On a presque tous appris Le Petit Cheval Blanc à l’école.
Tous derrière, tous derrière, et lui devant.

Franck Dubray a toujours pensé à Christophe Lessur en entendant cette chanson.
Pas parce qu’il est petit — il fait plus de deux mètres — mais parce qu’il avance. Parce qu’il porte. Parce qu’il emmène.

Dans cet épisode, Franck raconte vingt-sept ans d’amitié, de travail, de loyauté et de transformation.
Du stagiaire réseau croisé dans un couloir en 1999 au co-dirigeant de Cloud Temple, aux côtés de Sébastien Lescop.
D’Ouistreham, du vent, de la voile et de l’Université de Caen à l’Hôpital Saint-Joseph, aux soutenances, au garage, et à l’IA souveraine.

Ce n’est pas un portrait lisse.
Ce n’est pas un hommage corporate.
C’est le portrait honnête d’un homme entier : passionné, exigeant, croyant, compétiteur, père de famille, technicien jusqu’au bout des doigts, et capable de porter une vision sans jamais quitter le concret.

Du vent aux données.
De la voile au cloud.
Du garage à l’intelligence artificielle.

En quelques semaines, le prix d'une barrette de RAM a doublé. Puis triplé. Ce n'est pas un bug. C'est une décision.

Derrière cette flambée discrète, une bascule historique : l'intelligence artificielle a cessé d'être une industrie du logiciel. Elle est devenue une industrie du monde physique — et elle réorganise à son profit les chaînes de production du numérique entier.

Dans cet épisode, on remonte le fil d'une séquence vertigineuse. Les lettres d'intention signées à Séoul par Sam Altman pour 40 % de la mémoire mondiale. Le projet Stargate et ses fractures cachées. TeraFab, le pari d'Elon Musk de construire ses propres puces plutôt que de rester client. La dette de Mistral pour poser du béton en Île-de-France. Et partout, le même mur qui se rapproche : l'énergie raccordée.

L'IA ne s'émancipe pas du monde réel. Elle le dévore. Et pendant ce temps, le PC abordable disparaît, l'ordinateur de l'étudiant devient plus cher, et personne n'a voté pour ça.

Réserver. Construire. Financer. Trois gestes. Une seule peur. Manquer au moment décisif.

De Hermes à Paperclip, une même bascule se dessine : l’IA ne fait plus seulement que répondre. Elle commence à mémoriser, agir, coordonner, relancer, organiser.

Dans cet épisode, on explore ce passage du chatbot à l’agent, puis de l’agent à une forme d’organisation : mémoire persistante, skills, coordination multi-agents, gouvernance, permissions, déplacement du travail humain, fatigue de supervision.

Un épisode sur les agents IA, mais surtout sur la question qui vient avec eux :

quand une machine commence à travailler, qu’est-ce qu’on lui délègue vraiment ?

Il joue de la bombarde dans les fest-noz bretons depuis 1974.
Il a aussi passé quarante ans à défendre une idée contre presque tout le monde.

Yann Le Cun est l’un des inventeurs du deep learning moderne. Après avoir fondé FAIR chez Meta et reçu le prix Turing, il quitte l’entreprise fin 2025. Trois mois plus tard, il lève un milliard de dollars pour AMI Labs avec une conviction : les grands modèles de langage ne sont pas le bon chemin vers une intelligence vraiment générale.

Cet épisode raconte le personnage, la science, les guerres, le pari. Et pose la seule question qui compte vraiment : si Yann Le Cun a raison… raison pour quoi ?

Une fuite npm. Un fichier .map. Plus de 500 000 lignes de code rendues lisibles.
Et derrière Claude Code, non pas un simple assistant de terminal, mais une machine beaucoup plus ambitieuse : sous-agents, mémoire multicouche, rêve, bridge distant, teammates, buddy, skills, plugins, attribution des commits.

Dans cet épisode, on raconte une vraie enquête de reverse engineering menée couche après couche, pour comprendre ce que ce code révèle vraiment : la tentative de transformer un LLM ponctuel en collaborateur durable.

Et plus on avance, plus une question devient inévitable :
accident technique… ou démonstration de puissance presque trop parfaite ?

La Tunisie est un petit pays… mais une immense densité d’histoire.
Depuis une fenêtre sur le port punique de Carthage, on peut presque voir passer les siècles : Carthage, Rome, Byzance, Kairouan, la médina de Tunis, le protectorat, l’État moderne, la révolution de 2011… et maintenant l’intelligence artificielle.

Dans cet épisode, on ne parle pas de l’IA comme d’une abstraction. On la regarde arriver dans un pays très concret : un pays de chaleur, de mer, de ports, d’administration, d’oliveraies, de dattes, de pêche, de tourisme de masse, de centres d’appels, de jeunes diplômés et de départs.

La Tunisie a longtemps compensé l’absence de grande rente énergétique par autre chose : sa position, ses langues, son école, ses services, sa capacité à relier.
Et c’est précisément là que l’IA frappe aujourd’hui. Parce qu’elle transforme le langage, le support, l’interface, l’organisation… c’est-à-dire une partie des fonctions sur lesquelles le pays a construit sa place dans l’économie contemporaine.

