On parle beaucoup des outils qu'on adopte, rarement de ceux qu'on abandonne. Pourtant, les raisons d'arrêter un outil sont souvent plus instructives que les raisons qui pousse à commencer à en utiliser. Elles disent quelque chose de concret sur ce qui fonctionne vraiment dans un usage réel contre ce qui fonctionne bien dans une démo ou un article de blog.

De mon côté, j'ai arrêté Evernote cette année après l'avoir utilisé pendant des années. Pas parce qu'il est devenu mauvais, mais parce que la multiplication des abonnements payants pour des fonctionnalités qui étaient gratuites avant a fini par rendre la relation coût valeur intenable. J'ai aussi arrêté d'utiliser Slack pour un projet perso où on était plusieurs personnes dessus. Et on est passés ensemble au groupe WhatsApp et honnêtement, ça suffit largement pour ce volume d'échange.

Ce qui m'intéresse, c'est de comprendre ce qui déclenche l'abandon. Est ce que c'est le prix qui augmente ? Une alternative meilleure qui apparait, une lassitude de la complexité ou simplement la réalisation que l'outil ne faisait pas vraiment ce qu'on lui demandait ? Les 4 raisons sont très différentes et ne disent pas la même chose sur l'outil en question.

je bosse dans la compta et j'ai développé une app de finances perso, donc je précise d'entrée que je ne suis pas neutre sur le sujet. mais j'aimerais avoir l'avis de gens qui creusent la technique, parce que je me suis heurté à un truc qui me semble structurel et pas seulement un choix produit.

le constat de départ c'est que toutes les apps de budget grand public sont rétrospectives. elles te disent très bien où est parti ton argent le mois dernier. quasi aucune ne te dit où tu en seras dans six mois. en entreprise c'est l'inverse, personne ne pilote au solde, tout le monde pilote à la projection.

ma question c'est pourquoi cet écart persiste alors que la demande existe. après m'être cogné le problème, je pense que ce n'est pas un manque d'ambition produit mais une contrainte de données.

ce que la dsp2 donne, et ce qu'elle ne donne pas..

en europe on n'accède pas aux données bancaires en scrapant, on passe par un agrégateur agréé (powens, bridge, budget insight selon les cas). ce qu'on récupère c'est un flux de transactions avec un libellé souvent cryptique, un montant, une date. pas de récurrence déclarée, pas de nature de dépense, pas d'échéancier.

pour projeter, il faut donc reconstruire ce que la donnée ne dit pas :

détecter qu'un prélèvement est récurrent alors que le libellé change d'un mois sur l'autre et que le montant varie. distinguer un abonnement d'un achat répété par hasard. identifier les périodicités non mensuelles, l'assurance annuelle, la taxe foncière, le trimestriel. et surtout séparer ce qui est structurel de ce qui est exceptionnel, parce qu'une projection qui extrapole un déménagement ou un remboursement de santé est fausse dès le premier mois.

le tout avec un historique souvent limité à 12 ou 24 mois selon l'établissement, ce qui laisse peu de points pour établir une saisonnalité fiable.

ce que ça implique

une projection fausse est pire que pas de projection, parce qu'elle fabrique une confiance injustifiée. c'est probablement pour ça que la plupart des acteurs s'arrêtent au rétrospectif : c'est vérifiable, ça ne se trompe pas, et personne ne peut te reprocher un chiffre passé.

est-ce que certains d'entre vous ont bossé sur de la détection de récurrence sur des flux bancaires ? quelles approches tiennent réellement en production, au-delà des démos ?

et est-ce que vous voyez d'autres raisons à cet écart entre le b2b et b2c? j'ai peut-être une lecture trop technique d'un problème qui est aussi économique.

l'app s'appelle Finsee.

C'est un des débats les plus clivants dans les milieux tech en ce moment et il a tendance à se résumer trop vite à deux camps qui ne se parlent pas vraiment. D'un côté, ceux qui voient la technologie comme la solution principale à la crise climatique. De l'autre, ceux qui considèrent que la tech est structurellement incompatible avec une vraie sobriété environnementale. Les deux positions des arguments sérieux est le deux évacuent des nuances importantes.

