Tout ce qu’il faut savoir sur le nouveau Codex, avec mes tests et mes usages concrets.

BD, cours, actualité, normes, funding/incentive, technologie, entreprises, softwares : tout ça au même endroit, mis à jour au jour le jour. Ce n’est pas une mince affaire, mais on va le faire.

Pour ceux qui me connaissent : je suis passé du bac pro à ingénieur en génie climatique en bouffant du Kotza, du Mémotech et du Recknagel. j'ai dû revoir dix fois les bases, et j'ai toujours appris en mêlant pratique et théorie. Depuis mon BTS, je veux un site qui mette tout au même endroit. L'idée est devenue la BD WattsElse quand l'IA m'a permis d'allier ma passion créative à la technique. En bac pro déjà, je dessinais chaque équipement à la main pour comprendre ses rouages, et j'apprenais en démontant, en reverse engineering. Ensuite, j'ai construit beaucoup d'Excel, appris la programmation et utilisé beaucoup d'outils existants. La semaine dernière, je vous disais avoir fait le reverse engineering d'EES, et il marche parfaitement. Je m'attaque maintenant à d'autres outils, avec une ambition : le logiciel le plus complet pour les bureaux d'études de l'énergie, avec le plus de gratuit possible. J'irai à mon rythme, sans me presser, en l'améliorant en continu, et je vous en partagerai des extraits au fil de l'eau. De l'autre côté, en mars, quand j'ai eu 10 k de crédits API de cursor, j'ai créé WattsMonde, le globe de l'énergie. Le projet n'était pas assez abouti, je l'ai laissé dormir. Aujourd'hui, j'ai la vision pour tout relier, et je peux déjà vous dire que ce qui arrive va être un vrai boulet de canon : j'y mets toute ma passion. J'ai eu 5 sièges au Claude Startup Program, WattsElse a un nom de marque et une vraie mission : que chaque élève, du bac pro à l'ingénieur, soit équipé de la même façon, même si son école n'a pas les bancs d'essai, et que les bureaux d'études ne restent pas outillés avec du Excel.

Excellente idée. Pour wattselse.com, qui va réunir BD, cours et logiciel dans l'énergie, je m'éclate aussi à imaginer pas mal de choses dans cet esprit. Côté cours de génie climatique, une trentaine de chapitres sont rédigés. Chacun a son modèle de calcul et une figure animée d'un vrai équipement : circulateur, vanne, radiateur, pompe à chaleur. Les chiffres affichés sortent directement du modèle. Deux chapitres sont déjà en livre 3D : on coche sa prédiction, on soulève le rabat pour comprendre, et la page recalcule avec ses propres chiffres. Le livre et le logiciel WattsElse partagent le même code de calcul. Je vous encourage à explorer ce type de prompt, pour vous et pour transmettre des choses.

Pele, la lib de kepano qui dessine les diagrammes Mermaid, a une semaine et tourne déjà dans des dizaines d'apps, Obsidian 1.15 compris. Les chiffres annoncés : 0,05 à 0,3 ms par rendu contre 6 à 82 ms pour mermaid.js, 230 ko gzip contre 1,6 Mo, zéro dépendance, licence MIT. Pele couvre tous les types de diagrammes de Mermaid 12.1 et se thème avec quelques variables CSS. Là où je le trouve le plus intéressant, c'est dans une app où un modèle répond. Aujourd'hui la réponse arrive presque toujours en texte, alors que certaines idées passent mieux en schéma : un processus, une séquence, une chronologie, un arbre de décision. Avec Pele, le modèle écrit quelques lignes de Mermaid et le schéma se dessine en local, aux couleurs de l'app, sans attente perceptible. Surtout, la source reste du texte. Elle se stocke dans la note, se corrige à la main et part telle quelle dans un coffre Obsidian, où Obsidian 1.15 la dessine avec le même moteur. Deux détails comptent pour ce cas d'usage. Sur un écran étroit, Pele réorganise le diagramme au lieu de le rétrécir : un flowchart trop large peut passer à la verticale. Et il ne tire du source ni script ni HTML ; on peut couper liens et images, donc une réponse du modèle ne déclenche aucune requête en s'affichant. Dernier point pour ceux qui construisent hors du web : Pele sait estimer la largeur du texte sans navigateur. Il devrait donc tourner aussi dans une app native, via JavaScriptCore par exemple. pele.run

1 MP, donc 1 RDV la semaine prochaine sur un cas très concret avec un de mes abos de la première heure, et quelques signets sur ce petit tweet. Faites comme @leploutos : pas besoin de traverser le trottoir, X est the place to be pour proposer vos services aux gens déjà éduqués. De mon côté : call de 20 min offert pour comprendre votre besoin, puis on voit la suite. Peu de dispo, peu de calls, pas là pour perdre du temps : on parle problématique, données disponibles, bottleneck et comment je peux aider. Passion actuelle pour le reverse engineering (hardware ou software) : n’hésitez pas à venir avec vos gros bébés. Dans ma boîte, en une semaine : 5K$/an économisés en licences et 5-10h/semaine gagnées sur un reverse d’une semaine.

Je suis prêt à aider toute PME qui veut se donner les moyens d’embrasser l’IA, à condition qu’il y ait une véritable création de valeur industrielle derrière. Je suis très occupé, mais comme j’ai plusieurs vies, mes MP restent ouverts pour les cas particuliers. Pour le reste, mes posts et articles sur l’IA devraient déjà vous donner quelques billes.

