Tout est du code (et l’IA est là pour vous aider)

Hello à tous,

Bienvenue dans cette 85ᵉ édition ! On est en plein mois d’août, les bureaux sont vides, les pieds dans le sable, et l’IA ne prend pas de vacances. C'est même assez littéral cette année, les modèles tournent plusieurs dizaines de minutes en autonomie pendant que vous faites autre chose. Reste à savoir sur quoi les lancer, et c'est justement le sujet de cette édition.

Tout est du code, donc tout est délégable.

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Voici le sommaire de la semaine :

💼 Tout est du code (et l’IA est là pour vous aider)

🗞️ Actus importantes : Adoption de l’IA en entreprise, Gemini 1 milliard d’utilisateurs, Manifesto sur l’IA de Mark Zuckerberg et Grok 4.6

📝 Un usage qui bascule de l’assistant au collègue autonome ?

⏳ Temps de lecture : 11 min

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Cette édition est un peu particulière car je tenais à vous partager un point de vue : tout est du code.

Guillermo Rauch (CEO de Vercel) a résumé en 4 lignes ce que l’on constate depuis plusieurs mois : un deck, c'est du code / un design, c'est du code / une vidéo, encore du code. Une automatisation Excel ? du code aussi.

On ne le voit pas parce qu’on manipule des interfaces (PowerPoint, Canva, Excel). Mais derrière chaque livrable, il y a une structure.

Et depuis que Claude Code sait écrire cette structure à votre place, la liste des tâches “réservées aux experts” se réduit très vite. (Je glisse l’édition de Claude code pour ceux qui veulent s’y pencher)

Pour cette édition estivale, je vous partage cette approche pragmatique où l’on peut voir le monde en code. Derrière chaque expertise, il y a toujours eu une couche d’instructions exécutable par une machine. Mais c’est pas forcément quelque chose que l’on voit facilement.

Si vous faites le test en prenant des slides en format pptx, renommez-le en .zip, et dézippez-le. Vous aurez alors un dossier de fichiers XML (Un fichier par slide avec la mise en page, les couleurs, les positions, les notes,…)

Même chose pour un .docx et un .xlsx. Ce sont des archives ZIP de fichiers XML, pas des objets magiques.

Et c’est exactement comme ça que Claude travaille sur vos documents. La logique parait brutalement simple : dézipper, éditer le fichier de la slide 2, rezipper.

Les interfaces sont la plupart du temps du html / css / javascript. Les modèles IA sont très bons pour ça. On pourrait donc les utiliser pour réaliser des tâches qui semblent créatives comme le montage vidéo.

Je prends volontairement un exemple qui paraît créatif et subjectif → le montage vidéo. Tout le monde parle de génération vidéo (Veo, Seedance, Kling) et les modèles sont devenus impressionnants. Mais l’étape suivante, celle où tout le monde bloque, c’est le montage.

Ajouter du texte animé synchronisé au bon timecode, des sous-titres incrustés, une intro brandée, ça demandait After Effects ou Premiere. Sauf qu’une vidéo montée, c’est une timeline. Des calques, des durées, des positions. Donc une structure. Donc du code.

Le projet qui l’illustre le mieux, c’est HyperFrames, un framework open source développé par HeyGen. Vous écrivez une page web, un moteur (Puppeteer plus FFmpeg) la capture image par image et l’encode en MP4.

Concrètement, avec Claude Code :

1️⃣ Installer les skills. Le repo embarque une vingtaine de skills qui encodent les patterns du framework que Claude ne devinerait pas seul. Ensuite vous pouvez utiliser /hyperframes dans votre conversation.

2️⃣ Préparer un dossier pour y mettre des images ou vidéos en format mp4 (clips bruts, visuels, logo..)

3️⃣ Demander le storyboard avant la vidéo. Vous aurez alors un storyboard en HTML : les scènes, les textes, les intentions de plan, sous forme de page web. Vous corrigez la copy directement là, avant de lancer un seul rendu. C’est un gain de temps considérable pour éviter les A/R (et beaucoup de tokens).

