• Since 1947, U.S. GDP growth has averaged about 3 percent annually, with productivity growth at about 2 percent annually. Some predictions have claimed AI will double growth or at least create a higher growth trajectory than usual
• cemoglu estimates that over the next decade, AI will produce a “modest increase” in GDP between 1.1 to 1.6 percent over the next 10 years, with a roughly 0.05 percent annual gain in productivity.
• Acemoglu’s assessment is based on recent estimates about how many jobs are affected by AI, including a 2023 study by researchers at OpenAI, OpenResearch, and the University of Pennsylvania, which finds that about 20 percent of U.S. job tasks might be exposed to AI capabilities. A 2024 study by researchers from MIT FutureTech, as well as the Productivity Institute and IBM, finds that about 23 percent of computer vision tasks that can be ultimately automated could be profitably done so within the next 10 years. Still more research suggests the average cost savings from AI is about 27 percent.
• When it comes to productivity, “I don’t think we should belittle 0.5 percent in 10 years. That’s better than zero,” Acemoglu says. “But it’s just disappointing relative to the promises that people in the industry and in tech journalism are making.”
• Other observers have suggested that “reallocations” of workers displaced by AI will create additional growth and productivity, beyond Acemoglu’s estimate, though he does not think this will matter much. “Reallocations, starting from the actual allocation that we have, typically generate only small benefits,” Acemoglu says. “The direct benefits are the big deal.”
• “Let’s go out to 2030,” Acemoglu says. “How different do you think the U.S. economy is going to be because of AI? You could be a complete AI optimist and think that millions of people would have lost their jobs because of chatbots
• I think most companies are going to be doing more or less the same things. A few occupations will be impacted, but we’re still going to have journalists, we’re still going to have financial analysts, we’re still going to have HR employees.”
• “It’s going to impact a bunch of office jobs that are about data summary, visual matching, pattern recognition, et cetera,” Acemoglu adds. “And those are essentially about 5 percent of the economy.”
• I believe there are ways we could use generative AI better and get bigger gains, but I don’t see them as the focus area of the industry at the moment.”
• One of his crucial concerns about AI is whether it will take the form of “machine usefulness,” helping workers gain productivity, or whether it will be aimed at mimicking general intelligence in an effort to replace human jobs

• “My argument is that we currently have the wrong direction for AI,” Acemoglu says. “We’re using it too much for automation and not enough for providing expertise and information to workers.”
• Technology creates economic growth, but who captures that economic growth? Is it elites, or do workers share in the gains?
• But generative AI, in Acemoglu’s view, focuses on mimicking whole people. This yields something he has for years been calling “so-so technology,” applications that perform at best only a little better than humans, but save companies money.
• Call-center automation is not always more productive than people; it just costs firms less than workers do.
• “I don’t think complementary uses of AI will miraculously appear by themselves unless the industry devotes significant energy and time to them,”

• But Acemoglu and Johnson contend that spreading the benefits of technology does not happen easily. In 19th-century England, they assert, it occurred only after decades of social struggle and worker action.
• Today, artificial intelligence may boost average productivity, but it also may replace many workers while degrading job quality for those who remain employed.
• “David Ricardo made both his academic work and his political career by arguing that machinery was going to create this amazing set of productivity improvements, and it would be beneficial for society
• And he started writing about how if machinery replaced labor and didn’t do anything else, it would be bad for workers.”
• If some technologies contain both benefits and drawbacks, it is best to adopt them at a more measured tempo, while those problems are being mitigated.
• “If social damages are large and proportional to the new technology’s productivity, a higher growth rate paradoxically leads to slower optimal adoption,”
• “Market fundamentalism and technology fundamentalism might claim you should always go at the maximum speed for technology,” Acemoglu says. “I don’t think there’s any rule like that in economics.
• “If we are using it as a manipulative tool, or too much for automation and not enough for providing expertise and information to workers, then we would want a course correction,” Acemoglu says.
• By contrast, Acemoglu and Lensman are suggesting we can reasonably judge the tradeoffs involved in particular technologies and aim to spur additional discussion about that.
• First of all, Acemoglu says, “government regulation has that role.” However, it is not clear what kinds of long-term guidelines for AI might be adopted in the U.S. or around the world.
• if the cycle of “hype” around AI diminishes, then the rush to use it “will naturally slow down.” This may well be more likely than regulation, if AI does not produce profits for firms soon.
• “The reason why we’re going so fast is the hype from venture capitalists and other investors, because they think we’re going to be closer to artificial general intelligence,”
• hype is a tangible aspect of the economics of AI, since it drives investment in a particular vision of AI, which influences the AI tools we may encounter.
• “The faster you go, and the more hype you have, that course correction becomes less likely,” Acemoglu says. “It’s very difficult, if you’re driving 200 miles an hour, to make a 180-degree turn.”

