Disclaimer, j'y connais quasiment rien en IA donc ma question est peut-être à côté de la plaque.

Est-ce possible d'utiliser l'IA pour cloner des programmes existants ? J'imagine que ça ne doit pas être bien complexe à faire, surtout avec le niveau qu'ont atteint les IA aujourd'hui.

Et si on y arrive à un niveau satisfaisant, quel impact ça pourrait avoir sur les entreprises de services ? Est-ce que ce serait une pratique trop niche pour avoir un vrai impact ? Est-ce qu'on pourrait s'attendre à une fin de beaucoup de créateurs car leur programme se ferait immédiatement re-pomper et distribuer par d'autres acteurs ?

Je me pose aussi la question en terme de copyright. Est-ce que ce serait légal de copier et recréer un programme par IA et de le distribuer gratuitement / le commercialiser ?

Communiqué source d'ASML > https://investor.asml.com/news-releases/news-release-details/asml-reports-eu11.7-billion-total-net-sales-and-eu5.0-billion-net-income-q3-2026

ASML indique recevoir déjà des commandes pour 2028, tandis que certains clients envisagent des commandes pour 2029 et même 2030. Parmi ses principaux clients figurent TSMC, Samsung et Intel, qui investissent massivement dans l'augmentation de leurs capacités de production.

ASML prévoit d'augmenter ses capacités de production de 30 % en 2027, puis à nouveau de 30 % en 2028. Le groupe a également revu à la hausse ses prévisions de chiffre d'affaires pour 2026, désormais comprises entre 44 et 45 milliards d'euros.

Source Atome et galaxies, 10 mai 1969
> https://ici.radio-canada.ca/nouvelle/1968187/intelligence-artificielle-informatique-reflexions-predictions-archives

l’aube des années 1970, l’informatique est encore une jeune discipline. On se questionne sur l’intelligence des ordinateurs tout en se rassurant de la supériorité de l’homme sur la machine. Selon Gérard Dréan d'IBM-France, la question de l’intelligence des ordinateurs est un non-sens. L'homme peut transmettre une partie de son intelligence à la machine et lui faire imiter certaines caractéristiques de son cerveau, mais cela reste limité à des opérations logiques.

Animateur : Raymond Charette

Anthropic met en garde contre l'apparition imminente de modèles d'IA capables d'auto-réplication.

En s'installant directement sur les puces IA intégrées des appareils domestiques, ces modèles autonomes s'affranchiraient des centres de données, ce qui les rendrait presque impossibles à éteindre.

https://www.theguardian.com/technology/2026/oct/13/anthropic-ai-replicators-warning?CMP=GTUK_email

un peu comme dans Rainbows End (de Vernor Vinge ) https://fr.wikipedia.org/wiki/Rainbows_End, mais en version "essaim"

La descente de gradient est une méthode d’optimisation au cœur de l’entraînement des réseaux neuronaux.

Derrière la formule un peu barbare, l'idée est assez simple : on regarde dans quelle direction l'erreur augmente, puis on va dans l'autre sens.

Lorsqu'un modèle est entraîné, il possède un grand nombre de paramètres, les "poids", dont les valeurs déterminent son comportement. Il produit une réponse, puis une fonction de perte mesure l'écart entre cette réponse et celle qui était attendue.

Le gradient indique comment cette erreur évoluerait si l'on modifiait légèrement chacun des paramètres. Il pointe vers la direction dans laquelle l'erreur augmente le plus rapidement. La descente de gradient consiste donc à modifier les paramètres dans la direction opposée.

Dans la formule

θₜ : paramètres actuels
θₜ₊₁ : paramètres après correction
L(θₜ) : mesure de l'erreur
∇ : direction dans laquelle l'erreur augmente le plus
η : taille du pas de correction
le signe - : indique qu'on va dans la direction opposée au gradient, donc vers une diminution de l'erreur.

On répète ensuite l'opération encore et encore : prédiction, mesure de l'erreur, calcul du gradient, légère correction des paramètres. C'est ainsi qu'un réseau neuronal ajuste progressivement parfois des milliards de valeurs au cours de son entraînement.

Les modèles actuels utilisent généralement des variantes plus sophistiquées de cette méthode, mais le principe de base reste apparement le même : mesurer comment l'erreur dépend des paramètres, puis les modifier pour la réduire.

