Twitter a modifié son algorithme la semaine dernière. La plupart des informations que vous avez lues à ce sujet étaient partiellement correctes. Nous avons lu le code open-source ligne par ligne et comparé le 21 octobre avec le 29 octobre. Trois éléments ont changé : 1. Troncature équitable Lorsque votre fil contient plus de publications que les 2 800 que le modèle de classement peut évaluer, chaque source est désormais réduite du même pourcentage. Avant, la dernière source en file d’attente perdait le plus, et c’est là que se trouvaient les publications de moins de 2 heures. 2. Un avertissement Les publications étiquetées comme de faible qualité ou comme désinformation affichent désormais un avis. Tout le monde le voit, y compris les abonnés. Sur les publications de faible qualité, il bloque les j’aime, les réponses, les partages, les signets et les reposts. 3. L’étiquette « AI slop » Les comptes signalés comme « LLM slop » reçoivent une étiquette de spam qui les cache aux utilisateurs qui ne les suivent pas. Elle dore désormais 7 jours au lieu de 30. Ce qui n’a pas changé : aucun poids de classement. Les dernières modifications datent du 13 et du 14 octobre. Ce qu’il faut faire cette semaine : → Publiez du contenu original lorsque vous pouvez être présent pendant les deux premières heures → Créez des publications que les gens lisent jusqu’au bout → Si vous utilisez l’IA, modifiez jusqu’à ce que la publication ressemble à votre style Le troisième changement est celui que personne n’a couvert. Il est désormais dans le code : le contenu généré par l’IA réduit votre portée. Analyse complète, avec des liens vers chaque fichier du code, dans le premier commentaire.

Octobre a été un véritable cauchemar pour les logiciels. Si vous déployez ou hébergez quoi que ce soit, consultez cette liste : → OVHcloud CLI : si vous avez téléchargé la version v0.11.0 à v0.15.0 le 19 octobre, mettez à jour vers la v0.16.0 et faites pivoter tous les secrets sur ce disque → Rank Math PRO : la version 3.0.123 a été livrée avec une porte dérobée. Considérez tout site ayant activé cette fonction comme compromis → LiteLLM : vérifiez vos téléchargements PyPI et Docker → Tensorlake et SubQuery : auditez vos installations npm → Railway, Zeabur, OpenCode : faites pivoter les clés API stockées là-bas → PHP et Node.js : appliquez les correctifs → eMudhra : mettez à jour vos navigateurs, votre système d’exploitation et Go afin que les 8 clés CA faibles ne soient plus reconnues La liste des violations est longue. La liste des correctifs est plus courte.

Les informations sont tellement manipulées par l’IA que ceux qui gagnent des millions par mois ont arrêté de partager leurs offres, leur marché et leurs funnels 🤣 Iykyk. Une industrie est en train d’évoluer sous nos yeux. Le jeu oblige les opérateurs à reconstruire à partir de zéro. Trouvez un marché avec une douleur, où la demande dépasse l’offre. Gagnez huit chiffres sans en parler à personne ! « Je gagne 1 M$ par mois en vous apprenant à gagner 1 M$ par mois » n’est pas un vrai métier. Ça ne dure pas, sauf si vous gérez une véritable entreprise, faites le travail sale et collectez des données et des insights. Imaginez Jensen enseignant à d’autres fabricants de puces comment construire une entreprise de 5 000 milliards de dollars 🤣 Ce serait le modèle économique le plus stupide qui soit. C’est le chemin le plus rapide pour transformer Nvidia en entreprise standardisée. Construire des entreprises de services est de nouveau à la mode 👨🏾‍🍳 Les informations sont un excellent secteur pour s’enrichir rapidement, et le pire pour s’enrichir, C’EST SÛR.

Peter Steinberger, le créateur d'OpenClaw, estime avoir dépensé environ 10 millions de dollars en jetons le mois dernier. À ce rythme, cela représente 120 millions de dollars par an pour une seule personne. Cela suffirait à payer 500 ingénieurs seniors pendant un an. Son employeur, OpenAI, prend en charge la facture. Il a également admis que tout ce spending n'était pas utile. Donc, quand quelqu'un vous dit « l'IA est moins chère que le recrutement », demandez-vous ce que les jetons ont réellement acheté.

