🧑🚀 L’IA vient de changer d’ère : quoi faire dès maintenant ? 🤔
En février 2026, on a changé d’ère. Voilà ce que ça implique pour ton activité de tous les jours, et quoi faire dès aujourd'hui.
J’espère que tu te portes bien.
Cette semaine, je ne vais pas tourner autour du pot. Ce que je vais partager avec toi va probablement te secouer un peu. Mais c’est le genre d’info qu’on doit avoir, même si elle est inconfortable.
🚀 2 min pour débloquer ta croissance (quiz)
Tu bosses dur, tu optimises, tu testes, et pourtant… ça stagne
Le problème ? Ce n’est pas le travail qui manque. C’est la clarté sur où concentrer ton énergie.
Faut-il muscler ton autorité ?
Revoir ta structure technique de fond en comble ?
Te faire accompagner pour gagner du temps ?
Ou carrément déléguer pour scaler ?
⚠️ Spoiler : la bonne réponse dépend de ta situation. Il n’existe pas de solution miracle ou de template générique à tous les besoins.
Avec l’aide précieuse de Florian, on a créé un quiz stratégique en 5 questions pour t’aider à identifier ton levier prioritaire.
Pas de bullshit. Pas de formulaire interminable (1-2 minutes chrono) ⏳
Juste un diagnostic clair avec une recommandation actionnable à la fin 🎯
Le moment de bascule
Tu te souviens de février 2020 ? Le virus circulait à l’étranger, mais la plupart d’entre nous continuaient à vivre normalement. Puis en trois semaines, tout a changé.
Et bien, on est exactement là avec l’IA. Sauf que cette fois, le changement peut être encore plus profond.
Matt Shumer, fondateur de HyperWrite, a écrit un article qui circule partout en ce moment. Son constat ? Les modèles sortis le 5 février 2026 (GPT-5.3 Codex et Claude Opus 4.6) ont changé la donne de façon radicale.
Et j’insiste : dans son récit, ce n’est pas “une amélioration de plus”. C’est un point d’inflexion. Le genre de moment où, rétrospectivement, on dira : “OK, c’est là que ça a basculé.”
Ce que ça veut dire, très concrètement
Shumer raconte son expérience personnelle : il décrit ce qu’il veut construire en langage naturel, et l’IA produit le résultat final. Pas un brouillon. Le truc fini. Des dizaines de milliers de lignes de code, testées par l’IA elle-même, itérées jusqu’à ce que ce soit nickel.
Et le plus dingue ? GPT-5.3 Codex aurait été utilisé pour aider à créer la version finale. OpenAI l’écrit noir sur blanc dans sa documentation : le modèle a participé à son propre développement, en déboguant son entraînement, en gérant son déploiement et en diagnostiquant des résultats de tests.
On ne parle plus juste d’un outil “qui aide”. On parle d’un système qui commence à fermer la boucle : l’IA contribue à améliorer l’IA 🧠
La vitesse est difficile à croire (et pourtant)
METR, un organisme qui mesure les capacités de l’IA en conditions réelles, suit une métrique simple : la durée de tâches (en temps humain) qu’un modèle peut accomplir de bout en bout, sans assistance.
La tendance est claire : ça monte vite… et ça double régulièrement (en gros tous les 4 à 7 mois, selon les périodes). Résultat : on passe de “petites tâches” à “plusieurs heures”, puis à “des jours”, puis à “des semaines” plus vite que notre cerveau n’arrive à mettre à jour ses repères.
Et ça, c’est même sans intégrer pleinement les modèles tout frais sortis début février.
Les métiers dans le viseur
Dario Amodei (CEO d’Anthropic, et plutôt du côté “on fait attention”) prédit la disparition de 50% des postes de junior dans un horizon de 1 à 5 ans.
Et contrairement aux vagues d’automatisation précédentes, l’IA ne remplace pas *une* compétence isolée. Elle progresse sur toutes les tâches cognitives en même temps. Tu te reconvertis ? Elle progresse aussi dans ton nouveau domaine.