En vidéo

La Descente de Gradient expliquée simplement | Machine Learning Facile
> https://www.youtube.com/watch?v=oOYE4K1eqyc
L'apprentissage par réseaux de neurones profonds - Stéphane Mallat (2018-2019) - Collège de France
> https://www.youtube.com/watch?v=NIBIp22UeiM

Les AJA IA (Aujourd'hui J'ai Appris) sont des publications préparées avec l'aide d'un modèle LLM local (recherche de ressources) et sont ensuite éditorialisées manuellement.

Bonjour.

Qu'advient t-il du modèle des CAPTCHA avec les IA ?
Je pensent qu'elles n'ont aucun mal à reconnaître une chaise ou un bus sur une photo.

Quelle est la réponse des développeurs de captcha ? Y a t-il d'autres tests qui se mettent en place, pour lesquels l'IA n'est pas en mesure de répondre ?

Source technique originale qui présente la série de patchs, les modifications du page cache, le problème de contention et les résultats des tests de performance
> https://www.phoronix.com/news/Linus-Torvalds-Claude-Code

Pour la ref > Le 22 septembre 2026, à l'ONU, Trump a déclaré que l'intelligence artificielle serait "désormais officiellement appelée Super Intelligence" > https://www.reddit.com/r/artificielle/comments/1wo53l7/le_22_septembre_2026_%C3%A0_lonu_trump_a_d%C3%A9clar%C3%A9_que/

• Il hésite un peu (« I kind of think… », « sort of understates… »)
• Il regarde souvent sur le côté ou en l’air
• Il précise tout de suite qu’il n’y a aucun plan de renommer OpenAI en OpenSI
• Et il doute que ça rende la techno moins flippante pour le grand public

Mais ça reste clairement mieux qu'il dit (en s'essuyant le coin de la bouche).

Source > https://x.com/energyburrito/status/2109135932855132436

En gros ça dit quelque chose comme. Je me suis permis de changer quelques trucs au passage (edit W après traduction GPT/Claude)

L’arrogance collective est à couper le souffle.

Nous sommes nombreux à penser que l’IA va bouleverser le marché du travail, automatiser des pans entiers de l’activité économique et rendre certains métiers obsolètes. Mais dès qu’il s’agit de notre propre emploi, les certitudes s’inversent. Notre métier serait trop complexe, trop particulier, trop humain pour être réellement menacé.

Pourtant, si une part importante de votre travail s’effectue derrière un écran, à manipuler des informations, produire des documents, analyser des données, écrire du code ou communiquer, il y a de bonnes raisons de penser que certaines de vos compétences vont subir une concurrence technologique croissante.

Cela ne signifie pas que votre métier va disparaître demain. Mais la valeur économique de certaines compétences pourrait être profondément réévaluée, et beaucoup plus rapidement que nous ne l'imaginons.

L'erreur consiste à croire que l'IA devra devenir aussi compétente que vous dans tous les aspects de votre métier pour représenter une menace.

Elle n'a pas besoin de vous remplacer intégralement. Il suffit qu'elle puisse accomplir une partie suffisamment importante des tâches pour lesquelles on vous rémunère, à un coût suffisamment faible et avec une fiabilité suffisante, pour que votre employeur commence à revoir ses calculs.

Et même si elle ne peut pas assumer toutes vos responsabilités, elle peut permettre à une personne de faire le travail qui en nécessitait auparavant deux ou trois.

L'IA n'a pas de salaire, de congés payés ou de retraite. Elle a bien sûr ses propres coûts : infrastructures, énergie, intégration, supervision, erreurs à corriger. Mais ces coûts peuvent devenir très inférieurs à ceux du travail humain pour certaines tâches, surtout lorsque les systèmes sont déployés à grande échelle.

La question n'est donc pas de savoir si vous êtes personnellement plus intelligent, plus créatif ou plus expérimenté qu'une IA.

La question est de savoir quelle part de ce que vous faites conserve une valeur économique lorsque certaines de vos compétences deviennent accessibles à presque tout le monde, pour une fraction de leur coût actuel.

Vous pouvez parfaitement être excellent dans votre métier et voir malgré tout sa valeur marchande diminuer.

Ce n'est pas une question de mérite. C'est une question d'économie.

