
Chief Product & Technology Officer @ornikar - ex 1st employee @malt_community - Made in Languedoc & PĂ©rigord - đ„đđ€Ÿ
Paris, France
Joined October 2013
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C'est l'info la plus importante de la décennie pour la France (si si) et le debunk de L'ultra libéralisme (ou Macron ou les aides aux entreprises) ont détruit les services publics. Non c'est juste le poids des retraites des fonctionnaires malgré les hausses de budget...
Je pense que c'est le mĂ©tier le plus impactĂ© au monde actuellement. Leur job c'est d'ĂȘtre Ă la frontiĂšre intellectuellement et ça a Ă©tĂ© dĂ©passĂ©. Un traducteur ou un content manager son activitĂ© est Ă©normĂ©ment impactĂ©e mais il peut encore trouver du travail
Johan Aradan retweeted
Quelques points sur Mistral pas encore lus dans le débat public :
1. mistral large 4 est exactement aussi bon que ce que les AmĂ©ricains arrivent Ă produire Ă puissance de calcul Ă©gale. Cela signifie que lâĂ©cart est dĂ©sormais sur de la taille de centre de calcul, probablement pas sur la compĂ©tence.
2. Ătant donnĂ©es les prĂ©visions de montĂ©e en charge de Mistral dans le calcul, ils devraient pouvoir produire un modĂšle de niveau Opus 5.5 dans 12 Ă 18 mois.
3. Cela peut paraĂźtre lointain, mais il faut bien comprendre Ă quoi ça sert dâavoir des modĂšles français. Essentiellement, au-delĂ de la question que tout le monde connaĂźt de sĂ©curitĂ© des donnĂ©es et de dĂ©pendance Ă©trangĂšre pour le fonctionnement de ses entreprises, Ă deux autres choses : 1. La souverainetĂ© rĂ©galienne. 2. La balance des paiements.
La souverainetĂ© rĂ©galienne aujourdâhui se joue avant tout sur la cybersecuritĂ© : la capacitĂ© Ă sĂ©curiser son infrastructure militaire et civile de façon autonome pour ne pas ĂȘtre vulnĂ©rable aux IA Ă©trangĂšres.
Surprise surprise, Mistral Large 4 est particuliĂšrement bon dans ce domaine. Ce nâest bien sĂ»r pas un hasard.
La balance des paiements : le grand risque qui nous pend au nez, câest que les entreprises françaises dĂ©pensent en masse en tokens amĂ©ricains, et souvent au dĂ©triment des salaires français, ce qui a pour consĂ©quence que lâargent français sâenfuie de lâautre cĂŽtĂ© de lâAtlantique, vidant notre pays de ses richesses.
Or pour des usages entreprises, la course Ă la frontiĂšre nâest pas infinie. Quiconque a dĂ©jĂ utilisĂ© opus 5.5 avec son harnais cowork sait quâil y a dĂ©jĂ de quoi faire fonctionner lâessentiel des postes de lâĂ©conomie de services. En dâautres termes nous arrivons en haut de la sigmoĂŻde : les progrĂšs subsĂ©quents des modĂšles frontiĂšres seront clĂ©s pour le progrĂšs scientifique, pour des usages trĂšs avancĂ©s, mais pas forcĂ©ment pour supplĂ©er les fonctions marketing et comptabilitĂ© des boĂźtes du cac40.
Nous sommes donc Ă 18 mois dâavoir un Mistral qui peut faire le gros de ce dont a besoin lâĂ©conomie française. Et ainsi stopper lâhĂ©morragie de cash.
4. Le goulet dâĂ©tranglement est de plus en plus le harnais, la couche dâorchestration et dâexĂ©cution qui permet au modĂšle dâĂ©voluer dans des environnements complexes, de se connecter Ă des outils, de gĂ©rer de multiples agents en parallĂšle, etc. Or il se trouve que nous avons en France aussi Dust, qui excelle sur cette couche. (Encore un truc de X dâailleurs. Avez-vous pensĂ© Ă remercier NapolĂ©on et ses blocs de granit rĂ©cemment ? Parce que de la mĂȘme façon que nous vivons encore 75 ans plus tard sur les efforts de De Gaulle avec la dissuasion et le parc nuclĂ©aire, nous vivons en bonne partie sur de lâhĂ©ritage TECHNOLOGIQUE napolĂ©onien. Pour la Patrie les sciences et la gloire les amis.)
