Zen Browser, navigateur très proche d'Arc avec mode compact et spaces, est écarté car basé sur Firefox (Gecko) et incompatible avec les extensions Chrome.
Zen reproduit fidèlement l'expérience Arc (spaces, onglets verticaux, mode compact) et serait plus rapide, mais reste inutilisable pour qui dépend des extensions Chrome. Beaucoup d'anciens utilisateurs d'Arc l'ont adopté selon l'auteur. Le choix du moteur de rendu peut être éliminatoire malgré les qualités du produit.
D’après la vidéo
💬 Ce qu’en pense l’auteur
L'auteur le trouve génial, copie conforme d'Arc en plus rapide, et regrette de ne pas pouvoir l'utiliser uniquement pour des raisons de compatibilité. Il est déçu car Zen répond à tous ses critères sauf le moteur.
⚠ Ses réserves
Basé sur le moteur Gecko de Firefox, incompatible avec les extensions Chrome que l'auteur utilise et développe lui-même.
Démo avecFirefox
Outil à testerZen Browsergratuit
Navigateur web reproduisant l'expérience Arc avec spaces et onglets verticaux
Pourquoi il semble prometteur : Reproduit fidèlement les fonctionnalités d'Arc (mode compact, spaces, view) en étant décrit comme plus rapide. Beaucoup d'anciens utilisateurs d'Arc l'ont adopté.
Projet open source (MPL-2.0) activement développé, disponible sur Windows, macOS et Linux, financé par dons ; il reste étiqueté bêta et, étant un fork de Firefox, impose de repasser par les add-ons Mozilla plutôt que par les extensions Chrome.
Avec des réserves
L'auteur le trouve excellent et le décrit comme un copier-coller d'Arc en plus rapide. Il aurait été son choix idéal mais est écarté uniquement car basé sur Firefox, incompatible avec les extensions Chrome qu'il développe et utilise. Il exprime une vraie déception de ne pas pouvoir l'adopter.
« il y a ce browser là qui s'appelle Zen qui est vraiment génial parce qu'il ressemble déjà beaucoup à AR. Il a quasiment toutes les fonctionnalités que j'ai cité avant. Donc je l'ai testé, c'est vraiment cool. En mode compact, il y a pouvoir la possibilité de faire view. Donc franchement, c'est un copiercollé de arc beaucoup plus rapide, sauf que et ben malheureusement, il est basé sur Firefox, donc geeko. »
Brave Browser est retenu comme alternative à Arc car il bloque les publicités et trackers par défaut, tourne sur Chromium, offre des onglets verticaux et inclut un économiseur de mémoire réglable.
Pour qui cherche un navigateur rapide, respectueux de la vie privée et compatible avec les extensions Chrome, Brave répond à ces critères sans installer d'extensions supplémentaires. Toutefois, il manque les spaces d'Arc et certains raccourcis clavier ne sont pas configurables. L'économiseur de mémoire peut être réglé au maximum pour désactiver automatiquement les onglets inutilisés.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Brave bloque par défaut les publicités, trackers et cookies tiers sans extension. Il désactive automatiquement les onglets inactifs grâce à l'économiseur de mémoire réglable, et affiche la consommation RAM par onglet au survol.
💬 Ce qu’en pense l’auteur
Après 2 semaines d'utilisation, l'auteur trouve Brave bien plus léger et rapide qu'Arc, atteignant 80 % de ses attentes malgré quelques manques. Il préfère cette légèreté aux navigateurs surchargés d'IA.
✅ À faire
Activer les onglets verticaux dans les paramètres, configurer le démarrage sur page blanche, régler l'économiseur de mémoire au maximum, et désactiver l'accélérateur graphique pour économiser les ressources. Par défaut, Brave bloque les cookies tiers et supprime les bannières de consentement.
⚠ Ses réserves
Brave n'a pas de notion de spaces comme Arc, seulement des profils qui créent des fichiers séparés sur le disque et alourdissent le système. Certains raccourcis clavier ne sont pas configurables et la barre latérale ne peut être cachée par raccourci. La surprotection peut parfois bloquer certains sites nécessitant des scripts pour les inscriptions ou paiements.
