juste pour exister).

Graeber observe que ces emplois prolifèrent, alors même qu’ils n’apportent ni joie, ni utilité sociale, ni sens à celui qui les exerce. Dans ses enquêtes, il parle de salariés qui avouaient en privé : “Si mon poste disparaissait demain, personne ne s’en rendrait compte.”

L’IA doit-elle nous aider à attraper des poissons ou à automatiser le bullshit sans le remettre en question ? Ou mieux : créer de nouveaux bullshit jobs. Des postes entiers consacrés à “gérer l’IA”, à corriger ses erreurs, à remplir des dashboards que personne ne lit, à justifier des investissements qui n’apportent pas de vrai progrès ?

Alors je te repose la question, toi qui as ouvert cette newsletter pour apprendre à maîtriser l’IA : de quoi as-tu le plus besoin dans ta vie pour être heureux ?

COMPRENDRE

Sommes-nous dans une bulle IA ?

Après Nyoman et son barbecue de maquereaux, revenons à nos poissons volants : l’IA.

Je te propose une vague beaucoup moins relaxante. Elle s’appelle “Le Cyle de la Hype de Gartner”. Tu en as peut-être entendu parler. Elle va te permettre de te situer dans le multivers des Avengers de l’IA. Je vais aussi t’expliquer pourquoi ce n’est pas vraiment une boule de cristal, encore moins un modèle scientifique, même si c’est une carte bien pratique pour placer ta petite flèche : “Vous êtes ici !”

1. La hype, c’est quoi au juste ?

La hype n’est pas une prophétie mais un modèle de lecture inventé par le cabinet Gartner dans les années 90.

Elle présente une courbe en cinq étapes :

• l’étincelle de l’innovation : “c’est la révolutioooooon !” (Boris, consultant en web 3)

• l’emballement médiatique : “c’est bluffaaaaaant !” (Kévin, influenceur IA)

• le gouffre de désillusion : “ah tiens pourquoi ça marche pas comme dans la pub ?” (Jeannine, chef de service dans le BTP)

• la pente d’apprentissage : “bon, reprenons depuis le début” (Clara, manager N-1)

• et enfin le plateau de productivité : “ça y est, ça marche !” (Clara, qui du coup a quitté son job pour lancer sa boîte)

C’est une carte mentale. Parfois ça marche (Internet, le smartphone, le cloud). Parfois beaucoup moins (la Metaverse, la blockchain, toujours coincés entre hype et désillusion !).

👉 Où en est l’IA générative ? Alors selon Gartner (août 2025), elle a basculé dans le gouffre de la désillusion. Et déjà, une nouvelle hype pointe son nez : celle des “agents IA”, supposés “tout faire à notre place” avant de dégringoler la pente de la réalité.

2. Hype ≠ bulle

On a un peu trop tendance à les mélanger alors qu’elles ne parlent pas de la même chose :

• La hype : c’est l’emballement cognitif et médiatique.

• La bulle : c’est l’emballement financier.

Aujourd’hui, on a un peu des deux.

Mais concernant la bulle, il est encore trop tôt pour conclure.

Anthropic (créateur de Claude) a augmenté ses prévisions de revenus en 2025 (plus de 5 Mds $), mais continue de perdre de l’argent. OpenAI perd aussi de l’argent. Mais l’avenir de ces pionniers est moins compromis que celui des milliers de startups qui s’appuient sur leurs technologies pour lever de l’argent.

👉 Ce n’est pas une bulle au sens strict (il y a bien du chiffre d’affaires), mais l’économie reste fragile, alimentée par du capital-risque et beaucoup d’attentes spéculatives. Par ailleurs, ce sur-investissement permet aussi de financer la construction d'infrastructures permettant le déploiement massif ultérieur de la technologie.

3. Le miroir des entreprises : la désillusion en chiffres

Côté hype, je te recommande la lecture du rapport du MIT (“State of AI in Business 2025”) paru cet été. Ses déclarations sont un peu sensationnalistes, il faut donc prendre le temps de le lire en profondeur.

Voici ce qu’il dit :

• 30 à 40 Mds $ investis par les grandes entreprises.

• 95 % des projets sont sans retour sur investissement (ROI) mesurable.

• Seuls 5 % produisent des gains réels.

🚨Alerte bullshit : ces annonces, reprises allègrement par les médias, sont basées sur 52 entreprises, pas sur l’ensemble du marché.

Mais les témoignages sont intéressants.

Pourquoi les entreprises échouent-elles ? C’est la faute à la hype…

• Projets lancés avec des attentes magiques (“l’IA fera tout”).

• Le dernier kilomètre : ces 10 % d’intégration où tout se complique.

• Les organisations qui traitent l’IA comme un logiciel, alors que c’est un collaborateur atypique : un système probabiliste, efficace sur de mombreuses tâches, mais avec aussi plein d’aléas.

4. Le piège des benchmarks : attention à la comparaison facile

Autre carburant de la hype : les titres du genre “GPT-4 dépasse les avocats à l’examen du barreau” ou encore “les IA sont plus intelligentes que les médecins” (source : le Dr Laurent Alexandre qui n’a pas pratiqué depuis des années).

