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Joseph W.

I’ll explain how to use AI to boost your business. President of an AI FinTech startup and serial entrepreneur. Startups coach, mentor, business angel, investor.

Experienced CEO and serial entrepreneur in France.

I am currently the CEO and cofounder of Billabex, an innovative AI startup in FinTech. Billabex automates your overdue invoice follow-ups through an AI agent.

At the same time, I coach AI-specialized startups at the Incubator of Mines-Telecom Paris, and I am also a mentor at Moovjee.

As an investor and business angel, I also support promising AI startups.

Artificial intelligence has transformed my daily life in recent years. It has significantly boosted my productivity, and that of my team, by reducing the time spent on repetitive tasks and assisting with various projects. AI is a true performance booster for all my entrepreneurial ventures.

Yassine Chabli

Arrêtez d'appeler votre chatbot ou votre outil IA une "IA agentique".

C'est l'abus de langage le plus fréquent que je rencontre actuellement. 

Pourtant, la distinction n'est pas sémantique, elle est architecturale. Et elle détermine le ROI de vos projets.

J'ai synthétisé les différences fondamentales dans le schéma ci-dessous.

Ce qu'il faut retenir pour ne plus confondre les architectures :

1. Le Chatbot LLM (Ligne du haut)
C'est un perroquet sophistiqué. Il prend une requête, prédit le mot suivant. C'est linéaire : Input ➔ Output. Il ne "fait" rien, il parle.

2. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation)
C'est un perroquet avec une bibliothèque. Il va chercher l'info dans vos documents (base vectorielle) pour répondre. C'est plus précis, mais cela reste passif. On est dans la consultation, pas l'action.

3. L'IA Agentique (Zone verte)
C'est ici que se trouve le changement de paradigme.
Un agent ne se contente pas de répondre. 

Il possède quatre composants clés visibles sur le diagramme :
- Mémoire : Il se souvient des actions passées.
- Outils (Tools) : Il peut sortir de son environnement (envoyer un email, interroger une API, exécuter du code via LangChain).
- Planification : Il décompose un objectif complexe en sous-tâches.
- Feedback & Validation : C'est le point critique. Si l'action échoue, l'orchestrateur le détecte et corrige le tir sans intervention humaine.

Chez Billabex, c'est cette architecture qui nous permet d'automatiser le recouvrement. Un simple chatbot ne peut pas vérifier si un virement est arrivé sur le compte bancaire avant de décider ou non d'envoyer une relance. Un agent le peut.

Nous passons de l'ère du "Prompt" (demander) à l'ère du "Protocole" (faire faire).

Alors quels outils donnez-vous à votre IA pour agir ?

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❌ Si vous pensez que l’IA de Google se résume à Gemini... Et pourquoi vous devez vous intéresser à ce qu'ils font autour 👇

Leur stratégie IA est tentaculaire et couvre désormais chaque verticale métier.

Google ne se contente pas de concurrencer ChatGPT avec Gemini. Ils construisent un écosystème complet ("Walled Garden") où le code, la vidéo, le design et la productivité sont interconnectés.

👉 NotebookLM permet d'interroger vos propres documents comme une base de données conversationnelle. 
👉 Gemini Gems offre des assistants personnalisés, réponse directe aux GPTs d'OpenAI.
👉 Google Stitch convertit des prompts textuels en mises en page d'interface utilisateur (UI) exportables. 
👉 Google AI Studio s'impose comme l'IDE web de référence pour prototyper avec les modèles génératifs.
👉 Google Lumiere est le modèle de génération vidéo réaliste à surveiller de près. 
👉 Nano Banana et Imagen 3 poussent le photoréalisme et l'édition d'image à un niveau supérieur, notamment sur la gestion du texte.
👉 Google Opal permet de construire des micro-applications IA sans écrire une ligne de code.
...

La force de frappe de Google ne réside pas uniquement dans la puissance brute de ses modèles, mais dans sa capacité à intégrer ces outils directement là où les utilisateurs travaillent déjà : la puissance de sa distribution !

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Il y a 2 niveaux pour apprendre l'IA.
90% des gens s'arrêtent au niveau 1. 👇

Le problème, c'est que la plupart des utilisateurs pensent que savoir prompter sur ChatGPT (le Prompt Engineering) est une fin en soi.

C'est faux.

Le "Prompting" n'est que la porte d'entrée. Si vous voulez créer de la vraie valeur, automatiser des processus complexes ou bâtir des produits tech, vous devez franchir la ligne vers le Niveau 2.

C'est là que se fait la différence entre un utilisateur d'IA et un bâtisseur d'IA.