Les secteurs déjà impactés (et ce n’est pas une liste exhaustive) :
Juridique : analyse de contrats, recherche, rédaction de documents
Finance : modèles financiers, analyses, rapports
Écriture et contenu : copywriting, rapports, documentation, synthèses
Développement : projets complexes de plusieurs jours automatisés
Médecine (analyse) : lecture d’imagerie, analyse de résultats, aide au diagnostic
Service client : agents capables de gérer des demandes multi-étapes
Et voilà la punchline la plus simple à retenir : si ton travail se fait surtout sur un écran (lire, écrire, analyser, décider, communiquer au clavier), une grosse partie de ton activité est dans la zone d’impact 🎯
Le piège dans lequel tout le monde tombe
Je l’entends tout le temps : “J’ai essayé l’IA, c’était moyen”, “ça invente des trucs”, “ça ne comprend pas la nuance”.
C’était souvent vrai… en 2023 et début 2024.
Le problème, c’est que beaucoup de gens jugent encore l’IA :
soit sur une vieille expérience (déjà obsolète),
soit sur des versions gratuites souvent en retard,
soit sur un modèle “par défaut” plus rapide, mais moins capable.
En gros : tu peux très facilement tester “la mauvaise IA”, puis conclure que “l’IA n’est pas prête”. Alors qu’en face, certains utilisent déjà des modèles qui donnent l’impression de travailler avec une équipe entière.
Ce décalage entre perception publique et réalité actuelle devient dangereux… parce qu’il retarde la préparation.
Oui, mais… (et pourquoi c’est là que tout se joue)
Todd McLees a écrit une réponse que je trouve indispensable. Son point ? L’alarme de Shumer est juste, mais ses conseils ne suffisent pas.
Il résume ça avec une image parfaite : alerter sur une inondation, puis distribuer un meilleur seau.
Parce que “utiliser l’IA plus fort” n’est pas une stratégie. C’est de l’accélération. Et l’accélération sans orientation, c’est juste… courir plus vite dans la mauvaise direction.
1) Le vrai skill : la collaboration “humain + IA”
Il existe une couche entière de compétences entre “j’ai testé ChatGPT” et “l’IA fait mon job”.
Tu ne fais pas que “l’utiliser”. Tu dois apprendre à :
intégrer l’IA dans un workflow qui tient debout
savoir où elle crée de la valeur… et où elle peut en détruire
décider quand déléguer, quand reprendre la main
documenter, vérifier, valider (oui, c’est moins sexy que le prompt, mais c’est ça qui rend le truc utilisable en vrai)
Le prompting, c’est une petite partie du sujet. Le reste, c’est du jugement + du design de process + de la responsabilité 🎛️
2) Capacité ≠ adoption
Même si l’IA “sait faire”, ça ne veut pas dire que ton entreprise va lui confier la tâche demain matin.
Les organisations adoptent à la vitesse de la confiance : conformité, responsabilité légale, gouvernance, sécurité, culture… tout ça prend du temps (et souvent pour de bonnes raisons).
Et c’est exactement là que se crée un avantage pro énorme : la personne qui sait faire le pont entre “c’est possible” et “c’est déployable, vérifiable, assumable” devient indispensable.
3) Attention au récit trop parfait : on ne croit pas, on teste
Là où je veux ajouter une nuance importante (et je trouve ça sain) : l’IA peut être brillante en démo et fragile en production. La qualité varie selon les tâches, les contextes, les contraintes, les données. Les erreurs existent. Et parfois, “ça marche 8 fois sur 10” n’est pas acceptable.
Donc règle simple : on ne croit pas. On teste sur des cas réels, on mesure les gains, on liste les risques, on met des garde-fous (revues, checklists, validations, traçabilité) ✅
4) La vitesse n’est pas le but : efficacité ≠ sens
Eric Markowitz apporte un angle que j’adore : il critique cette obsession du “toujours plus vite” qui finit par confondre efficacité avec progrès.
