Morgan JERABEK

Founder of @Neuron_Partners 🧠 | Digital Strategist & Brain Explorer | FreeDiver 🐙 | SEO & Analytics Expert | Alumni #Celsa | Proud Dad of 3 awesome daughters

[Raphaël Enthoven @Enthoven_R]

La France Insoumise est une peste, une lèpre, une secte déguisée en soviet, un groupuscule totalitaire dirigé par un gourou non-élu, habité par des simples d’esprit et marabouté par une pasionaria du boycott anti-juif. C’est surtout un parti pour adolescents de tous les âges, pour des gens convaincus qu’il suffit de s’opposer pour exister ou de vouloir le bien pour être bon. @RemiVillemure

(Lien de l’interview 👇🏿)

[Edouard 🌐👶🏗️ @PlusLibQ]

Fascinant, à suivre. À Singapour (0,8 enfant par femme en 2026, catastrophique, c'était 1,24 en 2015), le plus gros paquet pro-famille de l'histoire du pays a été annoncé par le 1er ministre Lawrence Wong : chaque enfant singapourien recevra 50 000€ de la naissance à 17 ans, sans condition.

7 200€ de cash gift la première année, 3 600€ de dotation (compte épargne enfant) + abondement, 1 450€ de Child Credits par an pendant 16 ans, 7 200€ sur le compte d'études à 17 ans. S'y ajoutent des frais de crèche plafonnés à 110€/mois d′ici 2030 (vs 430€ aujourd'hui), 8 à 12 jours de congé garde d'enfant (l'État rembourse les employeurs) et des ballots BTO (logement public) supplémentaires par enfant.

Sans enfants, pas d'avenir.

[Matthias Schmidt @eurofounder]

European tech is simply unstoppable. It's over for Silicon Valley

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

Mes gamines vont clairement rester sur les classiques de Disney, Pixar, DreamWorks et éviter ces conneries.

[Harrison Krank @HarrisonKrank]

Proof kids are being brainwashed

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@zougwad971 Dialogue de sourd, ça se retranche derrière "la politique du groupe". Parfois t'avais quand même moyen d'obtenir une prime en plus, mais ça dépend vraiment de ton manager et ce qu'il arrive a obtenir.
Côté évolution pas évident, la raison pour laquelle je suis parti d'ailleurs

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

Ça c'est ce qu'on m'avait rapidement expliqué quand j'ai bossé dans de grands groupes, et que j'avais encore cette naïveté de la jeunesse.

Si t'es nul, le bas manager te fera évoluer pour se débarrasser.
Donc plus ça monte, plus ça se sert les coudes pour pas que ça se voit 😆

[AlertesNewsFR @AlertesNewsFR24]

🤯 « SOIS NUL AU TRAVAIL »

Il adresse un message aux salariés :

« Être compétent au travail, ça sert à rien. »

« Plus t’es bon, moins t’évolues. »

« Les meilleurs se font écraser, on les épuise. »

Son conseil :

« Sois un paresseux stratégique. »

Ceux qui bossent à 100 % restent bloqués.

Ceux qui se font bien voir grattent les promotions.

Sa théorie fait réagir…👇

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@julienjimenez42 J'ai vu qu'un tweet, celui RT, et peu importe en vrai, si certains veulent lâcher du bif bah go 🤷🏼‍♀️
Vu l'ego de tous, tu peux ajouter un copycat de https://t.co/3TqHCAVV8b

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

Pas besoin d'innover, suffit de dupliquer et traduire

https://t.co/AhmHctoYax

Et nos golios du seo qui foncent tête bêche dedans, j'ai envie de dire bien joué 🤷🏼‍♀️

[☠ Bluetouff @bluetouff]

L'enquête complète sur la Facture Electronique "Le grand péage de la facture" est désormais disponible en version complète au format EPUB.
Cette enquête en cinq volets examine la future infrastructure de la facturation électronique sous tous ses angles : disparition du guichet public complet, multiplication des plateformes agréées, tarification, circulation des données et continuité de service.

Derrière une réforme présentée comme une simplification administrative, des questions très concrètes demeurent :

- Combien d’intermédiaires interviendront réellement entre deux entreprises ?
- Qui pourra accéder aux données d’une facture ?
- Comment comparer des offres dont les prix et les périmètres diffèrent ?
- Que se passera-t-il lorsqu’une plateforme sera indisponible ou victime d’un incident de sécurité ?
- Et quelles garanties les entreprises pourront-elles opposer à leur prestataire ?

