Grand Angle

Le 9 octobre, Ledger publie un message que personne n'a envie de lire : des clients voient leurs fonds disparaître, plus de 90 millions de dollars selon les analystes on-chain, et tous avaient acheté leur appareil chez un même revendeur agréé d'Asie du Sud-Est. Presque au même moment, Mark Karpelès, l'ancien patron de Mt. Gox, publie les photos d'un Ledger Nano X démonté : derrière l'écran, une carte SIM, une antenne et un microcontrôleur qui lisent vos 24 mots et les envoient par le réseau mobile. Dix semaines plus tôt, une faille dans le générateur aléatoire de certains Coldcard avait permis de vider près de 1 200 adresses en moins d'une heure.

Parce que garder ses bitcoins soi-même n'a jamais été une simple question de cold wallet. C'est une chaîne entière : le fabricant, le revendeur, le code, le hasard qui génère vos 24 mots, et vous. Si chaque maillon exige une vigilance d'expert, comment huit milliards d'êtres humains pourraient-ils garder eux-mêmes leurs clés ? Selon Trezor, à peine 10 % des détenteurs de cryptos le font, et environ 2 % utilisent un portefeuille physique.

Pourquoi, au Venezuela, 92,5 % de l'activité crypto passe-t-elle par des plateformes centralisées ? Pourquoi la ruée vers les cold wallets après la faillite de FTX n'a-t-elle pas duré ? Que nous apprend le LUSD, ce stablecoin sans banque qui s'échangeait avec une prime pendant que l'USDC décrochait ? Bitcoin perd-il sa raison d'être si presque personne ne garde ses clés ? Et pourquoi ceux qui les gardent protègent-ils, sans le savoir, les clients des exchanges, des néobanques et des ETF ?

Cette vidéo ne vend aucun produit et ne donne aucune recommandation d'investissement. J'y défends une thèse qui ne plaira ni aux puristes ni aux sceptiques : la self-custody ne passera jamais à l'échelle, et c'est justement pour ça qu'elle n'a jamais été aussi importante. 
Yves Choueifaty le disait très bien dans notre interview : c'est la dissuasion nucléaire. Pas besoin de s'en servir pour qu'elle protège, il suffit qu'elle existe.

Si vous pouvez déléguer sereinement, c'est parce que d'autres ne délèguent pas.

#bitcoin #ledger #selfcustody
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Le 6 octobre 2026, OpenAI a publié sur GitHub 722 manuscrits écrits par une IA, répartis en 372 familles de résultats. Ils apportent des solutions à des centaines de problèmes de mathématiques jusque-là ouverts, dont certains résistaient aux chercheurs depuis des décennies. Selon OpenAI, chaque résultat a demandé en moyenne l'équivalent de trois heures de réflexion de ChatGPT Pro, et environ 42 % des résultats principaux sont déjà vérifiés formellement dans le langage Lean.

Jusqu'ici, on pouvait se raconter que l'IA remplacerait surtout les tâches répétitives. Les maths, c'est autre chose : l'abstraction, l'invention, le génie. Le médaillé Fields Hugo Duminil-Copin a vu une IA résoudre la conjecture sur laquelle il s'était cassé les dents pendant des années. Le 23 juillet, Jacob Tsimerman recevait la médaille Fields et annonçait le jour même qu'il rejoignait OpenAI.

Parce que la science avance désormais à l'échelle du trimestre. Sauf que notre façon de mesurer l'intelligence, elle, n'a pas bougé : on a jugé les IA à l'aune des humains, des examens de médecine aux Olympiades de maths, jusqu'au « Dernier Examen de l'Humanité ». Les examens ne suffisent plus. Bientôt, c'est l'humain qu'on mesurera à l'aune de la machine.

Que reste-t-il aux mathématiciens quand une IA démontre en quelques heures ce qu'ils cherchaient depuis des générations ? L'intelligence humaine est-elle vraiment un plafond que l'IA ne peut pas dépasser ? Et comment avoir une IA de son côté, qui vous connaît et défend vos intérêts, dans un monde qui va trop vite ?

Je vous présente aussi le projet que je lance : des jumeaux numériques souverains, confidentiels et décentralisés, synchronisés sur vos valeurs, votre psychologie et votre façon de décider.

Cette vidéo ne dit pas que les mathématiciens n'ont plus d'avenir. Elle explique pourquoi la mathpocalypse montre qu'aucune intelligence n'est à l'abri, et pourquoi il devient urgent de penser notre place face à l'IA.

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Sources

OpenAI : Sharing AI progress in mathematics
https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/

Le dépôt openai/math : manuscrits, formalisations Lean et historique des corrections
https://github.com/openai/math

#Mathématiques #IntelligenceArtificielle #OpenAI
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Fin septembre, Andreessen Horowitz, l'un des fonds les plus puissants de la Silicon Valley, a annoncé la création de sa propre école. Une cinquantaine de jeunes recrutés à la sortie du lycée, un an à San Francisco à partir de 2027, 35 millions de dollars sur la table. Et à la fin : aucun diplôme, même pas un certificat.