J'ai cartographié le chemin exact pour passer de zéro à la maîtrise des Agents Autonomes :

1. Les Fondations (Étapes 1 à 6)
Ici, on apprend à parler à la machine et à lui fournir les bonnes données.
C'est l'étape indispensable : Wrappers API, traitement de la Data, RAG (Retrieval Augmented Generation). Sans ça, vos agents seront aveugles.

2. L'Architecture Agentique (Étapes 7 à 14)
C'est le cœur du réacteur.
On ne cherche plus une simple réponse textuelle, on construit des systèmes capables d'agir.
• Frameworks
• Mémoire (pour que l'IA se souvienne du contexte)
• Workflows (pour enchaîner les tâches logiques)
• Multi-Agents (faire collaborer plusieurs IA spécialisées)

Cette roadmap est celle que j'aurais aimé avoir quand j'ai commencé à intégrer l'IA dans mes business. Elle vous évite de vous disperser dans des tutoriels inutiles.

Sauvegardez ce schéma. C'est votre plan d'action pour les 6 prochains mois.

Dites-moi en commentaire : à quelle étape bloquez-vous le plus souvent aujourd'hui ?

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ChatGPT est bête. Il ne fait que prédire le mot suivant. Preuve en image. 👇

On a souvent l'impression que l'IA "réfléchit", qu'elle a une "conscience" ou qu'elle nous "comprend". C'est une illusion parfaite.

En réalité, quand vous tapez un prompt, vous lancez une gigantesque machine statistique.

Pourquoi c'est important de savoir ça ? Parce que comprendre que l'IA fonctionne par probabilité et non par vérité vous apprend à vérifier ses sources et à mieux guider son "Attention" dans vos prompts.

Prenez 2 minutes pour étudier le schéma ci-dessous. C'est la base de tout.

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99,99999% des plans de licenciement "IA" sont bidons. La vraie statistique ? Votre business model est cassé, pas automatisé.

C’est devenu l’excuse facile des Comex en 2025. On ne licencie plus par manque de cash, on "pivote vers une structure AI-First". La sémantique change, mais la réalité comptable reste la même : votre rentabilité s'effondre.

Soyons sérieux deux minutes sur la maturité technologique. Intégrer des workflows basés sur des LLM ou déployer une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) fiable demande des mois d'ingénierie. Ce n'est pas parce que vous avez payé 20 licences ChatGPT Enterprise que vous avez rendu votre département marketing obsolète.

L'automatisation ne corrige pas une mauvaise Unit Economics. Si votre coût d'acquisition client explose et que votre LTV stagne, remplacer trois rédacteurs par un script Python ne sauvera pas votre bilan. C'est du pansement sur une jambe de bois.

L'IA est un levier de scalabilité, c'est un AMPLIFICATEUR pas un extincteur d'incendie. Les vrais leaders l'utilisent pour augmenter la production (Output) à effectif constant, pas pour maintenir une production identique en sabrant l'effectif.

La différence entre une stratégie Tech et une excuse ? La première crée de la valeur ajoutée. La seconde cherche juste à rassurer les actionnaires avant la fin du trimestre fiscal.

Arrêtez de blâmer l'algorithme pour vos erreurs de gestion.

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Claude vient de lancer officiellement un outil que les non-tech attendaient tous.

C'est comme Claude Code, mais pour les tâches non techniques.

Le concept est simple : au lieu de discuter dans le vide, vous donnez à Claude l'accès à un dossier précis sur votre ordinateur.

Il ne se contente plus de répondre. Il lit vos fichiers et en crée de nouveaux directement sur votre disque dur.

Cet outil c'est Claude Cowork

Ce que vous pouvez faire dès maintenant :

→ 📉 Screenshots vers Excel : Donnez-lui une capture d'écran de données, il vous génère un tableur propre. 
→ 📝 Brouillons instantanés : Il analyse vos notes éparpillées pour rédiger une première version structurée. 
→ 📊 Présentations : Transformez des idées brutes en slides prêtes à l'emploi.

Le plus impressionnant ? Vous pouvez mettre plusieurs tâches en file d'attente. Il les gère en parallèle pendant que vous faites autre chose.

PS : C'est une "research preview" disponible pour les abonnés Claude Max sur macOS.

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J'ai souvent entendu : "j'ai une idée d'appli, mais je ne trouve pas d'associé développeur/tech." En 2026, cette excuse ne sera plus valable.

Combien d'entrepreneurs brillants ai-je croisés qui attendent le "tech co-founder" idéal pour lancer leur startup ?

La barrière technique est tombée. 
Elle n'existe plus. Finito.

J'ai testé Replit pour prototyper une idée d'outil interne pour Billabex ce week-end. Je n'ai pas écrit une seule ligne de code complexe. J'ai fait ce qu'on appelle du "Vibe Coding".