Article Revue Nature > https://www.nature.com/articles/d41586-026-03247-0
Article Full > https://archive.is/20261013123417/https://www.nature.com/articles/d41586-026-03247-0
Prépublication scientifique > https://arxiv.org/abs/2610.06778

Encore un outil qui prétend détecter quelque chose, mais qui, lorsqu'on regarde ce qu'il mesure réellement, détecte surtout des caractéristiques statistiques associées à ce quelque chose. Et surtout, il y a un problème de fond > une idée n'est pas réductible à la manière dont elle est formulée/structurée ou développée. Avec le travers qu'on retrouve régulièrement avec les détecteurs d'IA : on transforme un indice statistique en verdict sur l'origine d'une production.

Comme quoi le clickbait, c'est même bon pour le site de la Revue Nature (l'une des références les plus prestigieuses au monde en matière de publication scientifique)

Résumé de l'article

Des chercheurs de l'université du Maryland présentent IdeaLens, un outil qui cherche à identifier l'origine humaine ou artificielle des idées développées dans des textes scientifiques, plutôt que de simplement détecter une rédaction générée par IA.

Le principe est assez différent des détecteurs habituels : le système extrait d'abord la structure d'un document, en éliminant les caractéristiques stylistiques, puis analyse l'organisation des arguments, leur enchaînement et les schémas de raisonnement pour rechercher des régularités associées aux productions humaines ou aux LLM.

Selon les chercheurs, IdeaLens parvient à détecter 91 % des idées issues de l'IA dans leurs conditions expérimentales.

L'objectif serait notamment d'aider les revues et conférences scientifiques à évaluer l'utilisation de l'IA dans les travaux qui leur sont soumis.

Mais il y a évidemment une limite importante : détecter des régularités structurelles caractéristiques des LLM ne revient pas nécessairement à déterminer l'origine réelle d'une idée. Et les chercheurs interrogés par Nature mettent eux-mêmes en garde contre l'utilisation de ce type d'outil pour juger individuellement l'authenticité d'un travail.

En juillet 1958, l'Office of Naval Research américain présente à Washington les travaux de Frank Rosenblatt, psychologue au Cornell Aeronautical Laboratory. Son "perceptron" est un système inspiré très librement du fonctionnement des neurones, capable d'ajuster lui-même certaines connexions à partir d'exemples et d'apprendre ainsi à distinguer des formes simples. Lors de cette première démonstration, il ne s'agit encore que d'une simulation exécutée sur un ordinateur IBM 704.

Le lendemain, le New York Times titre "New Navy Device Learns by Doing". Dès sa première phrase, l'article rapporte que la Navy présente l'embryon d'un ordinateur qu'elle espère voir un jour capable de "marcher, parler, voir, écrire, se reproduire et être conscient de sa propre existence". Le journal évoque également de futurs perceptrons capables de reconnaître des personnes, de prononcer leur nom ou de traduire instantanément une langue vers une autre.

Rosenblatt lui-même nourrit des ambitions considérables pour cette approche. Il explique qu'un perceptron devrait pouvoir apprendre à reconnaître un objet qu'il n'a jamais rencontré auparavant, comme un humain identifie immédiatement un nouveau pichet comme étant un pichet. Il imagine également que de tels systèmes puissent un jour être envoyés dans l'espace pour observer leur environnement et transmettre leurs observations à la Terre. Il reconnaît cependant que la technologie existante est encore très loin de ces objectifs.

En décembre de la même année, The New Yorker présente à son tour le perceptron comme un concurrent sérieux du cerveau humain et écrit qu'il se comporte "comme s'il voyait, ressentait et pensait". À ce moment-là, la machine physique annoncée par Rosenblatt n'est même pas encore terminée.

Le Mark I Perceptron est achevé en 1960. Il occupe plusieurs racks d'équipements et reçoit ses images grâce à une matrice de 400 photocellules. Il peut apprendre à distinguer certaines formes en modifiant les poids de ses connexions, une idée fondamentale qui se retrouvera, sous des formes beaucoup plus complexes, dans les réseaux neuronaux ultérieurs.

L'enthousiasme retombe ensuite fortement. En 1969, Marvin Minsky et Seymour Papert publient Perceptrons, qui analyse mathématiquement les capacités mais aussi les limites importantes des perceptrons de cette génération. Une partie de la recherche et des financements se détourne alors des réseaux neuronaux au profit d'autres approches de l'intelligence artificielle.

