Adobe assure, Claude code et Google modernise son Studio

📌 Les 3 mises à jour clés

Adobe sort AI Foundry, une plateforme pensée pour créer ses propres modèles génératifs à partir de ses données maison. Le tout repose sur Firefly, son moteur formé uniquement sur du contenu sous licence. Concrètement, une marque peut générer texte, image, vidéo ou 3D en partant de ses assets internes, sans craindre de se prendre les pieds dans les droits d’auteur. L’approche vise clairement les grands comptes : personnalisation forte, conformité juridique et cohérence de marque. C’est aussi un message au marché : Adobe veut devenir l’alternative “sûre” aux géants plus opaques. Le premier client annoncé est Disney Imagineering, ce qui donne une idée du niveau d’ambition. Pour les grandes entreprises, l’IA bascule d’un terrain d’expérimentation créative à un outil de production sous gouvernance.

Anthropic lance une nouvelle version de Claude Code, pensée pour rendre la vie des devs un peu moins pénible. Pour resituer le contexte, jusqu’ici, chaque action sensible (ouvrir un fichier, lancer un test, modifier une ligne) devait être validée manuellement. Une précaution nécessaire pour éviter les dérapages, mais qui transformait le moindre projet en marathon de confirmations. Cette fois, on définit les règles à l’avance et Claude travaille en autonomie dans un espace sécurisé, sans dépasser le cadre. Résultat : plus de fluidité et paradoxalement, une sécurité renforcée. Anthropic va même plus loin en rendant ce système “sandbox” open source, pour que d’autres outils puissent l’adopter. Une avancée technique, mais surtout culturelle : l’idée qu’on peut collaborer avec une IA sans avoir à choisir entre productivité et confiance.

Google modernise AI Studio, sa plateforme pour concevoir des apps avec ses modèles maison (Gemini, Veo, GenMedia…). Tout se passe désormais dans un espace unifié, où l’on peut passer du texte à l’image, de la voix à la vidéo, sans perdre le fil (contrairement à l’expérience assez morcelée d’avant). Les nouveautés ne sautent pas aux yeux, mais elles changent le quotidien : meilleure visibilité sur l’usage, gestion simplifiée des clés API, possibilité d’enregistrer ses instructions et de les réutiliser. Bref, moins de clics, plus de continuité. Derrière ces ajustements, on sent une stratégie : installer AI Studio comme le vrai QG des créateurs d’applications IA. Voir toutes les updates sur le site de Google 🔗

🔎 Décryptage

Ce que c’est. OpenAI veut faire passer ses revenus de 13 à 100 milliards de dollars d’ici 2028. Pour y arriver en moins de quatre ans — contre sept pour Tesla ou Meta — l’entreprise ne peut pas compter uniquement sur ChatGPT, qui ne devrait générer qu’environ la moitié de ses revenus à cet horizon. Le reste viendrait de nouveaux relais : publicité, commerce conversationnel… et surtout, automatisation de l'expertise.

Pourquoi ça compte. OpenAI veut devenir un acteur économique de niveau GAFAM. Le projet Mercury en est la meilleure preuve. L’entreprise a recruté plus de 100 anciens banquiers d’affaires (Goldman Sachs, Morgan Stanley, KKR…) payés 150 $/h pour entraîner ses systèmes à réaliser des modèles financiers complexes. Un test grandeur nature du potentiel d’automatisation sur lequel OpenAI veut bâtir la moitié de sa croissance.

Limites. Si ce pari réussit, OpenAI deviendrait l’intermédiaire invisible de millions de décisions professionnelles. Chaque e-mail, contrat ou modèle financier passerait, de près ou de loin, par son infrastructure. Une position dominante qui interroge sur la souveraineté numérique.

À retenir. OpenAI veut prouver que l’IA peut automatiser des métiers experts sans perdre la main sur la qualité ni la confiance. Mais à force de courir plus vite que le marché, le risque n’est plus technique : il est stratégique.

Pour creuser encore plus le projet Mercury c’est sur The Decoder 🔗

👁️ L’œil Business

Selon une étude menée par HP et le MIT Sloan, le sentiment d’accomplissement est devenu le premier facteur de bien-être au travail — devant le salaire et la qualité du management. Et ce sentiment vient de plus en plus de la créativité : avoir la liberté d’imaginer, d’expérimenter, de produire quelque chose de nouveau.
Les outils d’IA jouent ici un rôle paradoxal : ils automatisent, certes, mais ils redonnent aussi du temps et de l’espace pour créer. Pour les entreprises, le message est clair : la productivité ne se mesure plus seulement en output, mais en énergie créative. Je ne sais pas vous, mais moi, ça me donne plus envie de créer que d’ouvrir un tableur.

📊 Adoption & marché

Compétences IA pour Dirigeants. Paris-Dauphine lance en mars 2026 un certificat de formation continue pour managers (sans prérequis technique) visant à piloter une stratégie IA dans l’entreprise. Voir plus 🔗

Renault, l’IA entre dans les usines. Le constructeur intègre l’IA dans ses processus de production : maintenance prédictive, contrôle qualité et planification automatisée. Une illustration concrète de l’IA industrielle, bien loin des chatbots marketing. Voir plus 🔗

Danone, Sodexo, BNP : retour sur les IA agentiques. Ces groupes partagent les enseignements de leurs premières expérimentations d’agents IA internes. Tous pointent la même limite : sans intégration profonde aux systèmes métiers, les “agents” restent des POC prometteurs mais isolés. Voir plus 🔗

L’État muscle sa stratégie IA. La nouvelle feuille de route gouvernementale prévoit un cadre d’expérimentation public-privé pour tester l’IA dans les services publics. Objectif : passer du discours à la mise en œuvre concrète. Voir plus 🔗

🔮 Le radar de Joynt

Pas de catalogue gadget : ici, chaque outil est relié à une fonction métier. De quoi savoir tout de suite si ça peut servir à vos équipes.

👀 Juste pour ne pas passer à côté