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• The high levels of efficiency that allow highly task-focused leaders to be so productive often come at the expense of a more people-based focus.
• Things like building relationships, inspiring a team, developing others, and showing empathy can fall by the wayside.
• Highly efficient leaders often lose their focus on people due to a limiting belief that more people-focused activities will slow them down and impede their ability to execute, and to ultimately be successful.
• The irony is that an intense focus on efficiency and getting things done (consistent with the pacesetting leadership style in Daniel Goleman’s classic Leadership that Gets Results) makes these leaders less effective overall.
• These leaders can also incur high costs themselves, such as having a promotion blocked, or even being fired
• Her high levels of efficiency and productivity in closing deals had made her successful, but came at the expense of morale and engagement among the junior staff.
• While closing deals was an important factor in becoming a partner, her firm sent a clear message that this wasn’t the only factor that mattered to the organization’s success.
• However, the extreme demands and unrealistic expectations he put on his team resulted in low engagement scores, turnover of valued staff and, ultimately, his dismissal.
• Highly task-focused leaders tend to have tunnel vision in their drive for results, rather than applying a broader lens that recognizes the need to sometimes “go slow to go fast”.
• Leaders who balance task- and people-focus are equally driven and also strive for results, but they keep the broader organizational needs in mind.
• they identified that the number one differentiator of effective leaders is strong people skills, and that six out of ten of their biggest strengths related to people skills such as listening, developing others, and empowering their team members.
• Overly task-focused leaders also tend to be more reactive, operating from a position of fear, and often displaying highly directive, controlling, or perfectionist behaviors that can alienate others and be disempowering to their teams.
• Get feedback. Ask key stakeholders how well they think you balance your task-focus versus your people-focus. Ask them to quantify it:
• Identify high-value ways to focus on people. Incorporate the feedback you receive to identify some regular practices to implement, such as having periodic career development conversations
• Engage in self-observation and reflection. Notice in real-time when you are being impatient or moving too fast. This provides an opportunity not only to be more present, but also to improve your self-awareness.
• De-bunk your limiting beliefs. Create some safe experiments to collect information that disproves the limiting beliefs that are driving your behavior.
• Practice self-management. Building greater self-awareness in the moment provides an opportunity to pause and choose a different approach. This might mean choosing not to send a slew of emails about your big project over the weekend, pausing to acknowledge a colleague’s effort, or taking the time to teach a team member something new.

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• everance is based upon the medical procedure of the same name whereby a person undergoes an elective brain operation that severs their “personal self” from their “work self.”
• It’s the very literal version of work-life balance whereby your “Outie” (the technical term as coined in the series) has no memories of what is happening at work, and your “Innie” begins as a blank slate with no previous memories (or original ideas of its own) and has no clue if outside of the office they have a family, hobbies, or any life whatsoever.
• “You could get married and have kids and forget they exist for eight hours every day for your whole life. It doesn’t mess with your head?”
• My argument is not that we can literally undergo the same neurological procedure as depicted in the show (yet). My argument is that in many ways we’re already severed without needing any procedure at all. And “Quiet quitting” barely scratches the surface of what we’re doing to escape the misery of our work.

• Picture the last time you went to a live networking event, an industry panel, or a mixer. What’s the same first question that everybody asks ad nauseum over and over and over (and over) to begin the conversation?

   

  So…what do you do?
• We literally define our first impression of others by what they do. We would never begin a conversation with “Tell me about yourself”, “What do you believe in?”, or even something as simple as “What are you interested in?” because we no longer know how to talk about our lives outside of work (mostly because we don’t have any).
• Unfortunately when our identity is tied to our jobs, the quality of our mental & physical health is dependent on how well things are going at work
• Despite not understanding how they got there, they are left holding the emotional weight of accepting that they themselves erected the freshly minted prison walls surrounding them (in the form of cubicle separators) by choice.
• we too as a society have found countless ways to sever our work lives from our home lives. Whether it’s drugs, alcohol, porn, food, or any other number of unhealthy addictions, we do everything we can to minimize and drown out the voices in our heads screaming:
• So instead of listening to our intuition or facing the screaming voices in our heads, we instead settle back with Netflix for “just one more episode” at 1am while we drink ourselves to death because nothing ever changes. Or even worse our addiction of choice ultimately (and ironically) becomes the work itself

• And here’s the most terrifying part of all: Our inability to balance work & life is not a flaw in a broken system…it’s a feature.