Microsoft vient d’offrir à 60 000 employés une compensation pour quitter l’entreprise. 🫠 Cela représente 27 % de l’effectif total. Et personne n’est licencié. Cela s’appelle une offre de départ volontaire. Acceptez le paiement et partez le 31 décembre. Ou restez. Les employés aux États-Unis, au Royaume-Uni, au Canada et en Inde ont jusqu’au début décembre pour décider. Pourquoi une entreprise paierait-elle des gens pour partir ? Parce que l’IA a besoin de chaque dollar disponible : → centres de données → puces → électricité Au mois de mai, Microsoft avait déjà engagé environ 190 milliards de dollars en dépenses d’investissement pour cette année fiscale. Pour une entreprise de logiciels, les employés représentent généralement le coût le plus élevé. Licencier 60 000 personnes entraînerait des titres négatifs, des employés en colère et des poursuites judiciaires. Un rachat signifie qu’ils choisissent de partir. C’est la nouvelle version des licenciements. Ce qui m’a surpris : cela s’applique jusqu’au niveau 70. Directeurs. Gestionnaires généraux. Même certains postes de vice-président. Et ce n’est pas la première vague. En avril, ils ont mis en place un programme de départ volontaire pour le personnel américain, et plus de 30 % des personnes éligibles l’ont accepté. Microsoft affirme que cela ne signifie pas qu’il lui faut moins de personnes. Personne ne sait combien accepteront l’offre. Mais regardez où l’argent est dirigé. Il passe du capital humain à l’infrastructure IA. Autrefois, les entreprises investissaient dans les gens. Maintenant, elles paient les gens pour partir afin d’acheter davantage de machines. Je m’attends à en voir beaucoup plus.

Trois incidents de sécurité se sont produits au cours des dernières 48 heures. Voici ce qui s’est réellement passé et ce qui doit être fait. 1) L’incident du certificat Une autorité de certification indienne, eMudhra, a généré des clés privées faibles pour 8 de ses certificats intermédiaires lors d’une cérémonie de clés en avril 2025. N’importe qui pouvait récupérer ces clés à partir des certificats publics. Chrome, Firefox, Apple et Microsoft les ont désormais bloqués. 2) La faille Bluetooth de l’iPhone Apple a corrigé une faille Bluetooth permettant à un attaquant à proximité d’exécuter du code sur l’iPhone 11 et les modèles ultérieurs. Le correctif est déjà disponible, dans iOS 27 et 26.7. Apple n’a pas confirmé qu’elle ait été exploitée. 3) Le bug PHP Deux failles dans PHP lui-même permettent une exécution de code à distance sans connexion. Toutes les versions de PHP depuis la 5.4 sont concernées. Des correctifs ont été publiés hier. Les tentatives d’attaque ont commencé avant même la publication du correctif. Chrome a également publié la version 156 cette semaine, avec 353 correctifs de sécurité. Ce qui doit être fait : → Mettez à jour votre navigateur en premier → Mettez à jour votre système d’exploitation sur téléphone et ordinateur → iPhone 11 ou ultérieur : mettez à jour iOS dès maintenant. Gardez le Bluetooth désactivé uniquement jusqu’à ce que vous le fassiez → Mettez à jour les applications de bureau comme Slack, Cursor et Discord → Évitez les réseaux Wi-Fi non fiables jusqu’à ce que vos appareils soient mis à jour → Ignorez tout e-mail proposant un « correctif de certificat ». C’est la vague d’hameçonnage générée par cet incident → Développeurs : mettez à jour pip, uv et npm, ainsi que PHP. La mise à jour est la seule correction complète

Opus 5.5 a presque brisé le paysage des modèles. 😤 Pour qu’un modèle soit intéressant aujourd’hui, il doit proposer quelque chose de novateur. L’argument « 15 % moins bon, mais beaucoup moins cher » ne fonctionne plus. Je pense que 5.5 a aggravé la situation, car il excelle sur toutes les métriques. C’est pourquoi j’ai continué à défendre Muse Wonderful et que je l’utilise encore beaucoup. Ce qu’il possède, c’est une voix. Il est suffisamment proche des modèles de pointe pour être utilisable, mais il ne donne pas l’impression d’être un Claude allégé. C’est pourquoi je l’ai continué à utiliser. Un modèle extérieur à OpenAI et Anthropic doit posséder une capacité novatrice pour avoir de l’importance. Et pour attirer l’attention, cette capacité doit être facile à démontrer, comme le travail 3D d’Astra. La voix de Muse Wonderful est difficile à mettre en avant de manière accrocheuse. On ne la ressent qu’en souscrivant au abonnement mensuel de 50 $ de Meta, et presque personne ne le fera. Personne ne s’intéresse donc au modèle. C’est dommage, car je l’aime. Mais ils en sont responsables eux-mêmes. Le lancement de Wonderful a été mal géré : des noms de modèles mauvais, et le bon modèle verrouillé derrière un abonnement.