Téléchargez l’enquête complète, avec ses infographies, ses sources et trois outils pratiques :
👉 EPUB et présentation
https://t.co/MQbaKSS6O5

Les cinq volets :

1° Le portail amputé
Comment le projet initial de portail public a été réduit, laissant aux plateformes privées une place devenue incontournable.
https://t.co/8C4NqGkKEL

2° 148 plateformes, combien de tuyaux ?
Ce que recouvre réellement le nombre de plateformes agréées et pourquoi une longue liste d’acteurs ne garantit pas une infrastructure décentralisée.
https://t.co/uZWFT6y1UO

3° Le prix du gratuit
Abonnements, options, archivage, connecteurs, volumes : comprendre ce que les entreprises devront comparer avant de choisir leur plateforme.
https://t.co/LLDOJ2ACys

4° Qui lit vos factures ?
Une cartographie des données, des accès et des intermédiaires susceptibles d’intervenir dans la circulation d’une facture.
https://t.co/Ke7Qwsl3EE

5° Le jour où le tuyau casse
Incidents, dépendances techniques, responsabilités et questions encore ouvertes sur la continuité du dispositif.
https://t.co/9Lu7FThmV3

Cette enquête ne prétend pas que la réforme échouera. Elle demande que son architecture, ses coûts, ses dépendances et ses garanties soient examinés avant que des millions d’entreprises ne puissent plus s’en passer.

Lisez-la, partagez-la avec les entrepreneurs, experts-comptables, DAF, DSI et organisations professionnelles concernés. Et si certaines questions vous semblent toujours sans réponse, transmettez-les à votre député.

L’EPUB est gratuit, sous licence CC BY 4.0.

Si vous souhaitez soutenir les prochaines enquêtes indépendantes de l0g :

https://t.co/jKdP1UreqK

[Evita Duffy-Alfonso @evitaduffy_1]

Men are now breaking up with girlfriends who support Lindsay Clancy, and honestly, good for them.

A Lindsay Clancy defender is not who you want as the mother of your own future children.

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@NICOLASChris16

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@QuentinLecocq_ @Geometriquement @JulienDoclot Ahaha là il me sort des trucs en semaines, un grand dingo. 3h plus tard il a fait le taf

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@Geometriquement @JulienDoclot @QuentinLecocq_ Ahaha il y a de ça ! Et du jugement aussi, il impose un peu trop sa vision d'une idée, concept, moral.

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@JulienDoclot @QuentinLecocq_ Je suis toujours Claude avec perso, mais là où je te rejoins c'est cette manie de switch tout seul et d'être devenir plus moralisateur aussi en jugeant un peu trop mes demandes. Certes parfois un peu "border" mais c'est de la R&D 🤷🏼‍♀️ ou même qu'il a la flemme 🤣

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@QuentinLecocq_ À mon sens ils sont arrivés à un stade tous qu'ils se valent.

L'important c'est le harnais, tes skills, tes process.

Perso je suis aussi toujours sous Claude Max depuis 1 an environ, avec Codex pour Hermes, et des chinois en renfort avec lui.

Chacun à son usage chez moi.

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@theolarrousse @gidehault Ça manque parfois de courage ou vision. Après c'est aussi des logiques qui nous échappe car eux ne voient plus des humains mais des flux et des assets. Et l'équilibre final semble leur convenir vu qu'ils continuent ainsi 🤷🏼‍♀️

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@NICOLASChris16 Ça se vérifie à 80% à mon avis dans ce genre de grands groupes

[Supersocks @iamsupersocks]

Changez de modèle d’IA, pas de cerveau

« On n’a pas le temps de s’habituer, sinon on s’enlise. »

C’est ce que je disais hier à @micka_dore pendant une discussion sur Grok, Opus, SOL et tous les modèles que l’on essaie de faire entrer dans nos workflows. La phrase est un peu brutale, mais elle résume bien mon expérience après six mois à faire de l’agentique comme un bourrin.

Un post de @leploutos allait dans le même sens : n’hésitez pas à changer d’abonnement quand l’herbe est plus verte ailleurs. Ne traitez pas votre fournisseur d’IA comme une maison que vous auriez achetée pour vingt ans.

Je dis ça en étant un très gros consommateur. Je suis sur OpenAI Pro x20, sur Ultra, sur OpenCode Go, CommandGo… Avant ça, je suis passé par Claude et par de l’API. J’ai souvent dû réinventer une partie de la roue en changeant de stack : déplacer ma mémoire, adapter mon rapport au modèle, récupérer mes instructions et rendre mes skills de nouveau utilisables.

Malgré cette friction, le jeu en vaut la chandelle. SOL a très bien performé cet été. Grok arrive fort. Avant, j’étais presque « Opus only ». Demain, ce sera peut-être Muse, GLM, DeepSeek V4 Flash, Ox Alpha ou un modèle dont on ne parle pas encore.