   
• Helly R may not understand yet how she ended up in the bowels of Lumon, but Mark S (Adam Scott) has been there for over a year and has adjusted to being an inconsequential widget in a much larger machine.
• it’s designing an office space plan akin to casinos & underground labyrinths whereby Lumon employees lose all sense of time and space (not to mention any external reminder the outside world even exists),
• having countless arbitrary policies in the “Compliance Handbook,” one example being they don’t allow workers to doze off even for a moment (for fear of the subconscious reconnecting the Innies to their Outties),
• being locked into your cubicle area to prevent fraternizing with other departments, which as department manager Milchick (played by Tramell Tillman) explains with an eerie smile, “I prefer the term safely situated.”
• Lumon has anything but the well-being of their workers in mind.
• it’s painfully obvious the tactics Lumon uses to keep workers towing the line to maintain maximum levels of productivity are no different than the passive-aggressive manipulation, empty praise, and sense of false loyalty we presently endure from countless studios & corporations.

• “Sorry, we don’t have the budget for overtime. But we have free pizza. And this will look great in your portfolio!”

   

  “Thanks so much for achieving this miracle! Now that you’ve done it once…do it every single day but with less time and less money. Thaa-anks!”

   

  “When this project is over there are definitely plenty more projects coming down the line with better budgets. We’ll totally keep you in mind.”
• even before the pandemic “normal” wasn’t working and how none of us wanted to return to the way we did business in “the before times.”

• Helly R decides the only way to “reintegrate” (i.e. un-sever) and escape the living hell that is her job is via suicide.

   

• His first question is, “Is she alive?” And they respond by sitting him down as if the whole suicide attempt was his fault, mentioning she will be back at her desk in a few days, and concluding with:

   

  “Have a productive day.”
• Productivity in our culture has achieved cult-like status. At the tap of a screen we have instant access to literally millions of to-do list apps, project management systems, and all the latest tech to make our lives easier. So then why is everything just getting even more impossible?
• Our newfound belief that productivity is simply about working smarter (instead of harder) only gets us so far without also having clear boundaries in our lives to use the extra time we’ve created for good (instead of just for more work).
• Yet instead of parlaying our ability to work smarter into time for activities that allow us to recover and reenergize, we instead use the time we saved to instead deliver the next miracle for our overlords
• You think you need your job…but your job needs you.”
• There is only one way we change the system and that is by all of us collectively agreeing the way we work is no longer acceptable. As long as we are replaceable by those willing to endure the exploitation and abuse that we are not, the cycle will continue.
• Without boundaries we work so many nights in a row we end up falling asleep behind the wheel on the way home
• And without boundaries our careers are cut years (or even decades) short because we become jaded, cynical, and no longer have any energy or creative passion to do the job we once had so much passion for.

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• plus les résistances et/ou le désintérêt sont importants dans les plus hautes strates de l'entreprise, plus le pouvoir de blocage est puissant, et plus l'adoption est difficile, voire impossible.

• par défaut, les outils de Microsoft 365 sont TOUS paramétrés en mode « spamming » et c'est insupportable.
• si vous ne changez pas votre paramétrage par défaut, Teams vous envoie des mails toutes les heures pour vous informer des posts que vous avez loupés. De son côté SharePoint vous envoie des mails si vous n'avez pas pris connaissance d'une actualité publiée dans un site
•  Viva Engage (le réseau social d'entreprise, ex-Yammer) n'est pas en reste : par défaut, il vous envoie des mails pour la même raison.
• Mais la grande majorité des collaborateurs ne savent pas qu'il est possible de couper ces notifications ou n'ont aucune idée de la manière de procéder.
• Résultat : si vous lancez une communauté Viva Engage d'entreprise, tous les collaborateurs vont recevoir des mails de notification
• Le souci, c'est que le narratif autour de ces outils (et tout leur intérêt) repose sur la réduction des mails pour fluidifier la collaboration et la communication.
• Par exemple, les posts dans Teams sont une alternative bien plus efficace aux mails entre collègues, comme je l'explique dans cette vidéo. Les posts dans Viva Engage remplacent avantageusement les mails d'information comme je l'évoque dans cette conférence.
• Comment expliquer aux utilisateurs cette contradiction entre la logique "zéro mail" des principaux outils (Teams, Viva Engage) et ces envois forcés, systématiques et automatiques de mails,
• la contradiction entre les promesses des outils et la réalité de leur utilisation,
• Il arrive parfois que l'entreprise renonce carrément à utiliser certains outils en mettant en avant cette avalanche de notifications. C'est rare, mais cela arrive.
• La troisième chose c’est que les entreprises prennent trop souvent leurs employés pour des enfants incapables de faire des choix et de cliquer aux bons endroits pour les appliquer.
• Le plus simple serait tout simplement de mettre par défaut à "non" toutes les options d'envoi de notifications de mails plutôt que l'inverse car le sens de l'histoire est de réduire le flot de mails.
• demander aux équipes informatiques de définir des règles au niveau d'exchange pour supprimer les mails de notifications envoyés par Microsoft 365 avant qu'ils ne parviennent aux utilisateurs
• faire une campagne de communication auprès de tous les collaborateurs pour les informer de la possibilité de couper eux-mêmes ces notifications