Mais l’histoire n’est pas seulement celle d’une menace.
L’IA peut aussi aider la Tunisie à monter en gamme : dans l’administration, la santé, l’agriculture, l’eau, le patrimoine, le tourisme, les services exportés. Elle peut compresser une économie… ou lui offrir un étage de plus.

Entre Sfax et Carthage, entre l’huile d’olive et les centres offshore, entre les appels à la prière et les open spaces, entre la fatigue bureaucratique et l’espoir technologique, une question se pose :

la Tunisie va-t-elle monter… ou décrocher ?

• Carthage et le port punique
• El Jem, Sbeitla, Kairouan, Zitouna
• la chaleur, la lumière, les sons du pays
• Sfax, l’huile d’olive, les dattes, la pêche
• tourisme, transferts, offshore, industries exportatrices
• État, administration, concentration, dette, investissement
• IA, emplois d’interface, montée en gamme, talents, diaspora

Dans cet épisode

L’intelligence artificielle va-t-elle supprimer le travail ?
Pas si vite.

À court terme, les données européennes racontent une histoire plus troublante : pas d’hécatombe visible, pas de marché du travail qui s’effondre… mais une transformation déjà profonde des tâches, des recrutements et de la valeur des compétences.

Dans cet épisode, on part d’un constat contre-intuitif : selon une note de la Banque centrale européenne publiée en mars 2026, les entreprises qui utilisent le plus l’IA ne licencient pas davantage — certaines embauchent même plus. Alors où se situe vraiment le choc ?

Pas dans les chiffres bruts du chômage.
Dans la structure du travail.

On parle ici :

• des études qui semblent se contredire mais mesurent en réalité des phénomènes différents ;
• de l’automatisation qui avance par les tâches, pas par les métiers ;
• des fonctions support et des tâches cognitives standardisées déjà sous pression ;
• des débuts de carrière, fragilisés parce que l’IA absorbe précisément ce qu’on confiait aux juniors ;
• et, au fond, de la vraie question : non pas combien d’emplois restent, mais ce qui garde encore de la valeur.

Car une tâche peut survivre tout en cessant d’être bien payée.
Un poste peut rester là, tout en devenant plus interchangeable.
Et un marché du travail peut paraître stable… tout en se fermant par le bas.

Ce n’est peut-être pas la fin du travail.
C’est peut-être le début d’une nouvelle hiérarchie du travail.

• Pourquoi le récit “IA = chômage de masse” est trop simple
• Ce que disent vraiment la BCE, le WEF et PwC
• Pourquoi l’IA frappe d’abord les tâches codifiables
• Pourquoi les juniors sont plus exposés que les seniors
• Comment la valeur remonte vers le jugement, l’arbitrage et la responsabilité

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Dans cet épisode

Et si l’intelligence artificielle n’était pas seulement un outil d’écriture, mais une transformation plus profonde de notre rapport au langage ? Dans Gutenberg souterrain, nous regardons l’IA à travers deux images : Gutenberg, pour penser la machine qui ne reproduit plus seulement les textes, mais leur possibilité même ; et le mycélium, pour saisir cette infrastructure discrète qui s’étend sous nos usages, reformule, hiérarchise, suggère, sans toujours se montrer.

Il est question ici de style sans source, de plausible sans expérience, de pouvoir souterrain, de dépendance douce, du prix matériel de la phrase fluide, et de cette question décisive : non pas seulement ce que l’IA peut écrire, mais ce qu’elle commence à rendre naturel — puis normal.

Un épisode sur le langage, l’infrastructure, l’autorité, et la manière dont une civilisation change quand ses phrases cessent d’être seulement écrites pour commencer à être convoquées.

Dix-huit centimes la minute.
C’est le prix auquel une entreprise promet de remplacer une partie de la relation client par des agents vocaux IA.

Mais derrière ce tarif, il y a bien plus qu’une innovation. Il y a une décision sur ce qui compte, sur ce qu’on mesure, sur ce qu’on sacrifie — et sur les biais qu’on programme sans toujours les nommer.

À partir du cas Vocalcom, cet épisode explore le vrai sujet de l’IA vocale : non pas seulement sa performance, mais la logique qu’elle industrialise.

En 1979, Douglas Adams faisait répondre “42” à un ordinateur géant après sept millions et demi d’années de calcul. C’était une blague. Ou presque.
Quarante-cinq ans plus tard, nous avons construit des machines qui répondent à tout, vite, bien, avec assurance — sans toujours comprendre la question non plus.

Dans cet épisode, on relit Le Guide du voyageur galactique comme un miroir troublant de l’intelligence artificielle contemporaine : hallucinations, assistants trop enthousiastes, personnalisation qui rate sa cible, robots dépressifs, défauts de conception cachés sous les gadgets.
Deep Thought, Marvin, le Babel Fish, Sirius Cybernetics : chez Adams, tout ou presque ressemble à ce que nous vivons avec ChatGPT et les grands modèles de langage.

Mais au fond, le vrai sujet n’est pas la réponse. C’est la question.
Et si Douglas Adams avait vu, avant tout le monde, le problème central de l’IA : des machines capables de produire des réponses brillantes à des questions que nous avons mal posées ?

Un épisode sur un roman culte, sur l’humour comme outil de lucidité, et sur cette idée simple qu’on oublie sans cesse : une machine peut donner une réponse ; elle ne choisit pas la question qui mérite d’être posée.

DON’T PANIC.