Laurent Bourrelly

Comment utiliser mes nouveaux prompts Youtube

Option 1: tu prends la série et tu utilises un par un ou au choix (par ex seulement le designer de vignettes).

Option 2 : tu prends "workflow complet Youtube Agents IA" où il y a tout en un pour réaliser une vidéo de A à Z.

En fonction du LLM que tu utilises, l'une ou l'autre option conviendra mieux.

J'ai été obligé de livrer ça par petits bouts car ça ne rentrait pas dans un seul post.

4 days ago | [YT] | 11

Laurent Bourrelly

Tout le monde s’excite.

« L’IA va t’aider à créer du contenu. »
« L’IA supprime la page blanche. »
« L’IA te donne 10x plus d’output. »

Oui.

McDonald’s donne 10x plus de calories.

Et alors ?

La vraie question n’est pas : « Peux-tu produire du contenu?

La vraie question, c’est : est-ce que tu comptes encore quand produire est devenu gratuit ?

Parce que c’est exactement ce qui vient de se passer.

La production est devenue gratuite.
La barrière à l’entrée a explosé.

C’est une bonne nouvelle.

Mais il y a un piège.

Quand quelque chose devient gratuit, ça cesse d’être un avantage.

Ça devient du bruit.

Un bourdonnement.

Comme le frigo.

Tu ne l’entends pas… jusqu’au moment où c’est tout ce que tu entends.

Le problème « Scrambled Eggs »

Paul McCartney se réveille avec une mélodie en tête.

Génial.

Et les paroles ?

« Scrambled Eggs. »

Pendant des mois.

Il teste.
Il jette.
Il recommence.

Puis ça devient “Yesterday”.
Et l’histoire retient le mythe.

Ce que personne ne retient ?

Les mois où tu te sens idiot.

Tout le monde veut la mélodie tombée du ciel.

Personne ne veut la phase où tu doutes de ton cerveau.

Alors on ouvre l’IA.
On demande : « Termine-moi ça. »

Et on appelle ça de la créativité.

Non.

C’est de l’évitement.

Tu n’as pas évité le syndrome de la page blanche.

Tu as évité l’endroit précis où ton goût se forme.

L’IA peut produire des phrases.

Elle ne peut pas produire la sensation d’être assis là, inconfortable, et de continuer quand même.

Cette phase intermédiaire n’est pas un retard.

C’est la forge.

« Je suis bloqué »

Soyons honnêtes.

La plupart des gens ne sont pas bloqués.

Ils sont submergés.

Trop de possibilités.
Trop d’angles.
Trop d’idées de contenu.

Quand le cerveau a l’infini, il se fige.

C’est pour ça que la règle des “six pages par jour” fonctionne.

Pas pour la productivité.

Pour tuer la négociation.

Stephen King écrit six pages par jour. Point.
En deux mois, le livre sera terminé.

Le blocage n’est pas une option.

Parce qu’il ne négocie pas avec l’inspiration.
Il travaille pour la provoquer.

Si tu dois produire six pages, ton cerveau arrête de demander :

« Quelle est l’idée la plus brillante de ma vie ? »

Et commence à demander :

« Qu’est-ce que j’écris maintenant ? »

C’est la différence entre un artiste et quelqu’un qui joue à l’être.

Les artistes n’attendent pas le flow.

Ils créent les conditions où le flow n’a plus d’excuse.

Mets-toi une deadline.

Et bosse.

L’effet marché de nuit

L’IA est une photocopieuse ambitieuse.

Elle observe ce qui marche.
Elle reproduit.
Propre. Rapide. Sans fatigue.

Donc si ton plan stratégique, c’est :

« Faire du bon contenu. »

Mauvaise nouvelle.

Le bon contenu est devenu bon marché.

Le bon contenu est partout.

Internet ressemble à un marché de nuit :

Même stand.
Même produit.
Même discours.
Visage différent.

Ce qui te tue, ce n’est pas d’être mauvais.

C’est d’être interchangeable.

Si ton contenu peut être remplacé par celui d’un autre sans que personne ne s’en rende compte…

Ce n’est pas de la concurrence.

C’est une disparition lente.

Le crackdown récent de YouTube contre l’“AI Slop” est un signal.

YouTube n’est pas contre l’IA.

YouTube est contre l'IA Slop.

Mon propre défi

Je me suis lancé un challenge : créer un persona autour de la musique électronique.
youtube.com/@UnderGroundTechnoGirl


Tout le monde attend les analytics.
Les revenus.
Les chiffres.

Si je voulais juste prouver que je sais gagner de l’argent en ligne, je prendrais un raccourci.

Je fais de l’argent en ligne depuis le début des années 2000.

Mais je n’ai jamais fait de mixes techno.

Deux semaines après le lancement, certains voulaient déjà voir les résultats.

Regarder un mec “vibe coder” jusqu’au million, c’est rassurant.

Créer de l’art ?

Beaucoup moins.

Aujourd’hui, créer du contenu est facile.

Se distinguer est devenu extrêmement difficile.

Après un mois de musique et de vidéos, je n’ai même pas enclenché la machine à cash.

