Le journal allemand @cicero_online lâche une bombe, en révélant que la sortie définitive du nucléaire en 2023 a été décidée sur la base de tromperies et de documents falsifiés par les Verts poches du ministre de l'Economie @RobertHabeckP 👇https://t.co/AlY3YtnKW9
5 jours de travail et des millions de données analysées. Je peux enfin répondre à deux questions :
➡️Comment qualifier la sécheresse de 2026 ?
➡️Et surtout, comment les sécheresses évoluent elles en France ?
Je vous présente les résultats dans ce thread richement illustré.
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Formidable papier, qui explique de manière extrèmement concise, claire et imagée, à quoi ressemble aujourd'hui le combat en Ukraine.
https://t.co/4jMww5Irvl
📡✈️🥈2,972,670 total follows makes the @Airbus A350-1000ULR test flight from Toulouse to Melbourne our 2nd most tracked flight of all time. The aircraft will be used by @Qantas on its upcoming Project Sunrise flights. Rewind the flight on Flightradar24: https://t.co/gncZNN8dUi
On pouvait croire que la présidence #Trump annulait 7.5 milliards de dollars de subventions fédérales aux énergies renouvelables par déni du #changementclimatique.
En fait, non. Seuls les Etats qui ayant voté Kamala Harris en 2024 ont été spécifiquement privés de ces subventions.
Scott Galloway just explained why China doesn’t need to build better AI than America. It only needs to make American AI worthless.
Galloway: “I think China is beginning to engage in what I’ll call AI dumping.”
Not competing. Dumping.
It’s the term economists use for flooding a foreign market with below-cost goods until the domestic industry collapses.
Galloway: “They’re going to have a series of open-weight models. About a third of corporations now are supposedly using Chinese lightweight open-weight models that are cheaper.”
Not better. Cheaper.
A third of corporations. Already.
China isn’t trying to out-innovate Silicon Valley. It’s trying to collapse the economics beneath it.
Price warfare at the infrastructure layer.
Galloway: “If I were Xi, I would just dump cheap AI into the US market.”
This playbook is old. China ran it with steel. Ran it with solar. Ran it with semiconductors.
Flood a market with a cheaper version until the domestic industry can’t sustain itself.
AI is next.
Galloway: “The moment large corporations start announcing they’re disengaging these multi-million dollar site licenses with Anthropic or OpenAI, they’re using these inexpensive Chinese models…”
One CFO after another decides the Chinese model at a fraction of the cost is good enough.
Not better. Good enough.
“Good enough” at a lower price has killed more market leaders than any superior product ever has.
Galloway: “…and the market realizes that there’s no way they can justify these incredible valuations, I think the US market crashes.”
Not because the technology failed.
Because the business model did.
American AI companies are valued on the assumption that corporations will pay premium prices for premium models.
China’s whole strategy is to make that assumption false.
Galloway: “40% of the S&P now is directly or tangentially related to this giant bet America’s making on AI.”
40% of the S&P. Tied to one sector.
Galloway: “The majority of GDP growth over the last two years has come from AI CapEx.”
The majority of GDP growth. From one source.
America didn’t diversify its future. It concentrated everything into a single bet, then left that bet undefended.
Galloway: “If that slows down, we are immediately in a recession.”
Immediately. Not gradually. Not over quarters.
The distance between AI boom and American recession is one procurement decision.
America built the most advanced AI on Earth and forgot to build an economy that survives someone selling it cheaper.
The threat to American AI was never that China would build something smarter.
It was that China would build something cheaper, and American corporations would choose the price.
China’s real weapon isn’t Chinese technology. It’s American capitalism.
The same rational self-interest that built the AI industry will dismantle it the moment a cheaper alternative appears. The market has no patriotism. Only price sensitivity.
The technology race was never the real race.
The real race was always whether America could turn its AI dominance into something that survives being undercut.
America hasn’t even started running it.
China already has.
Il y a un phénomène fascinant.
À chaque fois que je lis un article ou regarde un reportage sur un domaine que je maîtrise vraiment, je fais le même constat : c’est au mieux approximatif ou incomplet et au pire complètement bidon voir même de la propagande .
A chaque fois la même sensation de vertige.
Si les médias se trompent autant sur un sujet que je connais, qu’en est-il de tous les autres sujets sur lesquels je n’ai aucune expertise ? Sur quoi repose réellement le niveau de confiance que j’accorde à ce que je lis ?
Ce constat dépasse largement les médias.
Il s’applique notamment à la politique.
Quand un parti présente un programme de plusieurs centaines de mesures, comment savoir que ceux qui les ont conçues comprennent réellement les systèmes qu’ils veulent transformer ? Comment distinguer l’expertise affichée de l’expertise réelle ? Comment être certain que les mesures proposées auront les effets attendus dans un système aussi complexe qu’un État ?
Les vrais experts sont souvent les plus silencieux et souvent ceux qu'on stimule le moins pour comprendre un phénomène . La période du covid nous l'a bien montré.
La plupart des politiques reposent sur une idée implicite : il suffirait de comprendre suffisamment bien chaque problème pour le corriger avec précision.
Mais plus j’observe des systèmes complexes, plus je doute de cette hypothèse.
Si notre capacité à comprendre un système est fondamentalement limitée, alors les réformes incrémentales fondées sur une compréhension détaillée risquent d’échouer. Non pas parce que les décideurs sont incompétents, mais parce que personne n’est capable de modéliser correctement des milliers d’interactions qui évoluent en permanence.
Dans cette perspective, les approches de @JMilei ou @elonmusk deviennent intéressantes, qu’on les approuve ou non.
Leur logique semble être la suivante : plutôt que de prétendre comprendre chaque exception, chaque réglementation et chaque micro-mécanisme, partir de quelques principes simples, supprimer massivement ce qui paraît superflu, puis observer ce qui résiste et reconstruire à partir de là.
C’est une approche beaucoup plus proche des premiers principes que de l’ingénierie fine.
Évidemment ce n'est pas sans risque. On peut supprimer des éléments utiles avec les mauvais. Mais elle part d’une forme d’humilité : reconnaître que la complexité d’un système peut dépasser notre capacité à l’analyser. Faire confiance a la méthode trial and error.
La vraie question n’est peut-être pas de savoir quelle méthode est la meilleure.
La vraie question est de savoir à partir de quel niveau de complexité il devient plus rationnel de simplifier que de chercher à optimiser.
Il faut arrêter de faire les surpris.
J’ai eu une réunion avec un bailleur pour un problème de surchauffe sur une résidence senior livrée en… 2025.
Il fallait que je vous en parle.
UN FIL 1/13
#Trump propose un abonnement à $100.000 pour avoir accès à ses tweets qui permettent de se faire du blé avec ses news qui déstabilisent les marchés.
C'est dingue
...et on notera aussi qu'en promettant désormais de taxer le passage des navires dans le détroit d'Ormuz au profit des Etats-Unis, #Trump contrevient à TOUT ce que son administration affirmait jusqu'alors sur la nécessaire gratuité à maintenir . 2/ https://t.co/TZA2z8u4NH
[1/5] 🔵 Depuis les années 2010, les membres du C4 - Centre de Coordination des Crises Cyber (ANSSI, @ComcyberFR, @DGA, DGSE, DGSI, @francediplo) ont observé le ciblage et la compromission d’entités françaises au moyen du mode opératoire d’attaque (MOA) Turla.