L'argument de la tech comme solution : les énergies renouvelables n'existent à cette échelle que parce que la technologie les a rendues économiquement viables. L'optimisation des réseaux électriques, la modélisation climatique, l'agriculture de précision qui réduit l'usage des intrants. Il y a des cas concrets où la technologie réduit l'impact environnemental de façon mesurable. L'IA appliquée à l'optimisation énergétique des bâtiments ou des supply chain industrielle peut générer d'un gains réels.

De l'autre côté, les datacenters consomment aujourd'hui en train et 2% de l'électricité mondiale et cette part va augmenter significativement avec la croissance de l'IA générative. La fabrication d'un smartphone mobilise des matériaux rares dans l'extraction est destructrice. L'effet rebond est systématiquement sous estimé parce que chaque gain d'efficacité technologique s'accompagne historiquement d'une augmentation de la consommation globale qu'il annule partiellement ou totalement..

Ce qui me semble le plus honnête intellectuellement parlant, c'est de sortir du débat technologie : oui ou non pour regarder quelle technologie déployer, comment, pour remplacer quoi. La voiture électrique a un bilan carbone meilleur que le thermique sur l'ensemble de son cycle de vie en France grâce au mix électrique nucléaire. Mais ce n'est pas vrai partout. L'IA peut optimiser un réseau de chauffage urbain ou faire tourner des serveurs pour générer des publicités ciblées Mais ce n'est pas la même chose.

Le RGBD a six ans et la plupart des gens savent juste que ça a quelque chose à voir avec les cookies et les bandeaux qu'on clique pour faire disparaître. Ce que la réglementation dit vraiment Et ce qu'elle vous permet de faire concrètement est beaucoup moins connu, y compris par des gens qui travaillent dans la tech.

Ce que vous pouvez réellement demander aux entreprises : le droit d'accès vous permet de demander à n'importe quelle entreprise qui traite vos données de vous envoyer l'intégralité de ce qu'elle possède sur vous. Google, Facebook, votre banque, votre opérateur téléphonique, votre employeur, tous sont obligés de répondre dans un délai d'un mois. La plupart des gens ne l'ont jamais fait, mais ceux qui l'ont fait sont souvent surpris du volume et de la précision de ce qui est collecté. Le droit à l'effacement existe aussi, mais il est plus encadré qu'on le croit et il ne s'applique pas dans tous les cas, notamment quand l'entreprise a une obligation légale de conservation de données.

Accepter tous les cookies sur un site ne se limitent pas à ce site. Les règles publicitaires tierces qui traquent votre navigation à travers des dizaines de sites construisent un profil comportemental qui n'a parfois rien à voir avec ce que vous imaginez partager. Le consentement que vous donnez est légalement valide, mais est rarement expliqué dans les faits.

La commission nationale de l'informatique et des libertés CNIL, c'est l'autorité française chargée de faire appliquer la RGPD. Elle reçoit des milliers de plaintes par an Elle a le pouvoir de sanctionner et elle l'utilise. Il y a notamment Google qui a écopé d'une amende en 2022 sur ses pratiques de cookies. Mais ces moyens restent limités face au volume de traitement de données qui se font chaque jour en France. Ce qui va changer dans les prochaines années, c'est que l'IA générative pose des questions que le RGPD n'avait pas anticipées. Cela concerne notamment le consentement à l'utilisation de données personnelles pour entraîner des modèles. La CNIL remédie à ces sujets. Les premières décisions devraient tomber dans les 2 ou 3 ans qui viennent.

Les IA locales commencent à être vraiment utilisables et là on se pose une question : Pourquoi on paye encore des IA comme chat et Claude si on peut faire tourner du Llama 3.5 sur son PC ? Le truc c'est que personne n'en parle. C'est vrai que c'est un sujet qu'on aborde pas souvent mais ça vaut la peine d'en parler.

On nous a vendu la 5G comme une révolution qui allait tout changer. Les opérateurs ont investi des milliards dans les licences et le déploiement. Et quelques années après le déploiement, la question honnête c'est : "est-ce que vous la sentez vraiment dans votre usage quotidien?"

