Va voir leur chain Tempo, c'est 100 fois plus puissant 👌

Gros épisode ce week-end sur la conception de vidéo motion design par IA si le sujet vous intéresse 👇

Je sens que ça va parler de prod gaming par IA ! 👀

C'est passionnant 👀🚀

Ouaip, faut s'accrocher à la fusée 🚀

Benre il a son PMF 😁🚀

Yep, le gars du dessus n'a jamais build quoique ce soit, dès qu'il essaiera, il comprendra (par contre de là ce qu'il s'excuse... 😁)

Ha mais c'est clair 😁 En plus ya marqué réponse sous 72h 😏

Lire partout que l'intelligence artificielle résout tous les problèmes du monde en un seul prompt magique me fatigue, pendant que la réalité des entreprises ressemble plutôt à un vaste champ de ruines où 88% des projets finissent par être abandonnés en rase campagne. D'un côté on nous vend des captures d'écran de revenus récurrents mirobolants générés par des applications codées en quelques secondes sans la moindre ligne de code traditionnelle, et de l'autre on entend les réfractaires répéter en boucle qu'on ne peut absolument rien faire de sérieux avec ces technologies. La vérité se situe évidemment au milieu de ces deux caricatures, mais ce décalage permanent entre la promesse marketing et le terrain crée une frustration terrible chez tous ceux qui essaient de construire de vrais systèmes en production. L'utilisateur naïf teste une solution clé en main, se heurte au premier mur technique venu, et bascule immédiatement dans l'un des deux pièges psychologiques classiques : soit il se dit que l'intelligence artificielle est totalement nulle, soit il perd complètement confiance en lui en croyant que le problème vient de sa propre incompétence. Cette illusion de la facilité est exacerbée par des réseaux sociaux qui adorent transformer la complexité en spectacles pour vendre des formations ou des abonnements à des outils miracle dont l'efficacité réelle frôle le néant. Ce qu'on vous présente comme un simple copier-coller sans effort repose en réalité sur une infrastructure invisible et terriblement exigeante, c'est-à-dire ce fameux harnais technique composé de connecteurs, de couches de validation, de garde-fous stricts et d'orchestration fine. Le modèle proprement dit ne représente pas grand-chose dans l'équation, et la grande majorité des pannes en production proviennent de la plomberie des données, de la structuration sémantique et de la manière dont on connecte la machine aux outils existants. Quand on regarde les chiffres de près, on s'aperçoit que les organisations qui réussissent investissent massivement dans la qualité de leurs fondations et dans la mise en place de barrières de sécurité, tandis que les autres continuent de brûler du budget dans du vent en empilant les abonnements superficiels. C'est précisément pour en finir avec cette hypocrisie ambiante qu'on a décidé de lancer notre podcast IA sans bullshit avec mon associé @ByBenre, un espace de discussion sans filtre où l'on va décortiquer la vraie vie des systèmes en production. On ne sera pas là pour vous raconter des histoires de gourous ou pour vous faire miroiter des retours sur investissement instantanés, mais pour inviter des acteurs du SaaS, du jeu vidéo et de la finance qui viennent partager leurs échecs, leurs vrais chiffres et leurs retours d'expérience sans concession. L'épisode 0 de @HeyITalkAI sera disponible ce samedi 10 octobre à 17h00 pour poser les bases de cette grande opération vérité dont l'écosystème a un besoin urgent. Et si vous rejoignez notre point de vue, dites-moi en commentaire quel est le plus gros mensonge sur l'intelligence artificielle que vous avez croisé cette semaine sur les réseaux, on se fera un plaisir d'en parler Samedi 🫡

Puis en plus, si tu viens, imagine 👀😁

@ByBenre @HeyITalkAI

1er X Space ce Samedi à 17h, on va se régaler 😍

Si vous cherchez une exposition à l'agentic finance, la promesse ethereum:0x73d7c860998ca3c01ce8c808f5577d94d545d1b4 est exceptionnelle 👇

Là, on a un vrai concurrent à l'infra et vitesse d'inférence de Google 👀

Par contre, ils sont un peu radin sur le quota externe quand même 🫠

Google qui ne s'arrête jamais de régaler pendant que les ignorant s'enfoncent dans le Gemini bashing. Les modèles externes sont en plus décomptés à part, donc vu les quota monstrueux qu'ils lâchent dans @antigravity comparés à la concurrence, c'est full benef 👌

Et comme tout un symbole, ils invitent OVH aka l'un des services d'hébergement les moins qualitatifs au monde pour les PME... 🫠

J'ai l'impression d'être envahi de podcasts ^^ Peut-être cela s'est calmé, mais cela ne bouge pas sur Google Trends.

L'évolution récente de l'écosystème me conforte dans une certitude : le modèle d'intelligence artificielle ne représente plus que 10% de la valeur finale d'un système, tandis que 90% résident désormais dans l'infrastructure d'exécution et de contrôle. Là concrètement, quand on regarde les chiffres du marché, on s'aperçoit que 85% des équipes en production bricolent encore leur propre harnais personnalisé en interne sans disposer de briques standardisées. C'est une situation paradoxale mais prévisible, parce qu'on a longtemps cru que la performance venait uniquement de la taille du modèle alors que la vraie bataille se joue sur la solidité des rails qui l'entourent. Après par contre, quand on regarde les statistiques de déploiement, on voit bien que le bricolage artisanal montre déjà ses limites opérationnelles. Entre les 88% de projets qui échouent avant d'arriver en production et la chute drastique de la confiance envers les agents totalement autonomes qui est passée de 43% à 27% en un an, les entreprises mesurent enfin le coût de l'improvisation. Pour qu'un agent devienne un véritable levier de productivité industrielle, il lui faut une armature technique robuste et normalisée, et c'est là que le concept de Harness-as-a-Service devient incontournable. Y en a qui continuent de penser qu'un simple prompt système suffit à sécuriser des flux métiers critiques, mais les faits démontrent le contraire avec des taux d'incidents qui explosent dès que le code généré n'est pas encadré par des verrous d'infrastructure. C'est illusoire de confier des processus sensibles à une boîte noire sans garde-fous, alors qu'un véritable plan de contrôle permet d'appliquer des règles de validation strictes à chaque étape. Le modèle a le droit de proposer une inférence, mais le harnais verrouille l'exécution pour éliminer tout risque systémique. Ensuite, l'offre du marché commence à se structurer selon deux grandes approches qui répondent à des besoins opérationnels bien distincts. D'un côté, on retrouve les harnais cloud managés proposés directement par les géants de la tech, à l'image des écosystèmes d'Anthropic ou de Google, qui industrialisent la connexion aux API distantes pour les équipes cherchant la rapidité de déploiement. D'un autre côté, la tendance on-premise s'impose rapidement pour les entreprises confrontées à des exigences strictes de confidentialité, de secret d'affaires et de conformité réglementaire. Et puis faut dire que la montée en puissance des modèles locaux ouverts sur le marché change complètement la donne économique. Un harnais déployé en local s'affranchit des coûts d'API exorbitants tout en s'imbriquant plus naturellement avec le système d'information existant. La période de l'expérimentation naïve touche à sa fin, et le marché s'oriente désormais vers une industrialisation où la valeur se déplace des modèles vers l'architecture de contrôle. Le prochain avantage compétitif des organisations ne résidera pas dans leur capacité à consommer des modèles d'intelligence artificielle, mais dans la robustesse du harnais souverain qui pilote leurs agents au quotidien. Curieux d'avoir votre retour d'expérience là-dessus : vous gérez vos agents avec un harnais fait maison ou vous attendez l'émergence d'une infrastructure standardisée as a service ?