Démo avecBraveChromium
Outil à testerBrave Browser (Brave Software)freemium
Navigateur web axé sur la confidentialité et la performance, basé sur Chromium
Pourquoi il semble prometteur : Bloque nativement publicités, trackers et bannières de consentement sans extension. Économiseur de mémoire réglable qui désactive automatiquement les onglets inactifs. Compatible extensions Chrome et plus léger que les navigateurs surchargés d'IA.
Le navigateur est gratuit et open source, mais certains services annexes sont payants : Brave premium inclut le VPN et un accès premium à Leo, Search et Talk, et une édition payante « Brave Origin » est désormais proposée.
L’auteur l’a adopté
L'auteur l'a adopté après 2 semaines de test, trouvant qu'il atteint 80 % de ses besoins et offre un gain net en vitesse et légèreté par rapport à Arc. Il regrette l'absence de spaces et certains raccourcis non configurables, mais privilégie la performance. Il avait des préjugés négatifs (navigateur crypto) dépassés par l'usage réel.
« Brave a l'air de correspondre à plusieurs critères. Il est Privacy first, donc ça veut dire que par défaut, il cache les pubs et j'ai pas besoin d'installer d'extension ou quoi que ce soit. Il est sur Chromium donc me permet d'installer d'extension Chrome et puis il a l'air quand même assez rapide. »
Arc, navigateur innovant adopté pendant 4 ans, est progressivement abandonné au profit de Dia, un navigateur IA-first que l'auteur rejette. Les utilisateurs d'Arc doivent envisager une migration. Cette situation illustre le risque de dépendre d'un produit de startup pouvant changer de stratégie brutalement.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Depuis le rachat par Atlassian, Browser Company a créé un nouveau navigateur Dia orienté IA et délaisse Arc qui ne reçoit plus de mises à jour significatives.
💬 Ce qu’en pense l’auteur
L'auteur trouve que Arc est devenu lent et qu'il ne veut pas d'un navigateur IA-first comme Dia où l'intelligence artificielle est partout alors qu'il veut simplement travailler.
⚠ Ses réserves
Arc consomme trop de CPU et RAM avec plusieurs onglets ouverts, et les performances se dégradent depuis plus de 6 mois.
Démo avecArcDia
Outil à testerArc (The Browser Company of New York)gratuit
Navigateur web innovant avec onglets verticaux, spaces et gestion avancée des onglets
Pourquoi il semble prometteur : Introduit des spaces pour séparer les contextes de travail, des onglets verticaux, des dossiers, et supprime automatiquement les onglets non épinglés en fin de journée pour libérer la RAM
Arc est gratuit et toujours fonctionnel sur macOS et Windows, mais en mode maintenance depuis mai 2025 (sécurité Chromium uniquement, aucune nouvelle fonctionnalité, pas d'ouverture du code source) : à éviter comme navigateur principal sur le long terme.
Déconseillé par l’auteur
L'auteur l'a utilisé 4 ans mais le quitte car il est devenu lent, consomme trop de ressources, n'est plus mis à jour et est délaissé au profit de Dia qu'il rejette. Il ne peut plus le recommander malgré son attachement initial.
« depuis le rachat de Browser Company qui était la boîte derrière par Atlacian. Atlacan, c'est une boîte que vous connaissez peut-être derrière par exemple Gira ou plein d'autres logiciels bref qui qui sont assez qui sont assez connus. Et bien depuis leur achat, il y a très peu de modification sur le produit et très peu de mise à jour. »
OpenAI permet de se connecter à des outils tiers comme Canva avec son compte ChatGPT, et les utilisations des modèles IA de ces outils sont décomptées du quota de l'abonnement ChatGPT.
Cela unifie la consommation de crédits IA à travers plusieurs outils sous un seul abonnement ChatGPT. Simplifie la gestion des abonnements mais implique de surveiller sa consommation globale. À vérifier quels outils tiers sont concernés et si cela reste avantageux économiquement.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
On se connecte à un outil tiers comme Canva avec son compte ChatGPT et les utilisations des modèles IA de cet outil sont décomptées du quota de l'abonnement ChatGPT.
