Marty Nick

I'm passionate about finance, strategy and automation. I help businesses save time and money by streamlining their ops via @workcuts

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@EspoirsduFoot Yep c’était drôle et il était pas mauvais du tout.
Neymar a répondu.
Je suis pour une rivalité marquée entre l’OM et mon club tant sportivement qu’en trashtalking.
En espérant qu’ils fassent comme l’OL saison dernière

[Victor Eyraud @EyraudVictor]

Liberté d’expression ? Pluralisme des opinions ?

Allez, question à 1 million : pourquoi ai-je été subitement et définitivement écarté de l’antenne d’Europe 1 en avril ?

[François Momboisse @fmomboisse]

Avec cette idée de génie, LVMH ne paierait que 8% de ses impôts en France, contre près de 40% aujourd’hui.:)

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@Pierre_B_y @CanalOblik @gabriel_zucman @TotalEnergies Et du coup sur lvmh on passe de 40% à 8%.
Mais là ça sera reverse uno

[0xSero @0xSero]

You know every dumbass ruling class that destroyed books failed?

Not an exaggeration, the worst of the worst.

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@Teknium @HeyGen Yes

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@0xSero It’s not a bug it’s a feature

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@colebemis Nope, that’s why favorites are here for!
A generative UI that changes the shopping cart location in an e-shop is not a good idea.
Everybody is already trained to go on the top right to find it.
Same goes for the sidebar.
If it is optional and not mandatory then yes go for it

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@nichochar Ffs

[Sylvain Catherine @sc_cath]

C’est la même ânerie qu’avec les émeutes : « Les sociétés d’assurance paieront. »

Les sociétés d’assurance répartissent le risque entre les assurés. Si on leur facture le fonctionnement des fonctions régaliennes de l’État, ou leur défaillance, ce coût sera répercuté sur les primes des assurés.

Donc, soit le citoyen paie en impôts, soit il paie en primes. La différence, c’est que la collecte est intermédiée pour mieux l’embrouiller.

Mais comme le citoyen paie déjà des prélèvements obligatoires parmi les plus élevés du monde, ce serait fort de café de lui expliquer que les pompiers n’étaient pas compris et de lui envoyer la facture par l’intermédiaire de sa société d’assurance.

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@EltoMok C’est pour les autres

[0xSero @0xSero]

OpenAI signed.

Just Anthropic and Google left

[Jensen Huang @JensenHuang]

For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter.

AI will transform every industry, power every company, and be built by every country.

Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.

The world needs both frontier closed models and frontier open models.

https://t.co/AUKzoQ5Ikb

[BB27000 @BB27000]

Un jour, Orange installe une antenne dans un village.
Tolé des voisins qui se plaignent de maux de têtes, des télés perturbées, toussa toussa. Et ça file en procès.

Au tribunal, tout le monde se plaint de l’antenne maudite et des perturbations qu’elle engendre.

L’avocat de Orange fait intervenir un seul témoin, un gars de l’EDF qui explique doctement que l’antenne n’est toujours pas raccordée au réseau et qu’elle n’est donc pas alimentée.

Fin du game.

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@Foooteuse Je te crois parce que je sais mais sur la photo c’est difficile ahahah

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@laurentfg3 Yep merci de demander !

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

En 2001, une petite boîte vend un logiciel à 29 dollars qui fait mieux qu'Apple. Un an plus tard elle est morte, et pas une ligne de son code n'a été volée.

Cette histoire de 2002 est exactement ce qui vous pend au nez si vous construisez quelque chose avec l'IA aujourd'hui.

Année 1999, Apple sort Sherlock, un logiciel de recherche intégré au Mac, l'ancêtre de Spotlight.

En 2001, une petite société tierce, Karelia Software, sort Watson, un logiciel à 29 dollars qui fait mieux que Sherlock : modules complémentaires pour la recherche sur internet, interface plus soignée, système de plug-ins, support avec des mises à jour fréquentes. Watson devient rapidement populaire et trouve sa clientèle.

