mercredi 28 janvier 2026
Gemini 4 prédit des capacités révolutionnaires avec Astra et mariner
dimanche 25 janvier 2026
ce que le RAG peut décupler optimiser dynamiquement
La Génération Augmentée par Récupération (RAG) agit comme un pont entre les connaissances internes d'un modèle et des bases de données externes, améliorant la précision du contenu dynamique de plusieurs manières fondamentales.
Voici comment le RAG optimise la fiabilité et la pertinence des informations injectées dans un prompt :
1. Réduction des hallucinations et ancrage factuel
Le RAG transforme le processus de génération de "simple prédiction" en un cadre de type "Récupérer-Lire".
- Ancrage sémantique : En calculant la similarité sémantique, le système extrait des fragments de documents pertinents qui servent de "source de vérité".
- Atténuation des erreurs : Le modèle s'appuie sur ces références externes plutôt que sur ses seules probabilités statistiques, ce qui réduit considérablement la génération de contenus factuellement incorrects.
2. Accès à des données fraîches et spécialisées
Contrairement à la mémoire paramétrique (connaissances acquises lors de l'entraînement), le RAG utilise une mémoire non paramétrique.
- Actualisation en temps réel : Le RAG comble la lacune des modèles dont les données s'arrêtent à une date de coupure, permettant d'inclure des actualités récentes ou des événements post-entraînement.
- Données privées et spécifiques : Il permet d'intégrer du contenu dynamique provenant de sources inaccessibles au public, comme des dossiers médicaux (via des standards comme SMART on FHIR), des manuels techniques internes ou des bases de connaissances d'entreprise.
3. Filtrage du "bruit" et pertinence contextuelle
L'une des clés de la précision réside dans la capacité à isoler l'information utile au milieu de données volumineuses :
- Filtrage de pertinence : Cette technique extrait uniquement les segments de texte directement liés à la requête, éliminant le "bruit" qui pourrait distraire le modèle.
- Reranking (Ré-ordonnancement) : Les systèmes avancés utilisent un "cross-encoder" pour replacer les informations les plus cruciales aux "bords" du prompt (début ou fin), évitant ainsi le phénomène de perte de précision au milieu des longs contextes (Lost in the Middle).
4. Vérifiabilité et Transparence
Le RAG rend le processus de raisonnement plus transparent, ce qui renforce la précision perçue et réelle :
- Citations et sources : Le système peut localiser et citer les références originales, permettant à l'utilisateur de vérifier l'exactitude de la réponse générée.
- Vérification en chaîne (CoVe) : Les requêtes enrichies par le RAG peuvent être soumises à un cycle de validation où l'IA génère des questions ciblées sur ses propres affirmations pour détecter d'éventuelles incohérences avant de livrer la réponse finale.
5. Évaluation automatisée de la fidélité
Des frameworks spécialisés comme RAGAS ou ARES permettent de mesurer mathématiquement la qualité du contenu dynamique récupéré.
- Précision du contexte : Mesure le rapport signal/bruit des informations récupérées.
- Fidélité (Faithfulness) : Évalue si la réponse générée est strictement soutenue par le contexte récupéré, garantissant qu'aucune information n'a été inventée durant la synthèse.
Topito Digiramag highlights about LLM vl_jepa
Vl_jepa next llm déja opérationnel
Provide timestamps for each main point discussed in the video #vljepa (prompt)
🧵1/12 ALERTE IA – Yann LeCun distance t-il ChatGPT ?! VL-JEPA explose les LLM ! 🔥
Topito décrypte le scoop Meta : fini les mots, place au SENS pur ! Timeline choc + punchs digimag. Prêt ? GO ! ⬇️ [11]
🧵2/12 **00:00 – LE HOOK **
"Fin des LLM comme on les connaît !" Dr. McCoy (clone IA de Julia) balance : LeCun lâche VL-JEPA, l'anti-ChatGPT. Pas de blabla token par token. Du sens DIRECT. BOOM. [11]
🧵3/12 **01:01 – C QUI LE BOSS ?**
Yann LeCun, ex-chief Meta, Turing Award. Droppe VL-JEPA : prédit le "meaning" des vidéos. Un gosse de 4 ans voit + que TOUS les texts humains. Réalité > mots ! [11][1]
🧵4/12 **02:05 – EXEMPLE **
Toi tu vois "main chope bouteille" d'un coup. Pas frame par frame. VL-JEPA = cerveau humain : world models instantanés. LLM ? Des commentateurs chiants. 😂 [11]
🧵5/12 **05:12 – TECH PURE**
Espace latent continu ! Points rouges (hypothèses) → bleus (verrouillés). Moitié params des VLM, x6 efficacité. Benchmarks pulvérisés : captioning vidéo ZÉRO-SHOT. [12][11]
🧵6/12 **08:23 – CLIFF 2025-27**
2025 : Agents auto. 2026 : Robots partout (Optimus, Figure). 2027 : ASI meaning-based. LeCun quitte Meta pour sa super-IA. Fork total vs OpenAI scaling. [11]
🧵7/12 **13:28 – VÉRITÉ CRUE**
Industrie = 100s milliards sur tokens ? WRONG BET ! Intelligence = causalité, physique, NON narration. Robots laundry + self-driving en 20h = VL-JEPA power. [11]
🧵8/12 **15:43 – PHILO CHOC**
Penser = langage ? NON. LLM plafonnent (physique, causal). JEPA : sens latent > text. Humain gagne par OBSERVATION, pas livres. LeCun prouve. [4]
🧵9/12 **16:30 – CONTRE-ARGU**
GPT-4o, Claude 3.5 crushent ? OK mais hybride gagne : langage (comm) + meaning (réalité). Winners = ceux qui mixent ! [11]
🧵10/12 **18:05 – ACTION DIGI**
1️⃣ Lis papier Meta (open-source).
2️⃣ Pivot strat : vision/robotix > chatbots.
3️⃣ Robo-watch : Tesla, Boston Dynamics.