Démo avecChatGPTCanva
« Vous allez pouvoir vous connecter avec un outil qui a rien à voir, Canva par exemple avec votre compte chat GPT et du coup les utilisations de vos modèles IA ou de vos agents IA de Canva bah seront décomptés de vos de votre quota de votre abonnement à Chat GPT. »
Cela facilite l'intégration des agents IA dans les workflows existants sans changer d'environnement de travail. Les équipes peuvent invoquer leurs agents depuis les outils qu'elles utilisent déjà. À vérifier quelles actions sont réellement possibles depuis ces intégrations.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
On peut appeler les agents autonomes depuis des outils existants du marché comme Teams ou Slack.
Démo avecTeamsSlack
« On va également pouvoir appeler nos agents autonomes depuis des outils existants du marché, un petit Teams, un petit Slack et cetera. »
OpenAI a lancé ChatGPT Spaces, un espace collaboratif avec de nouvelles pages où utilisateurs humains et agents Dots peuvent se retrouver et collaborer.
Cela crée un environnement de travail hybride où humains et agents IA collaborent dans un même espace. Utile pour coordonner des équipes mixtes. L'efficacité dépendra de la clarté des rôles et de l'intégration avec les workflows existants.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
ChatGPT Spaces offre de nouvelles pages et un espace dans lequel on peut se retrouver avec des collègues humains et avec les agents IA Dots.
Démo avecDots
Outil à testerChatGPT Spacepayant
Créer des espaces collaboratifs où utilisateurs humains et agents IA peuvent travailler ensemble.
Pourquoi il semble prometteur : Offre une galaxie de fonctionnalités incluant de nouvelles pages pour faciliter la collaboration mixte humains-IA.
Disponible uniquement sur les plans Pro, Business et Enterprise ; il remplace la Library, la création et l'édition de pages se font sur web et desktop, et les formats slides/tableurs collaboratifs ne sont pas encore livrés.
À essayer selon l’auteur
L'auteur le présente comme faisant partie d'un nouveau paradigme du travail avec l'IA, où agents et humains collaborent.
« Open AI lance aussi les chats GPT Space avec toute une petite galaxie de fonctionnalité, les nouvelles pages par exemple dans ces nouvel espace dans lequel on va pouvoir se retrouver avec des collègues humains et avec les fameux Dotes, les fameux agents IA. »
Cela supprime la nécessité d'exécuter du code localement pour automatiser des tâches avec Codex. Tout s'exécute côté OpenAI, ce qui facilite le déploiement mais implique une dépendance totale à l'infrastructure d'OpenAI. À voir pour la confidentialité des données traitées.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
L'utilisateur peut demander à Codex d'effectuer des tâches et tout s'exécute dans le cloud d'OpenAI : créations, développements, programmes de traitement.
Démo avecCodex
« Codex allait fonctionner à plein dans le cloud. Vous allez pouvoir lui demander plein de choses et tout va s'exécuter dans le cloud d'open AI. Vos créations, les développements, les programmes qu'il va faire pour traiter d'autres choses. Tout va se faire sur les serveurs d'Open AI. »
OpenAI a publié GPT-4.1 Sol, un nouveau modèle qui frôle les capacités de GPT Astra sur le code et le pilotage d'ordinateur, mais coûte cinq fois moins cher en restant au tarif du Sol.
Ce nouveau modèle rend accessible à moindre coût des capacités proches d'Astra pour le développement et l'automatisation. Il consomme aussi légèrement moins de tokens, ce qui améliore l'efficacité. Intéressant pour qui utilise beaucoup de code ou d'automatisation sans avoir le budget Astra.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Le modèle frôle les capacités de GPT Astra sur le code et le pilotage d'ordinateur, tout en restant au tarif du Sol, soit cinq fois moins cher. Il consomme un peu moins de tokens.