Je cherche encore comment sortir du lot.

Faire de l’argent est plus simple que de créer quelque chose qui marque.

Je suis très bon pour gagner de l’argent.

Créer quelque chose de singulier ?

Ça, c’est un autre sport.

Oui, l’IA est incroyable.

Hier, je ne savais pas produire de musique électronique.

Aujourd’hui, je peux générer des heures de mix en appuyant sur un bouton.

Formidable.

Et maintenant ?

Les gens ne deviennent pas fans d’un contenu

Ils deviennent fans de quelqu’un.

Relis ça.

On devient fan pour le produit… ou pour le personnage.

Et à l’ère de l’IA, le produit se lisse.

Le niveau de base explose.

Donc, ce qu’il reste ?

Le caractère.

Pas la “personal brand” parfumée au marketing.

Le caractère brut.

Les contradictions.
Les angles étranges.
L’humour particulier.
La partie que tu caches parce qu’elle est borderline.

L’IA peut imiter une voix.

Elle ne peut pas prendre de risque.

Elle n’a pas de réputation à perdre.
Pas de gêne.
Pas de conséquences sociales.

Elle ne peut pas être courageuse.

Et aujourd’hui, le courage est le différenciateur.

Tu veux une audience ?

Sois acceptable.

Tu veux des fans ?

Sois spécifique.

Et accepte le prix.

Les fans ne se construisent pas autour du “safe”.

Ils se construisent autour d’une identité.

Le vrai cheat code

Tout le monde hurle : « contenu ! »

Personne ne construit le contexte.

Produire du “great content” est devenu une commodité.

Ce n’est pas là que tu vas te distinguer.

Le levier, c’est le contexte.

Un contenu normal placé dans un environnement anormal.

Une performance live…dans ce décor… avec cette contrainte… avec cette vibe…

Et soudain, ça devient un signal culturel.

L’environnement devient le message.

Un skinny white boy qui rappe plus vite que tout le monde, ça crée un contraste.
Le contraste crée la mémorisation. Eminem est unique au monde.

L’IA peut produire des fichiers.

Elle a du mal à mettre en scène.

Le contexte est humain.

Le contexte est du goût.

Le contexte est le timing.

Le contexte est une décision.

Le créateur moderne ne demande plus :

« Qu’est-ce que je poste aujourd’hui ? »

Il demande :

« Quel est le cadre qui rend mon travail impossible à confondre ? »

Le contenant est la marque.
Le rituel est la marque.
La contrainte est la marque.

Ne fais pas la compétition avec la machine

Même pas en rêve.

L’IA tourne 24/7.

Si tu joues la vitesse, tu joues un jeu perdu d’avance.

La stratégie est inverse.

Ralentir volontairement.

Pas mou.

Intentionnel.

Six pages. Stop.
Une vidéo. Stop.

Pourquoi ?

Parce que s’arrêter protège le goût.

Et le goût, l’IA n’en a pas.

Elle a de l’output.

Pas de faim.
Pas d’obsession.
Pas de point de vue vécu.

Elle peut remixer.

Elle ne peut pas se soucier.
Elle n'a pas de bon sens.

Arrête de croire que la quantité est une preuve.

La quantité est devenue la chose la moins chère sur Terre.

Ce qui gagne maintenant

Pas plus de contenu.

Plus de signature.

La signature, ce n’est pas un logo.

C’est la partie de toi qui fait dire :

« Oui. C’est lui. »

La partie que tu as envie de nettoyer.

La partie que tu caches parce que tu as peur d’être cringe.

L’IA n’est jamais cringe.

Elle n’a pas de bon sens.
Elle ne sait pas pourquoi elle fait les choses.

C’est pour ça qu’elle ne sera jamais vivante.

Si tu veux devenir irremplaçable, tu devras accepter ce que la majorité refuse : Avoir l’air ridicule aux yeux des mauvaises personnes.

C’est exactement comme ça qu’on devient inoubliable pour les bonnes.

1 week ago | [YT] | 18

Laurent Bourrelly

Pas de live ce soir

Je dois mettre en ligne la formation contenu demain

1 week ago | [YT] | 9

Laurent Bourrelly

Ces derniers mois, un mot est revenu avec insistance dans les discussions autour de l’IA : agents.

On passe le niveau des chatbots et des assistants conversationnels.

On arrive dans le monde des systèmes capables d’agir de manière autonome.

L’émergence d’OpenClaw cristallise parfaitement ce moment charnière.
En très peu de temps, cet outil open source est passé du statut de projet confidentiel à celui de référence omniprésente.

Les démonstrations font rêver, les chiffres impressionnent, les discours promettent une nouvelle ère de productivité automatisée.

Mais derrière l’excitation collective, une question essentielle reste souvent éludée : que révèle réellement OpenClaw sur l’état de l’automatisation IA aujourd’hui ?

D’une logique d’exécution à une logique d’intention

Jusqu’à récemment, automatiser signifiait essentiellement décrire un comportement à l’avance. Les outils dominants du marché reposaient sur des scénarios figés, des déclencheurs explicites et des chaînes d’actions soigneusement définies.
Cette approche fonctionne remarquablement bien tant que le contexte est stable et que les règles ne changent pas.