Pourtant, ce sont OpenAI, Anthropic, Google, Nvidia ou Palantir qui écrivent le programme, et Sam Altman comme Jensen Huang sont annoncés comme intervenants. Pendant ce temps, en France, entre 400 et 500 lycées fermaient en une seule journée, et PISA mesurait les pires résultats jamais enregistrés en maths et en lecture pour nos élèves de 15 ans.

Ce n'est pas un coup isolé. Il y a eu la bourse de Peter Thiel, qui payait des jeunes pour construire leur projet plutôt que d'aller à la fac. Puis Palantir et son slogan : « Évitez la dette. Obtenez le diplôme Palantir. » Aujourd'hui, OpenAI veut certifier 10 millions d'Américains.

Alors pourquoi un fonds qui a misé sur OpenAI et Mistral dépense-t-il des millions pour contourner un bout de papier qui marche encore ? Que vaut un diplôme quand une copie rédigée par une IA obtient de meilleures notes que les étudiants ? Que vient-on apprendre dans une école qui enseigne le goût, l'art de vendre et la géométrie de la chance ? Et surtout, qui décidera demain de qui a du talent ?

Sans dévoiler les conclusions, cette vidéo suit un pari qui dépasse de loin cinquante étudiants. Former, reconnaître, recruter, financer : le jour où les mêmes mains feront tout cela, il faudra bien se demander où passe encore la frontière entre l'école, la tech et l'État. Et qui la tracera.

#éducation #intelligenceartificielle #SiliconValley
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3 janvier 2039. Bitcoin aurait dû fêter ses 30 ans, le réseau tourne toujours, et un bitcoin vaut 90 % de moins qu'aujourd'hui. Richard Détente écrit dès maintenant la vidéo qu'il n'a aucune envie de tourner ce jour-là : celle où il reconnaît s'être trompé sur Bitcoin.

Parce qu'à force d'être convaincu que Bitcoin vaudra un jour un million de dollars, on oublie une chose : le marché, lui, le vend autour de 83 000 dollars. Si le million était certain, il vaudrait déjà près de 385 000 dollars aujourd'hui. L'écart, 78 %, c'est la place que le marché laisse au doute. Cette vidéo cherche ce qu'il y a dans ce doute.

L'ordinateur quantique peut-il vider les portefeuilles ? Une IA peut-elle casser le code ? Un État peut-il l'interdire, ou un concurrent le remplacer ? De quoi Bitcoin pourrait-il mourir si personne ne parvient à le tuer ? Pourquoi l'or a-t-il perdu 70 % entre 1980 et 1999, au moment où les banques centrales tenaient enfin parole ? La Fed de Kevin Warsh peut-elle refaire le coup de Paul Volcker avec une dette quatre fois plus lourde ? Et pourquoi, si Bitcoin mourait de cette mort-là, ses détenteurs auraient-ils probablement gagné ?

Cette vidéo ne vend aucun produit et ne donne aucune recommandation d'investissement. C'est un pre-mortem, la méthode du psychologue Gary Klein : on part du principe que le projet a déjà échoué, puis on rédige l'acte de décès. Une autopsie avant la mort, appliquée à Bitcoin.
Le vrai danger ne figure probablement pas dans la liste. C'est tout le problème.

#bitcoin #inflation #fed
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OpenAI dépense des milliards pour entraîner les modèles de ChatGPT, et son avance dure environ quatre mois. Selon le rapport State of Open Source AI de Mozilla, publié mi-septembre 2026, l'écart entre les meilleurs modèles ouverts et les meilleurs modèles fermés est de 4,4 mois. Les premiers doublent de capacité tous les 3,9 mois, les seconds tous les 5,5.

Et pourtant, OpenAI et Anthropic se dirigent vers les plus grosses introductions en bourse jamais réalisées. En deux semaines, OpenAI a décliné ou renforcé la même offre dans trois secteurs réglementés : la santé le 1er septembre, la finance le 10 avec ChatGPT for Financial Services, développé avec Morgan Stanley et Evercore, puis le droit le 17 avec Astra for Law.

Parce que le produit n'est plus seulement le modèle. Ce qu'OpenAI installe dans une banque, ce sont les données, les droits d'accès, les formats maison, la traçabilité et la conformité : tout l'environnement dans lequel l'analyste travaille. Sauf qu'une fois ses outils et ses habitudes installés, une organisation qui veut changer de fournisseur doit reconstruire une partie de son fonctionnement.

Qu'achète-t-on quand on achète une entreprise dont la marchandise se périme en quatre mois ? Pourquoi OpenAI a-t-il plus intérêt à équiper les hedge funds qu'à en créer un ? Et jusqu'où ira l'idée, avancée par Sam Altman, de se rémunérer par une part de ce que ses clients découvrent et vendent ?

Cette vidéo ne dit pas qu'OpenAI ou Anthropic sont assurés de dominer l'économie. Elle explique pourquoi leur pari rappelle celui de la Standard Oil, contrôler ce dont les autres ont besoin pour travailler, et ce que cela coûterait si banques, hôpitaux et administrations dépendaient d'un seul fournisseur.

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