Démo avecGPT Astra
« GPT 6.1 Sol. Ce nouveau modèle est disponible pour tout le monde et il frôle vraiment les capacités de GPT Astra, notamment sur tout ce qui concerne le code et le pilotage d'ordinateur, mais il est juste cinq fois moins cher qu'Astra puisque il est au tarif du sol. »
Sur les abonnements Team et Enterprise de Claude, aucune donnée n'est utilisée pour l'entraînement des modèles par défaut, et un DPA (Data Processing Agreement) encadre contractuellement le traitement des données.
Rassure sur l'utilisation professionnelle de Claude et ChatGPT avec des données sensibles (comptabilité, emails, CRM). On peut aussi désactiver l'utilisation des données sur le forfait individuel. Le DPA couvre théoriquement la protection des données personnelles.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Les plans professionnels incluent un DPA, un contrat entre l'utilisateur et le fournisseur qui précise comment les données seront traitées et garantit qu'elles ne seront pas utilisées pour l'entraînement.
Démo avecClaudeChatGPT
« quand vous prenez un abonnement sur Cloud, si c'est un abonnement qui est Team et Enterprise, par défaut, il y a aucune utilisation de votre contenu pour l'entraînement des modèles »
En combinant les MCP de Pennylane et Gmail, Claude peut identifier les justificatifs manquants, retrouver les factures correspondantes dans les emails et les transférer automatiquement au logiciel comptable.
Élimine la corvée de fin d'année où les entrepreneurs passent des jours à chercher les justificatifs de leurs transactions. Peut être mis en tâche planifiée hebdomadaire. Utilise l'adresse email de transfert de Pennylane pour importer automatiquement les documents.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Claude interroge Pennylane pour lister les dépenses sans justificatif, cherche les emails correspondants dans Gmail, puis les transfère à l'adresse email spéciale de Pennylane qui importe automatiquement les justificatifs.
💬 Ce qu’en pense l’auteur
Cela économise une charge mentale et un temps énorme que chaque entrepreneur passe habituellement à chercher les justificatifs dans sa boîte mail.
✅ À faire
Récupérer l'adresse email de transfert dans son compte Pennylane, demander à Claude de lister les justificatifs manquants et de transférer les emails correspondants, puis mettre cette action en tâche planifiée hebdomadaire.
Démo avecClaudePennylaneGmail
« aller sur Penny Lane, de lister le justificatif manquant et d'aller les prendre dans Gmail et de les transférer à Penny »
Pennylane a sorti un MCP permettant à Claude de lire les données comptables (factures, transactions, chiffre d'affaires) et d'automatiser la gestion des relances clients.
Permet d'automatiser les relances de factures impayées, de vérifier le statut des paiements en croisant emails et transactions bancaires, et d'obtenir des analyses financières. Le MCP est actuellement en lecture seule, mais une version avec actions d'écriture (création devis/factures) est en développement.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
On connecte le MCP Pennylane dans Claude Cowork. L'IA peut alors lister les factures en retard, croiser avec les emails pour vérifier les relances déjà envoyées et les virements reçus, puis générer une séquence d'emails de relance progressivement plus fermes.
✅ À faire
Ajouter le connecteur personnalisé Pennylane dans Claude, autoriser l'accès, puis créer une routine planifiée toutes les deux semaines pour vérifier les factures en retard et envoyer les relances automatiquement. Pour éviter la gêne, créer une adresse email type compta@ qui envoie les relances.
⚠ Ses réserves
Le MCP est actuellement en lecture seule. L'équipe produit travaille sur une version permettant des actions d'écriture (créer devis, factures). Il faut utiliser l'adresse email de transfert de Pennylane pour que l'IA puisse envoyer les justificatifs.
Démo avecPennylaneClaudeGmail
Outil à testerPennylane (serveur MCP Pennylane)payant
Logiciel de facturation et de gestion comptable
Pourquoi il semble prometteur : Un des rares outils de facturation à avoir un MCP, permet l'automatisation des relances et la recherche automatique de justificatifs, avec des évolutions prévues pour créer devis et factures
Le connecteur MCP n'est pas facturé en plus mais nécessite un abonnement Pennylane Essentiel ou supérieur (ou un accès cabinet) ainsi qu'un assistant IA compatible ; il fonctionne en serveur distant via OAuth et reste en lecture seule à ce stade.