Le meilleur modèle du moment ne restera pas forcément le meilleur pour vous dans six mois. Et votre fidélité à un lab ne sera jamais aussi utile que votre capacité à bouger.

Ne pas confondre maîtrise et dépendance

Évidemment, chaque modèle demande un temps d’apprentissage. Hier, Mickaël me disait qu’il n’était pas encore habitué à Grok et ajoutait quelque chose de très juste : peut-être qu’il faut aussi le « prompter » différemment, au sens large, donc apprendre une autre manière d’interagir avec lui.

C’est exactement le problème. SOL me paraît aujourd’hui très généraliste. Opus peut être brillant sur une tâche puis mauvais sur la suivante. J’utilise encore trop peu Grok pour avoir un avis aussi net. Pour beaucoup de besoins courants, ces modèles sont pourtant assez proches en capacité. Ils ne demandent simplement pas le même harnais.

Il faut donc apprendre à utiliser un modèle sans construire toute son organisation autour de ses manies. La compétence utile n’est pas de connaître par cœur les réactions d’Opus ou de SOL. C’est de savoir poser un problème, fournir le bon contexte, provoquer une contradiction utile, découper le travail et vérifier le résultat, quel que soit le modèle placé derrière.

Voilà ce que je voulais dire par « se sentir chez soi avec n’importe lequel ». On peut avoir ses préférences sans devenir prisonnier de ses habitudes.

Le problème n’est pas de résilier un abonnement et d’en prendre un autre. Il arrive quand on a l’impression de jeter trois mois de travail avec Claude pour repartir à zéro chez OpenAI.

Pendant ces trois mois, on n’a pas seulement appris une interface. On a accumulé des préférences, des prompts qui fonctionnent, des corrections, des procédures, des skills, des décisions projet et une manière particulière de collaborer avec le modèle.

Si tout cela vit dans l’historique d’un fournisseur, le changement devient douloureux. On reste alors par inertie, même quand un autre modèle conviendrait mieux ou coûterait moins cher.

Ma réponse tient en deux briques : une mémoire que je possède et une stack d’exécution qui accepte plusieurs modèles.

1) Un coffre Obsidian que vous pouvez emporter

Je range dans Obsidian mes skills, ma mémoire personnelle, mes procédures et les décharges utiles de mes grosses sessions. J’en prends soin comme de la prunelle de mes yeux, parce que ce coffre me permet de passer d’un modèle à l’autre sans perdre le travail accumulé.

Cela demande de la discipline. Un coffre qui reçoit tout sans règles finit en bouillie et devient aussi inutilisable qu’un historique de chat. Il faut savoir où ranger une information, ce qui fait foi, ce qui doit rester une capture temporaire et ce qui mérite de devenir une procédure durable.

Le but n’est pas de tout conserver. Le but est de retrouver ce qui permet de reprendre un projet ou de remettre un agent au travail.

Chez moi, toutes les skills passent par ce coffre. Lorsque je change de stack, je ne réécris pas tout mon système : j’adapte surtout le fichier AGENTS.md et les quelques instructions qui diffèrent selon le modèle ou le runtime. Le reste demeure dans des fichiers Markdown lisibles, portables et modifiables avec n’importe quel outil.

Cette indépendance change complètement la manière de choisir un abonnement. Je peux tester une offre agressive chez un autre lab, profiter d’un nouveau modèle ou revenir en arrière sans avoir peur de perdre mon système de travail.

2) Une stack avec un orchestrateur, un juge et un worker

L’autre erreur consiste à envoyer toutes les tâches vers le plus gros modèle inclus dans son abonnement. On consomme toujours plus de tokens tout en passant à côté de petits modèles capables de tourner en continu pour beaucoup moins cher.

Pendant que vous cherchez à rentabiliser un modèle premium sur chaque demande, quelqu’un d’autre peut faire tourner Qwen ou DeepSeek 24 heures sur 24 sur des tâches bornées. Le sujet n’est donc plus seulement de choisir le meilleur modèle. Il faut apprendre à combiner plusieurs niveaux de modèles selon le travail.

J’ai construit ma stack autour de trois rôles.

L’orchestrateur est le modèle auquel je parle, généralement celui que j’utilise dans mon IDE ou mon CLI du moment. Un juge réfléchit plus profondément à la tâche, cherche les angles morts et cadre l’exécution. Un worker fait ensuite le travail, qu’il s’agisse d’un modèle moins cher en API, d’un modèle inclus dans un autre abonnement ou simplement du meilleur rapport qualité-prix disponible cette semaine.