4️⃣ Générer le montage avec un export des MP4 finaux à côté des fichiers d’origine

À aucun moment vous ne lisez le code. Claude Code gère tout pour vous. Voici par exemple le rendu en 1 seul prompt sur une intro de vidéo :

Là on est sur un prompt basique, sans consigne particulière en dehors du fait “illustrer la vidéo”. Mais avec un prompt optimisé, on peut aller beaucoup plus loin. Ici, Claude a géré :

• sous-titres → génération des sous-titres en améliorant le transcript avec une compréhension globale. Par exemple “Claude code” était en “Cloud code”, l’outil a bien fait le changement.

• l’audio → normalisation à −14 LUFS (cible YouTube), coupe-bas 70 Hz, compression légère, micro-fondus aux 4 coupes.

• Caméra → alternance serré/large à chaque coupe (ce qui masque aussi les jump cuts), dérives lentes dans les plans, punchs rapides sur « ChatGPT » et « fou », dézoom quand les barrières tombent, push intime sur « j’ai été bluffé ».

• Motion design → chaque élément calé sur le mot prononcé : hook « CLAUDE CODE × n8n » à l’ouverture + les 4 barrières (interface, nœuds, logique de workflow, mapping) empilées en chips + « AUTOMATISER / L’AUTOMATISATION » en pleine frame, etc

Il est aussi possible de passer par des librairies comme Pillow et MoviePy, deux librairies Python.

• Pillow pour manipuler des images (redimensionner, recadrer, convertir, ajouter du texte ou des filtres)

• MoviePy pour manipuler de la vidéo (couper, concaténer, ajouter du son, des sous-titres, des transitions, exporter en MP4).

C’est là que se joue tout l’intérêt du sujet, et ça vaut bien au-delà de la vidéo. Quand vous générez une image ou une vidéo, chaque nouvelle tentative est un coup de dés. Vous relancez, vous obtenez autre chose, vous choisissez le moins mauvais.

Quand le livrable est du code, vous entrez dans une boucle (loop) : Code → Rendu → Inspection → Correction. L’espacement est faux, on change le CSS. Le texte passe sur le visage, on décale la position. L’animation traîne, on ajuste le timing.

Avec une logique d’objectif et d’étapes de vérification, Claude est autonome où chaque itération améliore l’artefact au lieu de repartir de zéro.

On pourrait aller plus loin encore que de l’édition de vidéos, mais directement sur la génération avec :

• Le script en amont → Claude rédige et découpe le script en plans avant toute génération en respectant votre tone of voice

• La voix → ElevenLabs (via le voice cloning), ou directement les commandes média de HyperFrames qui gèrent la synthèse vocale, la transcription et la suppression de fond pour les incrustations transparentes.

• L’avatar → HeyGen pour incarner le script à l’écran. Les progrès sur les avatars sont impressionnants.

Si ce workflow vous intéresse, je pourrais générer une vidéo de quelques minutes 100% IA en suivant cette logique.

Tout est du code, mais surtout tout ce qui est du code est corrigeable, versionnable, réutilisable. Et donc automatisable.

Le montage vidéo est un exemple extrême parce que c’est créatif et subjectif. ça marche aussi sur un deck (voir Claude Design et l’export en format pptx, un rapport, un dashboard ou un fichier Excel…)

Et si vous testez HyperFrames, dites-moi en commentaire ce que vous avez réussi à produire, ça m’intéresse de comparer les setups.

(Pour ceux qui veulent creuser le fond du sujet, a16z a écrit un bon article sur ce basculement du pixel vers le code.)

OpenAI a analysé l’usage des entreprises et met en évidence un écart croissant entre les organisations qui délèguent réellement du travail à l’IA et les autres :

• “Les entreprises du top 10 % génèrent 8,3 fois plus de tokens par utilisateur que les entreprises médianes, contre 2,6 fois en janvier” → l’écart se creuse mais c’est une logique de tokenmaxxing qui ne souligne pas forcément le bénéfice que ces entreprises peuvent tirer de l’IA. J’en parlais dans ce post.