Concrètement :

1. J'ai décrit mon app en langage de tous les jours. 
2. L'IA de Replit a généré l'interface, la base de données et l'authentification.
3. J'ai déployé l'app en un clic sur le web.

Ce n'est pas du "no-code" limité. 
C'est une vraie application, sécurisée et prête pour la prod.

ASTUCE : Avant de laisser Replit générer l'app, j'ai rédigé ce qu'on appelle un PRD (Product Requirement Document). C'est un document qui va définir toutes les exigences du projet et qui va mieux guider l'IA. Je ferai un guide dans ma newsletter sur comment rédiger ce genre de doc. 

Pour 2026, votre résolution ne devrait pas être "d'apprendre à coder", mais d'apprendre à bien décrire ce que vous voulez construire.

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Où est l'emoji POPCORN 🍿 sur linkedin ? Ça lave son linge sale en public.

Yann LeCun qualifie Alexandr Wang d'« inexpérimenté »... et prédit de nouveaux départs d'employés chez Meta AI.

Parce que "Zuck", il n'est pas du tout de l'avis de Yann.

Espérons que Yann réussise avec sa nouvelle startup AMI Labs pour leur clouer le bec.

Je rappelle son objectif : dépasser les limites des LLM pour créer des "World Models" capables de comprendre la physique, de raisonner et de planifier.

Comment ? Grâce à l'architecture JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture), qui apprend par l'observation (vidéo) plutôt que par le texte seul.

Le lieu : Basée à Paris, pour faire de la France un centre mondial de l'IA.

L'ambition : Atteindre une intelligence de niveau humain ("Human-Level AI") appliquée à la robotique et aux agents autonomes.

C'est basé en France 🇫🇷 , j'espère sincérement que ça va marcher 🤞, affaire à suivre... 

Source : FT et businessinsider.com

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Le grand retour du bouton.

On nous a répété depuis 2 ans : "Le Chat est la nouvelle interface universelle". 

On nous a dit que le "Prompt" allait remplacer les clics.

OpenAI vient de prouver le contraire avec ChatGPT Translate.

Regardez bien ce qu'ils ont fait. 
Fondamentalement, ChatGPT savait déjà traduire. 
On pouvait déjà lui demander : "Récris ça en anglais, ton formel".

Alors pourquoi sortir une interface dédiée ?

Parce que la friction du prompt fatigue. 
Devoir réfléchir à sa commande ("prompt engineering"), c'est de la charge mentale.
Avec cette mise à jour, OpenAI valide une tendance lourde : l'avenir de l'IA, ce n'est pas le "tout-chat". C'est une IA puissante, cachée derrière une interface (UI) classique.

Dans ChatGPT Translate, vous ne chattez pas. 

Vous cliquez. 
🔘 Un bouton "Fluent". 
🔘 Un bouton "Formal". 
🔘 Un bouton "Casual".

C'est le retour de l'UX au service de l'IA. On passe du "Dis-moi ce que tu veux" (ouvert et fatiguant) au "Choisis ce que tu veux" (fermé et rapide).

Pour un usage précis comme la traduction, le bouton bat le prompt par KO.
C'est plus rapide. 
Plus intuitif. 

Et ça prouve que le design d'interface a encore de beaux jours devant lui.

Ça se teste ici : chatgpt.com/translate

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L'IA ne va pas vous remplacer. Quelqu'un qui maîtrise ces 12 concepts le fera.

On est en 2026. Dire "j'utilise l'IA" ne veut plus rien dire. C'est comme dire "j'utilise l'électricité".

Le marché a changé. Les entreprises ne cherchent plus des gens qui savent "prompter" un chatbot, elles cherchent des profils capables de piloter des systèmes.

Si vous confondez encore un LLM avec un Agent, ou si le terme "RAG" vous semble être un jargon de développeur, vous jouez avec un handicap.

De l'IA passive à l'IA active : La révolution ne vient plus de la génération de texte, mais de l'Agentic AI. Des systèmes qui planifient et agissent seuls.

La fin du "bricolage" : Le Tool Use permet à l'IA d'utiliser vos logiciels et API. Ce n'est plus un gadget, c'est un collaborateur.

Le rempart contre l'erreur : Comprendre l'Hallucination et le Human-in-the-loop, c'est ce qui sépare un projet gadget d'un projet industriel fiable.

Ne vous laissez pas distancer par le jargon. Maîtrisez les concepts, et vous maîtriserez l'outil.

Lequel de ces 12 termes est le plus flou pour vous aujourd'hui ? On en discute en commentaires. 👇

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