5. Pour continuer le parallĂšle. De la mĂȘme façon que notre dissuasion nuclĂ©aire est toute petite par rapport Ă lâamĂ©ricaine ou la russe, mais que comme disait De Gaulle, on hĂ©site Ă attaquer un pays qui peut tuer 80 millions de tes habitants en un instant, mĂȘme si toi tu peux raser la France, la France est en train de construire une indĂ©pendance IA de taille rĂ©duite, mais rendant le service effectif minimum pour rester une vĂ©ritable puissance. Et la France est le seul pays sur terre aux cĂŽtĂ©s de la Chine et des US Ă rĂ©ussir cela. Au lieu de pleurnicher sur le fait que ML4 ne fait pas de jolies fusĂ©es en vectoriel, on devrait plutĂŽt prendre du recul et se rendre compte de lâimmensitĂ© de lâaccomplissement.
6. Rien nâest jouĂ© et tout peut sâĂ©crouler bien sĂ»r. La survie dâune nation se joue Ă chaque instant.
Il faut encore monter en charge, construire masse de nuclĂ©aire et de centres de calcul, dĂ©velopper une industrie de puces dâinfĂ©rence. Dans un contexte de chaos.
Mais merde. MĂȘme Ă terre, mĂȘme aprĂšs des dĂ©cennies de dĂ©rĂ©liction, la France reste la France.
Ăa nâa plus aucun sens. On prend de force de lâargent sur le salaire dâun actif pour donner accĂšs Ă un formateur qui a dĂ©pensĂ© des 10aines dâheures et 100aines dâ⏠pour ĂȘtre certifiĂ© et lâactif doit payer en + pour rĂ©cupĂ©rer ses droits. Et ça câest juste un exemple
EXCLUSIF - Compte personnel de formation : les salariés devront payer jusqu'à 350 euros de malus ebx.sh/d7HpeX
My father was a pilot at @AirFranceFR , heading to Boston on this day. He managed to head back towards Europe. For around 2-3h after the attacks, AF couldnât localize his plane. I was 12 and I still remember every minute of this
Je trouve incroyable quâen France on parle peu du rachat de HF. Les ordres de grandeur de lâexit sont dĂ©lirants pour lâĂ©cosystĂšme FR et si une partie de cet argent est effectivement rĂ©investi par les founders et salariĂ©s câest bien + impactant quâun station F ou 42
Replying to @paulichon
merci mon pote ! Ca va ĂȘtre ouf pr l'Ă©cosystĂšme français avec les 3 founders + bcp bcp de team members qui vont devenir angel investors je suis sĂ»r đ„đ„đ„
Johan Aradan retweeted
63 milliards pour 11 GW de capacitĂ© intermittente, 25 ans dâexploitation. Pour ce prix lĂ on pourrait avoir 34 Ă 39 GW de nuclĂ©aire bon marchĂ© (1600 Ă 1850⏠/kW), fonctionnement 24/7, exploitation pour au moins 80 ans. Câest nâimp.
Bruxelles donne son feu vert au méga-plan français de 63 milliards pour l'éolien offshore
Article Ă lire ici âĄïž l.latribune.fr/APF
« La Clim câest risquĂ© parce que ça peut tomber en panne »
Câest vraiment le pire argument que jâai entendu cette semaine.
đŽ đŁïž Canicule : "S'appuyer sur la climatisation pour assurer la santĂ© des gens dans les hĂŽpitaux et dans les maisons de retraite, c'est trĂšs risquĂ© si jamais on ne fait rien d'autre Ă cĂŽtĂ©", explique l'Ă©conomiste du climat @VincentViguie.
#CestTouteLaQuestion #Canal16
« Changement de doctrine sur la Clim » Ă Paris đ
Dâabord le nuclĂ©aire, maintenant la Clim. Le Twitter pro science est lentement en train de gagner
Face Ă cette canicule extrĂȘme, j'ai dĂ©cidĂ© d'ouvrir l'ensemble des parcs et jardins de Paris 24h/24 : 550 espaces verts, 459 hectares, accessibles Ă toutes les Parisiennes et tous les Parisiens pour trouver un peu de fraĂźcheur dans ces moments difficiles pour les organismes.