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• THESIS 1: THE RECRUITMENT INDUSTRY ISN'T BEING DISRUPTED BY AI—IT'S BEING EXPOSED BY IT<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->The fundamental failure of our industry isn't technological—it's human. For decades, we've hidden mediocrity behind process, bureaucracy, and incremental technology. AI isn't the threat; it's the mirror forcing us to confront our broken model.

• THESIS 2: THE "AI RECRUITMENT" MARKET IS DOMINATED BY CHARLATANS SELLING DIGITAL SNAKE OIL<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->Today's recruitment technology landscape is a carnival of false promises. Tech vendors with no recruitment expertise are selling magical AI solutions to desperate executives who don't understand either recruitment or AI. The result? Billions wasted on systems that automate dysfunction rather than create intelligence.

• THESIS 3: ESTABLISHED HR TECH VENDORS ARE MERELY REPACKAGING OBSOLETE SYSTEMS WITH AI BUZZWORDS<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->The legacy HR tech vendors aren't disrupting themselves—they're desperately trying to stay relevant by sprinkling AI terminology onto fundamentally flawed platforms. These companies built their empires on the very processes that AI should be replacing, not enhancing. Their "AI-powered" solutions are merely putting digital lipstick on industrial-age pigs.

• THESIS 4: THE ANALYST AND CONSULTANT INDUSTRIAL COMPLEX IS PROFITING FROM CONFUSION, NOT CLARITY<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->A parasitic ecosystem of analysts, consultants, and thought leaders has emerged to capitalize on the AI confusion. These self-proclaimed experts have never implemented AI in recruitment environments but position themselves as oracles. They don't create value; they extract it by amplifying whatever narrative pays their bills.

• THESIS 5: THE FUTURE HAS AN ANCIENT HEART—AI ENABLES THE RETURN TO RECRUITMENT'S CONSULTATIVE ROOTS<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->Before job boards and ATSs industrialized recruitment, great recruiters were trusted advisors with deep market knowledge and genuine relationships. Technology didn't destroy this model—it simply made it unsustainable at scale. The irony is that AI, properly applied, enables us to return to these roots.

• HESIS 6: DEMOCRATIZING AI MEANS PUTTING POWER BACK IN THE HANDS OF SKILLED RECRUITERS, NOT REMOVING THEM<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->The true promise of AI isn't replacing recruiters—it's amplifying their uniquely human capabilities. When we democratize AI, we transform every recruiter into a talent intelligence analyst with superpowers:

• THESIS 7: RECRUITMENT MUST BECOME A TWO-SIDED MARKETPLACE, NOT A ONE-WAY FUNNEL<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->The fundamental flaw in modern recruitment is its design as a one-way funnel optimized for employer convenience rather than mutual discovery. This industrial model treats candidates as raw materials to be processed rather than partners in a mutual exploration of fit and potential.

• THESIS 8: THE RESUME IS DEAD, AND AI IS RESURRECTING HUMAN JUDGMENT IN HIRING<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->For decades, we've relied on resumes—artificial documents optimized for algorithms, not authentic representations of human potential. The tragic irony: as we've built increasingly sophisticated systems to process these artificial documents, we've moved further from evaluating actual human capability.

• THESIS 9: AI WILL FINALLY DELIVER TRUE MERITOCRACY BY SEEING BEYOND SUPERFICIAL DIVERSITY<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->The recruitment industry's approach to diversity has been superficial—focused on visible characteristics while ignoring the deeper dimensions of human difference that create truly inclusive environments. Our current methods simultaneously overemphasize certain aspects of diversity while undervaluing the cognitive and experiential diversity that drives innovation.

• THESIS 10: RECRUITMENT MUST BE REHUMANIZED, NOT FURTHER AUTOMATED<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->The industry's obsession with efficiency metrics has created a dehumanized candidate experience that treats people like commodities.

