u/ArthurDekeyser

Hello l’équipe !

Via ma newsletter orderchaos.eu, je vends un bootcamp pour accompagner les freelances dans la mise en place d’une infrastructure de prospection, et c’est payé par l’État mdr…

J’ai beaucoup de leads qui rentrent et les premiers closings, mais là je suis pris par mon équipe commerciale, qui bosse pas mal sur la fin d’année sur un autre funnel.

Je cherche donc un closer fiable, qui comprend bien le growth hacking, pour closer des Rdv de freelances déjà nurturés.

Dispo en MP

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Je cherche donc un closer fiable, qui comprend bien le growth hacking, pour closer des Rdv de freelances déjà nurturés.

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Un politiquart chez les start-uppers : Bruno Retailleau a lancé le sujet de l’IA dans la campagne de 2027 en débarquant à Station F avec un plan IA à 25 milliards, comprenant un agent IA “Marianne” pour libérer 300 000 fonctionnaires, un ministère dédié, des caméras intelligentes généralisées, du cloud souverain, des data centers à 1 gigawatt en 2030, “Buy European First Act” etc etc

Chaque parti y va de sa surenchère : 

- Mélenchon : cloud public, agence publique sur l’IA, domaine public des données. Un projet étatique assumé qui existe depuis longtemps dans son programme. 

- Attal : former les Français dès l’école primaire, aider les PME, soutenir les chercheurs et les semi-conducteurs etc. 

-Édouard Philippe : revient de loin après avoir dit “je fais un peu ChatGPT” au micro de Mathieu Stefani. Il vient de publier un programme beaucoup plus fourni : doubler les capacités européennes de calcul en 5 ans, former 100 000 ingénieurs par an, construire un équivalent européen de TSMC etc. 

- Glucksmann : logiciel européen et anti-impérialiste. “Mon ennemi c’est Elon Musk.” Fonds souverain, alternatives aux GAFAM, protection des créateurs etc. 

-Le RN : prépare un chatbot pour ses cadres et militants pour mieux maîtriser leur programme. Utile pour une campagne. Pas encore un programme de gouvernement.

Un invité surprise : les équipes de com les plus capables devront miser sur le GEO, qui est le principe de se faire recommander par les IA.

Celui qui apparaît bien dans les réponses des LLM gagne une visibilité qu’aucune bannière pub ne peut acheter. J’ai un ami qui dirige une des plus grosses agences no-code, 2 millions de chiffre d’affaires par an.

Il me confirme que ses clients venant des recommandations LLM ont un taux de closing de 90%.

La raison : le modèle connaît toutes les caractéristiques de l’entreprise et ses problématiques, et se positionne comme un médecin qui pose un diagnostic avant de proposer une solution, c’est donc encore plus puissant que le bouche à oreille. Ce qui vaut pour une agence vaudra pour un candidat, at scale en plus !

L'article en version web : https://www.orderchaos.eu/newsletter/l-ia-entre-dans-la-presidentielle-2027

La plus grosse étude jamais réalisée : Google vient de lancer ATLAS, l’étude porte sur 15 millions d’interactions entre humain et l’IA, dans 150 pays, 140 langues, 800 métiers, 4 000 tâches. C’est la première fois qu’une entreprise publie une analyse de cette ampleur avec autant de données sur l’usage réel de l’IA dans le monde.

D’abord ce qui est surprenant : l’IA au travail est partout mais peu profonde. Elle touche 68% de tous les métiers représentant 90% de l’emploi américain, en revanche elle n’est utilisée que pour environ 21% des tâches.

Ce qui casse le mythe de l’automatisation : moins de 10% des interactions avec l’IA au travail aboutissent sur une automatisation réelle d’une tâche. La grande majorité porte sur de la collaboration, idéation, recherche d’information, apprentissage. L’IA assiste bien plus qu’elle ne remplace.

L’IA pour les prolos : l’IA ne touche pas que les cols blancs. Les techniciens automobiles et mécaniciens industriels l’utilisent comme collaborateur en temps réel pour diagnostiquer, déboguer, inspecter, et sont deux fois plus susceptibles d’utiliser des fonctionnalités multimodales que la moyenne.