J'assume aussi un changement de doctrine : nous équipons nos écoles de climatiseurs, en commençant dÚs ce week-end par les maternelles les plus chaudes. Plus de 1000 climatiseurs seront déployés la semaine prochaine, dont 150 dÚs lundi. Chaque école en aura au moins un dans les prochains jours.
Je sais l'inquiétude de beaucoup de parents et d'habitants. Nous sommes à vos cÎtés, avec toutes nos équipes mobilisées, pour traverser cet épisode exceptionnel.
đž Jean-Baptiste Gurliat - Ville de Paris.
I mean, running AI transformation in a 250 person company is already brutal.
Canât imagine doing it at Uber or Microsoft if they nuked a decade of HR, IT & procurement processes chasing FOMO
In the last 30 days alone:
â Microsoft cancelled most of its Claude Code licenses, citing cost
â Uber burned through its entire 2026 AI budget in 4 months
â Uber's COO publicly said AI costs are "harder to justify"
â A Fortune 20 CEO ordered token spending to be "dramatically slashed"
â One company spent $500M in a single month on Claude with no usage limits
â H200 rental prices crashed from $7/hr to $4/hr in three weeks
The stocks: still at all-time highs.
How long can the market keep ignoring the receipts?
đĄ"I believe that the wrong strategy is to have your PMs shipping code - that just introduces another bottleneck that the best engineers will waste their time on. To be clear, PMs should be coding but they should do this in a playground to iterate, validate, and scope."
Today we reduced headcount by 22%. The business is the strongest it's ever been. So I think it's important to be direct about what I'm seeing and why.
First, I made this decision and I own it. I did it because the way to operate at the highest level of productivity is changing, and to win the future, ClickUp needs to change with it.
Second, this wasn't about cutting costs. Most savings from this change will flow directly back into the people who stay. We'll be introducing million-dollar salary bands. If you create outsized impact using AI, you'll be paid outside of traditional bands.
Most importantly, I have the deepest gratitude for those affected. We're doing this from a position of strength specifically so we can take care of people properly. Everyone affected receives a package aimed at honoring their contributions and easing the transition.
I only see two options: wait for this to play out gradually in the market or be honest about what I'm seeing and act proactively.
THE 100X ORGANIZATION
The primary change is that we're restructuring around what I call 100x org. The goal is 100x output. The roles required to build at the highest level are fundamentally different than they were a year ago.
Incremental improvements to existing systems won't get us there. We need new ones. That means creating enough disruption to rebuild rather than iterate on what's already broken.
The common narrative is that AI makes everyone more productive. It doesn't. Many of the workflows of today, if left unchanged, create bottlenecks in AI systems.
These roles will evolve. But waiting for that to happen naturally means falling behind now.
The 100x org is actually heavily dependent on people - infinitely more than today. This is only possible with 10x people that have embraced and adopted new ways of working.
THE BUILDERS, AGENT MANAGERS, AND FRONT-LINERS
â THE BUILDERS: 10X ENGINEERS
I don't think most companies have internalized what's actually happening with AI in engineering. The common narrative is that AI makes all engineers more productive. That may be true in isolation, but at an organization level - that is the farthest thing from reality.
Here's what we've validated recently at ClickUp: the great engineers, the ones who can orchestrate, architect, and review, are becoming 100x engineers. They're not writing code. They're directing agents that write code. The skill is judgment.
AI makes the best engineers wildly more productive, and everyone else using AI slows these engineers down.
Think about it - the bottlenecks are (1) orchestration - telling AI what to do, and (2) reviewing - what AI did. Everything is leapfrogged and no longer needed.
So who do you want orchestrating and reviewing code?
And how do you want your best engineers to spend their time?
If your best engineers are spending time reviewing other people's code, then this is inherently an inefficient bottleneck. These engineers can review their agent's code much faster than reviewing human code.
The new world is about enabling your 10x engineers to become 100x.
The wrong strategy is to push every engineer to use infinite tokens. Companies doing this are celebrating 500% more pull requests. But customer outcomes don't match the volume of code being generated.
I call this the great reckoning of AI coding, and every company will face this soon if not already.