OpenClaw introduit une rupture conceptuelle.

Il ne demande plus de préciser chaque étape.
Il part d’une intention exprimée en langage naturel et laisse un modèle de langage décider de la manière d’atteindre l’objectif.
L’agent interprète, planifie, exécute, observe et ajuste.

Ce glissement peut sembler subtil, mais il transforme profondément la nature de l’automatisation.
On ne parle plus d’outils qui exécutent, mais de systèmes qui choisissent.

Pourquoi cette approche fascine autant

Ce qui alimente l’enthousiasme autour d’OpenClaw, ce n’est pas seulement sa technologie, mais aussi la promesse implicite qu’elle véhicule.
Celle d’une automatisation capable de gérer l’imprévu, de traiter des demandes mal formulées et de prendre des initiatives sans être explicitement déclenchée.

Un agent peut surveiller un environnement, analyser des signaux faibles, puis décider qu’une action est pertinente.
Il peut reformuler une stratégie après un échec, changer d’outil en cours de route ou demander des précisions plutôt que de s’arrêter brutalement.

Ce comportement était jusqu’ici réservé aux humains.

Le voir émerger au sein de systèmes logiciels suscite naturellement une forte projection collective.

Puissance réelle, complexité déplacée

Là où le discours devient trompeur, c’est lorsqu’on présente ces agents comme des simplificateurs universels.
En réalité, ils ne suppriment pas la complexité ; ils la déplacent.

La logique n’est plus visible dans des workflows graphiques, mais elle se manifeste dans le comportement du modèle, dans ses décisions, dans ses erreurs et dans ses arbitrages.

Comprendre pourquoi un agent agit d’une certaine manière devient plus difficile que de relire un scénario déterministe.

Cette opacité impose un nouveau type de compétence : savoir concevoir, encadrer et superviser des systèmes cognitifs plutôt que de simples chaînes d’exécution.

L’angle mort : l’accès au monde réel

L’un des aspects les plus impressionnants d’OpenClaw est aussi le plus problématique.
Contrairement à de nombreux outils d’automatisation, il ne se limite pas aux APIs.
Il peut interagir directement avec des fichiers, des commandes système, des navigateurs ou des environnements locaux.

Cela ouvre des possibilités inédites, mais transforme aussi chaque erreur potentielle en une action concrète.
Une hallucination n’est plus une phrase absurde, c’est un acte.
Et cet acte peut entraîner des conséquences immédiates.

À ce stade, la majorité des utilisateurs sous-estime encore l’ampleur de cette responsabilité.

Agents multiples et travail en parallèle : promesse maîtrisée, pas débridée

Un autre élément souvent mal interprété concerne le fonctionnement multi-agents. OpenClaw permet de déléguer certaines tâches à des sous-agents qui travaillent en parallèle.
Cette capacité accélère le traitement de projets complexes et permet de spécialiser les rôles.

Cependant, cette parallélisation reste volontairement encadrée.
Les agents ne se multiplient pas de manière autonome et incontrôlée.
Leur création est explicite, leur contexte est limité et leur coût est visible.

Ce choix n’est pas une faiblesse.
C’est un rappel que l’autonomie totale n’est pas forcément un objectif souhaitable, surtout dans des environnements sensibles.

Ce que les usages réels montrent déjà

En observant les déploiements concrets, on constate que les gains les plus solides se situent loin des promesses de remplacement massif du travail humain.
Les agents sont surtout efficaces lorsqu’ils assistent, trient, synthétisent et proposent.

Ils excellent dans la gestion de l’information, l’aide à la décision et la délégation partielle de tâches complexes, à condition qu’un humain conserve un rôle de supervision clair.

Les architectures les plus robustes combinent souvent des outils déterministes pour les processus critiques et des agents pour la couche adaptative.

L’automatisation devient hybride et non totale.

Ce qu’OpenClaw révèle sur notre rapport à l’IA

Plus qu’un outil, OpenClaw agit comme un miroir. Il révèle notre désir de déléguer toujours plus de décisions, mais aussi notre tendance à sous-estimer les implications de cette délégation.

L’automatisation par l’IA n’est ni bonne ni mauvaise en soi.
Elle amplifie ce qui existe déjà. Une organisation structurée gagnera en efficacité.

Une organisation mal gouvernée gagnera en instabilité.

Conclusion

L’engouement autour d’OpenClaw n’est pas un hasard.
Il marque un moment de transition où l’IA cesse d’être uniquement conversationnelle pour devenir opérationnelle.

Mais confondre le signal et la solution serait une erreur.
Les agents ne remplacent ni la stratégie ni la responsabilité ni la compréhension des systèmes que l’on met en place.

Ils rendent ces éléments encore plus critiques.

Le véritable enjeu n’est pas de savoir jusqu’où l’on peut automatiser, mais où il est pertinent de le faire.

Et cette décision, pour l’instant, reste profondément humaine.

3 weeks ago | [YT] | 1