Comment quitter votre emploi en entreprise et développer des applications sans risquer vos économies (le plan en 6 phases) 👇 Phase 1 : Développez pendant que vous êtes encore employé → Ne quittez pas encore. Votre salaire est votre premier investisseur → Choisissez un problème douloureux que vous ou vos collègues rencontrez chaque semaine → Parlez à 20 personnes qui ont ce problème Phase 2 : Livrez un produit moche, livrez vite → Développez un MVP en 2 à 3 semaines avec Cursor, Lovable ou Bolt → Une fonctionnalité principale. Pas de tableaux de bord, pas de pages de paramètres → Ajoutez un lien de paiement dès le premier jour Phase 3 : Obtenez vos 10 premiers utilisateurs payants → Envoyez des messages directs aux personnes qui ont le problème, pas à des « amis qui pourraient aimer » → Publiez régulièrement votre parcours de développement sur X → Si personne ne paie, changez de problème, pas l’aspect visuel Phase 4 : Identifiez ce qui fonctionne → Suivez les inscriptions, l’activation et les paiements → Concentrez-vous sur le canal qui apporte les utilisateurs → Augmentez les prix. La plupart des premières applications sont sous-évaluées Phase 5 : Construisez un portefeuille, pas un seul pari → Lancez l’application #2 en utilisant la même pile et le même plan → Réutilisez l’authentification, les paiements et les pages de présentation → De petites applications avec plusieurs succès battent une seule application parfaite Phase 6 : Quittez avec des preuves, pas avec de l’espoir → Quittez lorsque les revenus de l’application couvrent 6 à 12 mois de dépenses → Pas quand vous vous sentez « motivé » Personne ne devient millionnaire en quittant d’abord. Ils le deviennent en construisant d’abord. 🚀

TOP 3 OUTILS POUR DÉVELOPPER VOTRE PRÉSENCE SUR LINKEDIN Vous essayez de développer votre présence sur LinkedIn ? Publier de temps en temps ne suffit pas. Vous avez besoin d’un système de contenu qui vous aide à trouver des idées, à transformer ces idées en publications, à rester cohérent et à apprendre de ce qui fonctionne. Trois outils à avoir dans votre radar : 1. Taplio → Flux de travail pour le contenu et la marque personnelle sur LinkedIn. 2. VoiceMOAT → Contenu basé sur la voix pour LinkedIn et X. 3. Supergrow → Création de contenu LinkedIn assistée par l’IA. Les outils ne construiront pas votre marque personnelle à votre place. Mais le bon flux de travail peut éliminer une grande partie des obstacles entre l’idée et sa publication réelle. Enregistrez ce Reel si LinkedIn fait partie de votre stratégie de croissance.

TOP 3 OUTILS D’ÉCRITURE IA POUR LES RÉSEAUX SOCIAUX Les outils d’écriture IA sont partout. Mais l’écriture pour les réseaux sociaux présente un problème différent. Vous n’avez pas simplement besoin de contenu grammaticalement correct. Vous avez besoin de contenu qui sonne naturel, qui s’adapte à la plateforme et qui ne semble pas provenir du même IA que tout le monde utilise. Trois outils à découvrir : 1. VoiceMOAT → axé sur la création de contenu social autour de votre propre voix d’écriture. 2. Typefully → conçu pour écrire et publier du contenu sur les réseaux sociaux. 3. Taplio → fortement orienté sur le contenu LinkedIn et la marque personnelle. Le meilleur flux de travail d’écriture IA n’est pas « l’IA écrit tout ». C’est : Votre idée → l’IA aide → vous affinez → votre voix reste intacte. Enregistrez cette liste pour votre prochain flux de travail de contenu.