More code is just another bottleneck to the best engineers, and ultimately to your company's impact as well.
â THE BUILDERS: 10X PRODUCT MANAGERS
Product management and design roles are merging.
Designers that have customer focus, become more like product managers.
And product managers that have intuition for UX become more like designers.
The bottleneck of user research is gone. It takes us just one mention of an agent to kickoff research and analyze results.
The bottleneck of product <> design iteration is also gone. The product builder iterates on their own, along with agents and skills that ensure alignment with quality and strategy.
Also controversial today - I believe that the wrong strategy is to have your PMs shipping code - that just introduces another bottleneck that the best engineers will waste their time on.
To be clear, PMs should be coding but they should do this in a playground to iterate, validate, and scope. That code should not go to production.
Everything outside of managing systems, orchestrating AI, and reviewing output becomes a bottleneck.
That's why the other roles that are critical along with these are the systems managers (to reduce bottlenecks) along with a bottleneck you can't replace - customer meeting time.
â THE SYSTEM MANAGERS
Ironically, the people that automate their jobs with AI will always have a job. They become owners of the AI systems - agent managers. We have many examples of these people at ClickUp.
The underlying systems in which we operate are absolutely critical to get right. I think most companies are delusional to think they can iterate on existing systems and compete in this new world.
You must create enough disruption so that old systems are deprecated entirely. If there's any definition for 'AI native' that's what it is.
â THE FRONT-LINERS
In a world that will become saturated with AI communication, the human touch will matter more than anything to customers.
This is a bottleneck that you shouldn't replace - even when agents are high enough quality to do video meetings.
One-on-one meeting time with customers is something that shouldn't be automated. The systems around the meetings should be - so that front-liners spend nearly 100% of their time with customers.
REWARDING 100X IMPACT
In a world where companies are able to do so much more with less, where does that excess money go?
In our case, much of the savings in this new operating model will flow directly back to those that enabled it.
We must reward people that create productivity accordingly. This aligns incentives on both sides. Plus, in a world where your best people create 100x impact, you can't afford to lose them.
You should aim to retain these employees for decades. The context they have and their ability to efficiently orchestrate and review will be nearly impossible to replace.
Compensation bands of today should be thrown out the door. We're introducing $1 million cash/year salary bands with a path available to nearly everyone in the company if they produce 100x impact by creating or managing AI systems.
THE FUTURE
Nearly every company will make changes like these. The ones that do it proactively will define what comes next.
The future is not fewer people. It's different work, new roles, and better rewards for those who embrace it. We're already seeing entirely new roles emerge, like Agent Managers, that didn't exist a year ago.
ClickUp is positioning to lead this shift, not just internally, but for our customers too. I've never been more certain about where we're headed.
Johan Aradan retweeted
Quelques statistiques intéressantes sur le bilan environnemental de l'IA trouvées sur le blog du chercheur Andy Masley :
Bilan carbone de lâentraĂźnement de Chat GPT 4 :
EntraĂźner GPT-4 a consommĂ© lâĂ©nergie nĂ©cessaire Ă alimenter la ville de San Francisco pendant trois jours. Mais Chat GPT-4 est un produit qui a Ă©tĂ© utilisĂ© par des centaines de millions de personnes pendant deux ans. Ă titre de comparaison, la fabrication des Iphones 16 a consommĂ© lâĂ©nergie nĂ©cessaire Ă alimenter la ville de San Francisco pendant treize ans.
Bilan carbone de lâentraĂźnement de Chat GPT 4 : 15 000 tonnes de CO2, soit les Ă©missions annuelles de 1 550 citoyens amĂ©ricains.
Câest infĂ©rieur au bilan carbone de la fabrication des chaussures Nike vendues sur une seule journĂ©e ou Ă celui de la fabrication des LĂ©gos vendus sur un mois. Si l'on pense qu'il aurait Ă©tĂ© bĂ©nĂ©fique pour la planĂšte d'empĂȘcher l'entraĂźnement de GPT-4, il faudrait aussi envisager d'arrĂȘter la production de Lego pendant un mois.
Bilan carbone de lâinfĂ©rence :
Une requĂȘte ChatGPT moyenne consomme autant d'Ă©nergie qu'une recherche Google en 2008 (la derniĂšre fois oĂč Google a indiquĂ© la consommation d'une recherche).
