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Quand nous, Européens, regardons le monde de la technologie, nous avons de nombreuses raisons d’être fiers. Et pourtant, beaucoup ont l’impression que notre continent manque de grandes entreprises tech, de champions mondiaux, de projets vraiment innovants. Ce qui nous manque surtout, c’est la conscience. Nous ne réalisons pas toujours que plusieurs entreprises technologiques d’envergure sont nées ici, en Europe.
Spotify a transformé notre manière d’écouter de la musique et est devenue une référence mondiale dans le domaine du streaming. ASML, entreprise néerlandaise, fabrique des machines de lithographie avancée qui permettent de produire les semi-conducteurs. Sans ASML, pas de puces pour les smartphones, les ordinateurs, les voitures ou l’intelligence artificielle. SAP aide des entreprises dans le monde entier à gérer efficacement leurs processus grâce à des logiciels puissants. ESET protège des millions d’utilisateurs à travers le monde contre les menaces numériques. BlaBlaCar connecte les gens pour le covoiturage, change notre manière de voyager tout en favorisant des solutions écologiques. Mastodon est un réseau social décentralisé qui privilégie la vie privée, la liberté d’expression et l’indépendance vis-à-vis des géants du numérique. Et aujourd’hui, Mistral AI — jeune entreprise française — développe des modèles d’intelligence artificielle open source très performants, dont Le Chat, une alternative européenne crédible face aux assistants IA dominés par les États-Unis.
Ces exemples ne sont qu’une sélection, mais ils montrent quelque chose d’essentiel : l’Europe n’est pas absente. Elle a ses propres réussites — des initiatives inspirantes, des preuves concrètes que l’innovation peut venir d’ici.
L’un des plus grands défis, cependant, c’est l’absence d’une véritable mentalité de gagnant. Trop souvent, les innovateurs et entrepreneurs européens doutent d’eux-mêmes. Ce qui leur manque, ce n’est pas le talent, mais la confiance. Et cette attitude prudente ne se limite pas au monde des start-ups. Elle est présente dans la société européenne dans son ensemble. Avec quelques exceptions remarquables, nous avons appris à rester modestes, parfois même résignés.
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Résumé
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Je construis un système d'IA pour prédire le S&P 500. Il tourne sur ma propre machine, utilise des données publiques gratuites — yfinance, FRED, le jeu de données Shiller — et évalue chaque prévision face à la réalité. Cette série documente la construction elle-même : les décisions, la méthodologie, les erreurs. Ce que je partagerai finalement du système en fonctionnement est une question séparée, et honnête.
Hier, je n'arrivais pas à m'arracher à l'ordinateur. Quand j'ai levé la tête, il était huit heures et demie du soir. J'étais resté seul à l'étage pendant environ trois heures.
L'IA va-t-elle prendre mon travail ? Un formateur certifié Google m'a dit en juin 2024 que ma profession cesserait d'exister. Vingt-deux mois plus tard, mon intitulé de poste n'a pas changé — mais quatre-vingt-dix pour cent de ce que je fais dans la journée est différent. J'ai délégué plus de ma réflexion à des agents IA que je ne l'aurais cru possible. Je n'ai pas peur. Voici pourquoi, et ce que cela signifie pour quiconque se pose la même question.
Une heure. Cinquante-cinq minutes. Voilà le temps qu'il m'a fallu pour construire ce qu'une société tchèque de logiciels avait chiffré à plus de 50 000 €. Je l'ai construit avec Claude Code. Pas un prototype. Pas une preuve de concept. Un outil fonctionnel — celui dont l'entreprise avait réellement besoin. Le soir même, il tournait sur un environnement de test. Ce n'est pas à propos de Claude Code. C'est à propos de ce que Claude Code met à nu.
J'ai mené environ cent cinquante entretiens pratiques au cours des quatre dernières années. Cinquante pour des postes de spécialistes en données. Une centaine pour des spécialistes en publicité et en marketing de performance. Dans la quasi-totalité des cas, il s'agissait de s'asseoir face à un candidat devant une tâche pratique — quelque chose de proche d'un problème réel que nous devons effectivement résoudre dans l'entreprise. Pas de théorie. Pas de trivialités. De la résolution de problèmes. Avec le temps, j'ai commencé à percevoir un schéma récurrent.
Avant d'enseigner quoi que ce soit à l'IA, il faut voir ce qu'elle vous cache.
Dès que d'autres personnes ont eu besoin d'y accéder, le problème a complètement changé. Il ne s'agissait plus de savoir si l'agent pouvait apprendre. Il s'agissait de savoir qui avait le droit de lui enseigner.
Je voulais construire un agent qui ne se contente pas d'assister. Un agent qui agit.
Voici ce que j'ai appris sur l'IA locale versus le cloud, et pourquoi je suis passé à Claude Code.
Je n'ai jamais vu un écart de connaissance aussi profond que celui lié à l'intelligence artificielle.
Quatre jours en Catalogne. Sans ordinateur, sans IA, presque sans réseaux sociaux. J'ai acheté ce carnet pour y noter ce à quoi je penserais et ce que je rencontrerais et apprendrais durant le voyage.