Cette séparation me permet de conserver le même geste dans Codex, Cursor ou Claude Code. Je donne un input, parfois encore flou, puis le système le transforme en travail cadré, exécuté et vérifié.

Les tâches peuvent durer plus longtemps, mais je sais davantage à quoi m’attendre. Mon rôle consiste moins à trouver le prompt parfait qu’à fournir aux modèles le bon harnais pour la tâche.

Mon implémentation avec Planka, Hermes et Obsidian

Elle me donne le même workflow de développement depuis n’importe quel IDE ou CLI, sans confier toute l’organisation au modèle actuellement ouvert devant moi.

Planka conserve la vue humaine et l’historique des projets : les objectifs, les grosses tâches, les statuts et les preuves.

Hermes Kanban porte le graphe d’exécution : l’ordre des tâches, le passage par le juge, le choix du worker et les étapes de vérification.

Obsidian reçoit ce qui doit survivre au projet ou à la session : décisions, procédures, apprentissages et mémoire personnelle.

Les trois outils ne stockent donc pas la même chose. Planka suit le travail vivant, Hermes organise le travail des agents et Obsidian conserve ce que je veux encore posséder quand le modèle, l’IDE ou l’abonnement aura changé. C’est cette séparation qui m’évite de recréer mon workflow à chaque nouvelle offre.

Après six mois à pousser ces outils dans tous les sens, c’est le conseil le plus utile que je puisse donner : ne construisez pas une énième application maison soudée au modèle du moment. Construisez une méthode de travail durable, avec une mémoire portable et des rôles assez clairs pour remplacer chaque composant.

Il reste toutefois un piège dans cette architecture : croire que le teacher le plus intelligent rendra automatiquement le worker meilleur.

J'ai lu une hypothèse hier qui me travaille sur les dernières générations d’Opus. Et si Opus 4.6 avait été la dernière version massivement utilisée par les employés d’Anthropic eux-mêmes ? Si, après cela, Anthropic avait surtout travaillé avec Mythos en interne, puis utilisé ces modèles comme teachers pour entraîner ou évaluer Opus 4.7, 4.8 et 5 par RLAIF, donc à partir de retours produits par une autre IA ?

Cela expliquerait peut-être pourquoi Opus 4.6 donne encore moins souvent l’impression de rendre sa copie comme un robot qui cherche à boucher tous les trous qu’un autre système d’IA pourrait repérer et critiquer. Les générations suivantes peuvent sembler plus complètes tout en devenant plus défensives, plus mécaniques et parfois moins agréables à utiliser. Les critiques sur le style de code d’Opus 5 pourraient relever du même phénomène.

Ce n’est qu’une hypothèse. Mais elle pointe un risque réel pour nos propres stacks : un teacher ne transmet pas seulement de l’intelligence. Il transmet aussi sa manière de juger, ses préférences et ses angles morts.

Si le teacher récompense les réponses qui anticipent toutes les objections possibles, le worker apprend à répondre pour satisfaire son juge. Il ne cherche plus seulement la meilleure solution pour l’humain qui se trouve devant lui. Il cherche aussi à éviter la critique du modèle placé au-dessus de lui.

Un teacher plus intelligent peut donc très bien rendre son élève plus con à l’usage.

C’est pour cela que, dans ma stack, le juge doit rester remplaçable lui aussi. Il challenge la tâche, cherche les trous et donne un meilleur harnais au worker, mais il ne devient ni ma mémoire, ni mon système de vérité, ni l’autorité finale sur le résultat. Si sa manière de juger commence à produire des réponses plus longues, plus robotiques ou simplement moins utiles, je dois pouvoir en essayer un autre.

La portabilité ne concerne donc pas seulement le modèle qui exécute. Elle concerne aussi le modèle qui pense au-dessus de lui, celui qui le critique et celui qui lui apprend ce qu’est une « bonne » réponse.

Dans six mois, ma stack n’utilisera probablement plus les mêmes workers ni les mêmes juges. Le jour où Mythos sera dispo ou qu’Astra avec Sol deviendra moins pertinent, je veux pouvoir switcher immédiatement sans avoir à reconstruire tout le reste.

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@MattFeench75000 Pour ça que je suis parti aussi et créé la mienne 😉

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@jessyseonoob Yep je me demande à partir de quand on peut dire que c'est devenu la norme chez les gros

[Morgan JERABEK @ElCherubin]

@Wxil_B @gidehault Ça ne fonctionne pas ainsi dans ce genre de boîtes. 50% servent à rien, donc ça se sert les coudes.
Puis t'es pris pour l'arriviste, ou tu perturbes un peu trop le système, faut rester calme dans le moule.

L'IA va faire exploser tout ça car ça va se voir, en attendant...