MĂȘme en incluant les « coĂ»ts cachĂ©s » comme l'entraĂźnement, les Ă©missions liĂ©es Ă la fabrication du matĂ©riel, l'Ă©nergie utilisĂ©e pour le refroidissement et les puces d'IA en veille entre les prompts, le coĂ»t carbone d'un prompt moyen reprĂ©sente moins de 1/150 000á” des Ă©missions quotidiennes d'un AmĂ©ricain moyen (0,00067 %).
La consommation dâeau :
Les data centers aux Ătats-Unis ont consommĂ© 0,2% de lâeau douce du pays en 2023.
LâIA ne reprĂ©sente que 20% de la consommation des data centers. Elle consomme donc 0,04% de lâeau douce amĂ©ricaine (ceci inclut la consommation d'eau pour produire l'Ă©lectricitĂ© alimentant les data centers).
Il est prĂ©vu que ce chiffre triple dâici 2030, atteignant 0,12% de la consommation amĂ©ricaine dâeau douce. Cela Ă©quivaudra Ă 8% de la consommation dâeau par lâindustrie du golf aux Ătats-Unis.
En 2030, les data centers d'IA consommeront annuellement autant d'eau que 0,07 % de la population américaine.
Ă lâĂ©chelle individuelle, un prompt consomme 0,2 ml dâeau (Ă nouveau, en incluant lâeau utilisĂ©e pour produire lâĂ©lectricitĂ© utilisĂ©e par le datacenter). Quotidiennement, avant l'arrivĂ©e de l'IA, l'AmĂ©ricain moyen utilisait l'eau Ă©quivalente Ă 800 000 prompts.
Quelques Ă©quivalences consommation dâeau/prompts:
Chaussures en cuir : 4 000 000 prompts
Smartphone : 6 400 000 prompts
Jean : 5 400 000 prompts
T-shirt : 1 300 000 prompts
Une feuille de papier : 2 550 prompts
Un livre de 400 pages : 1 000 000 prompts
Chaque seconde passĂ©e Ă marcher dans la rue use un peu vos chaussures, qui finiront par devoir ĂȘtre remplacĂ©es. Or, leur fabrication nĂ©cessite de l'eau. Andy Masley calcule que chaque seconde de marche consomme en moyenne autant d'eau que 7 prompts. Rester assis devant son ordinateur permet donc d'Ă©conomiser de lâeau.
Tout cela sans Ă©voquer tous les bienfaits environnementaux qui seront apportĂ©s par lâIA (efficacitĂ© des chaĂźnes dâapprovisionnement, dĂ©couvertes scientifiques, libĂ©ration de ressources Ă investir dans le renouvelable, etc.)
Johan Aradan retweeted
EBITDA (2026 edition): Earnings Before Iran, Tariffs, and Donald Announcements.
Je dĂ©couvre au Futuroscope que la France avait des Super hĂ©ros et comics du mĂȘme niveau que ceux US jusquâĂ ce que le gouvernement interdise leur publication en 1949 âŠ
Il y aurait peut ĂȘtre une mega franchise avec Ătincelle ou CrĂ©puscule aujourdâhui đą
Perfect timing. We built our product & design repo inside Ornikar github 2-3 months ago and now the whole team is working on it. Product, Design and Tech teams share the same stack and process đ€
Only 24% of PM candidates have a GitHub.
Every PM I placed at OpenAI, Anthropic, Meta AI last year had one.
I wrote the first guide on how to build yours:
news.aakashg.com/p/you-shoulâŠ
Mistral @arthurmensch on ne le voit pas partout dire que le travail va disparaĂźtre dans 12 mois, il prĂ©fĂšre bosser et sĂ©curiser du business avant lâhiver qui sâannonce đđ«Ą
La start-up française Mistral affiche une envolĂ©e spectaculaire de ses revenus, portĂ©s par la demande croissante dâentreprises et dâĂtats europĂ©ens pour des alternatives aux gĂ©ants technologiques amĂ©ricains. parismatch.com/actu/economieâŠ





