Il est pas humain, ce gars. Comment vous pouvez ne pas être heureux d’avoir l’IA à vos côtés face à ce type d’énergumène ?

Bon, on va faire plaisir à Benjamin. C'était pas prévu, mais son « ils se font bien plaisir sur les tarifs » mérite une vraie leçon : ce que coûte un Microduck sortie d'usine, et ce que paie le reste des 399 $. Je pars des chiffres que Grok lui a donnés pour 10 000 unités assemblées chez Seeed à Shenzhen, recoupés avec les prix publics des composants. 1) La BOM, la liste du matériel 25 cm, moins de 800 g, 15 moteurs, une puce RK3566 avec 1 Go de RAM et 32 Go de stockage, une caméra, un LiDAR 8×8, deux centrales inertielles, une batterie amovible. Le gros poste, ce sont les moteurs : des servos type Dynamixel XL330, vendus autour de 40 € pièce au détail. En volume, Grok les compte à 10-14 $, soit 150 à 210 $ pour les 15. Plus de la moitié du matériel. Le reste : environ 20 $ de puce et mémoire, 15 $ de capteurs (ST affiche 4,80 $ pour son capteur 8×8 par lots de 3 600), 5 à 8 $ de batterie, 30 à 40 $ de plastiques, cartes et câblage. Total : 220 à 270 $. 2) Le coût sortie d'usine Avec l'assemblage, les tests et l'emballage (20 à 40 $), on arrive à 250-310 $ par robot sur le quai à Shenzhen. Sans un euro de transport, de garantie ou de R&D. 3) Ce qui reste à payer Transport, douane, frais de paiement (environ 3 %), garantie et SAV, puis les coûts fixes répartis sur chaque robot : moules, certification CE et FCC, bancs de test. À ce volume, j'estime 30 à 70 $ par robot. Il reste alors 20 à 120 $ par robot pour payer l'équipe, le support, le marketing et la R&D. Un million d'euros de développement réparti sur 20 000 robots, c'est déjà 50 € par robot. 4) La marge, et ce qu'elle finance À 399 $ HT, la marge brute sur le coût usine tourne entre 22 et 37 %. Sonos a fait 43,7 % sur son exercice 2025 et a quand même perdu 61 M$. GoPro tourne entre 32 et 36 %. Dans le hardware grand public, 30 % de marge brute, c'est le bas de la fourchette. 5) Le prix « normal » La règle classique du hardware vendu en magasin, c'est un prix public autour de 4 fois le coût de revient : 1 000 à 1 240 $ ici. C'est le prix des bipèdes en kit existants, comme l'AiNex de Hiwonder à environ 1 040 €. Pollen vend en direct, sans revendeur, avec une marge serrée. C'est ce qui permet 399 $. 6) Et à 10 millions d'unités ? Prenons l'hypothèse de Benjamin au sérieux. Grok descend alors à 120-190 $ de coût de production, soit 52-70 % de marge brute sur le papier. Encore faut-il quatre conditions. La demande. 10 millions, c'est ce que la PS5 a mis huit mois à atteindre, avec toute la machine Sony derrière. Anki, qui faisait Cozmo et Vector, a vendu plus de 1,5 million de produits avant de fermer en 2019. Le Microduck en est à un peu plus de 10 000 selon CNBC et de 15 000, selon Clem Delangue, le patron de Hugging Face, le 21 octobre. L'approvisionnement. Il faudrait 150 millions de servos, 15 par robot. Les XL330 viennent de Robotis, un fabricant coréen de servos haut de gamme. Pour les descendre à 4-7 $ pièce, Grok parle de servos OEM ou sur mesure : un moteur à concevoir, puis des lignes à construire. Et on ne remplace pas un servo par un modèle moins cher sans risque : la marche apprise par renforcement exige un retour de position précis. La trésorerie. 10 millions de robots à 120-190 $, c'est 1,2 à 1,9 milliard de dollars à avancer avant la première vente. Hugging Face a levé environ 395 M$ depuis sa création. Même avec Nvidia derrière, personne n'avance ça sans commandes. Le prix. Si tout suivait, avec 40 % de marge brute, proche de Sonos, le Microduck se vendrait entre 200 et 320 $. Les « 100 balles de moins » de Benjamin deviendraient crédibles. Mais le prix baisse quand le volume arrive, pas avant : c'est comme ça que les smartphones sont arrivés à 400 $. 7) Les 100 € de moins, aujourd'hui Avec les volumes réels, ça mettrait le Microduck autour de 285 $ HT, à peu près son coût sortie d'usine, avant transport, garantie, moules et R&D. 399 $, c'est pas donné, mais pour ce que ça embarque, c'est presque.

Le ministère de l'Intérieur avec X ouvert en colonnes à côté de BFM, on dirait moi en janvier quand j'ai débarqué ici pour suivre l'actu IA 🤣 Personne pour leur traficoter un petit agent avec accès CLI à Twitter ? Je suis mieux outillé avec mon llmgram.app Après, on peut se demander si cette veille sert à suivre ce qui se passe… ou surtout à surveiller l'influence et les relais. Twitter reste une bonne source, notamment pour les infos peu flatteuses pour le pouvoir.