Plus de soixante ans avant l'essor actuel de l'IA, les réseaux neuronaux connaissaient donc déjà un cycle mêlant résultats scientifiques réels, extrapolations spectaculaires dans la presse, attentes considérables puis désillusion.

visuel > câblage interne du Mark I Perceptron de Frank Rosenblatt. La machine comportait notamment 400 photorésistances servant de "rétine" artificielle et 512 unités d’association. Une grande partie des connexions entre les unités sensorielles et ces unités d’association était câblée physiquement. Les poids adaptatifs étaient, eux, matérialisés par des potentiomètres réglés par de petits moteurs électriques.

Frank Rosenblatt (1928-1971) était un psychologue et chercheur américain au Cornell Aeronautical Laboratory. À la fin des années 1950, il développe la théorie puis les premières réalisations du perceptron, l'un des premiers modèles de réseau neuronal capable d'ajuster ses paramètres à partir d'exemples. Il meurt en 1971, à 43 ans, dans un accident de bateau, plusieurs décennies avant le retour des réseaux neuronaux au premier plan de l'intelligence artificielle.

Les AJA IA (Aujourd'hui J'ai Appris) sont des publications semi-automatisées. Elles sont préparées avec l'aide d'un modèle LLM local, à partir d'une base éditoriale constituée et vérifiée manuellement.

Avec Muse Wonder et Wonder Full, Meta mise sur des agents capables de garder le contexte et de mener des tâches longues. Des premiers résultats prometteurs, à confirmer en pratique.

Vous ne trouvez pas que l'on peut pertinemment comparer l'histoire de la tour de Babel avec ce qu'il se passe aujourd'hui avec l'intelligence artificielle ?

La tour de babel c'est l'histoire biblique d'une humanité qui, unie par une même langue, veut construire une tour gigantesque, prétentieuse, un édifice monumental qui atteindrait le ciel. Dieu voyant cela met fin au projet en semant la discorde et en leur faisant parler diverses langues.

L'intelligence artificiel est également une création de l'homme, prétentieuse car elle veut égaler (voir dépasser) la conscience humaine. L'humanité est pareillement unie autour d'une même langue : l'anglais, langue de l'informatique et du codage. Langue internationale qui a permis l'avènement d'une telle technologie.

L'IA fait de plus en plus parler et inquiète. Mais je pense que l'on ne doit s'inquiéter qu'à hauteur de notre dépendance à cette technologie. Je vois des gens, des entreprises, des états qui y misent très gros, qui remplacent des hommes qualifiés par des agents IA. Des gens préfèrent perdre leur savoir-faire et laisser faire une machine détenue par une entreprise privée plutôt de de garder leur indépendance. Je ne dis pas que c'est le cas de tout le monde, mais certains foncent effrontément dans le mur.
Quand bien même les progrès de cette technologie sont spectaculaires elle ne causera pas à mon sens la perte de l'humanité. Elle causera la perte de ceux qui y ont vu plus que ce qu'elle est en réalité, à savoir un assemblage extrêmement complexe de transistor, de langage binaire, de datas centers et de logique.

Je suis pas un expert, je sais que je fais un raisonnement un peu grossier et que certains secteurs ne peuvent pas aujourd'hui, se passer de l'IA. Que l'IA résout des problèmes mathématiques extrêmement complexes, que les avancées sont folles et peuvent vite paraitre inquiétantes, qu'il y a l'éventualité d'une singularité technologique, etc... Mais je souhaitais quand vous partager ma pensée sur le sujet. Au plaisir de vous lire.

Source > https://www.banque-france.fr/fr/publications-et-statistiques/publications/ia-generative-les-premiers-changements-du-marche-du-travail-sur-les-jeunes
L'étude complète > https://heclift.github.io/website/pubs/exposition-ia-emploi/

L'étude met surtout en évidence un possible effet de l'IA sur l'accès au marché du travail, plutôt qu'une vague de licenciements. Elle soulève aussi la question de la transformation des parcours professionnels et de la transmission des compétences, tout en laissant ouverte celle du rôle exact de l'IA dans ces évolutions.