  

• “En juin, Codex représentait 64 % des tokens produits (contre 36 % pour ChatGPT), signe d’un basculement vers des tâches déléguées plutôt que des questions posées” → complètement aligné. Les utilisateurs les plus avancés en entreprise sont sur codex / claude code / cursor qui peuvent gérer des tâches plus complexes.

• Chez ces entreprises, 21 % des utilisateurs hebdomadaires utilisent des plugins et 19 % des skills, contre 9 % et 3 % ailleurs (95 % en interne chez OpenAI)

• L’usage agentique (codex) est bien loin de l’écosystème tech. Depuis février, les utilisateurs hebdo ont été multipliés par 108 dans le juridique, par 41 dans le commercial et le recrutement, par 26 dans le marketing, contre 5 dans l’ingénierie

Ce qu’il faut retenir : l’accès aux modèles ne suffit plus à faire la différence, tout le monde a les mêmes. Ce qui creuse l’écart, c’est le fait de brancher les agents sur le contexte et les outils de l’entreprise, puis de transformer les usages individuels qui fonctionnent en pratiques partagées

👉 Source : OpenAI

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Un essai de 6 500 mots sur l’avenir de l’IA. Sa thèse : la superintelligence doit être distribuée à tout le monde plutôt que concentrée dans quelques institutions.

Trois principes affichés :

1. l’empowerment individuel comme source de prospérité

2. l’invention (et non l’automatisation) comme finalité de l’IA

3. l’équilibre des pouvoirs comme socle de la sécurité

Un positionnement assumé contre les autres labos où Meta dit “construire pour les individus”, quand les autres construiraient pour les entreprises et les gouvernements.

L’agent devrait servir les objectifs de son utilisateur, pas les valeurs de l’éditeur qui le fournit. Et pour le réaliser concrètement, la solution d’un agent personnel disponible en continu, mode totalement privé où même Meta n’accède pas aux données, serait l’option.

Sur l’emploi, Zuckerberg anticipe des entreprises plus petites mais beaucoup plus nombreuses, chaque petite structure pouvant avoir un impact bien plus large qu’aujourd’hui.

La réception est loin d’être unanime. TechCrunch juge l’exercice contre-productif : les exemples choisis dans l’essai (le tuteur personnel, l’avocat superintelligent accessible à tous) ignorent les effets de bord déjà visibles, comme les élèves qui utilisent surtout ces outils pour éviter d’apprendre. Le tout dans un contexte de défiance avec 64 % des Américains qui estiment que les réseaux sociaux ont nui à la démocratie (+Meta vient d’être condamnée à 567M $ de préjudice). Là où Altman et Amodei reconnaissent publiquement les risques, Zuckerberg choisit de ne pas le faire.

👉 Le manifeste complet de Mark Zuckerberg

Gemini a dépassé le milliard d’utilisateurs actifs mensuels, devenant le produit à la croissance la plus rapide de son histoire et le 14ᵉ produit du groupe à atteindre ce seuil. Les chiffres d’usage partagés en disent long sur la façon dont l’IA s’installe dans les usages quotidiens :

• 63 % des utilisateurs parlent directement à Gemini à voix haute

• 1 interaction sur 5 avec Gemini Live va au-delà de la voix : flux caméra en direct et partage d’écran pour résoudre des problèmes en temps réel

• 38 % des requêtes scolaires des étudiants incluent une pièce jointe → c’est plutôt inquiétant 😅

• Plus de 150 millions d’images générées chaque jour

La distribution reste l’arme la plus puissante de Google. Au-delà du volume, ces données montrent un basculement des usages vers la voix et le multimodal (caméra, partage d’écran, pièces jointes).