On utilise souvent ces annonces spectaculaires pour brandir le spectre de l’AGI : une intelligence générale de niveau humain. Comme si elle était imminente. Alors que personne ne sait comment ni quand on y arrivera.

🧐 Si ce sujet t’intéresse, l’approche la plus équilibrée est sans doute celle du chercheur François Chollet qui l’anticipe dans 5 ans… à condition de changer de technologie.

La plupart de ces chiffres viennent de benchmarks. Ce sont des outils de mesure des performances des modèles à travers des exercices (souvent des QCM).

Ils sont utiles pour mesurer les modèles entre-eux. Mais ils sont biaisés : les modèles sont souvent optimisés pour y briller (et sont parfois nuls en dehors). Et il y a toujours un risque de contamination des données : c’est à dire que les réponses aux tests font partie des données de l’entrainement. C’est comme aller à un examen avec une antisèche cachée dans sa trousse.

Le problème c’est lorsque l’on compare les résultats des IA à ceux des humains sur ces mêmes exercices. Alors que ça n’a rien à voir.

Par exemple :

• L’humain raisonne par heuristiques (intuition, expérience, raccourcis).

• L’IA traite l’information par statistiques (probabilités de séquence de mots).

Conséquence :

• L’humain fait des erreurs humaines, que l’on sait souvent anticiper.

• L’IA fait des erreurs “étranges”, invisibles, et beaucoup plus difficiles à prévoir.

👉 Dire que l’IA « remplace » les humains est donc un contresens. Elle n’est pas meilleure ou pire : elle est autre. La vraie question : comment compléter nos “intelligences” plutôt que les opposer.

5. La pente d’apprentissage : construire une culture de l’usage

Alors, faut-il freiner ou foncer ? Ni l’un ni l’autre.

💡 Voici mes quatre conseils : 

• Avancer petit à petit : lorsque l’on veut automatiser une tâche, commencer par un cas d’usage ciblé qui résoud un vrai problème de fond, atteindre 95 % de fiabilité, puis élargir.

• Toujours garder l’humain dans la boucle : pour corriger mais surtout pour comprendre pourquoi ça échoue et ajuster.

• S’appuyer sur la “shadow AI” : 80–90 % des salariés utilisent déjà ChatGPT discrètement, alors que seulement 40 % des entreprises ont un abonnement officiel. Ces pionniers internes sont les meilleurs points d’appui.

• Changer de paradigme : ne pas voir l’IA comme un logiciel, mais comme un copilote au profil atypique. Il faut comprendre ses aléas, mais sécuriser et nettoyer les données qu’on lui envoie.

👉 La vraie révolution est culturelle et cognitive : apprendre à dialoguer avec l’IA, comprendre ses biais, et l’intégrer intelligemment sans la confondre avec nous

En 2025, nous entrons dans le gouffre de la désillusion, mais c’est précisément le moment de construire l’avenir. Pas besoin d’attendre que “la bulle éclate”. Pas besoin non plus de courir derrière chaque nouveauté.

Ce qu’il faut retenir :

• Nous sommes entrés dans le gouffre de la désillusion, et c’est une bonne raison pour ne pas abandonner.

• La bulle n’est pas totale, mais l’économie reste fragile.

• Les entreprises expérimentent et échouent par manque de compréhension des limites des systèmes d’IA.

• Les benchmarks comparent l’incomparable, et alimentent de fausses attentes alors qu’il y a déjà des résultats.

• La priorité, c’est la culture de l’usage : progresser pas à pas, bâtir des réflexes, apprendre à penser avec l’IA.

Cadeau : partage ce document avec tes collaborateurs(trices)

Si tu as trouvé ce dossier intéressant, je l’ai complié dans un document PDF coloré avec des schémas (merci à l’outil Gamma !) que tu pourras partager en interne.

👉 Télécharge-le ici (valable 15 jours)

👉 Découvre aussi nos formations ainsi que notre nouvelle offre de coaching VIP ici.

PRATIQUER

Comment faire des photos de mode avec Nano Banana

J’ai pas mal joué cette semaine avec le nouveau modèle de génération d’images de Google. Son vrai nom c’est “Gemini Flash 2.5 Image Generation”, mais son nom de code est Nano Banana. Petite banane donc.

Comme GPT-Images (le modèle disponible dans ChatGPT), c’est un modèle hybride, intégré à un chatbot avec qui tu peux donc itérer sur tes créations.

Nanobana excelle surtout dans l’édition et la transformation d’images, ainsi que dans la persistance des personnages (trés utile pour la vidéo ou pour faire des bandes-dessinées).

Aujourd’hui je vais te montrer comment en faire une sorte de mini-photoshop pour réaliser des shootings de mode et retoucher tes photos. Et comment utiliser la méthode du “prompting Json” pour avoir de meilleurs résultats.

💡 Pour l’essayer sans payer, tu peux aller sur Gemini (compte perso uniquement), ou sur Google AI Studio. Il est aussi présent dans Adobe Firefly ou Higgsfield (si tu veux l’utiliser pour tes vidéos).