« on a développé ce qu'on appelle un MCP, c'est-à-dire un connecteur qui permet au chatbot d'aller interroger les bases de données de l'hygiène. Donc ça, on est encore en train de le betta tester »
Claude peut dupliquer une vidéo de prospection pour chaque prospect, y incruster automatiquement le logo de leur entreprise et personnaliser le titre, via le connecteur MCP de Tella.
Permet une personnalisation massive de vidéos de prospection bien au-delà du simple 'Bonjour prénom'. L'IA peut même récupérer automatiquement les logos sur les sites des prospects. Nécessite que l'outil vidéo (Tella) dispose d'un MCP pour communiquer avec Claude.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
On fournit à Claude un fichier CSV avec les prospects et leurs logos, plus le lien d'une vidéo de base. Via le MCP de Tella, Claude duplique la vidéo pour chaque prospect, enlève le fond des logos, les incruste en overlay et personnalise le titre.
💬 Ce qu’en pense l’auteur
C'est ce qu'il faut faire aujourd'hui pour avoir l'attention des prospects, pas le simple 'bonjour prénom' qu'on voit partout sur LinkedIn et qui était bien il y a 10 ans.
✅ À faire
Préparer un CSV avec les informations des prospects (nom, prénom, entreprise, logo, email), donner accès au dossier dans Claude, puis demander la duplication et personnalisation. On peut ensuite demander à Claude de rédiger des emails personnalisés et de créer les brouillons Gmail directement.
Démo avecClaudeTella
Outil à testerTellapayant
Outil de création et d'enregistrement de vidéos avec possibilité de personnalisation automatique via son MCP
Pourquoi il semble prometteur : Dispose d'un MCP qui permet à Claude de dupliquer des vidéos, d'ajouter des overlays (logos) et de personnaliser les titres automatiquement
Enregistreur d'écran/éditeur vidéo en ligne, dont le serveur MCP officiel (authentification OAuth 2.1) est activement développé ; chaque compte démarre par un essai gratuit de 7 jours du plan Pro, mais il n'existe pas de palier gratuit permanent, et il faut une clé API / un workspace actif pour piloter l'outil depuis Claude.
L’auteur l’a adopté
L'auteur utilise Tella depuis des années et en parle beaucoup sur sa chaîne. Il apprécie particulièrement la possibilité d'automatisation via le MCP pour la prospection personnalisée.
« J'aimerais bien que tu prennes la liste de mes prospects dans le fichier CSV, que tu crées une vidéo, que tu dupliques cette vidéo pour chaque prospect et pour chaque prospect en question, tu mettes le logo pendant toute la durée de la vidéo en haut à droite »
ChatGPT Codex peut lire la boîte mail, identifier les emails nécessitant une réponse, rédiger des propositions et créer les brouillons directement dans Gmail sans quitter l'interface.
Permet d'atteindre l'inbox zéro en déléguant le tri et la rédaction. Si un CRM est connecté, ChatGPT récupère automatiquement les informations sur les expéditeurs pour personnaliser les réponses. On peut planifier cette tâche en routine quotidienne.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Dans ChatGPT Codex (onglet Work), on demande de lire les emails reçus et de proposer des réponses. L'IA parcourt la boîte, analyse le contexte et rédige des réponses adaptées qu'elle peut créer en brouillon directement dans Gmail.
💬 Ce qu’en pense l’auteur
L'auteur conseille vraiment de faire le tri de mail avec un LLM aujourd'hui. Il utilise lui-même des routines planifiées, notamment pour publier automatiquement sur LinkedIn.
✅ À faire
Mettre le paramètre sur 'approuver à ma place' au lieu de 'demander l'approbation' pour éviter de valider chaque action. Créer une routine quotidienne avec un prompt du type 'Continue à faire cette action jusqu'à ce que j'atteins inbox 0'.