👉 L’annonce de Google

Un nouveau modèle pour xAI. Comme il y a de nouveaux modèles toutes les semaines, je vais directement à l’essentiel sur ce qu’il y a à retenir :

• capacité à gérer des tâches complexes : recherche sur un sujet, analyse d’informations, travail dans une base de code ou transformation d’une idée en application livrable.

• sur les tâches les plus longues, le modèle commence à vérifier son propre travail avant de passer à l’étape suivante

• xAI reste dans la course des modèles frontières avec Anthropic et OpenAI

Les écarts entre les modèles de frontière se resserrent à quelques points, ce qui déplace le critère de choix surtout vers le prix.

👉 Source : xAI

Ces derniers temps, j’ai pris un peu de recul sur mon usage de Claude, surtout Claude code qui est le mode que j’utilise dans 95% des cas (Claude chat est réservé surtout pour des demandes basiques / rapides), et je voulais vous en parler.

Il y a un changement important qui existait déjà ces derniers mois, c’était l’utilisation de la voix plutôt que le clavier pour donner des instructions à l’outil. C’est en effet super pratique pour partager en vrac toutes les informations que l’on peut avoir en tête et on laisse le modèle se débrouiller pour faire les liens. Dans ces cas là, les outils comme Wispr Flow ou Superwhisper sont top.

Plus récemment, je partageais la logique de fonctionner en skills, connecteurs (MCP), objectif avec étapes de vérification plutôt qu’en prompt. J’en parlais notamment dans cette édition :

Résultat, on a des tâches qui ne durent plus trente secondes mais plusieurs dizaines de minutes, parfois plusieurs heures.

Les boucles de vérification (loop) remplacent la relecture humaine à chaque étape pour rendre l’IA plus autonome. La limite devient notre capacité à décrire un résultat vérifiable.

En utilisant Claude code (ou cowork), tout tourne en local sur son ordinateur, il doit alors rester allumé et disponible pendant l’exécution. Cette dernière limite est devenue un mème, avec ici une fausse publicité Apple pour une pince en plastique censée maintenir un MacBook ouvert

Le problème est bien là → nos ordis qui se mettent en veille ne sont pas la bonne infra pour une charge de travail censée tourner en continu. Et c’est un problème qui va arriver lorsque nous allons être des millions d’utilisateurs à vouloir exécuter des tâches dans le cloud plutôt qu’en local.

Anthropic apporte une première réponse avec Cowork Cloud qui exécute maintenant les sessions dans le cloud (c’est en bêta)

C’est le début et il y a encore beaucoup de limites. Par exemple, dès qu’une tâche implique des fichiers en local, l’app desktop doit rester ouverte.

En parallèle, un autre changement plus discret mais tout aussi structurant je trouve, c’est une acceptation par défaut de l’accès à des applications / fichiers par Claude Code.

Anthropic est parti des chiffres en remarquant que les utilisateurs approuvaient 97 % des demandes d’autorisation.

Pour rappel sur Claude, vous avez plusieurs modes :

Par défaut, vous êtes en mode manuel. Au bout de plusieurs demandes d’autorisation, on perd vite patience et on bascule sur “Ignorer les permissions” pour permettre à Claude de prendre la main :

Sur +1000 testeurs rémunérés, les humains n’ont repéré que 13 % des commandes dangereuses, contre 89 % pour un mode automatique qui valide à votre place.

On est entré dans une situation où l’IA est mieux placée que nous pour savoir ce qu’il faut autoriser ou pas, surtout contre le prompt injection.

Chaque action passe par un classifieur qui bloque ce qui est irréversible, destructeur ou dirigé hors de votre environnement.

Le problème, c’est que même si on donne la main à l’IA, le taux d’échec du classifieur n’est pas nul. Il était de 7 % sur un jeu de données d’Apollo Research.

Pour résumer, je tenais à partager ces quelques lignes sur le fait que l’on donne de plus en plus d’autonomie aux modèles, y compris sur notre effort cognitif. Le modèle exécute en autonomie pendant que vous faites autre chose.

👉 Source : le blog Anthropic sur l’auto mode par défaut / la documentation Claude Cowork

D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.

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