En 2002, Apple sort une nouvelle version de Sherlock qui reprend presque toutes les améliorations déjà embarquées par Watson.

Apple n'a pas volé le code de Watson. Karelia leur a juste montré que c'était possible, et que le public était prêt à dépenser pour une version plus poussée de Sherlock.

Depuis le lancement de l'App Store, de nombreux développeurs ont accusé Apple de reprendre et d'intégrer nativement dans iOS les fonctionnalités de leurs applications. Encore une fois, le sujet n'est pas un vol de propriété intellectuelle, mais la captation de tout ou partie de la clientèle ou des prospects de ces développeurs.

« To sherlock an app » signifie désormais, dans l'écosystème d'Apple, voir les features de son app aspirées et exploitées par Apple. Autrement dit : la mise à mort lente de l'application concernée.

Cette histoire n'a rien d'anecdotique.

Hier, on montrait un modèle de niveau doctorat ranger un dossier Téléchargements avec Cowork. Le vrai sujet latent, caché derrière cet exemple, c'est exactement la même finalité que pour Sherlock et Watson : une plateforme qui vend un accès brut à de l'intelligence, et un usage raffiné trouvé par d'autres qui, tôt ou tard, devient une offre native du fournisseur lui-même.

Ce n'est pas un procès contre l'IA générative. L'IA est une révolution qui a tout d'une opportunité formidable, notamment pour les TPE et PME.

Le retrait temporaire de Fable 5 a permis à beaucoup de commentateurs de reprendre en chœur le refrain de la souveraineté de nos données. Débats passionnés, salves de posts LinkedIn, deux conclusions : être souverain sans jamais préciser ce que ça veut dire, et se tourner vers des solutions européennes, Mistral en tête.

Très peu ont parlé de l'alternative open source, encore moins d'un modèle hybride : open source et modèle frontière des labs. Mais surtout, toute l'attention s'est portée sur l'hébergement et l'utilisation des données.

Ce risque existe. Mais le risque le plus important n'est pas là.

Le risque le plus important est la captation de votre business model, du service ou produit que vous avez raffiné avec l'IA. L'effondrement de votre moat.

Normalement, un vendeur doit convaincre. Expliquer pourquoi on a besoin de son produit, la valeur concrètement créée. Avec l'IA générative, la table a été renversée. Nous avons tous envie d'avoir un peu plus d'intelligence à disposition, dans nos entreprises, dans nos cabinets, jusque dans nos conversations les plus triviales.

Auditionné le 12 mai 2026 par la commission d'enquête de l'Assemblée nationale sur les dépendances numériques, Arthur Mensch, le patron de Mistral, a résumé un des rouages en une phrase : on transforme de l'électricité en intelligence.

Mais en achetant de l'intelligence, on achète un potentiel, pas un usage ni un résultat. L'utilité de cette intelligence, c'est nous, clients, qui la découvrons et qui l'apportons.

Comprendre ce mécanisme, c'est ce qui permet d'en tirer profit sans se faire déposséder du procédé à forte valeur qui fait passer de l'invention à l'innovation. L'invention répond à : peut-on le faire ? L'innovation répond à : les gens vont-ils l'utiliser ?

Microsoft a mis un nom sur un autre rouage. Dans un essai publié en juillet 2026 sur X, dix millions de vues, Satya Nadella décrit ce qu'il appelle le paradoxe inversé de l'information. Il part du paradoxe classique de l'économiste Kenneth Arrow : pour vendre une information, il faut en révéler assez pour convaincre l'acheteur de sa valeur, au risque de la lui donner gratuitement avant même la vente.

Nadella renverse ce paradoxe : avec l'IA, ce n'est plus le vendeur qui prend ce risque, c'est l'acheteur.

