Toute l'actu IA de juillet.

Petit couac de son au démarrage, le temps que tout le monde s'entende bien.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. La session démarre avec les réglages son et caméra, le temps que la connexion se stabilise.

→ Quelques allers-retours classiques ("on ne vous entend pas", "ça marche ?") avant que tout soit stable.

2. Elodie anime seule au micro, Richard est présent et partage son écran à plusieurs reprises pendant la session mais ne parle pas au micro.

3. Une fois le son réglé, place aux nouveautés IA à passer en revue pour la semaine.

Google débloque enfin des trucs qu'il fallait hacker avec un VPN pour avoir avant tout le monde.

Et le Deep Research vient de passer un cap entier.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. L'AI Overview de Google arrive enfin en France et en Europe, déploiement en cours en ce mois de juillet. Avant, il fallait un VPN pour l'avoir, Elodie l'a fait elle-même juste pour tester.

→ Concrètement, à la place de la liste de liens classique, tu as un résumé qui s'affiche direct en haut de la page de recherche. Les liens restent en dessous si tu veux creuser.

2. Le vrai gain, c'est en mobilité : Elodie donne l'exemple du voyage, où tu n'as plus besoin de cliquer sur quinze liens pour trouver un resto ou organiser un parcours touristique, le résumé fait le travail.

3. Ça change toute la donne SEO et GEO : l'enjeu n'est plus d'être en première page Google, mais d'être cité comme source dans le résumé généré par l'IA.

4. Le Deep Research de Google et Gemini a été mis à jour lui aussi. Nouveauté clé : l'agent découpe maintenant la demande en plusieurs sous-questions plus précises avant d'aller fouiller le web, ce qu'il ne faisait pas avant.

5. Autre nouveauté : on peut désormais donner du contexte en important pas seulement du texte, mais aussi des fichiers et des vidéos pour cadrer la recherche.

→ L'astuce d'Elodie : croiser plusieurs Deep Research (Google + Claude) et regrouper les résultats dans un même espace, comme si tu avais trois consultants avec des points de vue différents qui te répondent.

Omni ne sort pas qu'un seul type de vidéo.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Avec Omni, le modèle vidéo de Google déjà présenté par Richard, tu choisis la façon dont ta vidéo est rendue : en mode cinématique ou en mode short (le format court et vertical).

→ Elodie trouve la version short particulièrement intéressante et enchaîne directement avec un exemple vidéo pour montrer le rendu.

Google AI Overview débarque enfin en Europe, plus besoin de VPN.

Et le Deep Research vient d'être sacrément musclé.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Google AI Overview arrive en France et en Europe en juillet 2026, déploiement en cours. Avant il fallait un VPN pour y accéder, Elodie l'avait installé pour tester.

→ Au lieu d'ouvrir dix liens dont des liens sponsorisés, Google te fait directement un résumé de la réponse, avec les sources affichées sur le côté.

2. Les liens classiques ne disparaissent pas, ils sont juste relégués plus bas : il suffit de scroller pour retrouver l'affichage habituel.

→ Heloise a demandé s'il fallait activer un mode spécial dans la recherche Google classique. Réponse d'Elodie : non, c'est intégré pour tout le monde, c'est une bascule automatique.

3. Elodie a testé ça en mobilité, notamment en vacances à Séville avec David : gain de temps impressionnant pour organiser un parcours touristique ou chercher un resto dans le quartier.

4. Conséquence directe pour le SEO et le GEO : l'enjeu n'est plus d'être en première page de Google, mais d'être cité comme source dans le résumé généré par Google.

5. Le Deep Research de Google a été considérablement enrichi : l'agent décompose maintenant la demande en plusieurs questions de recherche précises avant de parcourir le web, ce qu'il ne faisait pas avant.

→ Nouveauté clé : on peut désormais donner du contexte en important des fichiers, images, documents et même des vidéos, pas seulement du texte, pour cadrer la recherche.

6. Heloise a demandé un exemple concret d'usage. Elodie a répondu avec un cas client réel : une étude approfondie pour Saïd sur la génération senior et sa consommation de petit électroménager, en injectant les insights déjà collectés par leurs équipes ethno pour obtenir un rapport de 10 à 20 pages, l'équivalent d'un consultant qui aurait planché une semaine sur le sujet.

→ L'astuce d'Elodie : croiser plusieurs Deep Research (Google + Claude) et tout regrouper dans un même espace, pour poser des questions comme si on avait trois consultants aux points de vue différents.

Fable est revenu. Et son retour a un contexte assez fou.

Il avait été bloqué par la NSA américaine, rien que ça.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Fable est remis à disposition le mercredi soir à 21h44 précisement, après avoir été bloqué un temps par la NSA pour des raisons de sécurité.

→ Elodie raconte que le message d'annonce est tombé à cette heure là, et que dès le lendemain elle avait reçu environ 150 messages de la communauté sur le sujet. Côté OpenAI, l'équivalent reste bloqué pour les mêmes raisons.