4️⃣ FirstMovers.ai/labs pour scaler. [11]
🧵11/12 **PUNCHLINE**
VL-JEPA = iPhone 1.0 de l'IA embodied. Imperfect mais RÉVOLUTION. 2026 : robots > humains en physique. T'es first mover ou suiveur ? 🔥🤖 [13]
🧵12/12 RT si VL-JEPA = futur AGI ! Follow TopitoAnalyst pour IA trends FR. #VLJEPA #LeCun #MetaAI #AGI #Robotics Abonne-toi Julia ! 💥 [11]
Citations :
[1] V-JEPA, le modèle de Meta qui se rapproche de l' ... https://www.actuia.com/actualite/v-jepa-le-modele-de-meta-qui-se-rapproche-de-lintelligence-humaine-et-de-la-vision-de-yann-lecun/
[2] Meta avance un peu plus vers l'AMI avec son modèle V-JEPA https://www.informatiquenews.fr/meta-avance-un-peu-plus-vers-lami-avec-son-modele-v-jepa-97666
[3] Ce que Yann LeCun vient de publier change tout : l'IA ... https://www.futura-sciences.com/tech/actualites/technologie-ca-y-est-meta-resout-talon-achille-ia-comprehension-monde-physique-122790/
[4] AI: Connaissez-vous les Joint Embedding Predictive ... https://www.frenchweb.fr/ai-connaissez-vous-les-joint-embedding-predictive-architectures-jepa-et-les-world-models/458786
[5] Par Yann Lecun : Nouveau Vision Language JEPA avec ... https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1pvrzts/by_yann_lecun_new_vision_language_jepa_with/
[6] Yann Le Cun, Méta nous présente JEPA, le futur de l' ... https://www.youtube.com/watch?v=t9AOqaqZ5Hw
[7] [D] VL-JEPA : Pourquoi la prédiction des plongements ... https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1pzgrsg/d_vljepa_why_predicting_embeddings_beats/
[8] Présentation du modèle mondial V-JEPA 2 (enfin!!!!) https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1l8wf1r/introducing_the_vjepa_2_world_model_finally/
[9] Qu'est ce que V-JEPA ? https://fr.linkedin.com/pulse/quest-ce-v-jepa-jean-fran%C3%A7ois-moreau-7ckae
[10] Découvrir les modèles JEPA, le pari IA de Yann LeCun https://agentland.fr/llm-actu/decouvrir-modeles-jepa-pari-ia-yann-lecun/
[11] Meta Just Changed Everything - The End of Language-Based AI? https://www.youtube.com/watch?v=n2DspZG31B0
[12] VL-JEPA: JOINT EMBEDDING PREDICTIVE https://openreview.net/pdf?id=tjimrqc2BU
[13] V-JEPA: The next step toward advanced machine ... https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/
_______
Here are the main sections of the video with approximate timestamps. [1]
| Time | Main point |
| --- | --- |
| 0:00–0:24 | Hook: “Meta’s former AI chief just dropped a paper that might signal the end of ChatGPT-style AI.” Introduction of Dr. McCoy (Julia’s AI clone). [1] |
| 0:24–1:01 | Who Julia/First Movers are, brief promo for AI Labs and future-of-work positioning. [1] |
| 1:01–1:20 | Introduction of Yann LeCun, his role at Meta, Turing Award, and the new VL-JEPA paper. [1] |
| 1:20–2:05 | How current LLMs work: token-by-token text generation (ChatGPT, Claude, Gemini) vs VL-JEPA, which predicts meaning directly. [1] |
| 2:05–2:46 | Intuition example: how humans understand a video (hand, bottle, action) vs frame-by-frame narration; VL-JEPA as thinking in meaning. [1] |
| 2:46–3:23 | Inserted LeCun clip: “language is not intelligence,” critique of being “fooled” by language manipulation and past overhyped AI waves. [1] |
| 3:23–4:05 | Industry bet on language models (OpenAI, Google, Anthropic) vs LeCun’s view that intelligence is world understanding and language is just an output. [1] |
| 4:05–4:34 | Four-year-old child visual data vs all human text; claim that real world contains far more information than language. [1] |
| 4:34–5:12 | Why AGI can’t come from words alone; need AI that understands reality itself. Transition to technical explanation. [1] |
| 5:12–6:01 | Traditional vision models: per-frame, reactive, no memory. Introduction of continuous “meaning space” and red/blue dot visualization of VL-JEPA’s evolving understanding. [1] |
| 6:01–6:40 | Temporal understanding: how VL-JEPA locks in once it has enough evidence, closer to human-style perception. [1] |
| 6:40–7:18 | Efficiency and scale: better results with ~half the parameters of traditional vision-language models; contrast with huge LLMs like GPT‑4 and Claude. [1] |
| 7:18–7:46 | Benchmarks: zero-shot video captioning and video classification where VL-JEPA “destroys” competition, higher quality with less compute. [1] |
| 7:46–8:23 | Framing: not incremental but a fundamental new architecture; link to “automation cliff” narrative (2025–2027). [1] |
| 8:23–9:00 | Why we don’t yet have domestic robots or level-5 self-driving; limitation of language-based AI for physical world understanding. [1] |
| 9:00–9:32 | VL-JEPA’s strengths in temporal dynamics, physical interactions, causal relationships; key missing piece for embodied AI. [1] |
| 9:32–10:09 | Acknowledgment that predictions can be wrong; first-generation tech; analogy with early iPhone as imperfect but revolutionary paradigm shift. [1] |
| 10:09–10:46 | Critique of chatbots/text obsession; call for AI that thinks in meaning and uses language only to communicate. [1] |
| 10:46–11:24 | LeCun leaving Meta to start a superintelligence company; signal that VL-JEPA-style approach is serious. [1] |
| 11:24–12:06 | Contrast with OpenAI/Google/Anthropic continuing to scale language models; VL-JEPA as a different path to AGI, “fork in the road.” [1] |
| 12:06–13:00 | 2025–2027 timeline: 2025 autonomous agents (language-first), 2026 embodied AI (robots at scale), 2027 potential artificial superintelligence (ASI). [1] |
| 13:00–13:28 | Claim: ASI won’t think like ChatGPT; it will think in pure meaning and causal world models, with language as one output format. [1] |
| 13:28–14:10 | “Uncomfortable truth”: industry might be optimizing the wrong thing by scaling language models; importance of world models and causality. [1] |
| 14:10–15:00 | “What this means for you” part 1: if you’re building AI products, think beyond chatbots; focus on AI that understands reality and JEPA-style architectures. [1] |
| 15:00–15:43 | “What this means for you” part 2: robotics/computer vision focus; Meta open-sourcing research; paradigm shifts create new winners; AI safety and opacity of meaning-based models. [1] |
| 15:43–16:30 | Philosophical segment: is thinking the same as language? Cognitive science debate; claim that meaning-based/latent-space systems avoid language-model ceilings. [1] |
| 16:30–17:10 | Counter-argument: language models (GPT‑4, Claude 3.5, Gemini Ultra) are very strong; possibility of AGI via scaling LMs; Julia’s position that we need both language- and meaning-based reasoning. [1] |
| 17:10–18:05 | Strategic advice: we are in fastest-ever tech transition; first movers in AI, agents, and embodied AI gain outsized advantage; “automation cliff” reiterated. [1] |
| 18:05–19:10 | Call to action: read the VL-JEPA paper, rethink AI strategy beyond chat, watch robotics space, stay ahead via First Movers AI Labs and subscribing to the channel. [1] |
| 19:10–19:38 | Closing promo: AI Labs, training, frameworks, and invitation to join FirstMovers.ai/labs. [1] |
Citations :
[1] Meta Just Changed Everything - The End of Language-Based AI? https://www.youtube.com/watch?v=n2DspZG31B0
https://youtu.be/n2DspZG31B0?si=5EqjaVO6003fC0rK
vendredi 23 janvier 2026
Top IA_salesranking tunnel-de-vente advanced webtoolsIA
wiikads: IA_salesranking tunnel-de-vente advanced webtoolsIA: G2 for Business the future of software buying. Search Software and Services tunnel-de-vente alternatives AI-Generated Results Here are some ...
