▹ News : Le successeur de Claude en partie développé par Claude lui-même.
▹ Zoom : Attention aux grenades de slop !
▹ Deep Dive : 5 mythes débunkés sur le GEO.
▹ Pépites : Interview de Yann Le Cun | Festival IA gratuit à Paris.
📬 On vous a transféré cet email ? Abonnez-vous à Upmynt par ici !
Salut à tous,
Avec l'arrivée des résumés IA, le GEO est plus que jamais une stratégie crucial pour les business en ligne.
Mais trop de formations, de vidéos ou d'articles en ligne recommendent des techniques qui sont inefficientes, voire contre-productives. Le sujet central de cette édition vient corriger le tir pour vous.
Upmynt remplit ici sa vocation première depuis sa naissance : démêlez le vrai du faux sur l'IA, vous apporter du 100% utile sur un plateau, et vous permettre de tirer pleinement parti de cette nouvelle technologie, sans être parasité par le bruit ambiant.
Bonne lecture !
Sane Lebrun, pour Upmynt 💜
🤖 La voix de son maitre. Anthropic a annoncé que Claude s'occupait désormais directement de 26% de ses activités de R&D.
En gros, le successeur de Claude est donc en partie développé par Claude lui-même.
Il s'agit d'un net progrès vers l'ambition d'une IA capable de se construire sans intervention humaine. What could go wrong?
Anthropic affirme cependant que ce développement se fait systématiquement sous supervision humaine (mouais).
🥊 Amazon vs Meta. Amazon a décidé de bloquer Muse, l'agent personnel lancé par Meta le 8 septembre.
Amazon avance 3 raisons : Meta ne l'a pas prévenu, l'agent ne se signale pas quand il navigue, et il conserverait les identifiants des clients.
Meta répond que Muse ne voit jamais ni les mots de passe ni les moyens de paiement.
Amazon parle de sécurité, mais sa vraie crainte est en réalité ailleurs. Son activité publicitaire a rapporté plus de $68 Mds l'an dernier, et elle repose sur des humains qui parcourent ses pages et voient les produits sponsorisés.
Un agent qui achète directement ne regarde aucune pub.
Amazon avait déjà poursuivi Perplexity en justice à cause de son navigateur Comet. Et elle avait perdu : la cour d'appel américaine avait estimé que l'agent agit pour le compte de l'utilisateur, et doit donc être autorisé à accéder au site.
En parallèle, Amazon développe son propre agent (Alexa for Shopping). Bref, les agents qui achètent à votre place, c'est ok, mais seulement ceux d'Amazon. Navrant.
👁 Hubspot x IA. La plateforme de CRM a apporté une grosse amélioration à son AI embarquée, Breeze.
Breeze ne se contente plus de répondre aux questions. Vous pouvez lui confier une tâche et il peut affecter des agents spécialisés pour l'exécuter et produire des plans de campagne, des rapports, des propositions…
En outre, le nouveau Smart CRM de HubSpot capture et synchronise automatiquement les appels, les e-mails et les réunions, évitant ainsi aux employés de saisir manuellement ces informations.
👩🏻💼 Allo j'écoute. ElevenLabs a lancé Reception, un système de "réceptionniste IA" destiné aux petites entreprises.
Oui, cela fonctionne en français, et il est même possible d'adapter sa personnalité et son ton à votre image de marque.
Il est intéressant de voir comment ElevenLabs est passé essentiellement d'un développeur de modèles audio à un focus sur les produits et solutions B2B.
✚ Et plus :
- Google Home passe au MCP et laisse Claude et ChatGPT piloter votre maison (Frandroid)
- OpenAI lance Astra for Law, une déclinaison de son dernier modèle, sécialement adapté aux problématiques juridiques.
- Mozilla et Mistral s'associent pour intégrer une IA ouverte et légère dans le navigateur Firefox (BFMTV)
- Gros fail : Dyson suspend suspend la vente de sa brosse à dents intelligente. (Numerama)
▹ Courrier des lecteurs
Dans Upmynt #352, je vous relayais succinctement :
Le co-inventeur de ChatGPT lance un nouveau type de modèle, baptisé Jev : plus rapide, moins cher, sans hallu. Seul hic : il ne génère que du code.
Wicem m'a écrit pour apporter une correction bienvenue. Merci à lui !
Le courrier de Wicem
Hello Sane
Petite correction concernant Jev : il ne génère justement pas de code (ni même de texte).
Sa particularité est de produire directement des décisions structurées et probabilisées à partir d’un contexte.
Par exemple, pour un agent qui navigue sur le web, un LLM classique va analyser la page, raisonner, générer une réponse puis un appel d’outil du type « cliquer sur ce bouton ». Jev peut directement évaluer les actions disponibles et retourner quelque chose comme : « bouton A : 96 %, bouton B : 3 %, bouton C : 1 % ». Le programme exécute ensuite l’action choisie.
C’est notamment cette absence de génération token par token qui peut le rendre beaucoup plus rapide et moins coûteux pour ce type d’usage.
Je pense que la confusion vient du fait qu’il est surtout conçu pour être intégré dans des systèmes logiciels/agents.
▹ Job à saisir
Reduck, startup IA incubée à Station F (Paris) recherche un(e) Head of Growth.
Contrat en CDI, présence au bureau un jour par semaine obligatoire.