• THESIS 11: THE CANDIDATE MUST BECOME THE CENTER OF THE RECRUITMENT UNIVERSE AGAIN<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->We've built an industry that serves everyone except the people who matter most: candidates. In our obsession with client service and operational efficiency, we've created experiences that treat talent as interchangeable inputs

• THESIS 12: EXECUTIVE SEARCH QUALITY MUST BECOME THE STANDARD FOR ALL RECRUITMENT<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->For decades, we've maintained a two-tier recruitment system: high-touch, consultative executive search for leadership roles and transactional, process-driven recruitment for everyone else.

• THESIS 13: RECRUITMENT MUST TRANSFORM FROM COST CENTER TO GROWTH ENGINE<!----> <!----><!----> <!---->

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    <!---->The fundamental mistake organizations make is treating recruitment as a necessary expense rather than a strategic investment in future capability

• THESIS 14: ORGANIZATIONAL AI ADOPTION REQUIRES DEMOCRATIZATION, NOT CENTRALIZATION<!----> <!----><!----> <!---->

       <!----> <!----> <!----> <!----> <!----> <!---->    

    <!---->Companies are repeating the mistakes of the early social media era—trying to control AI adoption through centralized policies, restricted access, and top-down use cases. This approach guarantees mediocrity. True transformation happens when organizations unleash the collective intelligence of their people by encouraging experimentation and learning.

• THESIS 15: THE OFFSHORE RECRUITMENT MODEL IS A DYING PARADIGM IN THE AGE OF AI<!----> <!----><!----> <!---->

       <!----> <!----> <!----> <!----> <!----> <!---->    

    <!---->The labor arbitrage model that drove recruitment offshore was built for an analog world where process execution was the core value. In the intelligence economy, this model becomes obsolete. When AI can execute processes more efficiently than any human, the competitive advantage shifts to judgment, consultation, and relationship-building.

• THESIS 16: THE GREATEST COMPETITIVE ADVANTAGE ISN'T HAVING THE BEST AI—IT'S HAVING THE BEST HUMAN-AI INTEGRATION<!----> <!----><!----> <!---->

       <!----> <!----> <!----> <!----> <!----> <!---->    

    <!---->The recruitment industry's AI narrative has focused obsessively on algorithm sophistication while ignoring the more complex challenge of human-AI collaboration. This misses the fundamental truth: the greatest competitive advantage comes not from having marginally better algorithms but from dramatically better integration between human expertise and AI capabilities.
• The recruitment industry stands at a crossroads. One path leads to further industrialization—more automation, more process, more dehumanization. The other leads to renaissance—a return to our consultative roots, enhanced by intelligence that amplifies rather than replaces human judgm
• Or a human-centered marketplace where intelligence—both artificial and human—creates meaningful connections between people and opportunities.

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• “There was always a level of loneliness in the workplace,”
• However, Izuno notes that workplace loneliness likely intensified during the pandemic when digital communications replaced face-to-face interactions, and the quality of workplace communication has continued to deteriorate for many workers since then.
• A clear correlation exists between employee disengagement and feelings of loneliness
• . According to Gallup, this stems from engaged workers finding meaning in their work and feeling connected to both their teams and organizations.
• The consequences of loneliness extend far beyond job satisfaction.
• people lacking community and social connections faced twice the mortality risk compared to those with robust social networks—independent of physical health, socioeconomic status or health practices.
• “Loneliness at work can result in decreased productivity, low satisfaction, stress and burnout,
• Their initiative, called People to Possible, includes executive visits to all 120 Actalent offices, providing employees with opportunities for one-on-one conversations with leaders and open Q&A sessions.
• showing that employees with two to five years of tenure are at the highest risk of leaving the organization, according to the HR leader.
• the crucial role of workplace leaders in creating an environment where employees feel comfortable discussing loneliness.
• Izuno cautions against over-reliance on digital tools. “Human connection outweighs a text or email,” she says. “And the misconstrued intent of tech can also create ambiguity.”
• Technology’s most valuable contribution may be in generating employee data that can help leaders measure the effectiveness of relationship-building programs
• at having employees together in the office is “where the magic happens.

• showing that loneliness is more prevalent among employees younger than 35 compared to those 35 and older.