Démo avecChatGPTGmail
« Lis ma boîte mail, les mails reçus aujourd'hui, lesquels requierent mon attention et notamment auxquels je dois rapporter une réponse. Listles-moi et propose-moi une réponse pour chacun d'eux. »
« je peux créer un brouillon à qui vient répondre. Donc, je peux faire Gmail, draft, create a draft. Hop. et derrière euh créer ce ce que me sort l'agent IA »
Claude Cowork peut analyser automatiquement les emails, l'agenda et les transcriptions de meetings passés pour générer un brief de préparation de rendez-vous en quelques secondes.
Pour les professionnels ayant beaucoup de rendez-vous, cela automatise la préparation en croisant plusieurs sources (emails, agenda, transcriptions). Plus on connecte d'outils, plus le contexte est précis. L'IA ne prend pas les décisions à votre place, elle synthétise seulement le contexte.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Il faut être dans l'onglet Cowork (pas Chat) et avoir connecté ses outils (Gmail, Drive, Calendar). On dicte sa demande et l'IA va chercher dans les emails, l'agenda et les transcriptions de meetings pour synthétiser les points importants.
✅ À faire
Connecter ses outils via les connecteurs dans Claude ou les plugins dans ChatGPT. Si un connecteur n'existe pas dans le répertoire, chercher si l'outil expose un MCP.
⚠ Ses réserves
Plus on a de connecteurs, plus l'IA sera précise. Sans connecteurs, l'outil reste cloisonné et on utilise seulement 20% de son potentiel.
« J'ai un rendez-vous qui démarre dans 5 minutes, j'ai pas le temps de le préparer. C'est avec mon notaire. Est-ce que tu peux aller regarder mes anciennes conversations avec lui pour voir si il y a pas des choses que je devais faire ? »
Jeev est à utiliser en remplacement d'un LLM classique quand on a un problème de rapidité ou de budget, notamment pour le traitement de données en batch où on dépasse rapidement son quota de tokens ou son abonnement.
Pour les utilisateurs qui automatisent des workflows (emails, tickets, contenus), Jeev ne remplace pas systématiquement les LLM mais devient pertinent sur les tâches de classification à gros volume qui saturent les quotas ou ralentissent le pipeline. L'auteur suggère de demander à son assistant IA d'analyser son historique pour identifier ces cas.
D’après la vidéo
✅ À faire
L'auteur recommande de poser la question à son agent IA (Claude, ChatGPT) pour qu'il analyse l'historique d'utilisation et identifie les cas où basculer vers Jeev serait bénéfique. Il fournit un prompt en description.
Démo avecJeevChatGPT
« dans le cas où vous faites des workflow comme moi de gestion de mail dans lequel vous avez besoin de workflow d'automatisation, ce qui selon moi est le cas de beaucoup de gens, je pense qu'on va pouvoir remplacer par Jev. mais uniquement quand on a soit un souci de rapidité soit de budget parce que en fait pour beaucoup on a un abonnement cloud ou chat GPT qui généralement suffit pour la plupart de nos actions. Mais souvent quand on va faire du traitement de données en batch donc dans une grande quantité et bien vite on a plus assez de token ou alors ça vient manger sur notre abonnement classique. »
En comparaison directe sur la classification d'emails un par un, GPT-4o-mini prend 6-7 secondes par email contre 200-300 millisecondes pour Jeev, et GPT-4.5 est encore plus lent car il génère une chaîne de raisonnement complète.
Pour les workflows de classification où la génération de texte n'est pas nécessaire, Jeev permet un gain de temps considérable (de l'ordre de 20-30x) par rapport aux LLM classiques, même les plus légers comme GPT-4o-mini. Cela devient déterminant sur de gros volumes où le temps de traitement devient un bloquant, ou quand le quota de tokens d'un abonnement classique est dépassé.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
L'auteur a testé les mêmes emails en parallèle avec Jeev et GPT-4o-mini pour comparer la vitesse. GPT-4o-mini doit générer une réponse textuelle complète même pour une simple classification, ce qui prend plusieurs secondes, alors que Jeev retourne directement un score de probabilité.
