Veille IA automatisée : un agent suit l'actu à ma place

Résumez cet article avec une IA
Je ne consulte plus aucun site, et je suis mieux informé qu'avant
Il sort tellement de modèles et d'outils chaque jour que suivre l'actu IA à la main est devenu impossible. Je faisais le tour des mêmes sites tous les matins, et j'ai arrêté. Aujourd'hui j'ai un skill qui lance cinq sous-agents, va chercher l'info sur les sources que je lui ai données, et me pose un récap sur l'écran tous les jours à 9h. Je te montre comment il est construit et comment tu le refais pour ta propre niche.
Ce que je montre ici n'a rien de spécifique à l'IA, du coup si tu vas encore chercher tes news toi-même secteur par secteur, ça marche pareil pour l'immobilier, la politique, les crypto-monnaies ou n'importe quel sujet que tu veux suivre. L'IA est juste mon cas d'usage, parce que c'est ce qui bouge le plus vite en ce moment.
Les sites où je récupère l'information
Avant d'automatiser quoi que ce soit il faut savoir où chercher, parce qu'un agent lâché au hasard sur le web te ramène de la paraphrase de blog, alors qu'avec des sources précises il te ramène des chiffres. Voilà celles que j'utilise.
La première, c'est Hugging Face. Pour faire simple, c'est le Google des modèles. Tu tries par tendance et tu vois immédiatement ce qui monte. Sur la fiche d'un modèle tu as les téléchargements du mois, la taille, la licence, souvent une démo. Les filtres à gauche font le vrai travail : selon que tu cherches du texte, de la génération d'images ou de l'image vers vidéo, ce ne sont jamais les mêmes modèles qui dominent.

La fiche Kimi-K3 sur Hugging Face : 1 125 935 téléchargements sur le mois, 2,8T de paramètres, un contexte d'un million de tokens. Hugging Face mesure la découverte et la traction, pas la qualité.
OpenRouter, le classement qui ne ment pas
C'est ma boussole quotidienne. OpenRouter est un point d'accès unique vers tous les LLM : tu recharges 20 dollars et tu appelles Anthropic, OpenAI, les modèles chinois, ce que tu veux, sans multiplier les comptes.
Mais ce que je viens vraiment y chercher c'est le ranking, parce qu'il affiche le volume de tokens réellement consommé sur la plateforme. Un modèle en haut du classement, c'est donc un modèle sur lequel des développeurs mettent leur argent tous les jours, et ça pèse quand même plus lourd que quelqu'un qui t'explique que tel modèle est génial sans jamais rien dépenser dessus.

Le leaderboard OpenRouter, classé par tokens consommés sur la semaine. La courbe du haut montre la progression de la consommation globale depuis un an.
Le sous-classement à regarder quand tu es dev, c'est le top models by task en catégorie code generation, parce que c'est celui qui te dit ce que les autres utilisent vraiment pour coder. Au moment du tournage, Claude Opus 4.8 tenait encore le haut du classement alors qu'Opus 5 venait de sortir, tout simplement parce que le classement porte sur le mois et qu'un nouveau modèle met quelques jours à y remonter. Ça aussi il faut le savoir quand tu lis ces chiffres.
GitHub Trending, pour voir arriver les outils
La page trending de GitHub liste les dépôts qui prennent le plus d'étoiles aujourd'hui. Je la regarde en vue journalière. Il y a quelques années on y voyait surtout des projets de code classiques ; aujourd'hui la majorité de ce qui remonte tourne autour de l'IA et des agents.

GitHub Trending en vue journalière. Des frameworks de skills pour agents, des outils de sécurité pour agents, et encore quelques projets purement techniques.
Le vrai virage : arrêter de consulter
Tout ce que je viens de décrire, c'est de la consultation manuelle. Je ne le fais plus. Ces sites restent les bonnes sources, mais c'est un agent qui va les lire, et le résultat arrive devant mes yeux sans que je clique nulle part.
J'ai créé pour ça un skill dans Codex, que j'ai appelé ai-radar. Un skill, c'est un fichier markdown qui décrit une tâche une fois pour que l'outil la rejoue à l'identique ensuite. Celui-ci décrit ce que je veux suivre, comment le chercher, et surtout comment me le présenter.
Le point que je sous-estimais au début, c'est mon profil. Si tu demandes une analyse de l'actu IA sans te décrire, l'agent te répond ce qu'il répondrait à tout le monde : Claude Code existe, Codex existe, Opus vient de sortir. Inutile. Je lui ai donc écrit noir sur blanc que je suis développeur avec douze ans d'expérience, que je maîtrise déjà ces outils, et que je ne veux pas être analysé sous cet angle. La qualité du récap a changé du tout au tout.
L'autre pièce, c'est un fichier sources.md à côté du skill. Il liste les sites auxquels je fais confiance, et le skill pointe dessus. Je ne veux pas que l'agent aille chercher son information ailleurs. Si tu suis la politique, tu y mets Le Monde et Le Figaro ; si tu suis l'immobilier, tu y mets tes portails. C'est ce fichier qui rend le mécanisme transposable à n'importe quel sujet.
Ce qu'il y a vraiment dans le skill
La partie qui fait la différence, c'est la section qui explique comment lire chaque source, parce que chacune y est décrite par ce qu'elle mesure vraiment, et donc par ce qu'elle ne prouve pas.