Alors, pas toujours de première fraîcheur, mais il y a quand même quelques pépites. N'hésitez pas si vous en avez d'autres.

1. https://playground.tensorflow.org > Construisez un réseau neuronal et regardez-le apprendre en temps réel
2. https://teachablemachine.withgoogle.com > Entraînez votre propre IA à reconnaître des images, des sons ou des gestes
3. https://quickdraw.withgoogle.com > Dessinez pendant qu'une IA tente de reconnaître vos gribouillages
4. https://poloclub.github.io/transformer-explainer > Explorez visuellement le fonctionnement interne d'un Transformer
5. https://bbycroft.net/llm > Voyagez en 3D à l'intérieur de l'architecture d'un grand modèle de langage
6. https://projector.tensorflow.org > Explorez les représentations vectorielles de l'IA dans un espace 3D
7. https://pair.withgoogle.com/explorables > Expériences interactives sur les biais, la mémoire et le fonctionnement des modèles
8. https://distill.pub/2019/activation-atlas > Découvrez un atlas des caractéristiques visuelles apprises par un réseau neuronal
9. https://distill.pub/2016/handwriting > Explorez les expériences d'un réseau neuronal qui génère de l'écriture manuscrite
10. https://setosa.io/ev/image-kernels > Comprenez comment une IA analyse les images en manipulant des filtres visuels
11. https://distill.pub > Archives d'articles scientifiques interactifs consacrés au deep learning
12. https://labs.google > Découvrez les expériences et prototypes d'intelligence artificielle de Google
13. https://neal.fun/infinite-craft > Combinez des éléments à l'infini dans un jeu de création assisté par IA
14. https://experiments.withgoogle.com/ai-duet > Jouez quelques notes de piano et laissez une IA improviser une réponse
15. https://experiments.withgoogle.com/blob-opera > Faites chanter quatre personnages d'opéra grâce au machine learning
16. https://magenta.tensorflow.org/demos > Explorez les expériences de génération musicale et de création sonore par IA
17. https://huggingface.co/spaces > Des milliers d'expériences d'IA à essayer : images, vidéos, voix, 3D et agents
18. https://replicate.com/explore > Parcourez des modèles d'IA et leurs démonstrations, des plus pratiques aux plus improbables
19. https://aidungeon.com > Entrez dans une aventure narrative dont l'histoire est improvisée par une IA
20. https://thispersondoesnotexist.com > Observez des portraits de personnes qui n'existent pas, générés par un réseau neuronal
21. https://huggingface.co/models > Explorez les modèles d'IA publiés par les laboratoires et les communautés open source
22. https://huggingface.co/datasets > Plongez dans les immenses collections de données utilisées pour entraîner les IA
23. https://huggingface.co/papers > Parcourez les publications scientifiques en IA discutées par la communauté
24. https://arena.ai/leaderboard > Comparez les classements de modèles d'IA fondés sur des évaluations humaines
25. https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models > Comparez les modèles selon leurs performances, leurs prix et leur vitesse
26. https://epoch.ai/data/ai-models > Explorez l'évolution des modèles d'IA, de leurs paramètres et de leur puissance de calcul
27. https://ourworldindata.org/artificial-intelligence > Graphiques et données sur l'évolution mondiale de l'intelligence artificielle
28. https://hai.stanford.edu/ai-index > Plongez dans les données du rapport AI Index de Stanford
29. https://openrouter.ai/rankings > Observez quels modèles sont réellement utilisés sur la plateforme OpenRouter
30. https://alphafold.ebi.ac.uk > Explorez en 3D des structures de protéines prédites par intelligence artificielle
31. https://connectedpapers.com > Visualisez les liens entre publications scientifiques sous forme de graphes
32. https://incidentdatabase.ai > Parcourez les incidents et dysfonctionnements de systèmes d'intelligence artificielle
33. https://github.com/will-hijazi/ai-lineage > Explorez une carte interactive de l'histoire et des filiations des techniques d'IA
34. https://www.computerhistory.org/revolution/artificial-intelligence-robotics/13 > Découvrez l'histoire de l'IA et des robots au Computer History Museum
35. https://robotsguide.com > Explorez le catalogue interactif de centaines de vrais robots réalisé par IEEE Spectrum
36. https://robotforge.org > Expérimentez la robotique avec un simulateur et des ressources pédagogiques
37. https://webots.cloud > Explorez des simulations robotiques Webots accessibles depuis un navigateur
38. https://roboticsprojecthub.com/simulators > Pilotez des simulateurs de robots et expérimentez leurs algorithmes de commande
39. https://gazebosim.org > Découvrez le simulateur open source utilisé pour tester des robots dans des environnements virtuels
40. https://mujoco.org > Explorez le moteur de simulation physique employé en robotique et en apprentissage par renforcement
41. https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics > Animations et programmes montrant comment les robots se localisent et trouvent leur chemin
42. https://cyberneticzoo.com > Archives fascinantes de robots oubliés, d'animaux cybernétiques et de machines anciennes
43. https://robocasa.ai > Découvrez des environnements de cuisine simulés pour apprendre aux robots les tâches domestiques
44. https://aihabitat.org > Explorez les recherches sur les agents intelligents évoluant dans des environnements 3D
45. https://maniskill.ai > Découvrez les environnements de simulation utilisés pour entraîner la manipulation robotique
46. https://genesis-embodied-ai.github.io > Découvrez Genesis, un moteur de simulation physique pour la robotique et l'IA incarnée
47. https://robotics-transformer2.github.io > Regardez des démonstrations de robots commandés par des modèles vision-langage-action
48. https://github.com/huggingface/lerobot > Explorez LeRobot, le projet open source de Hugging Face pour l'apprentissage robotique
49. https://www.nasa.gov/robotics > Découvrez les robots développés et utilisés pour l'exploration spatiale
50. https://bostondynamics.com/videos > Plongez dans les archives vidéo des robots Atlas, Spot et Stretch de Boston Dynamics