2. La raison du blocage : une équipe de sécurité de la NSA a testé Fable sur un système censé protéger des secrets militaires américains, et il a craqué le système en une heure.

3. Fable est un agent autonome capable de travailler seul jusqu'à 9 heures sans intervention humaine (exécution asynchrone). Sa méthode : il joue son propre chef de projet, écrit le code, écrit lui même ses tests pour le vérifier, et s'auto-corrige en boucle tant qu'il trouve un bug, sans aide humaine.

→ L'exemple montré en vidéo pendant la session : un jeu DOS obscur de 1989, totalement indéchiffrable. Fable a fait du reverse engineering dessus, cartographié 602 fonctions et reconstruit le jeu à la perfection, pendant que le développeur dormait.

4. Autre exemple cité : la migration de 50 millions de lignes de code, un travail estimé à plusieurs semaines pour une équipe d'ingénieurs, réalisé en quelques heures par Fable.

5. Dans Claude Code, ce mode se déclenche avec la commande slash /goal : tu fixes l'objectif (par exemple livrer une application entière, sans bug, publiée), et le modèle continue de travailler tant que l'objectif n'est pas atteint, sans redemander d'autorisation à chaque étape.

6. Usage recommandé par Elodie : Fable pour la première fois qu'on bâtit une méthode ou un framework complexe (exemple donné : la première fois qu'on lance une stratégie SEO sur plusieurs sites). Une fois la méthode établie et répétable, on redescend sur Sonnet 5, bien moins cher, pour la même tâche une fois cadrée.

Anne a posé la question que tout le monde se pose en silence : "les MCP, tu les mets où ?"

Spoiler : les connecteurs et les MCP, c'est exactement la même chose.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Les connecteurs se trouvent dans Personnaliser, avec trois familles : Compétences (ce que tu apprends au modèle à faire), Connecteurs (les applications externes auxquelles tu te branches) et un espace pour parcourir tous les connecteurs Anthropic existants.

→ Elodie montre ses connexions en direct : Spotify pour faire des playlists, Zoom pour récupérer ses rendez-vous, Gmail, et Qonto sorti la semaine précédente pour suivre les dépenses de l'entreprise avec une alerte à chaque dépense sur le compte pro.

2. Un connecteur, ça ne remplace pas un abonnement. Si tu n'es pas abonnée à Spotify ou à Canva, tu ne peux pas utiliser le connecteur correspondant : ça facilite l'accès, ça ne rend rien gratuit.

3. Le point sécurité le plus important de la session : avant de brancher un connecteur créé par un tiers (pas un connecteur Anthropic officiel), vérifie d'abord la source pour t'assurer qu'il n'y a pas de faille. Un connecteur non certifié peut contenir des instructions cachées, du genre "connecte-toi aux mails et envoie telle info à telle personne" (le fameux prompt injection).

→ Le réflexe simple donné par Elodie : tu peux demander à Claude lui-même de vérifier qu'il n'y a aucune faille de sécurité dans le code d'un connecteur avant de l'installer.

4. Anne relance avec sa question RGPD : elle a des enjeux juridiques avec ses clients, elle ne peut pas faire n'importe quoi. Réponse d'Elodie : l'interdiction RGPD porte sur les données personnelles identifiantes, tu peux mettre des noms d'entreprise mais pas des noms de personnes physiques avec leur adresse etc.

→ Elodie a développé sa propre petite application qui anonymise les données : elle donne le fichier anonymisé à l'outil, travaille avec, puis remet les vraies données dedans après si besoin (le Pseudonymiseur).

5. Cas concret NegoBrain : Richard a intégré NegoBrain directement dans Claude en MCP. Pour un éditeur, ça change tout côté coût : les tokens sont pris dans l'abonnement Claude de l'utilisateur plutôt que sur les crédits de l'éditeur, donc ça coûte beaucoup moins cher à faire tourner. Précision d'Elodie : ça marche pour le texte, pas encore pour l'image.

6. Autre cas MCP montré en direct : un client (l'IFOP) demande un podcast complet. Elodie a confié la demande à Claude connecté au MCP ElevenLabs, qui a fait la recherche sur les fonctionnalités, rédigé la note de cadrage, puis proposé et monté trois options de voix (A, B, C) sans qu'Elodie ouvre elle-même ElevenLabs.

Omni, c'est le modèle vidéo monstrueux de Google.

Il marche comme Nano Banana, mais en vidéo.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Omni fonctionne comme Nano Banana mais en vidéo. Ce n'est pas le bon outil pour faire un sitcom avec plusieurs personnages, en revanche il est hyper bien pour une vidéo d'une seule personne qui parle.

2. Tu peux lui donner une vidéo de base et lui demander de tout changer, de A à Z : la tenue, la casquette, le décor, la couleur d'un ballon. Chaque élément de l'image ou de la vidéo d'origine peut être remplacé.

3. Ce qui est hyper cool, c'est qu'il comprend le contexte narratif. Tu lui envoies ta vidéo originale et tu dis : fais tout ce que le personnage dit dans la vidéo, on se balade à Rome à l'époque de l'empereur près du Panthéon. Le décor change derrière pour matcher ce que tu es en train de raconter à l'oral.