La section source rules du SKILL.md : chaque source vient avec ce qu'elle mesure réellement, pour éviter de confondre popularité et qualité.
Le skill impose aussi un format de sortie strict à chaque sous-agent : cinq enregistrements maximum, et pour chacun la source, la fenêtre de temps, le fait avec sa métrique, l'URL directe, un niveau de confiance et une réserve. C'est surtout ce dernier champ qui compte, parce que du coup chaque ligne du récap arrive avec sa limite et je sais tout de suite ce que je peux en conclure et ce que je ne peux pas.
À quoi ressemble le récap du matin
Quand le skill se lance, Codex ouvre un sous-agent par source : un sur OpenRouter, un sur Hugging Face, un sur GitHub Trending, et ainsi de suite. Ils travaillent en parallèle, puis l'agent principal synthétise seul. Sur l'exécution que je montre dans la vidéo : cinq sous-agents, deux minutes trente-quatre au total.

Le récap tel qu'il tombe : les modèles qui montent, ce que les développeurs utilisent, les dépôts à regarder. Chaque ligne porte sa réserve.
Le format tient en trois sections. Les modèles qui montent, avec par exemple DeepSeek-V4-Flash-0731 en tête du trending Hugging Face et 433k téléchargements sur trente jours, mais aussi la réserve qui va avec sur le benchmark annoncé. Ce que les développeurs utilisent, tiré d'OpenRouter, avec les progressions du moment. Et les dépôts à regarder, chacun résumé en une phrase avec la raison de l'ouvrir ou de l'ignorer.
C'est ce qui le rend lisible vite fait le matin, sans avoir à recouper quoi que ce soit derrière. Quand je vois un agent progresser fortement plusieurs jours de suite, je le note comme un signal à surveiller, mais ça ne me fait pas changer d'outil le jour même, et le skill le dit d'ailleurs lui-même dans le récap.
Le planifier une fois, et ne plus y penser
Pour que ça tombe tout seul, j'ai créé une tâche planifiée qui ne fait rien d'autre que lancer le skill. Tu cliques sur créer, tu choisis d'exécuter dans un nouveau chat, tu choisis le modèle, tu règles l'heure. La mienne tourne chaque jour à 9h.
Je l'ai nommée Weekly News IA avant de la faire tourner tous les jours, et le nom est resté. Tu ne codes rien là-dedans, tu remplis un formulaire, et une fois que c'est posé il n'y a plus rien à faire.
Le squelette se recopie tel quel sur un autre sujet :
Trois semaines d'ajustements, et c'est là que ça devient bon
Le skill n'était pas bon le premier jour. Les premiers récaps contenaient des informations approximatives ou des sujets qui ne m'intéressaient pas.
Ce qui l'a rendu utilisable, c'est de pouvoir en discuter. À chaque récap raté, je disais simplement ce qui n'allait pas et je demandais de mettre le skill à jour. Trois semaines de ce régime, à retirer et à ajouter des choses, pour arriver à un résultat que je trouve juste. C'est ça l'intérêt d'avoir mis la recette dans un fichier plutôt que de reprompter à chaque fois : tu corriges à un seul endroit et la correction tient pour toutes les exécutions suivantes.
La vidéo complète : les sources en détail, le skill ai-radar ouvert ligne par ligne, une exécution en direct et la mise en place de la tâche planifiée.
L'IA va trop vite pour qu'on la suive à la main, et c'est justement avec elle qu'on s'en sort. Tu gagnes le temps que tu passais à faire le tour des sites, et en plus tu récupères une lecture qui te dit ce que chaque chiffre vaut vraiment. Monte ta version sur ton sujet, laisse-la tourner quelques jours, corrige au fur et à mesure ce qui te déplaît, et tu auras ton journal du matin.
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