   
• men and women report loneliness at equal rates
• ully remote employees reported the highest levels of loneliness (25%), compared to 16% for fully on-site workers, while hybrid employees fell in between at 21%.
• high-frequency remote workers should regularly interact with supervisors and colleagues

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• Aujourd’hui, Internet est principalement conçu pour une navigation humaine : des pages structurées visuellement avec du html et du css, des publicités, un style adapté à des lecteurs humains…
• Adapter son contenu à cette nouvelle source de visiteurs peut alors devenir stratégique afin d'attirer des visiteurs provenant d’une navigation via agents.
• Answer.AI propose de fournir un fichier /llms.txt à la racine des sources, afin de donner des instructions aux agents sur comment lire le site ainsi que du contexte sur le contenu du site. Le fonctionnement de ce fichier est analogue à celui du robots.txt,
• La prochaine pièce du puzzle agentique est le MCP : un standard proposé par Anthropic pour harmoniser la manière dont les agents dialoguent avec différents outils.
• Grâce à ce protocole, un agent peut, en quelques échanges normalisés, interagir avec une multitude d’outils. Cela permet d’en intégrer une quantité potentiellement faramineuse en ayant uniquement besoin de savoir quel endpoint interroger,
• ces standards préparent l'avènement d’agents de plus en plus autonomes et pertinents, capables de remplacer Google en tant que porte d’entrée sur Internet.
• Début 2024, Gartner prédisait une diminution de 25% du trafic des moteurs de recherche classiques à horizon 2026. Par ailleurs, Tollbit affirme dans son premier rapport trimestriel que les chatbots IA apportent 96% de trafic en moins aux sites qu’ils référencent.
• avoir un business model basé sur la pub sera-t-il toujours tenable pour les producteurs de contenu dans ce scénario ?
• Tout l’écosystème a donc intérêt à trouver d’autres modes de financement pour les contenus de qualité.
• Le Monde, The Financial Times, Reddit, Stack Overflow... OpenAI annonce régulièrement des partenariats avec des groupes de presse ou plateformes de contenu.
• Le blog d'un expert indépendant peut apparaître aux côtés de publications de grands médias, bénéficiant du référencement naturel si son contenu est pertinent
• Chaque visite sur ces sites, quelle que soit leur taille, génère du trafic qui peut être monétisé via la publicité ou d'autres moyens.
• D'un côté, les grands acteurs qui ont les moyens et l'échelle pour négocier des contrats avec les grands acteurs de l’IA seront rémunérés lorsque leur contenu sera utilisé. De l'autre, cette myriade de sites plus modestes – blogs spécialisés, publications de niche, forums communautaires – verront leur contenu exploité sans compensation,
• Cloudflare propose un outil qui vise à redonner la main aux créateurs de sites web sur ce que font les bots avec leur site. Les promesses de cet outil sont de permettre de bloquer une sélection de bots en un clic, d’observer le trafic issu des bots afin de mieux comprendre ce qu’ils font des données
• D’autres acteurs, comme la start-up TollBit, proposent également aux producteurs de contenu des solutions pour demander un paiement aux bots derrière les agents IA.
• . Elles proposent des solutions pour rétribuer les producteurs de contenu lorsque l’IA utilise leur travail.
• rémunèrent leurs sources à l’usage. Ils sont ensuite eux-mêmes rémunérés par les fournisseurs d’agents qui les intègrent.
• ProRata AI a d’ailleurs l’ambition d’aller plus loin dans le concept et analyser le texte généré pour ensuite retrouver quel créateur de contenu est à l’origine de quoi.
• Ce mécanisme présente plusieurs avantages : il mutualise les coûts de négociation pour les petits sites, offre une plateforme centralisée pour la gestion des droits et des revenus et promet aux constructeurs d’agents l’accès à du contenu de meilleure qualité qu’avec la recherche classique.
• Si un agent est capable d’utiliser n’importe quel outil pourvu qu’il se conforme au MCP, alors on n’aura plus besoin de développeurs pour l’intégrer : l’utilisateur pourrait directement prendre la décision d’autoriser l’utilisation de l’outil par l’agent
• N’oublions pas cependant que laisser la liberté à un agent de choisir son outil n’est pas sans risque, surtout lorsque cet outil donne des accès en écriture : corruption ou suppression de données, paiements non souhaités, fuite de données… C’est pourquoi d’ailleurs les applications demandent souvent confirmation avant de faire des actions au nom de l’utilisateur.
• L’intégration de mots-clefs s’avère contre-productive pour être mis en avant par un agent, alors que la lisibilité et la qualité de la donnée sont des leviers d’action plus efficaces.
• Aurons-nous toujours accès aux sources du contenu sur lequel se basent les agents pour nous répondre
• Et si, pour des raisons de monétisation ou de choix des développeurs d’agents, les sources deviennent peu à peu uniquement accessibles par les agents ?
• Google dominent largement le secteur de la recherche sur internet et ont de facto le pouvoir de décider selon leurs propres critères quels sites mettre en avant. Mais la capacité d’un agent à digérer les différents contenus et donner une réponse unique à nos questions amplifie sa capacité à influencer nos choix
• Toutefois, si ces technologies enlèvent de plus en plus de friction dans la navigation sur internet, leur adoption entraîne de grands défis.
• D’autre part, les enjeux économiques liés à la monétisation du contenu posent la question d’un internet à deux vitesses, où seuls les grands groupes seraient en mesure de négocier leur place dans cet écosystème.
• • Encourager des standards ouverts et interopérables, afin que les petits créateurs et entreprises puissent s’intégrer aux nouveaux paradigmes sans dépendre de monopoles.
  • Explorer de nouveaux modèles de financement, via des standards permettant des micro-paiements pour le contenu ou des modèles de licences équitables pour l’usage des données par les agents IA.
  • Maintenir une transparence sur les sources et la fiabilité des contenus proposés par les agents, afin de préserver notre esprit critique face à une information pré-digérée.
  • Améliorer la transparence des agents IA. C’est un sujet de recherche actif, et tout n’est pas résolu, mais l’utilisation de modèles open source (ou presque), qui donnent plus d’éléments sur ce qui se passe sous le capot (comme exposer la chaîne de pensées de DeepSeek R1, chose qui n’est pas faisable par les modèles o d’OpenAI par exemple) est un bon début. Exposer également les raisons de choix des différents outils ou des sources utilisées pour répondre va également dans le bon sens.