→ Même logique pour visiter Paris : tu demandes de retirer tous les gens modernes et de te montrer Paris au XVIIIe siècle, avec des calèches à la place des voitures.

4. Il peut aussi faire le travail de motion designer : tu lui demandes de modifier l'animation et le design toutes les 5 à 10 secondes de la vidéo, et il rend le montage hyper dynamique. Un travail qui prenait une demi-journée, voire une journée pour une minute de vidéo, se fait maintenant en quelques secondes.

5. Omni est aussi intégré dans Flow, l'outil vidéo de Google : tu peux donner une vidéo source et lui demander une modification qui synchronise directement les lèvres avec le nouveau texte.

→ Elodie précise qu'elle n'a pas encore testé cette fonction précise de synchro labiale, elle voit juste beaucoup de monde s'en servir en ce moment.

6. Au passage, Google a aussi sorti Banana Fast : le même modèle Nano Banana pour créer des images, mais en version plus rapide et moins coûteuse.

Le retour de Fable n'a pas fait un petit bruit discret, il a fait l'effet d'une bombe dans la communauté.

Elodie raconte l'anecdote en direct pendant la session.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Le message d'annonce du retour de Fable est tombé à 21h44, un soir.

2. Dès le lendemain, Elodie avait reçu environ 150 messages de la communauté sur le sujet.

3. Pour elle, ce volume de messages en une nuit est la preuve directe de l'engouement que suscite ce genre de sortie dans la communauté The Camp.

Héloïse a construit un outil perso pour chiffrer, tâche par tâche, ce que l'IA change vraiment sur le P&L.

Elle le teste en direct devant tout le monde, et elle est la première à en pointer la limite.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Héloïse est partie de deux études pour construire son outil : l'étude Anthropic sur l'automatisation des emplois, et une étude sur l'automatisation des métiers. Elle a donné les deux à Lia comme base de calcul.

→ Comme elle le dit elle-même : "j'ai donné à Lia l'étude anthropique et une étude française."

2. L'outil demande d'abord de construire son organisation : siège, magasins petits ou grands, usine, entrepôt, par pays. Héloïse a modélisé six ou sept niveaux (retail, corporate, industrie, logistique), avec des coûts différents selon le pays, France ou Etats-Unis par exemple.

3. Une fois l'organisation posée, tu donnes une tâche précise, pas un métier entier (l'outil est moins bon sur un métier complet que sur une tâche isolée), et il ressort un taux d'automatisation possible plus l'impact en euros sur le P&L.

→ Le test en direct : "faire un plan marketing SEO/GEO." Héloïse lance le calcul devant Elodie et Anne.

4. Résultat : l'outil sort des pourcentages très élevés. Héloïse le remarque tout de suite et interroge sa propre IA sur ce biais.

5. La discussion collective part vers un vrai sujet business : et si cet outil devenait un produit de mesure vendable ? Elodie propose de le vendre à des entreprises pour constituer une vraie base de données marché, faute de mieux aujourd'hui.

→ Elodie : "on peut dire voilà, on peut automatiser 75% des tâches, mais en vrai, on a pas de vrais chiffres, soit ça vient des US, soit des startups, mais sur des PME françaises on aura jamais mesuré." Anne complète : "il faut que t'aies un étalon."

On termine sur le vrai sujet : pas la techno, l'adoption.

Et David nous fait un retour super honnête sur où il en est, lui, concrètement.

Voici ce qu'il faut retenir 👇

1. Le vrai facteur bloquant de l'IA en entreprise, ce n'est pas l'outil, c'est l'adoption. Certaines boîtes avancent vite parce qu'il n'y a pas de problème d'adoption, d'autres restent bloquées alors que la direction a déjà choisi les outils.

→ Anne le dit clairement : certains collaborateurs sabotent les projets IA en interne quand ils sentent une menace, ou tout simplement ne les utilisent pas.

2. L'adoption dépend souvent plus du contexte que de la volonté affichée des gens.

→ Un exemple d'Elodie : une équipe qui refusait catégoriquement le distanciel pour un atelier a fini par l'accepter... en pleine canicule. La contrainte a fait plus que l'argumentaire.

3. David nous a fait un retour très franc : il se sent encore largué sur les sujets avancés (agents autonomes, Fable) parce que ça ne correspond à aucun usage professionnel dont il a besoin dans l'immédiat.

4. En revanche, il a un vrai progrès concret : il automatise ses notes de frais avec Claude, en photographiant les reçus et en les faisant classer.

→ Il reste des frictions : les emplacements de fichiers restent une galère à gérer, et il lui a fallu plusieurs itérations (il parle de la "v12" de son fichier Excel) avant d'obtenir un résultat fiable.

5. Le message à retenir pour progresser : tester des tout petits usages pour comprendre ce qui est possible aujourd'hui, plutôt que de vouloir tout de suite maîtriser les sujets les plus complexes.