Démo avecJeev
« J'ai pété 5.5 par email, il prend genre 6 secondes, 7 secondes, voilà, 7 secondes par email. Donc c'est pas du tout la même chose parce que lui, il fait tout un raisonnement, une chaîne de raisonnement, ce dont on a évidemment pas besoin sur JF. »
Jeev échoue sur certains pièges logiques (compter les lettres dans un mot, déterminer un jour de la semaine) avec des probabilités autour de 53-59% ; l'auteur recommande de recouper avec une autre IA quand la probabilité est inférieure à 70-75%.
Pour éviter les erreurs dans les automatisations critiques utilisant Jeev, il faut surveiller les scores de probabilité retournés et mettre en place une vérification par un LLM classique (GPT, Claude) sur les cas incertains. Cela permet de combiner la rapidité de Jeev pour dégrossir et la fiabilité d'un modèle de raisonnement pour confirmer les cas limites.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
L'auteur a testé Jeev sur des questions pièges : compter les occurrences d'une lettre (N dans anticonstitutionnellement), compter les mots d'une phrase, déterminer un jour de la semaine. Jeev a donné des probabilités autour de 53-59% sur ces cas, voire s'est complètement planté sur la date.
⚠ Ses réserves
L'auteur identifie clairement que Jeev a des limites sur les tâches nécessitant un raisonnement logique ou du comptage précis, et qu'il faut être vigilant sur les probabilités retournées.
Démo avecJeev
« Donc, il va falloir faire attention aux différentes probabilités. Quand on est sur une probabilité selon moi en dessous de 75 ou 70, bah peut-être rechecker avec une IA, une autre IA pour s'assurer que c'est le bon choix qu'on fait. »
L'auteur a codé un outil qui découpe une vidéo image par image, extrait le texte par OCR et demande à Jeev s'il contient du contenu confidentiel (emails, IBAN, clés API) ; une vidéo de 27 minutes a été analysée en 1 minute 30.
Pour les créateurs de contenu vidéo (tutoriels, démos) qui montrent leur écran, cela automatise la détection d'informations sensibles avant publication (adresses email, numéros de téléphone, clés API, IBAN). L'auteur précise que son équipe passait beaucoup de temps à vérifier manuellement frame par frame. Le système floute automatiquement les éléments détectés et les catégorise.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Le système découpe la vidéo image par image, applique de l'OCR pour extraire tout le texte visible, puis soumet chaque image à Jeev qui évalue la probabilité de présence de contenu confidentiel. Quand Jeev détecte quelque chose, le système floute automatiquement la zone et catégorise le type de donnée (email, IBAN, clé, carte).
💬 Ce qu’en pense l’auteur
L'auteur est très enthousiaste, qualifie l'outil de 'génial' et 'magique', et estime qu'il va lui faire gagner beaucoup de temps par rapport à la vérification manuelle qu'il faisait avec son équipe.
Démo avecJeev
« là je viens de me coder un truc qui est juste génial, c'est que d'un côté je vais découper une vidéo comme ici 60 secondes image par image et après je vais faire de l'OCR, c'est-à-dire que je vais extraire tout le texte de cette image et je vais demander à Jeff si dans ce texte il y a du contenu confidentiel »
Jeev peut traiter 64 emails simultanément en batch et les classifier (catégorie, priorité, spam, besoin de réponse) en environ 2 secondes, pour un coût de 0,002 dollars par traitement.
Pour ceux qui traitent de gros volumes d'emails (support, commercial, veille), cela permet d'automatiser la priorisation et le tri initial sans exploser son budget API ni attendre. Le traitement par batch de 64 emails à la fois est la clé de la rapidité. Utile pour pré-filtrer avant une réponse humaine ou par LLM classique.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
L'auteur envoie ses emails à Jeev par batch de 64, et pour chacun Jeev retourne la catégorie (travail, personnel...), la priorité (normale, haute), le pourcentage de spam et la probabilité qu'une réponse soit nécessaire. Chaque email est traité en 200-300 millisecondes.