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• About a quarter of respondents report highusage and extensive experience with gen AI— demonstrating what we call gen AI fluency—and 58% incorporate gen AI into their existing work or projects.

• La question n’est plus « Qui est performant ? », mais « Qui sait s’adapter et à quelle vitesse ? »
• près de 92 millions d’emplois, soit environ 8 % de l’ensemble des postes, devraient disparaître d’ici 2030, d’après son rapport sur l’avenir de l’emploi.
• Pendant des décennies, la productivité se mesurait en chiffres : plus de production, des délais plus courts, une visibilité accrue. Elle privilégiait l’activité au détriment du sens, et nous évaluions les performances à travers le nombre d’heures travaillées et les produits livrés.
• Nous entrons dans une ère où la performance ne se mesurera plus par ce que vous avez accompli, mais par votre capacité à penser, à vous adapter et à entraîner les autres.
• que faire des personnes qui se situent juste au-dessus du seuil de performance ? Elles n’échouent pas, mais elles ne prospèrent pas non plus
• Il ne s’agit pas toujours d’un manque de talent : parfois, c’est l’absence de reconnaissance, de clarté sur la valeur apportée ou de soutien adapté qui freine.
• ces systèmes reposent encore sur l’idée d’un employé occupant un poste fixe, suivant une trajectoire claire et prévisible
• plus de la moitié des dirigeants s’attendent à un gain de productivité de 10 à 30 % grâce à l’IA et à l’automatisation dans les trois prochaines années. Deux sur cinq visent des hausses encore plus importantes. Pourtant, près de 60 % estiment que la technologie avance plus vite qu’ils ne peuvent former leurs équipes, et 74 % s’inquiètent de la capacité de leurs talents à s’adapter à temps.
• la plupart des salariés ignorent ce que l’on attend réellement d’eux dans ce nouveau contexte.
• seul un salarié sur cinq affirme avoir une vision claire de son développement professionnel. Plus alarmant encore : seulement 2 % des DRH estiment que leurs équipes disposent des compétences nécessaires pour faire face aux bouleversements en cours.
• On demande aux collaborateurs de franchir un cap dans un système qui, bien souvent, ne les a ni formés ni accompagnés pour évoluer.
• 1. Capacité à innover rapidement
      À quelle fréquence les collaborateurs proposent-ils, testent-ils et améliorent-ils de nouvelles idées ? Combien de temps faut-il pour passer d’une idée à un premier test concret ?
      Indicateurs possibles :
  • Nombre d’idées proposées, testées ou lancées chaque trimestre
  • Délai moyen entre l’idée et sa mise en œuvre
  • Nombre d’expérimentations et de leçons tirées
  • Fréquence des réunions ou retours d’expérience axés sur l’innovation
• 2. Engagement émotionnel
      Les employés sont-ils réellement investis dans leur travail ? Ont-ils envie de contribuer au-delà de ce qui est attendu ? Le cadre de travail favorise-t-il cette implication ?
      Indicateurs possibles :
  • Résultats des enquêtes sur la motivation, le sens, l’énergie et l’alignement
  • Participation volontaire à des projets collectifs
  • Contributions saluées par les collègues qui dépassent le cadre du poste
  • Présence constante d’initiatives personnelles, même en période de changement
• 3. Capacité à apprendre rapidement
      Les collaborateurs progressent-ils chaque mois ? Appliquent-ils de nouvelles compétences adaptées à l’évolution des besoins ?
      Indicateurs possibles :
  • Nouvelles compétences acquises et utilisées dans des projets concrets
  • Taux de réussite des formations ou des reconversions
  • Participation à des missions élargies ou à des rotations internes
  • Retours des managers et collègues sur la progression observable
• 4. Influence au sein du collectif
      Qui a un impact au-delà de son rôle officiel ? Qui fait avancer les idées ou les décisions à l’échelle de l’organisation ?
      Indicateurs possibles :
  • Niveau et qualité de la collaboration entre services
  • Sollicitations reçues pour contribuer à des décisions transverses
  • Présence remarquée dans des échanges à fort enjeu
  • Reconnaissance par les pairs au-delà de l’équipe directe
• 5. Impact sur la culture d’équipe
      Qui renforce la cohésion ? Qui aide les autres à progresser, crée un climat de confiance, et incarne les valeurs de l’entreprise ?
      Indicateurs possibles :
  • Taux de fidélité et d’engagement au sein des équipes
  • Activités de mentorat, d’intégration ou de soutien entre collègues
  • Mise en avant de comportements alignés avec les valeurs
  • Retours sur la qualité du climat d’équipe et le sentiment d’inclusion
• L’IA joue déjà un rôle dans cette redéfinition. D’après une étude du MIT Sloan, 60 % des dirigeants estiment que leurs indicateurs clés de performance ne sont plus adaptés.
• Il ne s’agit pas toujours de se séparer des gens. Il s’agit parfois simplement de les voir autrement.
• De la quantité à l’impact. Moins d’idées, partagées plus consciemment. Plus d’échanges. Plus d’écoute
• Les dirigeants doivent passer d’une culture de l’activité à une culture du résultat.
• Les bons leaders ne supposent pas que l’apprentissage se fait tout seul : ils accompagnent. Ils aident leurs équipes à construire de vrais plans de développement, alignés sur de nouvelles attentes. Ils redéfinissent ce que signifie bien faire son travail.
• La vraie question n’est donc plus : « Allez-vous vous adapter ? » Mais bien : « Qui allez-vous aider à grandir et à avancer avec vous ? »