Alternatives gratuites à Venturekit.ai Business-plan
Le Framework de prompt Ingineering
1. Executive Briefing
Le prompt engineering, ou l'art de dialoguer avec une intelligence artificielle, n'est plus une discipline technique réservée aux experts. C'est aujourd'hui un levier business essentiel pour les TPE et PME. Ce guide vous fournit un framework simple et directement actionnable pour transformer l'IA en un puissant moteur de croissance, capable d'améliorer radicalement votre référencement (SEO/AEO) et votre génération de leads. Le bénéfice est clair : gagner en visibilité et en compétitivité, sans investir dans des stratégies marketing lourdes et coûteuses.
2. Le Principe de Pareto Appliqué au Prompting : 20% d'Effort pour 80% de Résultats SEO
Le prompt engineering ne doit pas être abordé comme une discipline complexe et chronophage. Il s'agit plutôt d'un ensemble de "quick wins" stratégiques. En vous concentrant sur quelques techniques fondamentales, basées sur le principe de Pareto (20% des efforts génèrent 80% des résultats), vous pouvez maximiser votre impact SEO avec un minimum d'investissement en temps. L'objectif est de se concentrer sur les actions qui fonctionnent vraiment pour décupler votre efficacité.
2.1. Le Prompting : Le Nouveau Brief Stratégique pour l'IA
Il est crucial de comprendre qu'un prompt n'est pas une astuce pour tromper l'IA, mais une méthode pour lui apprendre à penser clairement. Chaque prompt que vous rédigez doit être considéré comme le "blueprint" ou le plan directeur de votre contenu. Plus précisément, il s'agit de fournir le plan directeur de la réponse souhaitée. Vous ne modifiez pas la manière dont l'IA "pense" en interne, mais vous structurez de manière rigide le résultat attendu. Un prompt de haute qualité est l'équivalent numérique d'un brief de contenu parfait, communiqué à un expert. C'est la première étape, non négociable, pour créer un contenu que Google et les autres moteurs de recherche valorisent pour sa pertinence et sa clarté.
2.2. Le Framework "RTF" : Votre Commande Rapide pour des Contenus Optimisés
Pour structurer n'importe quelle requête de manière ultra-efficace, le framework "RTF" (Rôle, Tâche, Format) est votre meilleur allié. Il transforme une demande vague en une instruction précise. Il ne s'agit pas de remplacer le langage naturel, mais de l'enrichir d'un raccourci haute efficacité pour les utilisateurs avertis afin d'éliminer toute ambiguïté et d'accélérer le flux de travail.
* Approche conversationnelle : "Bonjour, peux-tu agir comme un professeur et expliquer la gravité en utilisant une analogie ?"
* Raccourci haute efficacité : /ROLE: Professeur /TASK: Expliquer la gravité /FORMAT: Analogie
Ce changement de syntaxe élimine les ambiguïtés et accélère considérablement votre flux de travail.
Composant Description Stratégique Exemple d'Application SEO
Rôle (/ROLE) Assigne une persona et une expertise à l'IA. Cela contraint le modèle à adopter un ton, un vocabulaire et une perspective spécifiques, ce qui augmente considérablement la pertinence du contenu pour votre audience cible. /ROLE: Expert SEO B2B spécialisé dans le secteur de l'artisanat
Tâche (/TASK) Décrit l'action précise que vous attendez de l'IA. La clarté de la tâche est directement proportionnelle à la qualité du résultat. Soyez spécifique sur le "quoi", le "pourquoi" et le "pour qui". /TASK: Rédiger 5 idées de titres d'articles de blog sur les avantages des matériaux écologiques dans la construction, en ciblant le mot-clé "rénovation durable"
Format (/FORMAT) Définit la structure de la réponse. C'est un levier essentiel pour l'optimisation pour les moteurs de réponse (AEO), car un formatage clair (listes, tableaux) augmente les chances d'apparaître en "featured snippet". /FORMAT: Tableau Markdown avec les colonnes 'Titre Suggéré', 'Intention de Recherche Ciblée' et 'Justification SEO (1 phrase)'
Ce framework simple est la base qui vous permettra d'obtenir des résultats immédiats. Une fois maîtrisé, vous pourrez le combiner avec les techniques plus spécifiques ci-dessous.
3. Les Techniques Fondamentales pour un Impact SEO Immédiat
Pour passer de réponses génériques à des contenus spécifiques, pertinents et parfaitement formatés pour les moteurs de recherche modernes, il est essentiel de maîtriser quelques instructions de base. Cette section constitue votre boîte à outils pour transformer l'IA en un véritable atout pour votre stratégie de contenu.
3.1. Le Jeu de Rôle (/ROLE) : Transformez l'IA en Votre Équipe d'Experts
Le "Role Prompting" est stratégiquement crucial. En assignant une persona précise à l'IA, vous la forcez à sortir de son rôle d'assistant généraliste pour adopter un ton, une expertise et une perspective qui résonnent avec votre audience. Techniquement, cela contraint le modèle de langage à puiser dans un sous-ensemble spécifique de ses données d'entraînement, activant les schémas linguistiques et les connaissances associés à cette persona. C'est le moyen le plus simple de générer un contenu authentique et aligné avec votre marque.
Exemples actionnables pour une TPE/PME :
* Activer le mode "Expert SEO" : Tu es un consultant SEO avec 10 ans d'expérience dans l'e-commerce de niche. Analyse la page produit suivante et propose 3 améliorations pour le SEO on-page.