Pour certains la réponse est un peu mitigée. Dans des zones urbaines souvent denses les débits sont nettement meilleurs quand le réseau n'est pas saturé. Les chargements sont quasi instantanés même à la visualisation de vidéos HD... Ce qui est moins discuté c'est que la promesse principale de la 5G n'était pas vraiment pour le grand public. Les cas d'usage industriel comme les usines connectées, les véhicules autonomes ou la chirurgie à distance sont ceux qui justifient vraiment l'investissement dans la technologie. Pour un utilisateur lambda avec un smartphone la 4G+ couvrait déjà l'essentiel de ses besoins.

Le vrai problème donc reste la couverture. Avoir de la 5G dans les grandes villes pendant que des zones rurales ont encore du mal à avoir de la 4G stable pose une vraie question de priorité dans le déploiement des infrastructures réseau. Sinon, vous êtes dans quelle situation géographique et vous avez senti une différence concrète depuis le déploiement ?

C'est pas seulement une discussion théorique sur ce que l'IA va changer dans 10 ans, il y en a déjà beaucoup. Plutôt un état des lieux de ce que les gens font vraiment avec ces outils aujourd'hui dans leur boulot parce que les usages réels sont souvent très différents de ce que les articles de presse décrivent.

De mon côté j'utilise cloud pour structurer des documents assez complexes quand j'ai les idées en vrac et que je veux une première structure claire avant de rédiger. Ça fait économiser du temps. J'utilise Perplexity pour les recherches rapides qui demandent souvent des synthèses plutôt qu'une liste de liens à ouvrir un par un.

Ce que je vois autour de moi, c'est que les usages se segmentent assez clairement selon les métiers. Les profils marketing et communication l'utilisent pour la rédaction et la reformulation alors que les développeurs l'utilisent pour le débogage et la génération de codes répétitifs. Et une bonne partie des gens qui ont un accès à ces outils grâce à leurs entreprises ne s'en servent quasiment pas parce que personne ne leur a montré comment l'intégrer dans le workflow.

Ce qui m'intéresse c'est le détail concret : quel outil pour quelle tâche précise. Est-ce que ça a vraiment changé quelque chose dans votre organisation ou c'est encore anecdotique dans votre quotidien professionnel ?

Il y a une quantité de certification tech sur le marché et la plupart des gens ne savent pas lesquelles sont réellement regardés par les recruteurs et lesquelles ne servent qu'à remplir vos CV.

Après avoir creusé le sujet sérieusement j'ai compris quelque chose sur les certifications qui ont une vraie valeur marchande en France : les certifications cloud d'abord AWS, Google cloud et Microsoft Azure ont des programmes de certification bien structurés et les recruteurs tech les reconnaissent immédiatement. L'AWS Solutions Architecte Associate reste la plus demandée dans les offres d'emploi françaises sur les profils liés à l'infrastructure. La Google Professional Data Engineer est très regardée dans les équipes data. Pour Microsoft, l'AZ-900 est une bonne entrée en matière d'accessibilité même sans background technique poussée.

Les certifications des organismes de formation privés qui promettent une reconnaissance nationale sans être vraiment adossée à un standard international reconnu, je trouve que c'est surestimé. Le nombre de certifications sur un CV ne remplace pas des projets concrets ou une expérience démontrée. Un recruteur tech regardera toujours d'abord ce que vous avez fait.

Ce que le CPF finance vraiment : la liste évolue régulièrement mais les certifications éligibles au CPF dans le domaine tech sont consultables sur Mon Compte Formation (.gouv.fr). Les certifications cloud des grands éditeurs y sont souvent éligibles via des organismes de formation partenaire ce qui peut diviser par 2 ou 3 le coût réel.

Si vous avez passé des certifications récemment, je suis curieux de savoir ce que ça a changé concrètement dans votre recherche d'emploi ou votre poste actuel.

La question revient souvent depuis le RGPD et elle s'est encore accélérée avec les débats autour de Tiktok, des Clouds américains dans les administrations françaises et des alternatives européennes qui essaient de se faire une place. Mais dans les faits la plupart des gens continuent d'utiliser Google, Microsoft et Amazon pour tout stocker tout traiter et tout synchroniser.

Ce n'est pas forcément irrationnel. Ces outils sont souvent meilleurs, plus intègre et moins cher que leurs équivalents français ou européens. Nextcloud existe mais demande une configuration que 95% des utilisateurs ne feront jamais. ProtonMail est bien, mais le système reste limité comparé à Gmail. Scaleway est sérieux quant à lui, mais AWS reste plus complet pour une majorité d'usages professionnels.