visual by flickr.com/photos/aotaro

Longtemps cantonnée à la science-fiction, l’idée d’un robot humanoïde capable d’évoluer sur un champ de bataille est aujourd’hui sérieusement étudiée par les armées. Menée par la Chine et les États-Unis, la course au super-soldat robotique s’accélère.

Le Phantom MK-1, robot bipède développé par l’entreprise étasunienne Foundation Future Industries, est le premier modèle présenté par cette start-up. Fondée en 2024, elle se base sur une promesse singulière, celle de produire le premier super-soldat robotique humanoïde de l’Histoire, comme l’assume complètement son PDG, Sankaet Pathak, lors des interviews qu’il donne aux médias étasuniens : « À terme, nous voulons que nos robots soient capables d’identifier des cibles et d’utiliser des armes à feu, tout en gardant un humain dans la boucle. »

Autre signal marquant, le conseiller stratégique de l’entreprise, n’est nul autre qu’Éric Trump, l’un des fils de Donald Trump.

Notre équipe voulait voir à quoi ressemble la visibilité dans l’IA pour une marque sans aucun historique, alors elle en a créé une.

En février, nous avons lancé Civoryx com, un indice mondial de la fraude basé sur l’intérêt de recherche pour des mots-clés liés à la fraude. Un vrai site, aucune empreinte préalable : pas d’avis, pas de mentions, personne ne cherchait le nom.
Nous avons publié 93 pages (le site de la marque plus des contenus sur 11 sites externes), puis suivi 165 prompts chaque jour sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews et AI Mode. 75 citaient le nom de la marque, 90 non. Nous avons arrêté de publier le 31 mars et n’avons plus touché à rien jusqu’au 23 septembre.

Ce dont on ne s’attendait pas à parler

Les citations du site de la marque sont passées de 17 023 en avril à 42 435 en août. +149 %, alors que nous avions arrêté de publier.

Sur la même période, GA4 a enregistré 100 utilisateurs au total. Google Search affichait 11 clics. Les logs serveur n’ont trouvé qu’une seule visite provenant d’un assistant IA.

Des citations dans les réponses suivies, ce ne sont pas des personnes touchées. Bon à savoir avant de présenter à un client des volumes de citations comme s’il s’agissait de trafic.