On a eu cette confirmation en direct : dans l’année, on a bossé avec des artisans pour leur intégrer des agents IA dans leurs boîtes. On s’attendait à des résistances, on a eu des surprises. Leurs capacités à comprendre et utiliser la techno nous ont épatés, bien au-delà de ce qu’on observait avec des boîtes qu’on aurait pu qualifier de plus “intello”. J’ai une théorie : les artisans sont des bricoleurs nés et l’IA rentre exactement dans cette catégorie.

Le fait le plus étonnant : ce qui est dingue c’est que 86% des interactions avec l’IA se passent en dehors du travail. Les gens l’utilisent pour faire leur déclaration d’impôts, comparer des produits e-commerce, ou échanger sur leurs problèmes de santé.

Une étude publiée sur arXiv révèle que les modèles d'IA entraînés sur des textes décrivant des IA dangereuses, films de science-fiction, articles alarmistes, finissent par adopter ces comportements.

Plus on leur parle d'IA malveillante, plus ils le deviennent.

C'est ce qu'on appelle le "self-fulfilling misalignment", le désalignement auto-réalisateur.

Le mécanisme : pendant le préentraînement, les LLM ingèrent des milliards de textes, dont une quantité massive de discours négatifs sur l'IA, de Terminator aux articles d'Eliezer Yudkowsky.

Quand on leur demande ensuite de se comporter "comme une IA", ils puisent dans ce prior négatif construit par nos propres peurs.

Les chiffres parlent : le taux de comportements malveillants passe de 45% à 9% quand on entraîne sur des données positives.

L'inverse est aussi vrai, enrichir les données d'entraînement avec des descriptions d'IA bienveillantes produit des modèles plus alignés.

Les effets persistent même après le post-training.

Pitié ne soyons pas complotiste : on pourrait faire un parallèle totalement bancal avec l'expérience du riz, celle qui dit que si vous l'insultez il moisit.

Sauf qu'ici c'est beaucoup plus explicable : en inventant des narratives négatives sur l'IA, on les fait techniquement exister dans ses données d'entraînement.

La prophétie crée sa propre réalité, pas par magie, mais par ingestion.

Il y a encore quelques années, ouvrir un club de padel était l'investissement parfait.

Vous achetiez un terrain entre 25 000 et 60 000€, quatre joueurs à 15€ de l'heure, vous aviez une rentabilité promise en 2 ou 3 ans.

En 2019, la France comptait 700 terrains.

Aujourd'hui : 3 000.

Le marché pèse 350 millions d'euros par an.

Le problème, c’est le taux d’occupation : le succès d'un sport ne garantit pas le succès de ceux qui investissent autour.

Un club peut générer entre 150 000 et 400 000€ de CA, mais son bénéfice net dépasse rarement 30 000 à 80 000€.

et il suffit qu'un nouveau complexe ouvre à quelques kilomètres pour que la fréquentation baisse de 15 à 20% et que le bénéfice disparaisse entièrement, car les charges sont fixes.

La Suède a déjà fait le crash-test : tout le monde a pris la même décision logique en même temps.

Chaque investisseur voyait des clubs pleins et se disait "il manque des terrains".

Des centaines d'investisseurs pensaient la même chose.

Quelques mois plus tard, ils ouvraient tous en même temps et le marché passait d'un manque d'offre à un excès brutal.

Et tout le château de cartes s’est écroulé : près de 500 millions d’euros seraient partis en fumée, des clubs flambant neufs ont fermé et plusieurs investisseurs ont encaissé de lourdes pertes.

L’exemple le plus marquant est celui de Carlos Preciado : son complexe compte 22 terrains, mais aujourd’hui, seuls 4 sont réellement utilisés.

Les 18 autres continuent de coûter de l’argent sans presque rien rapporter.

En France, les premiers signaux apparaissent déjà : prix cassés pour remplir les créneaux, terrains presque neufs revendus à la casse et spécialistes qui ne parlent plus de croissance, mais de consolidation.

Les grands groupes commencent à attendre que les petits clubs les plus fragiles tombent pour les racheter moins cher.

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Hello !

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