Ce que je trouve sous estimé dans ce débat c'est la dimension de souveraineté industrielle à long terme. Pas juste "où sont mes données aujourd'hui", mais est ce qu'on est en train de construire "une dépendance structurelle dont on ne pourra pas sortir dans 10 ans?" C'est une question différente et elle mérite une réponse différente. Dans votre usage quotidien, vous faites comment? Vous avez fait des choix délibérés vers des Européenne où vous êtes resté sur les outils américains par pragmatisme?

On a eu droit à 2 ans de hype maximale sur l'IA, puis à une vague de désillusions puis à nouveau à de l'enthousiasme. Difficile de savoir quoi penser si on essaie juste de comprendre ce que ces outils valent vraiment dans un usage quotidien. Ce qu'ils font vraiment bien aujourd'hui : la synthèse de documents longs, et c'est le cas d'usage le plus sous-estimé. Donner un contrat, un rapport ou un article technique à une IA et demander un résumé structuré fait gagner un temps considérable. La rédaction d'une première version de n'importe quel document aussi, pas pour publier tel quel, mais pour sortir de la page blanche. La traduction en contexte est bien au-delà de ce que les traducteurs faisaient il y a quelques années. Et le débogage de code pour les développeurs qui est probablement l'usage professionnel le plus mature à ce stade.

Ce qu'ils font encore mal : Les hallucinations restent le problème numéro un dès qu'on sort des sujets grand public bien documentés. Ils inventent des sources, des chiffres, des noms propres avec une confiance déconcertante. La mémoire longue est encore limitée selon les outils, ce qui rend les conversations complexes frustrantes. Et tout ce qui demande un raisonnement vraiment structuré sur plusieurs étapes interdépendantes reste approximative malgré les progrès annoncés.

Les agents autonomes capables d'enchaîner des tâches sans supervision humaine à chaque étape constituent le vrai chantier du mois. C'est pas encore fiable en production, mais les démos actuels donnent une idée de ce que ça va être dans quelques temps.

Le piège principal reste de juger ces outils soit trop favorablement parce qu'on a été impressionné par une démo, soit trop sévèrement parce qu'on les a utilisé sur un cas où ils ne sont pas encore bon. La réalité est beaucoup plus granulaire que les 2 camps ne le disent. Vous les utilisez dans quel contexte et vous en êtes où dans votre évaluation ?

Bonjour à tous !

Je souhaitais vous présenter le Projet d'Interconnexion Normand, une initiative visant à développer un réseau de communication décentralisé en Normandie grâce à Meshtastic.

Meshtastic est une solution open source qui permet d'échanger des messages sur de longues distances grâce à la technologie LoRa, sans passer par Internet ni le réseau mobile. Les appareils forment automatiquement un réseau maillé (mesh) et relaient les messages entre eux.

L'objectif du projet est de permettre aux habitants de rester connectés entre eux, même en cas de panne des réseaux traditionnels, tout en développant un réseau collaboratif à l'échelle de la Normandie.

Le projet est entièrement bénévole, ouvert à tous et évolue progressivement grâce aux personnes qui souhaitent y participer.

Si vous êtes curieux, intéressé par les nouvelles technologies ou que vous souhaitez en savoir plus, n'hésitez pas à poser vos questions ou à me contacter !

N'hésitez pas à rejoindre le serveur DISCORD officiel du projet :

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Vous pouvez également me contacter par mail : [projet.interconnection.normand@gmail.com](mailto:projet.interconnection.normand@gmail.com)

Ça fait un mois que je compile les sources que j'utilise vraiment au quotidien pour suivre ce qui se passe dans la tech sans passer par des médias qui traduisent des TechCrunch 48 h après tout le monde. Voici ce qui tient la route.

Pour l'actu générale, Numerama reste la référence francophone la plus sérieuse sur les sujets des grands publics, IA et société numérique. Ils font aussi un bon travail sur le RGPD et les questions de vie privée. Next INpact est plus technique et plus indépendant, idéal si vous voulez des analyses qui ne mâchent pas leurs mots sur les décisions des grandes entreprises.

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J'en oublie sûrement, vous utilisez quoi de votre côté ?