💬 Ce qu’en pense l’auteur
L'auteur trouve cette vitesse de traitement impressionnante et souligne que GPT-4o mini prend beaucoup plus de temps pour la même tâche, ce qui rend Jeev imbattable pour cet usage.
Démo avecJeev
« Si j'étais sur 10 email là il me l'a répondu en 2 secondes. Il a répondu à 10 emails. Enfin il a classifié 10 email. Là, j'ai fait un autre exemple dans lequel je les prends un par un les emails. Il a traité 24 emails en 55 mise et ça a coûté en tout 0,002 dollars. »
Jeev est un modèle d'IA qui répond par des scores de probabilité sur des options données (comme un QCM) au lieu de générer du texte mot à mot, ce qui le rend 100 fois plus rapide et beaucoup moins cher pour trier de l'information.
Pour les automatisations et workflows nécessitant de classifier rapidement de grandes quantités de données (emails, tickets support, documents), Jeev permet de traiter des centaines d'items en quelques secondes pour quelques centimes, contre plusieurs secondes par item avec les LLM classiques. Cela change notamment le traitement par lots d'emails ou de contenus à modérer. À réserver aux cas où une classification suffit, pas aux tâches nécessitant génération de texte ou raisonnement complexe.
D’après la vidéo
⚙ Comment ça marche
Jeev donne un score de probabilité sur différentes options au lieu d'écrire une réponse mot à mot. Par exemple, pour savoir si une facture est vraie, il indique quelle option (vrai/faux) a la probabilité la plus haute, au lieu de rédiger une explication.
💬 Ce qu’en pense l’auteur
L'auteur trouve Jeev très utile pour ses cas d'usage de traitement de mails, de tickets support, de commentaires YouTube et pour détecter des données confidentielles dans ses montages vidéo. Il est enthousiaste et compte passer du temps à approfondir.
✅ À faire
L'auteur recommande de demander à son agent IA (Claude, ChatGPT) d'analyser son historique d'utilisation pour identifier les cas où switcher vers Jeev serait pertinent. Il propose un prompt qu'il met en description.
⚠ Ses réserves
Jeev se plante sur certains pièges logiques (compter les lettres, déterminer un jour de la semaine) et affiche des probabilités incertaines (59%, 53%) dans ces cas. L'auteur recommande de vérifier avec une autre IA quand la probabilité est inférieure à 70-75%.
Démo avecJeevChatGPT
Outil à testerJev (TypeSafe AI, « System One Model »)payant
Classifier rapidement de l'information par probabilité (emails, documents, images) pour des automatisations et workflows
Pourquoi il semble prometteur : 100 fois plus rapide et beaucoup moins cher que les LLM classiques pour le tri et la classification de données : traite par exemple 1700 emails pour 19 centimes en quelques secondes
Modèle en accès anticipé, utilisable par API (facturation à l'usage, tarif annoncé très bas côté entrée) : ce n'est pas un chatbot, il faut définir un schéma de questions typées dans son code pour l'essayer.
L’auteur l’a adopté
L'auteur est très enthousiaste, notamment pour classifier ses emails, détecter du contenu confidentiel dans ses montages vidéo et traiter des tickets support. Il estime que Jeev va lui faire gagner beaucoup de temps et qu'il est imbattable pour les usages de traitement en batch. Il recommande de l'utiliser quand on a un souci de rapidité ou de budget.
« Là où un modèle comme chat GPT, lui aurait regardé l'image, fait un petit raisonnement, se poser la question et puis à un moment donné, il aurait dit il semblerait que la personne qui est ici a un site bleu. Bon ça c'est un modèle de raisonnement. Un modèle comme Jeev, je veux lui donner, on va dire cinq options. Noir, bleu, rouge, blanc ou alors aucun. Et lui ce qu'il va me faire c'est il va me faire une probabilité pour cette option qui va être très grande là où la probabilité pour les autres va être très petite. »
Brave bloque par défaut les publicités, trackers et cookies tiers sans extension. Il désactive automatiquement les onglets inactifs grâce à l'économiseur de mémoire réglable, et affiche la consommation RAM par onglet au survol.