1. Et si demain, c'étaient les IA qui nous embauchaient ?

Le sujet de l'Agentic AI explose en ce moment. On voit apparaître des outils comme Moltbook, un forum où des IA discutent entre elles, ou encore Rent a Human, une plateforme où des agents IA proposent de louer des humains pour exécuter des tâches.

Ça pose une question provocante : et si demain, ce n'était plus nous qui payions les IA pour exécuter, mais les IA qui nous payaient pour intervenir ?

C'est stimulant. Mais notre conviction est différente.

L'Agentic AI, telle qu'on la conçoit aujourd'hui, est selon nous une phase de transition. On construit des agents pour interfacer des LLM avec des outils conçus pour des humains. On simule des clics, on automatise des workflows pensés pour nous.

À terme, cette couche intermédiaire disparaîtra. Les LLM s'interfaceront directement avec les systèmes, sans passer par une simulation d'action humaine.

Les agents ne sont pas la destination. Ils sont le pont.

2. Ollama et le pouvoir des petits modèles

On continue de voir la course aux LLM toujours plus massifs. Plus de paramètres, plus de puissance, plus de coûts et aussi plus d'énergie pour entraîner et interagir avec ces modèles.

Notre conviction : 99% de vos prompts quotidiens n'ont pas besoin de cette artillerie.

La plupart des requêtes qu'on envoie à ChatGPT, Claude ou encore Gemini pourraient être traitées par des modèles légers, qui tournent en local sur votre machine.

C'est exactement ce que permet Ollama. En quelques clics, vous installez un ChatGPT local. Les modèles font entre 500 Mo et 3 Go, et ça fonctionne sur un ordinateur standard.

Pourquoi c'est intéressant : → Vos données restent chez vous, confidentialité totale → Aucune dépendance aux API externes → Coûts d'exploitation quasi nuls

3. Vibecoding : attention au FOMO qui tue le focus

On a échangé récemment avec un de nos clients entrepreneurs, très actif sur les outils de génération de code.

Sa remarque était lucide : "C'est addictif."

Prototyper une idée en quelques minutes, voir un résultat immédiat, créer un nouveau produit avant le déjeuner, la dopamine est réelle. Mais sans s'en rendre compte, on y passe des heures.

Et ce temps-là, pour un dirigeant, c'est du temps qui ne va pas dans le business.

Notre position : Comprendre ces outils, savoir ce qu'ils permettent, oui. Mais il faut savoir rester maître de son agenda. L'objectif reste de faire tourner la boîte, pas de devenir expert en prompts.

4. Souveraineté numérique : Mistral passe à l'offensive

Les tensions géopolitiques relancent le débat — menaces sur les systèmes bancaires européens, sur les outils Microsoft, etc. Un shutdown total demain ? Non. Mais le signal est clair : l'indépendance technologique redevient un sujet stratégique.

Et les initiatives se multiplient. À commencer par Mistral AI, qui vient d'annoncer la construction d'un datacenter en Suède pour 1,2 milliard d'euros. Ouverture prévue en 2027, opéré par EcoDataCenter, alimenté en énergie verte. L'objectif affiché : renforcer les capacités souveraines de l'Europe en matière d'IA.

Côté stratégie commerciale, Mistral a fait un choix clair. Nous avons récemment échangé avec l'un de leurs commerciaux : fini le déploiement chez les écoles, universités ou PME. Mistral concentre désormais toute son énergie sur les grands comptes. Concrètement, ils envoient des ingénieurs directement chez leurs clients pour déployer leurs modèles et les adapter aux use cases métiers.

Ce type d'investissement infrastructure montre une ambition qu'on n'avait pas encore vue côté européen.

Une question reste ouverte : y a-t-il une place pour un ChatGPT européen grand public ? Peut-être. Mais a-t-on les moyens de financer un tel outil quand OpenAI prévoit 14 milliards de dollars de pertes en 2026 ?

5. Une levée de 3 millions pour l’un de nos clients

Scholé AI vient de boucler une levée de 3 millions de dollars avec Ace Ventures.

L'équipe est solide : des ML Engineers issus de l'EPFL et de Berkeley. Leur focus : déployer l'IA sur la formation continue en entreprise, avec des POC progressifs chez des grands corporates suisses comme Swisscom.

Leur approche : des cours interactifs générés à la demande, adaptés aux besoins métiers. L'objectif est de proposer des formations sur mesure pour assurer une montée en compétences continue.

→ Si le sujet vous intéresse nous vous invitons à visiter leur site internet : schole.ai

6. Le learning on demand : nouveau modèle d'apprentissage ?

Ce que fait Scholé rejoint une tendance de fond qu'on observe.

On passe progressivement de "apprendre pour savoir" à "apprendre pour faire".

Les sujets évoluent tellement vite qu'il devient impossible de rester à jour en continu. Accumuler des connaissances "au cas où" ne fonctionne plus. La compétence clé devient la capacité à acquérir rapidement ce qu'il faut, au moment où il le faut, pour résoudre un problème concret.

C'est un changement de paradigme.

7. La santé, gros sujet IA de 2026 ?

OpenAI lance ChatGPT Health, un outil dédié aux questions de santé. Quelques heures plus tard, Google DeepMind annonce AlphaGenome API, destiné aux chercheurs en génomique.

Ce n'est pas un hasard. Les données d'usage montrent que la santé est l'un des cas d'utilisation les plus demandés sur les assistants conversationnels.

On entre dans l'ère des modèles verticalisés. Et la santé semble être le premier terrain de jeu sérieux des grands labs d'IA.

À très vite pour la prochaine édition.

L'équipe Bumps