* Simuler votre "Client Idéal" : Tu es le gérant d'une PME de 15 salariés dans le bâtiment. Quelles sont les 5 questions que tu te poserais avant d'investir dans un nouveau logiciel de gestion de chantier ?
* Incarner un "Journaliste Critique" : Tu es un journaliste économique sceptique. Analyse mon nouveau service et liste les 3 objections les plus probables que mes prospects pourraient avoir.
3.2. Le Contexte (/CONTEXT) : Nourrissez l'IA avec Vos Données Stratégiques
Le contexte est ce qui transforme un texte générique en un actif de contenu à forte valeur ajoutée. Sans vos instructions, l'IA ne connaît ni votre entreprise, ni vos produits, ni vos clients, ni vos concurrents. Fournir le bon contexte est la clé pour obtenir des résultats personnalisés et performants.
1. Mots-clés et Questions Fréquentes : Injectez directement votre recherche de mots-clés. Utilise les mots-clés suivants : [mot-clé 1], [mot-clé 2]. Intègre également des réponses claires aux questions suivantes, inspirées des "Autres questions posées" sur Google : [question 1], [question 2].
2. Votre Voix de Marque : Fournissez un court extrait d'un texte existant dont vous êtes satisfait. Voici un exemple de notre ton et style. Rédige ta réponse en imitant cette voix : [coller 2-3 phrases de votre site web].
3. Informations sur l'Audience : Donnez à l'IA une description succincte de votre persona client. La cible est un artisan indépendant, âgé de 40 à 55 ans, qui est très compétent dans son métier mais peu à l'aise avec la technologie. Utilise un langage simple, direct et rassurant.
3.3. Le Formatage (/FORMAT) : Visez les "Featured Snippets" et les Réponses Directes
L'optimisation pour les moteurs de réponse (Answer Engine Optimization - AEO) est devenue aussi importante que le SEO traditionnel. Google cherche à fournir des réponses directes à ses utilisateurs. En structurant la réponse de l'IA dans des formats clairs, vous augmentez drastiquement vos chances d'être sélectionné pour les "extraits enrichis" (featured snippets), qui apparaissent en position zéro.
Commandes de formatage "quick win" :
* Format: Liste à puces pour les bénéfices, les étapes ou les caractéristiques.
* Format: Tableau Markdown pour comparer des options ou présenter des données structurées.
* Format: Section FAQ avec des questions courtes et des réponses directes (2-3 phrases maximum par réponse) pour cibler les requêtes informationnelles.
Une fois ces bases maîtrisées, il est temps d'explorer des stratégies plus avancées pour creuser un véritable écart avec la concurrence.
4. Stratégies Avancées pour Dominer les Résultats de Recherche
Ces techniques avancées vous font passer de la simple "génération de texte" à la "co-création de stratégies de contenu". Elles permettent de produire des contenus plus profonds, mieux raisonnés et d'une qualité inégalée, envoyant ainsi des signaux de pertinence très forts aux algorithmes des moteurs de recherche.
4.1. La Pensée Séquentielle (/CHAIN OF THOUGHT) : La Profondeur au Service de la Pertinence
Le "Chain-of-Thought" (CoT) consiste à forcer l'IA à décomposer son raisonnement étape par étape avant de donner une réponse finale. En rendant son processus de pensée transparent, cette méthode oblige le modèle à produire des réponses plus logiques, complètes et bien structurées. Cette approche est fondamentale pour le framework ReAct (Reason + Act), qui transforme l'IA en un véritable partenaire de recherche. ReAct permet au modèle non seulement de raisonner, mais aussi d'interagir avec des environnements externes (comme Wikipédia) pour y chercher des informations et les intégrer à son raisonnement. L'IA n'est plus un système fermé ; elle devient capable d'enrichir ses réponses avec des données vérifiées, ce qui est parfait pour créer des contenus de fond (piliers de contenu, guides ultimes) qui performent durablement en SEO.
Exemple d'instruction : Avant de répondre, décompose ton raisonnement étape par étape pour expliquer comment tu vas structurer un guide complet sur [sujet].
4.2. L'Apprentissage par l'Exemple ("Few-Shot Prompting") : Garantir la Cohérence de Votre Marque
Cette technique consiste à fournir à l'IA quelques exemples concrets de paires "question/réponse" ou "instruction/résultat" pour lui montrer précisément le style, le ton et la structure que vous attendez. C'est la méthode la plus fiable pour assurer une cohérence de marque sur le long terme à travers tous vos contenus. Cette cohérence est un critère de qualité indirectement valorisé par les moteurs de recherche car elle améliore l'expérience utilisateur.
Exemple d'instruction : Voici 3 exemples de descriptions de produits. Rédige une nouvelle description pour [nouveau produit] en suivant exactement ce format et ce ton.
4.3. L'Auto-Correction (/REFLECTIVE MODE) : Intégrez le Contrôle Qualité dans le Prompt
Le mode réflectif est une instruction qui demande à l'IA d'agir comme son propre contrôleur qualité. En lui demandant de "critiquer sa propre réponse et de proposer des améliorations", vous intégrez une boucle de relecture et d'optimisation directement dans le processus de génération. Cette approche fait partie d'une famille de techniques d'auto-amélioration, comme le "Self-Refine", qui s'appuient sur un feedback itératif pour affiner le texte pour la clarté, la précision et l'alignement SEO avant même votre propre relecture.
Exemple d'instruction : Génère le texte. Ensuite, dans un second temps, analyse ta propre réponse. Identifie 3 points faibles (manque de clarté, ton inapproprié, optimisation SEO faible) et propose une version améliorée.
Ces techniques transforment l'IA d'un simple rédacteur en un véritable partenaire stratégique. L'étape suivante consiste à formaliser ce partenariat dans un processus opérationnel.
5. Votre Playbook Opérationnel : De l'Idée à la Publication en 5 Étapes
Cette section est un framework directement exploitable, une checklist conçue pour les dirigeants et freelances qui ont besoin d'efficacité. L'objectif est de structurer votre processus de création de contenu avec l'IA pour garantir rapidité et qualité à chaque étape, sans jamais perdre de vue vos objectifs stratégiques.
5.1. Checklist : Un Workflow de Prompting en 5 Étapes
1. Étape 1 : Définir la Mission (Le Brief Initial). Ne commencez jamais sans un objectif clair. Utilisez le framework RTF (Rôle, Tâche, Format) pour poser des bases solides et sans ambiguïté. C'est le brief que vous donneriez à un membre de votre équipe.
