Articles, analyses et prises de position sur l'IA, écrits sans filtre par l'équipe Miss Baker. Ce qu'on partage en off avec nos clients — désormais en clair pour tout le monde.
Numériser l'argent, on le fait depuis trente ans. Y glisser des règles logicielles qui décident à votre place de ce que vous avez le droit d'en faire, c'est tout autre chose. Petit voyage guidé dans la plus confortable des prisons.
On nous vend l'euro numérique comme une simple modernisation. Sauf que la vraie rupture n'est pas l'écran : c'est le passage d'une monnaie fondée sur la confiance à une monnaie fondée sur le code, où de petites règles logicielles décideront de ce que vous avez le droit d'acheter. Du quota carbone au crédit social, anatomie d'une servitude livrée clé en main.
Windows, 2026. Un faux composant système, un moteur de hooks, une table de redirection. Les idées des crackers du ST, intactes, captées cette fois en direct avec Ghidra et une intelligence artificielle. Deuxième volet du diptyque.
Je pensais ce langage mort avec les lecteurs trois pouces et demi. Je l'ai retrouvé mot pour mot dans un fichier de trente kilo-octets, sur Windows, en 2026. Les protections changent de costume à chaque génération ; les idées des crackers, elles, ne vieillissent pas. La seule chose qui a changé, c'est qui tient la pelle.
Atari ST, fin des années 80. Comment on transformait une disquette protégée, illisible par le système, en une copie propre, compressée et plus rapide que l'originale. Premier volet d'un diptyque sur des idées de crackers qui n'ont pas pris une ride.
Atari ST, fin des années 80. Les belles protections ne cachaient pas le jeu, elles cachaient la façon de le lire. Voici comment on retournait l'arme contre elle-même : ripper, réindexer, détourner, compresser. Quatre verbes, un savoir-faire — et l'impression d'avoir compris une machine mieux que ceux qui l'avaient programmée.
Un faux fichier système de trente kilo-octets, Ghidra piloté par une IA, et trente-deux fonctions qui retrouvent leur nom en une soirée. Récit d'un reverse engineering où l'humain ne lit presque plus l'assembleur.
Trente kilo-octets, pas un seul nom de fonction. Il y a cinq ans, comprendre ce binaire voulait dire des heures de désassembleur et un café froid. Hier soir, ça a pris le temps d'une conversation — pas parce que l'IA a « compris » à ma place, mais parce que la division du travail a changé. Récit, et ce que ça déplace vraiment.
Comment construire un pipeline d'archivage IA-augmenté qui tient debout : nommage, OCR multi-agents, vérification croisée, identifiants permanents.
Cataloguer un fonds iconographique privé selon les standards traditionnels demandait plusieurs années et des dizaines de milliers d'euros. Avec un pipeline bien construit, quelques semaines et quelques centaines d'euros suffisent. Mais le déplacement ne vient pas de l'IA seule — il vient de l'IA à condition qu'elle soit encadrée par une méthode qu'aucun modèle ne produira tout seul.
Ou : comment une industrie à 200 milliards de dollars a parié gros sur l'IA — et oublié de vérifier si ça valait le coup.
Adoption de l'IA dans les services professionnels : 22 % → 40 % en un an. Mesure du ROI : 18 %, plate depuis un an. CBRE a construit Ellis. JLL a construit Falcon. Personne ne peut dire si ça a bougé une marge. Ce n'est pas une histoire d'adoption. C'est une histoire de dépense.
Ou : comment un seul lancement IA a effacé 15 milliards de dollars des services immobiliers — le jour de leurs meilleurs résultats annuels.
Le 11 février 2026, CBRE Group publie les meilleurs résultats de son histoire. Le titre chute de 15 %. Non pas à cause d'une fraude ou d'une récession — mais parce que cinq jours plus tôt, une entreprise IA de San Francisco a sorti une mise à jour logicielle. Bienvenue dans l'AI Scare Trade : six secteurs classés par vulnérabilité, avec timelines et métriques d'exécution.
Shannon, le pentester IA autonome qui aurait dû plomber l'ambiance — et pourquoi personne, à la fête de l'IA, ne veut regarder par la fenêtre.
Shannon est un pentester IA entièrement autonome : on lui donne une URL, on part se chercher un café, et quatre-vingt-dix minutes plus tard la base de données est exfiltrée, des comptes admin ont été créés, et l'authentification est contournée — pour 50 dollars. Ce n'est pas un exercice. C'est l'angle mort de l'euphorie collective face à l'IA.
Comment on a appris à ne plus s'inquiéter — et à aimer l'algorithme qui vend nos maisons.
L'IA n'automatise pas des tâches. Elle démantèle une profession — une visite, une commission à la fois. Ce qui reste quand on a tout optimisé. Et ce qu'on n'a peut-être pas le droit de perdre.
Réalité synthétique et arnaques IA — la nouvelle guerre contre la confiance
Des wearables qui enregistrent tout. Des deepfakes qui passent le KYC bancaire. L'empathie transformée en arme. Ce qui empêche de dormir un dirigeant qui a vu défiler 30 ans de tech.
Le nouveau papier du Conseil des Standards d'Évaluation pose les bonnes questions, au bon moment.
L'IVSC ouvre l'appel à commentaires sur l'IA dans l'évaluation immobilière. Et il pose les bonnes questions. Parce que céder le jugement professionnel à un algorithme, ce n'est pas un sujet de techno. C'est un sujet de responsabilité.
Les entreprises qui ont remplacé leurs experts par l'IA les rappellent six mois plus tard. À tarif consultant.
Les tableurs montraient des économies immédiates. Ce qu'ils ne montraient pas : le coût de la confiance perdue, du savoir institutionnel évaporé, et la facture pour tout reconstruire. Le motif se répète dans presque tous les secteurs qui ont parié trop vite sur le remplacement humain par l'IA.