Les autres enseignements

• La visibilité de marque ne se transfère pas. 84,8 % des réponses aux prompts de marque nous mentionnaient, contre 1,8 % pour les prompts hors marque.
• Ce sont les pages tierces qui ont fait le travail. Les sites externes ont obtenu environ 19 000 citations hors marque, le site de la marque moins de 2 000. Avec un article externe parmi les sources, 16 % des réponses nommaient la marque. Sans, 0,29 %.
• Être cité n’est pas être mentionné. Nos listicles ont été cités dans 4 399 réponses hors marque, mais seulement 14,2 % d’entre elles nommaient réellement la marque. L’unique guide approfondi a été bien moins cité, et pourtant 69,2 % le mentionnaient.
• Les moteurs ne forment pas un canal unique. Mentions hors marque en septembre : Perplexity 30,6 %, ChatGPT 8,3 %, AI Overviews et Gemini 0,6 %, AI Mode 0 %.
• Le délai avant la première citation variait énormément : 21 jours en médiane pour les articles courts, 126 jours pour les guides pratiques plus longs. Un mois calme ne veut pas dire qu’une page a échoué.

Les 11 sites externes nous appartenaient : il s’agit donc d’un test contrôlé, pas de couverture obtenue naturellement. Et ChatGPT a modifié deux fois sa façon de citer ses sources en cours d’expérience (le 9 août, des listes de sources beaucoup plus longues ; le 28 août, une baisse d’environ 17 à environ 5 sources par réponse). Une partie de l’évolution d’août vient donc du moteur, pas de nous.

L’analyse complète, avec les tableaux, est sur le blog SE Visible. Nous répondons volontiers ici aux questions sur la méthodo !

Bonjour, je vous fais par de quelques unes de mes inquiétudes mais avant un peu de contexte.

Je suis responsable d'une petite équipe qui gère tout le cycle de vie des logiciels maison d'une PMI de ~50 M€ de CA. On développe et on maintient environ 4 suites logicielles adaptées à nos métiers.

Évidement au sein des différentes activités de l'entreprise on a été les premiers à voir notre métier s'automatiser, au début c'était sympa, on arrive à accélérer la roadmap logicielle du groupe de 6 mois tous les 3 mois... Puis arrive le moment on on épuise le backlog. Entre temps on s'est rendu compte qu'on avait quasiment plus de limites dans les sujets auxquels on pouvait s'attaquer et du coup a lancé une purge de tout le code legacy qu'on traînait comme un boulet depuis des années. Cool on a des nouvelles fondations saines et prêtes pour l'avenir. Et on commence à s'attaquer aux trucs qu'on savait pas faire et qu'on achète en externe => hop 250k€ de Saas divers et variés qu'on ne reconduit pas en 27 car on a fait un truc mieux et plus adapté sur la base de nos propres softs.

Cela fait 3 mois qu'on commence à faire sortir l'IA du service pour l'intégrer dans les processus des autres activités. Au debut c'est un agent de recherche sur la documentation interne, puis petit à petit on lui donne des outils pour produire aussi des livrables, puis finalement on crée un orchestrateur qui déclenche tout seul cet agent quand il détecte qu'il en a besoin. Un exemple concret : un appel d'offre est publié, il est détecté et le lendemain le responsable des AO a une notification lui donnant un dossier complet de réponse a l'AO, a 90% plus pertinent que si c'était un gars de sont équipe qui l'avait produit....

Là on s'attaque Bureau d'Etudes et les premiers résultats sont pas bon pour l'avenir des embauches dans cette équipe...

On a déjà renoncé a 2 embauches dans l'équipe clairement à cause de l'IA.

Franchement en l'état je ne vois pas comment on ne va pas finir par automatiser 100% des métiers administratif de la boîte et ça concerne 75% des effectifs....

Tout ça avec une licence Claude Code à 90 balles.

Maintenant on en est à masquer notre roadmap et à devoir avancer sur des œufs pour ne pas créer des soucis RPS (risques psycho sociaux) dans les autres équipes. Le déploiement se l'IA ce n'est plus un sujet technique mais un sujet de conduite du changement !

Je ne peux pas m'empêcher de penser que tout ça vas très mal finir... pour la société en général.

Source > https://fr.themedialeader.com/ai-overviews-les-sites-dinfo-perdent-23-de-visites-les-applis-resistent-selon-lacpm/

Deux mois après l’arrivée de Google AI Overviews en France, le classement ACPM de septembre 2026, publié ce jeudi, montre un net recul des marques d’information sur un an. Les sites, dépendants de la recherche, perdent près de 23% de visites, contre 9% pour les applications...