2. Étape 2 : Injecter le Contexte Stratégique. Fournissez à l'IA les munitions dont elle a besoin. Listez les éléments clés : les mots-clés principaux et secondaires, 2-3 questions fréquentes d'internautes (issues de votre recherche), une brève description de votre persona cible, et une phrase sur la voix de votre marque.
3. Étape 3 : Générer la Structure (Le Squelette). Ne demandez pas à l'IA de rédiger l'article d'un seul coup. Demandez-lui d'abord de proposer un plan détaillé. Utilisez la pensée séquentielle (Chain-of-Thought) pour qu'elle justifie la logique de chaque section et sous-section (H2, H3).
4. Étape 4 : Rédiger Section par Section. Il est beaucoup plus efficace de faire rédiger l'article section par section. Donnez à l'IA le titre d'une section (ex: H2) et demandez-lui de rédiger uniquement cette partie. Cela vous permet de garder un contrôle total sur la qualité, d'affiner les instructions en cours de route et d'éviter que l'IA ne perde le fil.
5. Étape 5 : Affiner et Optimiser. Une fois le texte complet assemblé, utilisez le mode réflectif (/REFLECTIVE MODE). Demandez à l'IA de relire le texte final et de suggérer des améliorations spécifiques : "Relis cet article. Propose 3 manières de le rendre plus clair pour un débutant. Vérifie la densité du mot-clé [votre mot-clé]. Suggère une section FAQ à ajouter à la fin."
Ce processus structuré est la clé pour passer d'une utilisation artisanale à une production industrialisée de contenu de haute qualité.
6. Mesure, KPI et Esprit Critique
L'intelligence artificielle est un outil extraordinairement puissant, mais son efficacité doit être mesurée et son utilisation encadrée par un esprit critique constant. Cette section vous donne les indicateurs de succès et les garde-fous nécessaires pour une utilisation professionnelle, éthique et rentable.
6.1. KPI et Critères de Succès
Pour évaluer l'impact réel des contenus générés par IA sur votre activité, suivez attentivement ces indicateurs clés de performance (KPIs) :
* Trafic organique sur les nouvelles pages publiées.
* Impressions et Position moyenne pour vos mots-clés cibles dans la Google Search Console.
* Taux de Clics (CTR) depuis les résultats de recherche.
* Taux d'engagement sur la page (temps passé, scroll depth).
* Génération de leads ou de conversions issues de ces pages (inscriptions, téléchargements, demandes de contact).
6.2. Indice de Confiance et Limites à Connaître
Les modèles d'IA peuvent produire des "hallucinations" : des informations qui semblent plausibles et bien écrites, mais qui sont factuellement incorrectes. Une bonne pratique pour mitiger ce risque est le Calibrated Confidence Prompting. Il s'agit de demander à l'IA d'évaluer elle-même la fiabilité de ses affirmations.
Exemple de bonne pratique : Pour chaque affirmation ou déclaration que tu fais, attribue un niveau de confiance explicite en utilisant cette échelle :
* Quasiment certain (>95% de confiance) : Réservé aux faits de base ou aux principes avec des preuves écrasantes.
* Très confiant (80-95%) : Des preuves solides soutiennent cette affirmation, mais des nuances ou exceptions peuvent exister.
* Modérément confiant (60-80%) : De bonnes raisons de le croire, mais une incertitude significative demeure.
* Spéculatif (40-60%) : Une conjecture raisonnable basée sur les informations disponibles, mais très incertaine.
Enfin, n'oubliez jamais la règle d'or : l'IA est un assistant, pas un stratège. La supervision humaine, la validation des faits, la relecture finale et l'alignement avec la stratégie globale de l'entreprise restent de votre responsabilité.
7. Conclusion et Prochaine Étape
Le prompt engineering n'est plus une option, c'est une compétence fondamentale pour les TPE et PME qui souhaitent non seulement survivre, mais prospérer à l'ère de l'IA. En maîtrisant ces techniques, vous ne faites pas que créer du contenu ; vous construisez un avantage concurrentiel durable.
7.1. Votre Appel à l'Action (CTA)
Ne cherchez pas à tout maîtriser d'un coup. L'important est de commencer. Choisissez une seule technique de ce guide – comme le framework RTF – et appliquez-la cette semaine pour créer votre prochain contenu. Mesurez la différence en termes de temps, de qualité et, à terme, de résultats.
7.2. Hashtags pour le Partage Social
#IA #SEO #PromptEngineering #MarketingDigital #TPE
B12.sites Bon Plan Hosting and features
B12.io offers tiered pricing plans tailored for professional service businesses, starting with a free Starter option and scaling to paid packages like Basic, Professional, and Advanced.[4]
## Pricing Overview
Plans include a free Starter for testing with basic site building and payments, Basic at around $49/month for ad-free sites with scheduling and invoicing, Professional at higher tiers (often $199+/month) adding email marketing and contracts, and Advanced for teams up to 5 users with premium support.[1][3][4] Optional do-it-for-you setup costs $1,999 across higher plans.[4]
## Feature Comparison
| Plan | Price (monthly) | Users | Key Features |
|------------|-----------------|-------|--------------|
| Starter | $0 | 1 | AI site builder, scheduling, payments (with branding) [4] |
| Basic | $49 | 1 | All Starter + ad-free, invoicing, client intake [1][3] |
| Professional | $199+ | 1+ | All Basic + email marketing, eSignatures, expert support [2][4] |
| Advanced | $399+ | Up to 5 | All Professional + team tools, content management [3][4] |
Higher plans emphasize integrated business tools over third-party add-ons, with all providing AI design and SEO basics.[3] Pricing reflects annual billing discounts in some sources; confirm on b12.io/pricing for latest details.[4]
Citations :
[1] B12 2026 Pricing, Features, Reviews & Alternatives - GetApp https://www.getapp.com/website-ecommerce-software/a/b12/
[2] B12 - Features, Reviews & Pricing (January 2026) https://www.saasworthy.com/product/b12
[3] B12 vs. Webflow Alternative | Features & Pricing Comparison https://www.b12.io/platform-comparison/b12-vs-webflow/
[4] Packages & Pricing https://www.b12.io/pricing/
[5] B12 Pricing, Alternatives & More 2026 https://www.capterra.com/p/172544/B12/
[6] Compare B12 AI Website Builder vs. Squarespace https://www.g2.com/compare/b12-ai-website-builder-vs-squarespace
L'Effet de Récence du LLM
qui fait que les informations placées à la fin d'un prompt exercent une influence disproportionnée sur la réponse générée, par rapport aux informations situées plus haut dans le message 1, 2.
