Oui, les Linux légers peuvent faire des miracles sur de vieux PC. Mon fils à un Core i3-4150, PC qui a 12 ans et il n'a aucun ralentissement avec ses jeux (Minecraft, Super Tux 2 ou Tux Kart).


Je vais résumer mon idée : Beaucoup de Youtubeurs font des tests de distributions Linux à destination des débutants. Souvent, c'est rapide, mais certain (et certaine vont pousser le test en l'utilisant plusieurs semaines en PC principal).

Le problème, c'est que c'est un ressenti, et je me demandais s'il n'était pas possible d'objectiver la chose, avec des tests objectifs (bien que tout ne soit pas objectif dans le ressenti d'un système d'exploitation, j'en conviens).

Il y a plusieurs aspects dans le retour sur investissements de l'IA. Bien sur, pour les industriels des semi-conducteurs, qui fabriquent des GPUs, de la RAM, des SSDs, voir de matériel électrique, tels Nvidia, TSMC, Samsung, HKhynix, Micron, AMD..., le boom des investissements dans l'IA, des centaines de milliards d'euros est une manne financière extraordinaire qui paie plusieurs fois les investissements faits pour développer de nouveaux GPU, convertir des chaines qui fabriquaient de la DRAM en chaines qui fabriquent de la RAM HBM etc...

On sait par exemple que vu les énormes bénéfices de Samsung, 5 milliards d'euros en un seul trimestre, les employés de Samsung semi-conducteurs ont menacé de faire grève, et ont réussi à obtenir une prime incroyable de 290.000 € par personne :

https://www.bfmtv.com/economie/entreprises/ils-vont-toucher-290-000-euros-chacun-en-moyenne-apres-avoir-menace-de-faire-greve-78-000-employes-de-samsung-electronics-approuvent-l-accord-sur-une-mega-prime-liee-aux-profits-de-l-ia_AD-202605270095.html

C'est aussi une manne incroyable pour tous les entrepreneurs qui fabriquent ou louent des services de datacenters.

Pour les entreprises qui développent des modèles IA, comme Open AI, Mistral...  la situation est plus mitigée. Bien sûr, leur valorisation boursière sont immenses, plus de 1000 milliards de dollars souvent, mais ils brûlent des dizaines de milliards par mois, sans avoir pour l'instant les revenus équivalents en face. Ils espèrent tous y parvenir dans les années à venir, mais en face, il faut avoir des clients prêts à payer. Et ce sera peut-être compliqué.

Pour les GAFAM, la situation est mixte. D'un côté, ils ont des capacités de datacenters qu'ils louent aux entreprises IA, pour des sommes qui peuvent se compter en dizaines de milliards, avec souvent des investissements croisés (ils prêtent de l'argent aux entreprises d'IA pour louer ensuite leurs infrastructures). Ils investissent aussi des centaines de milliards de dollars dans de nouveaux datacenters très énergivores, en espérant pouvoir les commercialiser ensuite...

Et d'un autre côté, ce sont des sociétés de développement, qui encouragent l'usage de l'IA parmi les employés, en mettant en avant ceux qui en utilisent le plus. Ce qui a conduit au tokenmaxxing, c'est à dire la maximisation de l'utilisation de tokens IA par les employés pour se faire bien voir de leurs employeurs.
Et c'est là que certaines ont commencé çà voir que cela leur coûtait très cher, car le token est l'unité de facturation des entreprises d'IA.

Certes, ces tokens sont vendus à des prix qui peuvent paraitre peu chers, genre 10$ le million de token, mais quand les employés en consomment des centaines de milliards, cela finit par représenter des coûts très significatifs.

Par exemple le site Axios a publié une news le 28 Mai dernier à ce sujet, citant les propos d'un consultant disant qu'une entreprise qu'il conseille avait dépensé 500 M$ de dollars en un mois de tokens de l'agent IA Claude d'Anthropic.

C'est à confirmer, mais certains soupçonnent que l'entreprise en question, qui serait forcément très grosse, pourrait être Microsoft, qui a récemment, après avoir introduit Claude dans ses équipes et produits (Office...), a décidé brusquement mi Mai, d'arrêter le contrat avec Anthropic pour la fin Juin, qui se trouve être la fin de son année fiscale.

Il y a un sentiment qui grandit que les AIs pourraient devenir plus chères que de payer des employés humains. Dans le développement, l'intérêt de l'IA pour accélérer les développements et la productivité parait assez évident, mais à quel coût, dans d'autres secteurs, c'est beaucoup moins évident. Et le retour sur investissement encore moins.