Oui, tu peux remplacer des gens. Mais la valeur d’une équipe, ce n’est pas juste l’output. C’est aussi l’apprentissage, la créativité, la culture, l’énergie, le sens. Il dit un truc tout bête, mais puissant : ses assistants ne sont pas seulement des bras ; ils rendent son travail plus vivant, plus riche.
Traduction : on n’est pas nos outils. On ne l’a jamais été.
5) L’IA doit accélérer, pas déshumaniser
Même en intégrant de l’IA partout, une plateforme doit garder son humanité pour rester compétitive.
✅ Adopter l’IA, oui. Automatiser, oui.
❌ Mais sans effacer ce qui crée la confiance : responsabilité, relation, intention, jugement, et ce petit truc humain qui fait que tu as envie de bosser avec quelqu’un (et pas juste avec une interface).
Ce que tu peux faire concrètement (sans paniquer)
1) Prends les meilleurs outils, pas les gratuits
La version gratuite est souvent en retard. À 20$/mois, tu accèdes aux modèles actuels. Et surtout : vérifie que tu utilises le modèle le plus capable, pas juste l’option par défaut.
2) Arrête d’utiliser l’IA comme Google
Pose-lui de vrais problèmes. Des vrais documents. Des vrais cas.
L’objectif, c’est de voir où tu peux passer de “ça me prend 3 jours” à “ça me prend 2h”.
3) Conçois ton workflow “humain + IA”
Ne cherche pas juste à aller plus vite. Cherche à être fiable. Mets des garde-fous : étapes de vérification, checklists, validation finale, traçabilité. C’est là que tu crées de la confiance (pour toi, puis pour ton équipe).
4) Développe ton “muscle d’adaptation”
Les outils changent tout le temps. Ton avantage durable, c’est d’être à l’aise avec le fait de redevenir débutant souvent. Si tu peux, consacre 1h par jour à expérimenter (vraiment expérimenter, pas scroller des threads). 🔁
5) Renforce ta résilience financière
Sans dramatiser : si tu penses que ton secteur peut être secoué, mieux vaut te donner de l’air. Plus d’épargne si possible, prudence sur les dettes “basées sur un revenu garanti”, et un peu de flexibilité dans tes charges.
6) Identifie ce qui est plus lent à remplacer
La confiance construite sur des années, le travail nécessitant une présence physique, les rôles avec responsabilité légale, les secteurs très réglementés. Ce ne sont pas des boucliers permanents, mais ça peut t’acheter du temps (et le temps est précieux si tu l’utilises pour t’adapter).
On fait le point
Je reste focus sur le pro, mais je trouve important de le dire : l’enjeu dépasse l’emploi.
Les scénarios évoqués par certains leaders IA incluent aussi des risques systémiques : manipulation, surveillance à grande échelle, baisse de barrières pour des usages dangereux (bio, cyber), et plus globalement… des systèmes difficiles à contrôler.
On vient de vivre une bascule début 2026. La progression est exponentielle, et le décalage entre ce que beaucoup imaginent et ce que les modèles savent faire est énorme.
La bonne réaction, ce n’est ni le déni, ni la panique.
C’est : curiosité, expérimentation, et surtout… apprendre à diriger ces outils, pas juste à appuyer sur des boutons.
Ma recommandation
Cette semaine, prends 1h pour tester l’IA sur un problème réel de ton travail.
Pas un test “pour voir”, un cas concret, avec de vrais documents.
Ensuite, note deux choses :
ce que tu peux déléguer dès maintenant
ce que tu ne veux pas déléguer (et pourquoi)
Si tu as des questions sur ta stratégie ou si tu ne sais pas par où commencer, écris-nous ici ou appelle Florian au 06 10 86 60 75. On est là pour ça.
Si cette newsletter t’a été utile, partage-la à un collègue qui est encore réticent et/ou qui hésite à adopter l’IA.
Dis-moi en réponse/commentaire : dans ton job de tous les jours, c’est quoi la partie la plus à risque selon toi ? Et c’est quoi, au contraire, la partie la plus humaine et la plus difficile à remplacer ?
Merci de m’avoir lu jusqu’au bout et passe une excellente fin de semaine,
Max