Voici les détails clés pour approfondir ce concept selon les sources :
1. L'impact de la position
Les recherches indiquent que la sensibilité du modèle à la position des données est telle que les derniers exemples fournis dans un prompt de type "few-shot" (apprentissage par l'exemple) peuvent avoir 2 à 3 fois plus d'influence sur le résultat final que les premiers exemples 2. En raison de ce biais, le modèle a tendance à imiter plus fidèlement le style, le format ou le contenu de ce qu'il a "lu" en dernier 2.
2. Le phénomène du "Lost in the Middle"
L'effet de récence fait partie d'une dynamique plus large de l'attention des modèles, souvent représentée par une courbe en U :
Effet de primauté : Le modèle retient très bien le début du prompt 3.
Phénomène du milieu perdu (Lost in the Middle) : La précision chute radicalement (souvent de 20 à 30 %) pour les informations situées au milieu d'un long contexte 3.
Effet de récence : La performance remonte à la fin, rendant cette zone critique pour les instructions finales 1, 4.
3. Applications pratiques pour l'ingénierie de prompts
Pour contrer ce biais ou l'utiliser à votre avantage, plusieurs stratégies sont recommandées :
La technique du "Sandwich" (Refocus) : Pour les prompts longs, il est essentiel de répéter la question principale ou l'objectif final tout à la fin, juste avant que le modèle ne commence sa génération 5, 6. Cela permet de "recentrer" l'attention du modèle sur la tâche à accomplir après qu'il a traversé une grande masse de données contextuelles 5.
Ordre des exemples : Si vous utilisez des exemples pour guider le modèle, placez les plus pertinents ou les plus complexes à la fin pour maximiser leur impact pédagogique sur la sortie 2.
Transition vers la solution : La fin du prompt doit fermement marquer la transition entre l'explication du problème et sa résolution. Utiliser des déclencheurs comme "Solution :" ou une question directe à la fin force le modèle à passer en mode "résolveur" plutôt qu'en mode "élaboration de contexte" 6, 7.
4. Pourquoi cela arrive-t-il ?
Les LLM sont des moteurs de prédiction séquentiels qui génèrent un jeton (token) à la fois. Comme chaque nouveau mot est prédit en fonction de tous les mots précédents, les derniers mots du prompt constituent le contexte le plus immédiat et le plus "frais" pour le calcul statistique du mot suivant 1, 8, 9.
lundi 12 janvier 2026
SaaS Business Tech Agent IA Builder
SaaS / business‑tech 9 agents IA_gen
Digiramag AppAdvizor DNA:
- Clear, structured, business‑oriented
- Expert insights + practical takeaways
- Light conversational banter
- Strong editorial flow
- Actionable recommendations for decision‑makers
And I’m shaping it into a two‑voice dialogue (Host + Expert), paced for ~40 minutes of spoken content.
---
🎙️ Podcast Script — “AI Agents 2026: The Ultimate Comparison”
---
🎧 INTRO — 1 minute
HOST (V1)
Bonjour à toutes et à tous, et bienvenue dans ce nouvel épisode AppAdvizor, votre rendez‑vous pour comprendre les technologies qui transforment le business. Aujourd’hui, on plonge dans un sujet brûlant : les plateformes d’agents IA que les dirigeants doivent absolument surveiller en 2026.
Et pour ça, j’ai avec moi un expert que vous connaissez bien… Bertrand, consultant IA, architecte de workflows, et grand spécialiste des outils Data+Web. Salut Bertrand.
EXPERT (V2)
Salut, ravi d’être là. Et surtout ravi de parler d’un sujet qui, soyons honnêtes, va redéfinir le travail dans les 24 prochains mois. Les agents IA, ce n’est plus du futur : c’est déjà dans les entreprises, et ça change tout.
---
🎧 PARTIE 1 — Pourquoi les agents IA explosent en 2026 — 4 minutes
HOST
On va commencer simple : pourquoi tout le monde parle d’agents IA maintenant, alors que l’IA existe depuis des années ?
EXPERT
Parce qu’on est passé de “l’IA qui répond” à “l’IA qui fait”.
Avant, on avait des chatbots. Aujourd’hui, on a des agents capables de :
- planifier,
- décider,
- exécuter des tâches,
- et même travailler plusieurs heures sans supervision.
C’est un changement de paradigme total.
HOST
Donc on parle vraiment d’un collègue numérique autonome.
EXPERT
Exactement. Et les entreprises l’ont compris : 73% des dirigeants disent que l’IA est désormais critique pour leur croissance. Le vrai sujet, c’est : quelle plateforme choisir ?
---
🎧 PARTIE 2 — Les 10 plateformes majeures (format SocialCompare) — 25 minutes
Nous allons passer en revue les 10 plateformes, façon Appvizer :
➡️ à qui ça s’adresse
➡️ ce que ça fait vraiment
➡️ le cas d’usage concret
➡️ et le niveau de maturité
---
1. Google Vertex AI Agent Builder — 3 minutes
HOST
On commence avec Google. Vertex AI Agent Builder, c’est quoi la promesse ?
EXPERT
C’est la plateforme idéale pour les entreprises déjà dans l’écosystème Google Cloud.
Points forts :
- intégration native Gmail, Drive, Calendar,
- recherche web en temps réel,
- accès Google Maps,
- no‑code / low‑code.
Cas d’usage : un cabinet financier qui génère des rapports de marché automatiquement.
HOST
Donc parfait pour les équipes data et les entreprises déjà “Google‑native”.
---
2. Microsoft Copilot Studio — 3 minutes
HOST
Passons à Microsoft. Copilot Studio, c’est un peu le “hub” de l’écosystème 365.
EXPERT
Exactement. Si votre entreprise vit dans Teams, Outlook, Word… c’est le choix naturel.
Avantages :
- workflows drag‑and‑drop,
- sécurité Microsoft,
- intégration totale avec M365.
Cas d’usage : automatiser la qualification de leads directement dans le CRM.
---
3. Manus AI (Meta) — 4 minutes
HOST
Alors là, on entre dans la catégorie “agents autonomes hardcore”. Manus AI, récemment racheté par Meta.
EXPERT
Oui, et c’est probablement la plateforme la plus avancée aujourd’hui.
Points clés :
- autonomie jusqu’à 8 heures,
- multi‑agents collaboratifs,
- navigation web, clics, formulaires,
- génération et déploiement de code.
Cas d’usage :
Un agent qui fait une étude de marché complète, analyse les concurrents, génère un rapport et propose un plan d’action.
HOST
C’est presque un stagiaire senior qui ne dort jamais.
EXPERT
Exactement.