Sa phrase : « vous payez essentiellement deux fois pour l'intelligence, une première fois avec de l'argent, une seconde fois avec quelque chose d'encore plus précieux, vos propres connaissances, que vous devez divulguer pour rendre cette intelligence exploitable. »

Comprendre ça, ce n'est pas une raison de ne pas utiliser l'IA. C'est une raison de savoir ce qu'on fait avec.

Les labs IA savent produire de l'intelligence. Ils ne savent pas ex nihilo comment vous permettre de créer de la valeur avec.

Le cas de Cowork en est l'illustration. La vidéo a disparu depuis, mais la page est toujours là. Un produit créé par des développeurs, à destination d'un public qui ne l'est pas. Ils ignoraient comment vendre la plus-value apportée par leur outil pour du travail autre que du code.

Au départ, il n'y avait pas de cas d'usage vraiment concret à illustrer, donc on vous a montré que l'IA pouvait ranger votre bureau.

Voilà le paradoxe : on nous vend quelque chose d'extraordinaire, sans que le vendeur sache lui-même comment l'organiser pour en tirer de la productivité.

Ça explique aussi pourquoi on ne voit pas de bond de productivité à l'échelle des entreprises.

Le vrai sujet, ce n'est jamais l'outil.

On vend de l'intelligence aux entreprises. On ne leur vend pas le mode d'organisation qui permet d'en tirer profit à l'échelle de l'entreprise entière.

Trop de couches de reporting, de revues, pas assez d'horizontalité, trop de verticalité sont autant de goulots d'étranglement à plusieurs niveaux. À chaque strate, un goulot se forme. Même avec trente fois plus de code généré grâce à l'IA, si chaque ligne doit repasser par le même nombre de revues, on ne met jamais 30x de code en production au final.

Pas encore convaincus ?

Repartons de Sherlock et Watson, avec une analogie récente : Cursor et Claude Code.

Claude Code n'est pas le premier outil qui a permis de développer avec l'IA. OpenAI, puis Anthropic, nous ont mis à disposition des chatbots. Des chatbots qui savent, mais de simples chatbots, sans bras pour nous servir.

Au départ, ces chatbots ne servaient qu'à générer du texte. Les premiers à en tirer un usage concret étaient des entrepreneurs qui avaient accès à l'API, bien avant que ce soit un produit grand public. Writesonic, fondé en octobre 2020 et construit sur l'API GPT-3, en est un exemple : un outil très utilisé par des copywriters pour écrire du contenu publicitaire et des textes pour les réseaux sociaux.

Cursor a fait la même chose, mais pour le code. Anysphere, la société derrière Cursor, est une entreprise tierce, pas un laboratoire d'IA. Elle a eu accès tôt aux API d'OpenAI et d'Anthropic, et s'est posé une question simple : puisque cette IA comprend et analyse nos langages, alors elle doit comprendre le code. On peut donc l'utiliser pour aider à coder.

Cursor a construit un IDE entier autour de ce constat : édition contextuelle par des agents, modification de plusieurs fichiers à la fois, compréhension d'une base de code réelle, intégration au workflow des développeurs. On ne sait pas si les laboratoires disposaient déjà d'un équivalent en interne. Ce qu'on sait, c'est qu'une entreprise tierce l'a commercialisé et démocratisé en premier.

Juste après l'essor de Cursor, Claude Code puis Codex sont arrivés très vite.

Le positionnement initial de ces chatbots était surtout B2C, du côté d'OpenAI notamment. Cursor a démontré l'intérêt pour les sociétés tech, et c'est très vite devenu le premier vrai poste de revenu de ces laboratoires. Discuter avec une IA, c'est agréable, mais ça ne justifie pas un abonnement à dix dollars par mois pour une entreprise. Produire du code, le corriger, comprendre une base de code entière a bien plus de valeur : ça rentrait directement dans un budget B2B, avec de vraies raisons de sortir le portefeuille, année après année.