▹ Lien favori
Ce qui a suscité le plus de clics, c'est Cette vidéo superbement réalisée qui s'appuie sur le livre "If Anyone Builds It, Everyone Dies" et qui fournit une explication derrière le danger imminent de la super intelligence. Un must see.
Cet espace "Communauté" est le vôtre. Répondez à cet email avec votre besoin : Recrutement, ressource à partager, demande d'aide, question…
Attention aux grenades de slop !
La prise de conscience est généralisée : en entreprise, si elle est mal utilisée, l'IA peut aussi faire perdre du temps… beaucoup de temps.
▹ Le PDG de Salesforce lance l'alertre
Avez-vous déjà été victime d'une grenade de slop ? C'est le terme consacré par le PDG de Salesforce, et il a fait grand bruit, tant il correspond à une réalité trop souvent vécue en entreprise.
Une "slop grenade" consiste à laisser l'IA produire le travail et à le transmettre sans y apporter aucune valeur ajoutée (y compris sans même la vérifier / corriger).
Quelqu'un d'autre doit alors se charger du travail, repérer les erreurs et corriger les dégâts.
Vous gagnez du temps et paraissez productif, mais c'est quelqu'un d'autre qui en subit les conséquences…
▹ Le workslop, pire effet collatéral de l'IA en entreprise ?
Le phénomène a déjà été décrit, et le terme en réalité consacré est plutôt le "workslop".
Il désigne le phénomène décrit par le PDG de Salesforce : des productions IA-générées d’apparence soignée qui, au final, nuisent à la productivité car elles nécessitent des corrections.
BetterUp Labs et le Social Media Lab de Stanford ont mené une enquête auprès de 962 employés de bureau américains à temps plein cette année (source : étude PDF).
📊 Plus de la moitié (52,7 %) ont déclaré envoyer du "workslop" à leurs collègues. Merci du cadeau !
Plus d’un tiers (38 %) ont indiqué recevoir régulièrement du "workslop" et ont estimé que leur correction leur prenait en moyenne 3h et demi par mois. Un coût énorme pour l'entreprise.
▹ Le rétro-pédalage sur l'IA à tout prix
Un autre enseignement de l'étude de Stanford citée plus haut, c'est que ce phénomène de workslop était plus fréquent dans les entreprises encourageant l’utilisation de l’IA.
Lorsque l'usage de l'IA est devenu un critère en soi, parfois sans que le tout soit accompagné d'une formation ou d'une sensibilisation, une pratique opportuniste et aveugle de l'IA provoque en effet cet effet collatéral.
Résultat, des entreprises rétro-pédalent régulièrement sur leurs choix d'un tout IA.
▹ Le cas Duolingo, victime de sa propre politique IA
Dernier exemple en date, Duolingo : son PDG, Luis von Ahn, a du faire marche arrière sur l'IA.
L'année dernière, il avait annoncé que son entreprise privilégierait dorénavant l'IA, ce qui impliquait d'évaluer les employés sur leur utilisation de l'IA, de remplacer les prestataires humains par des IA et de n'augmenter les effectifs que si une équipe ne pouvait pas automatiser le travail requis.
Mais en mai, malgré son enthousiasme sur les bonnes performances de l'IA en matière d'écriture, il reconnaissait qu'elle ne pouvait finalement pas égaler la créativité des employés de Duolingo à grande échelle.
« Il nous faut parfois écrire 1000 histoires différentes pour qu'on apprenne une langue, et on se rend compte que 20 % d'entre elles sont tout simplement du pur slop. Dès qu'on déploie l'IA à grande échelle, il faut vraiment veiller à ce que le slop ne se répande pas partout. »
5 mythes débunkés sur le GEO : arrêtez de perdre du temps avec ces tactiques !
Comme toute discipline naissante, le GEO est source de bien des fausses croyances, qui pourraient parasiter vos efforts.
Or, il y a suffisamment à faire en GEO pour ne pas perdre du temps sur de l'inutile.
Je démêle le vrai du faux pour vous, études et chiffres à l'appui.
J'ai souvent couvert le sujet dans Upmynt, mais pour les petits nouveaux : Le GEO (Generative Engine Optimization) consiste à rendre une marque ou un contenu plus visible dans les réponses des IA comme ChatGPT.
Pour cela, on travaille notamment la clarté des contenus, leur fiabilité et la présence de la marque sur des sources reconnues.
1️⃣ Le fichier LLMs.txt est… absolument inutile
❌ Le mythe : Proposé en septembre 2024 par Jeremy Howard, le fichier llms.txt est un simple fichier Markdown à placer à la racine de votre site.
Il doit servir de résumé aux LLM : les pages clés, le contexte et le contenu essentiel, sans le bruit du HTML.
Des agences et des outils SEO l'ont vite présenté comme 'le robots.txt de l'IA', un indispensable pour être cité par ChatGPT, Perplexity ou Gemini.
Résultat : beaucoup de sites l'ont ajouté en pensant marquer des points en GEO. 10% environ, pour être exact.
✅ Le débunk : Une analyse de SE Ranking de novembre 2025 portant sur près de 300K domaines n'a révélé aucune corrélation entre les citations générées par IA et le fichier llms.txt.
De plus, la suppression de ce fichier de son modèle prédictif a même amélioré la précision de ce dernier.
Google a également déclaré ignorer ces fichiers spécifiques à l'IA.
Bref, oubliez ce fichier, ça ne sert strictement à rien.
🔐 La suite de ce sujet (80%) est réservée aux membres Upmynt Pro.