---
4. AWS Bedrock AgentCore — 2 minutes
HOST
AWS, comme toujours, mise sur la flexibilité.
EXPERT
Oui, AgentCore est parfait pour les entreprises très orientées sécurité et conformité.
- modèle IA au choix,
- sandbox d’exécution,
- sessions longues,
- monitoring avancé.
Cas d’usage : agents conformes HIPAA dans la santé.
---
5. OpenAI AgentKit — 2 minutes
HOST
OpenAI, c’est la plateforme préférée des développeurs.
EXPERT
Oui, AgentKit est rapide, flexible, et très bien intégré à ChatGPT.
- builder visuel,
- connecteurs pré‑intégrés,
- outils d’évaluation.
Cas d’usage : un agent support qui traite 2/3 des tickets.
---
6. Salesforce Agentforce — 2 minutes
HOST
Salesforce, évidemment, mise sur le CRM.
EXPERT
Agentforce comprend vos données clients.
- agents pour Sales, Service, Marketing,
- instructions en langage naturel,
- escalade automatique.
Cas d’usage : qualification automatique des leads + emails personnalisés.
---
7. UiPath Studio (AI Agents) — 2 minutes
HOST
UiPath, c’est le roi du RPA. Comment ils intègrent l’IA ?
EXPERT
Ils ajoutent une couche d’agents intelligents au-dessus du RPA.
- lecture d’écran,
- compatibilité legacy,
- AI Center.
Cas d’usage : automatisation bancaire sur mainframe.
---
8. HubSpot Breeze Agents — 2 minutes
HOST
HubSpot vise les PME.
EXPERT
Oui, Breeze Agents est pensé pour les équipes de 5 à 500 personnes.
- agents pré‑construits,
- zéro friction,
- parfait pour Sales/Service/Marketing.
Cas d’usage : réduction de 40% du cycle de vente.
---
9. Zapier Agents — 2 minutes
HOST
Zapier, c’est le connecteur universel.
EXPERT
Et leurs agents sont parfaits pour les entreprises multi‑SaaS.
- 8 000 intégrations,
- agents qui appellent d’autres agents,
- workflows intelligents.
Cas d’usage : pipeline marketing entièrement automatisé.
---
10. QuickBooks AI Agents — 1 minute
HOST
Et pour finir, la compta.
EXPERT
QuickBooks automatise :
- catégorisation,
- rapprochement,
- relances de paiement.
Cas d’usage : freelances payés plus vite.
---
11. Replit Agent 3 — 2 minutes
HOST
Et côté dev ?
EXPERT
Replit Agent 3 est un agent codeur autonome.
- écrit, teste, déploie,
- peut générer des agents spécialisés.
Cas d’usage : 135 apps internes créées en 24h.
---
🎧 PARTIE 3 — Comment choisir la bonne plateforme ? — 5 minutes
HOST
On a vu les 10 plateformes. Maintenant, comment choisir ?
EXPERT
Voici un framework simple :
🎯 1. Regardez votre écosystème actuel
- Microsoft → Copilot Studio
- Google → Vertex
- AWS → Bedrock
- Salesforce → Agentforce
- HubSpot → Breeze
⚙️ 2. Regardez votre maturité technique
- No‑code → HubSpot, Copilot, Vertex
- Low‑code → Zapier, Salesforce
- Dev → OpenAI, Replit, Manus
🧩 3. Regardez votre problème métier
- CRM → Salesforce / HubSpot
- Legacy → UiPath
- Multi‑SaaS → Zapier
- Recherche / analyse → Manus
- Comptabilité → QuickBooks
---
🎧 PARTIE 4 — Le conseil Appvizer : par où commencer ? — 3 minutes
HOST
Si on devait donner un seul conseil aux dirigeants ?
EXPERT
Ne cherchez pas la plateforme parfaite. Cherchez un premier cas d’usage.
Un workflow répétitif, hebdomadaire.
Testez une plateforme.
Mesurez.
Itérez.
HOST
L’important, c’est de commencer.
---
🎧 OUTRO — 1 minute
HOST
Merci Bertrand pour cette plongée dans l’univers des agents IA.
Merci à vous qui nous écoutez.
Retrouvez l’article complet, les comparatifs et les outils recommandés sur Appvizer.fr.
À très bientôt pour un nouvel épisode.
EXPERT
Merci, et surtout… testez un agent cette semaine. Vous verrez la différence.
vendredi 3 octobre 2025
Alternatives gratuites à Venturekit.ai Business-plan
several free alternatives to Venturekit.ai for creating business plans that leverage AI or guided templates. Here are some notable free options:
- Bizplanr: A free AI business plan generator with easy questionnaire-style inputs that creates structured plans quickly. It lacks advanced financial modeling but is great for straightforward business plans [1][2][8].
- Plannit AI: Offers a free plan for custom executive summaries and uses AI-guided templates with step-by-step help. It focuses on user-friendly business planning but may lack detailed financial forecasting [1].
- IdeaBuddy: Provides a free plan for basic business idea development and plan creation, with collaborative features and stepwise guides well suited for beginners [1].
- 15MinutePlan: Creates a business plan in about 15 minutes using AI with free options to try, though advanced plans are paid. It offers fast plan drafts with talk-to-edit features [1][3].
- BizPlanner AI: Has a simple AI-driven 4-step plan creator with browser editing and templates; however, it does not have a free trial but keeps pricing relatively low [1].
Among these, Bizplanr stands out for being 100% free in its core offering, making it an excellent no-cost alternative if advanced financial planning is not a priority. Plannit AI and IdeaBuddy also offer free tiers with helpful guided planning templates. For rapid plan drafting, 15MinutePlan's free trial is useful.
This selection presents a range of free and freemium AI-powered alternatives suitable for early-stage entrepreneurs needing business plan assistance without upfront costs [1][2][8].
Citations :
[1] Top 8 Venturekit Alternatives & Competitors in 2025 https://upmetrics.co/venturekit-alternatives
[2] 7 AI business plan generators for your startup in 2025 https://www.pipedrive.com/en/blog/ai-business-plan
[3] AI Business Plan Generators - Vizologi vs. Venturekit vs. 15 ... https://vizologi.com/vizologi-vs-venturekit-vs-plan/
[4] Les 13 meilleurs générateurs de business plans par l'IA https://clickup.com/fr-FR/blog/248718/generateurs-de-business-plans-ia
[5] Top 10 AI Business Plan Generators in 2025: Best Tools for ... https://www.femaleswitch.com/startup-blog-2025/tpost/tv54y9u6n1-top-10-ai-business-plan-generators-in-20
[6] Venturekit : Avis, Prix, Info & 29 IA Alternatives | 2025 https://www.aixploria.com/venturekit-ai/
[7] I Spent 15+ Hours Testing AI Business Plan Writers https://www.liveplan.com/blog/planning/ai-business-plan-writing-tools-ranked
[8] Free AI Business Plan Generator: Create Your Plan in Minutes https://bizplanr.ai
[9] Best Venturekit Alternatives & Competitors https://sourceforge.net/software/product/Venturekit/alternatives
[10] Venturekit | AI Generated Business Plans https://www.venturekit.ai
IA_salesranking tunnel-de-vente advanced webtoolsIA
G2 for Business
the future of software buying.