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• des annonces massives de réduction de coûts, spectaculaires dans la forme, mais rarement suivies d’effets réels, et parfois même contre-productives.
• Lorsqu’elles sont guidées par une logique exclusivement comptable — voire politique ou médiatique — elles peuvent affecter des ressources pourtant clés :
• n apparence, une coupe budgétaire produit un effet immédiat sur les dépenses. Mais dès qu’elle touche à ce qui constitue les fondations structurelles d’une organisation — son capital humain, ses capacités d’apprentissage, — elle déclenche une érosion lente mais irréversible de la performance.
• es modèles d’affaires créent de la valeur à travers un système d’interactions et de complémentarités entre ressources.
• Les organisations sont des systèmes complexes : leur efficacité repose sur leur capacité à générer de l’intelligence collective, à ajuster leurs actions à un environnement mouvant, à innover dans l’incertitude.
• La vision qui cherche à réduire les coûts renvoie à une conception naïve de l'entreprise évoluant dans un marche stable
• Or, lorsque les coupes budgétaires réduisent la capacité des équipes à coopérer, à adapter leurs arbitrages, à réagir aux signaux faibles du marché, elles affaiblissent profondément la dynamique de création de valeur
• les transformations qui échouent sont souvent celles qui détruisent les circuits de mobilisation et les équilibres sociaux internes.
• éduction des coûts qui pose problème — toute organisation a un devoir d’efficience —
• En ignorant les réalités profondes du fonctionnement des organisations — leurs inerties, leurs zones grises, leurs fragiles équilibres — il sacrifie la cohérence au profit du symbole (quitte ensuite à embellir les chiffres).
• l est le symptôme d’une vision simpliste, réductionniste, où la performance est confondue avec la baisse mécanique des dépenses.
• Pour conduire une transformation véritable, il est au contraire indispensable d'adopter une lecture systémique, s’appuyer sur une analyse fine des structures de coûts, des flux de valeur, des fonctions stratégiques

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