L’auteur du skill Ponytail affirme que, lors de ses tests, l’IA utilisait environ 45 % de tokens en moins pour ses réponses. Sur GitHub, le projet compte déjà plus de 160 000 étoiles.
J’ai rassemblé les 5 règles principales et les ai reformulées pour qu’elles soient utiles aussi bien pour le code et les sites web que pour les tâches du quotidien :
Quand tu demandes à ChatGPT d’écrire des vœux de mariage sur un ton défensif :
« Je te prends pour époux, dans la richesse comme dans la pauvreté, dans la santé comme dans la maladie — sans obligation d’en faire l’expérience.
Pour t’aimer toujours, les données manquent encore ; je consens à poursuivre l’étude.
Oui, je veux. Sans “en principe”. »
Voilà la bizarrerie du moment.
Le public n'a pour la plupart jamais interagi avec ces systèmes. Quand il le fait, il voit un chatbot maladroit. La plupart des professionnels ne constatent qu'un gain modeste. Et une petite poignée vit le vertige d'une courbe qui part à la verticale.
Tout cela se produit en même temps.
D'où vient ce funnel ? Trois facteurs :
1️⃣ L'impact croît avec l'ambition, la taille du problème et l'horizon temporel. Une question à réponse en un paragraphe ne met le système sous presque aucune pression : il faut une vraie réserve de gros problèmes difficiles qui vous tiennent à cœur. → ça façonne la dimension consommateur/pro.
2️⃣ La dentelure. Les capacités culminent dans les domaines numériques, vérifiables et à forte valeur économique — parce que les capacités des LLM naissent d'un apprentissage par renforcement à récompenses vérifiables, sur des mélanges d'environnements choisis selon leur potentiel de revenus. → ça façonne la dimension domaine (maths, code).
3️⃣ L'accès : gratuit, payant, interne.
🔻 Niveau 4 — ~5 000 personnes (0,00006 %) : accès interne aux systèmes frontières. Le monde extérieur n'en a vu que des aperçus.
Ce qu'ils voient : des milliers d'agents collaborent pendant des semaines à des mégaprojets logiciels ; des zero-days forgés à la chaîne ; attaques et défenses cybernétiques menées à vitesse machine ; nouvelles découvertes scientifiques ; frontières des maths repoussées.
Tout cela exigeait jusqu'ici des années de travail des meilleurs professionnels du secteur.
Et la compréhension humaine commence à ne plus suivre : des mois après, on fait encore l'« archéologie » de l'affaire OpenAI-HF, et les mathématiciens n'ont sans doute pas fini d'étudier les 722 manuscrits de maths de pointe.
🔻 Niveau 3 — ~20 millions (0,2 %) : les pros des maths et du code. Ils ont vu de leurs propres yeux des projets complexes — des semaines, voire des mois de travail — se boucler en une seule requête : construire, copier, traduire, décompiler des applications.
Et tout cela est très récent : il y a moins d'un an, je tapais encore mon code à la main, caractère par caractère, en tabulant de temps en temps pour l'autocomplétion.
🔻 Niveau 1 — ~6 milliards de personnes (75 %) : quasi aucune exposition aux LLM.
🔻 Niveau 2 — 1 à 2 milliards (20 %) : usagers occasionnels du gratuit. Ce qu'ils voient : un chatbot maladroit, un Google un peu meilleur, un assistant d'écriture. Peut-être un agent qui tente de vous réserver un vol.
J'ai des amis non technophiles — c'est éclairant — qui disent n'en avoir presque aucune utilité.
Même de nombreux pros en dehors des maths et du code en sont là : les cadres, par exemple, passent leurs journées à parler à des gens.
Ils comprennent intellectuellement ce qui se passe, mais c'est indirect, un peu abstrait.
🚨 Fuites sur Kimi K3.1 : sortie prévue demain
- Kimi K3.1 devrait sortir demain ou lundi, Moonshot a déjà teasé le modèle.
- Il tourne aussi sur LMArena sous le nom de code « Kibitz », je l'ai testé.
- Vraiment très fort en 3D : couleurs, reflets sur l'eau, composition. Mais il donne une impression de lenteur, il reste de la marge de progression.
- Il serait moins cher que Kimi K3, avec une meilleure efficacité des tokens — un modèle vraiment redoutable.
- Je dirais qu'il est comparable à Fable et Astra, mais reste encore derrière. Cela dit, Kimi rattrape son retard à une vitesse folle.
- Il pourrait devenir l'un des meilleurs modèles open source à venir.
L'avenir, c'est open-source
🚀 Introducing DeepInfer, our in-house inference framework, now fully open source!
Powering DeepSeek-V4.1-Flash at scale with high throughput and low latency. We’re sharing our production stack to help the community lower compute costs, reduce energy use, and make AI more affordable.
🔗 github.com/deepseek-ai/DeepI…
1/4
5/5
Compare maintenant, de manière neutre, les éléments de preuve déterminants des deux camps.
Dis-moi trois choses :
-Quel camp a les meilleurs arguments ?
-Quel est le plus grand risque encore inconnu ?
-Dans quelles conditions ton jugement basculerait-il ?
Ne cherche pas un équilibre artificiel. Pas de 50/50 forcé. Un jugement clair.
Enregistrez ce fil pour votre prochaine grande décision 😄
4/5
Examine mes biais cognitifs dans cette décision :
Quelle émotion me pousse vraiment en ce moment : la peur, l’ego, la peur de rater une occasion (FOMO) ou la fierté ?
Et réponds honnêtement : quel conseil donnerais-je à un ami qui se trouverait exactement dans cette situation à ma place ?
3/5
Évalue honnêtement les coûts de cette décision :
Qu’est-ce qui est irréversible ?
À quelles autres possibilités est-ce que je renonce en la prenant (coûts d’opportunité) ?
Quelle est la pire issue réaliste, et pourrais-je m’en relever ?
Distingue les coûts réels des simples peurs.
1/5
Interdis-toi de me soutenir. Attaque ma décision sans ménagement.
Dresse une liste sans complaisance :
-des informations manquantes dont je minimise l’importance ;
-des hypothèses aveuglément optimistes ;
-des coûts irréversibles ;
-des coûts d’opportunité ;
-du risque dans le pire des cas ;
-des biais cognitifs liés à mes émotions.
Sois concret, pas poli. Ma décision est la suivante : [à compléter]
Anthropic vient de publier une étude un peu particulière. L’entreprise s’est penchée sur ses propres équipes pour comprendre comment l’IA transforme le travail… de l’intérieur.
J’ai lu le rapport « How employment is changing at Anthropic ». Voici ce que j’en retiens 🧵anthropic.com/research/emplo…
Deuxième constat, les critères de recrutement évoluent.
Dans les milliers d’évaluations d’entretiens analysées depuis 2024, l’autonomie et le discernement occupent une place croissante.
Pour les candidats, savoir exécuter rapidement reste un atout. Mais il devient tout aussi essentiel de montrer qu’on sait prendre des initiatives et faire des choix éclairés.