Il n'est pas question de plaindre les développeurs de Cursor, ni Cursor lui-même. La société va très bien s'en sortir : rachetée par SpaceX pour 60 milliards de dollars en juin 2026, ses fondateurs n'ont aucun souci à se faire. Et l'entreprise se retrouve même indirectement cotée depuis l'entrée en bourse de SpaceX.

Il n'est pas non plus question de dire qu'Anthropic a volé les données de Cursor, ou a copié Cursor pour sortir Claude Code.

L'idée est simple : c'est un client qui a amené un cas d'usage durable et ultra-lucratif à un laboratoire, pas l'inverse.

Voilà où je veux en venir, et ce n'est pas un appel à se méfier de l'IA. C'est l'inverse : utiliser une IA cloud sans comprendre ce mécanisme, c'est le meilleur moyen de ne jamais en tirer tout le profit qu'on pourrait, et de donner au passage beaucoup plus d'éléments qu'il ne faudrait à celui qui vous la vend.

Utiliser une IA cloud pour développer ou maintenir l'ensemble de ses activités critiques en entreprise, sans y penser, revient à donner à une entreprise tierce les clés pour comprendre comment votre business fonctionne, de quoi vous avez vraiment besoin, et à le faire gratuitement. Dans le même geste, vous lui donnez des clés pour savoir quel service vous vendre, ou vendre à vos clients demain.

On est tous, d'une certaine manière, les design partners gratuits de ces laboratoires. Ce n'est pas grave en soi, tant qu'on sait ce qu'on fait.

Alex Karp, le patron de Palantir, l'a dit sans détour début juillet 2026 : les entreprises qui déversent leurs activités les plus stratégiques dans un assistant généraliste paient pour exposer leur propriété intellectuelle et leur avantage concurrentiel, contre peu de valeur en retour.

On peut faire le parallèle avec d'autres produits sortis après coup : Claude Design, Claude pour les services financiers, Claude pour les sciences de la vie.

Des cas d'usage qui paraissent logiques et évidents aujourd'hui, mais que le laboratoire n'a jamais sortis en premier. Des usages éprouvés par d'autres avant lui, puis repackagés en produit vertical, vendable à tout le monde. Ça rappelle une chose simple : mieux vaut savoir ce qu'on montre de ses activités clés que de le découvrir après coup.

Et la vraie souveraineté ne se joue pas entre un laboratoire américain et un laboratoire français. Elle se joue entre l'orchestration du cloud, plus facile d'accès et d'usage et plus puissant, et du local, qui doit nous appartenir. Comprendre cette distinction, c'est déjà la moitié du chemin.

Pour une PME, un cabinet, la question à se poser avant de tout déverser dans un outil n'est pas seulement qu'est-ce que ça change pour moi aujourd'hui. C'est aussi : qu'est-ce qui sera fait de mes méthodes, de ce qui fait que mon entreprise est différente de celle d'à côté.

Comprendre ce mécanisme, ce n'est pas renoncer à l'outil. C'est justement ce qui permet d'en tirer le meilleur, sans donner plus qu'il ne faut.

[VIGNERON GAETAN @VIGNERONGAETAN]

Dans le couloir sous-terrain vers les cabines commentateurs..ces quelques mots de Michael Schumacher gravés sur le mur…#F1 #HungarianGP

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@CoachDeVente Exactement !
Et c’est même le cas pour les grosses boites, le cas Spotify vs Apple Music est assez intéressant sur l’argumentaire.
Spotify disait qu’Apple proposait un substitut mais sans devoir subir la « taxe Apple » = la commission à 30%.
C’était pas aussi simple mais…

[Marty Nick @Mr_Pr3z]

@wittgensteinien @oxythan Le sujet c’est pas de capter l’ensemble de leur produit dans l’économie « blanche ».
Le but c’est de faire ce qui est dit là haut en les forçant à être dans le gris et pas le noir total.
Une fois qu’une partie de la logistique et du paiement est légal tu peux mieux tracer