Microsoft a arrêté les tableaux d'honneur de ses employés consommant le plus de tokens, mais c'est aussi le cas récemment d'Amazon :

https://next.ink/brief-article/bruler-des-tokens-nest-pas-travailler-amazon-ferme-son-classement-ia-interne/

Voir l'article d'Axios :

AI sticker shock hits corporate America

Madison Mills - May 28, 2026 - Technology

Corporate leaders are starting to question whether soaring AI spending is delivering meaningful returns.

Why it matters: Companies that rushed to embrace AI are now confronting ballooning IT costs, uncertain productivity gains and growing employee skepticism.

Driving the news: Microsoft canceled most of its Claude Code licenses, in part over costs, according to The Verge, and Uber's COO said AI costs are getting "harder to justify."

   - An AI consultant tells Axios one of their clients recently spent half a billion dollars in a single month after failing to put usage limits on Claude licenses for employees.
   
   - Companies are citing AI's ability to automate jobs as a cause for layoffs, though Anuj Kapur, CEO of CloudBees, told Axios that workforce cuts may simply be "the only lever they can pull" to offset their AI bills.
   
   - Consumer sentiment around AI is also nosediving, and employees are rebelling against the use of the technology at work. Ansari hopes this correction will push companies toward more efficient AI use.

While the market views these tools as working equally well across the enterprise, Ansari says "the reality of AI right now is that it only works for coding."
That disconnect can drive up IT bills without leading to high return on investment in agents, he said.

What they're saying: The enterprise is undergoing a "healthy swing" away from AI overuse — or "tokenmaxxing," the push to burn as many AI tokens as possible — Ali Ansari, CEO of model training firm Micro1, told Axios.

   - Ansari hopes this correction will push companies toward more efficient AI use.

   - While the market views these tools as working equally well across the enterprise, Ansari says "the reality of AI right now is that it only works for coding."

   - That disconnect can drive up IT bills without leading to high return on investment in agents, he said.

Friction point: Corporate AI adoption is running into four unique problems.

  -  Use cases: "Most people default to automating tasks they dislike rather than tasks most valuable to the company," Sophia Velastegui, CEO of Velastegui Ventures and former chief AI officer at Microsoft, told Axios. Instead, they should focus on using AI to drive revenue.
   
  - Costs: One CTO told Axios that employees were using AI models to check the weather. That gets expensive fast: Enterprise AI plans are not truly "all you can eat," and even simple chatbot queries can carry heavy token costs.

  -  Humans: We are the bottleneck to more efficient adoption, as we're still catching up on AI. Leadership isn't always helping: Throwing AI licenses at the wall and seeing what sticks (or what Velastegui calls the "thousand flowers bloom" approach) isn't leading to tangible returns, she said.
   
  -  Data: When enterprises are hesitant to give AI agents unfettered access to proprietary data, those agents become less effective, Josh Pantony, CEO of Boosted.ai, which focuses on AI tools for finance, told Axios.

What we're watching: Whether companies get more disciplined about AI use. Or overcorrect and clamp down.

https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs

Pour les individuels, beaucoup ont pris des abonnements IA, je crois qu'Open AI parlait de 44 millions d'abonnés, mais surtout sur des offres d'appel, et la plupart risquent de ne pas suivre si les prix augmentent, et une fois l'effet de mode passé.

https://intelligence-artificielle.developpez.com/actu/382714/OpenAI-prevoit-une-chute-de-80-pourcent-du-nombre-d-abonnements-a-ChatGPT-Plus-passant-de-44-millions-en-2025-a-9-millions-en-2026-et-espere-echapper-a-ce-desastre-en-augmentant-la-publicite/

Salut
Avec le recul on voit que les délais annoncés par les techniciens étaient quand même assez optimistes
Entre les travaux visibles dans la rue et la vraie éligibilité, il y avait souvent plusieurs mois d’écart à Marseille à cette période-là.

C’était un peu la loterie selon les secteurs à l’époque 😄

Merci pour le résumé, le blog de Jean-Baptiste KEMPF est sous un ddos de lafibre.info ;-)
on lira ca demain

Il y a plusieurs raisons qui peuvent expliquer le refus du technicien (le manque d'expérience, un défaut d'assurance, etc).

C'est surtout une raison légale.

Article D. 407-2 CPCE : « L'opérateur n'y est tenu que s'il existe des gaines techniques et des passages horizontaux permettant la pose des câbles. »

https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000006464819

De plus en plus invoquée par les assureurs en tant qu'exclusion de garantie. Donc pour la poche des FAIs pour le contentieux du raccordement (sachant que le montant facturé est loin de couvrir les coûts réellement supportés pour ce type d'intervention).

Sans oublier les ABF qui harcèlent les mairies pour bannir les raccordements en façade pendant que l'ARCEP se prend des balles perdues car ça ne sanctionne pas assez le manque de complétude.
https://www.arcep.fr/actualites/la-revue-de-presse/2026/mai/les-titres-de-la-presse-du-mardi-26-mai-2026.html