Autre bonne nouvelle : tu peux prompter en français. Au delà de la description de l’image que tu souhaites, tu peux surtout entrer des instructions d’édition et de combinaison.

1. Retoucher tes photos

Nano Banana est trés pratique pour retoucher tes (vraies) photos.

Par exemple, insère ta photo et utilise ce prompt pour enlever les imperfections :

Sublime la peau du personnage.

Plus avancé : j’utilise le “prompting en Json” pour faire les retouches. Qu’est-ce que c’est ?

Le Json est un langage très structuré et facile à lire pour toi comme pour l’IA. Super pour la précision et pour modifier des détails sans avoir à tout réécrire.

Pour obtenir un prompt en Json, j’utilise ChatGPT. Comme ça :

Quels sont les défauts de cette photo et comment pourrais-je les améliorer (défaut photographiques, éclairage, visage, vêtements) pour en faire une photo digne d'être présentée dans un magazine ?

Pose toi 5 questions que se poserait un photographe professionnel, réponds aux questions.

Puis écris tes instructions de modification sous un format Json.

Je récupère le prompt Json et je le colle avec ma photo dans Nano Banana.

2. Créer des shootings virtuels

Mais on peut aller encore plus loin ! Créer des shootings photo de vraies personnes dignes des studios professionnels. Voici comment faire :

Je commence par sélectionner un style de photo qui me plait (sur Pinterest par exemple).

Je demande ensuite à ChatGPT de me décomposer le style, et de me le donner dans un format Json.

Je rentre ensuite la photo du personnage que je veux travailler. Par exemple ma copine.

Je rentre ensuite la photo dans Nano Banana avec ce prompt :

Génère une nouvelle photo de ce personnage en utilisant le style suivant : 

[INSÈRER LE PROMPT "JSON" GÉNÉRÉ PAR CHATGPT]

Et voilà !

Combiner des produits et des personnages

Un ami à moi commercialise des bracelets en Thaïlande à l’aide d’amulettes authentiques. Mais il galérait pour faire ses shootings (ça coûte cher !). Ses bracelets sont uniques et parfois trés détaillés. Et comme il sont petits, c’est souvent impossible de les reproduire avec l’IA. Nano Banana, qui possède une meilleure compréhension de l’image, y parvient beaucoup mieux.

J’ai donc commencé par créer le modèle qui devait porter le bracelet. J’ai utilisé Midjourney 7 (bien meilleur pour générer de belles images).

Puis j’ai envoyé les deux images dans Nano Banana et je lui ai demandé :

Mets le bracelet au poignet du personnage.

Et voici le résultat !

EXPLORER

L’art de Franki Domino

Les oeuvres de cet artiste parisien ont été générées avec l’IA. Qu’en penses-tu ? L’une d’elles a été publiée dans la prestigieuse revue d’art “Beaux Arts Magazine” (septembre 2025). “Je laisse une grande part à l’aléatoire et à la surprise”, raconte-t-il.

👉 Tu peux découvrir son oeuvre ici.

PENSER

La communauté “Génération IA” (plus d’infos ici) rassemble des passionnés d’IA et des professionnels d’une grande qualité. Les débats dans le groupe sont toujours passionnants. Je partage avec toi une réflexion de Marianne qui fait référence aux politiques IA dans l’enseignement. Selon elle, puisqu’il est impossible de vérifier si les devoirs ont été faits avec l’IA, il faut revoir la manière de travailler avec eux.

NOUS SOUTENIR !

Découvre “Jeff”, la newsletter de Thomas

Si tu veux aller plus loin ET soutenir le travail de Génération IA, je t’invite à découvrir notre nouvelle newsletter pédagogique premium : Jeff. C’est Thomas Mahier (l’ingénieur IA de la bande) qui en est le rédacteur en chef, donc attends-toi à du solide.

Il collabore avec un système d’IA fait-maison (“Jeff”) qui rassemble toutes nos connaissances sur le sujet. Thomas en tire lui-même chaque jeudi une lettre courte, accessible et solide pour t’aider à devenir imbattable sur l’IA.

Voici ce qu’en pense Rémi qui l’a testé cet été : 

👉 Pour découvrir l’une des dernières éditions de Jeff et t’abonner pour 5,99€/mois tu peux aller ici.

PARTICIPER

On construit cette lettre ensemble !

Nous sommes désormais 37.023 abonnés ! Grosse pression !

Pour cette rentrée, j’ai entièremement repensé le format de cette lettre. L’idée est d’en faire un rendez-vous de 15mn qui te donne des outils cognitifs pour mieux aborder cette nouvelle phase de l’IA (passer de la désillusion à l’apprentissage) : des outils pour comprendre, des outils pour apprendre, et des outils pour pratiquer.

A toi de voter !

Comment as-tu trouvé cette nouvelle édition ? Vote ici et laisse tes commentaires pour nous aider à nous améliorer !

Merci de nous avoir consacré un peu de ton temps. Je te souhaite une belle rentrée !

🎨 Benoit, Thomas et Jeff.