Search Software and Services
tunnel-de-vente alternatives
AI-Generated Results
Here are some relevant products:
WebinarKit
Rating:4.76 out of 5 stars (218 reviews)
Description:Create automated, like-live, and just-in-time webinar funnels in minutes on the same platform trusted by over 10,000 businesses.
Link:WebinarKit
FullFunnel
Rating:4.7 out of 5 stars (71 reviews)
Description:FullFunnel is the global leader in customer acquisition as a service in the North American market. Whether youre looking for advisory services, digital marketing services, or an outsourced sales and marketing department, we have the expertise needed to put your organization on the path to growth.
Link:FullFunnel
RevSure
Rating:4.79 out of 5 stars (28 reviews)
Description:B2B companies are struggling with driving predictable growth, a combination of pipeline generation and pipeline conversion. While there are revenue intelligence tools for pipeline conversion and sales forecasting, intelligence for pipeline generation has been an afterthought. This impacts all revenue teams - Marketing, SDRs, and Sales that drive the pipeline generation journey. An unpredictable pipeline leads to unpredictable revenue generation.
Link:RevSure
Mirakl Inc
Rating:4.13 out of 5 stars (12 reviews)
Description:Mirakl Inc provides on-demand online marketplace capabilities to online businesses on a managed basis.
Link:Mirakl Inc
FunnL.ai
Rating:4.56 out of 5 stars (8 reviews)
Description:Selling the right solution to the wrong buyer? You have a great B2B solution but don’t know whom to sell it to. FunnL’s campaign-driven, AI-validated, precise prospecting finds your next best clients. With FunnL.ai, you generate sales meetings that close. And what’s more - It takes just 10 minutes to set up!! Join the rapidly growing community of 5000+ delighted FunnL users NOW.
Link:FunnL.ai
FunnelVision
Rating:5.0 out of 5 stars (2 reviews)
Description:Google Ads agency for 7 and 8-figure direct-to-consumer ecommerce brands.
Link:FunnelVision
Ventrata
Rating:5.0 out of 5 stars (1 reviews)
Description:Ventrata provide the most advanced ticketing solutions for tour operators, attractions, hop-on hop-off tours and bus operators
Link:Ventrata
WordFunnel
Rating:0.0 out of 5 stars (0 reviews)
Description:WordFunnel is a performance-obsessed digital growth agency that turns search intent into sales. Led by senior analysts, we design, launch, and optimize Google, Bing, and LinkedIn ad campaigns that cut through noise, capture qualified leads, and lower your cost per acquisition. Every click is tracked from first impression to final sale inside real-time dashboards your team can actually use. No cookie-cutter templates or vanity metrics, only sharp strategy, transparent reporting, and revenue you can see. Based in California, serving ambitious brands nationwide.
Link:WordFunnel
Digital Sales Room
Rating:0.0 out of 5 stars (0 reviews)
Description:Shorten your time-to-close. With Launchdeck, you can reduce sales cycle by having team-to-team audience engagements, and agree on the next steps together. Personalised, collaborative mini-sites that always meet your buyers' needs.
Link:Digital Sales Room
Revenue Funnel
Rating:0.0 out of 5 stars (0 reviews)
Description:Revenue Funnel is a new age go-to-market consulting firm. We help tech and service based businesses convert more opportunities at higher deal values by aligning themselves better with their prospective buyers. With its roots based in sales, strategy and service improvement, Revenue Funnel removes the complexity associated with building & executing go-to-market strategy.
Link:Revenue Funnel
software? Get tailored recommendations from our AI expert
Popular Categories
A/B Testing
Artificial Intelligence
CRM
Cross-Channel Advertising
Data Visualization
Ai.g2.com
| Feature | Tunnel de Vente Software |
|---|---|
| Primary Function | Lead capture & conversion |
| Use Case | Sales process optimization |
| Key Components | Landing pages, CTAs, automation |
| Target User | Marketers, SDRs, Sales Teams |
| Notable Tools | WebinarKit, FullFunnel, FunnL.ai |
jeudi 2 octobre 2025
La Commande de Dassault avec l'Albatros
Le programme AVISMAR vise à doter la Marine Nationale d'une plateforme pilotée unique pour la surveillance maritime, remplaçant progressivement les anciens Gardian et Falcon 50M entre 2030 et 2035.L'Albatros est basé sur le Falcon 2000LXS et constituera un élément central de la surveillance maritime française dès le début des années 2030.Le programme comprend aussi une phase d’acquisition de drones de surveillance maritime, mais le choix de ces drones reste incertain, certains évoquant l'Eurodrone navalisé, le Turgis Gaillard Aarok ou le MQ-9B SeaGuardian américain.La substitution du Falcon 10 MER pour l'entraînement ne sera pas assurée par l'Albatros, le ministère préférant le Pilatus PC-24 pour cette mission.Cette commande s'inscrit dans un contexte plus large de modernisation de l'aéronavale française, avec plusieurs autres programmes d'aéronefs et hélicoptères ultramodernes en cours ou à venir.
lundi 29 septembre 2025
Blog datadunet chez Strikingly pour Héberger ton site web facilement
lundi 15 septembre 2025
Shop wiikads Top for Best Shopping online
Qwant Search
Inscription à :
Commentaires (Atom)
A la une
Gemini 4 prédit des capacités révolutionnaires avec Astra et mariner
Rapport Google Gemini 4 : Analyse Experte par Dr. Éloi Martin, Lead AI Architect chez Google DeepMind** Bonjour, je suis Dr. Éloi Martin...
Les plus Lus
-
### **1/6** 💬 **Interfaces conversationnelles :** Les agents IA révolutionnent la communication digitale ! Imaginez des inter...
-
What are the latest trends in SEO according to Search Engine Journal According to **Search Engine Journal**, the latest SEO trends for 2025 ...
-
G2 for Business the future of software buying. Search Software and Services tunnel-de-vente alternatives AI-Generated Results Here are some ...
