Dans l'ère de l'IA, où les données sont comparées au pétrole, comment, en tant que simples individus, pouvons-nous passer de l'exploration à la vente d'essence ?
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Dans l'ère de l'IA, où les données sont comparées au pétrole, comment, en tant que simples individus, pouvons-nous passer de l'exploration à la vente d'essence ?
Commencez dès aujourd'hui — achetez un ordinateur, créez votre « source de données d'inspiration » et percez votre premier puits pétrolier miniature.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Huang Shiliang
« Les données sont le nouveau pétrole » – cette phrase est presque usée jusqu'à la corde dans le monde de l'IA. Mais selon le récit dominant, cela n'a apparemment rien à voir avec nous, simples individus : ce serait un jeu de capitalistes pour géants technologiques, une course aux cartes graphiques et aux paramètres en milliers de milliards.
Pourtant, après y avoir bien réfléchi, je pense que cette métaphore constitue en réalité un excellent guide pour naviguer dans le monde de l’IA.
1. Une métaphore profondément mal comprise
« Les données sont le nouveau pétrole » est devenu presque la Bible de l’ère de l’IA.
Mais soyons honnêtes : la première réaction de la plupart des gens face à cette phrase est sans doute : « Et alors ? C’est l’affaire des grandes entreprises, pas la mienne ! »
Dans le discours dominant, les « données » dont on parle sont celles du web entier ou de Wikipédia – des volumes au niveau du pétaoctet (PB) ; la « technologie de raffinage », ce sont des dizaines de milliers de cartes H100 et des scientifiques payés à plus d’un million par an ; quant au « produit final », c’est un modèle omniscient comme GPT-5.
Cette logique a du sens sur le plan commercial, mais elle revient essentiellement à dire : « Tu ne peux pas participer. Tu n’es pas invité à la table. »
Nous, simples particuliers, sommes purement et simplement exclus.
Encore pire, il existe une version de cette idée qui me met de plus en plus en colère :
Les données sont le nouveau pétrole, et nos données de consommation seraient les champs pétrolifères du Venezuela ; tandis que Meituan, Alibaba, TikTok, etc., joueraient le rôle des Trump américains.
Ils débarquent chez nous (en fait, intentionnellement), y plantent leurs tuyaux, s’approprient gratuitement nos données, raffinent ces « données brutes » en « essence 98 octanes » (algorithmes précis, discrimination tarifaire basée sur les données), puis nous les revendent de force.
Le résultat ? Nous sommes les pigeons : non seulement nous fournissons gratuitement la matière première, mais en plus, on nous oblige à compter l’argent des plateformes qui nous exploitent.
Dans cette version du scénario, seuls les géants jouent. Nous n’avons ni données massives, ni capital, encore moins la capacité d’entraîner un grand modèle. Du coup, « les données sont le nouveau pétrole » devient un slogan pompeux, totalement inutile pour les individus – voire franchement écœurant.
2. Changer de perspective, et tout change
Je pense que ce consensus est erroné. Il faut changer de posture.
Si nous voulons vraiment appliquer cette métaphore « les données sont le nouveau pétrole » à la vie des simples citoyens, la question n’est plus « Est-ce vrai ou faux ? », mais plutôt : « Comment ça peut m’aider concrètement ? »
L’industrie pétrolière est puissante parce qu’elle suit une chaîne logique claire, incontournable :
Rechercher du pétrole (exploration) → Construire une raffinerie (transformation) → Standardiser le produit (essence) → Créer des canaux (stations-service) → Vendre aux utilisateurs.
Pour nous autres simples individus, l’« or noir » de l’ère de l’IA doit suivre rigoureusement ces étapes. Omettez-en une seule, et votre anxiété liée à l’IA ne se transformera jamais en productivité, mais deviendra seulement une souffrance mentale faite de « rafraîchir l’actualité + enregistrer des liens + regarder les autres s’enrichir ».
Voici donc comment, selon cette logique, chacun peut s’y prendre.
3. Première étape : Où se trouvent les champs pétrolifères ? Cherchez vos « micro gisements riches »
Dans les industries traditionnelles, il faut aller chercher le pétrole en Arabie Saoudite ou en Russie. Mais dans notre cas, les gisements sont juste sous votre main. Je vois au moins deux grandes catégories.
1. Données personnelles privées : votre propre arrière-cour
C’est la catégorie la plus négligée, pourtant la plus fiable. Elle n’a pas besoin d’être volumineuse, mais sa pureté est extrême.
Par exemple : vos processus de travail, votre logique décisionnelle, vos erreurs passées (analyse post-mortem), ou encore les règles informelles que vous avez apprises après des années dans un secteur.
Ou encore vos traces numériques : notes écrites ces dix dernières années, bases de code, brouillons, e-mails… Tout cela compte.
L’intérêt ? Ces données vous appartiennent pleinement. Un « jumeau numérique personnel » ou un « agent expert sectoriel » formé à partir de ces données ne pourra jamais être remplacé par un grand modèle généraliste.
Si ces cinq dernières années, vous n’avez pratiquement pas utilisé d’ordinateur, vivant uniquement avec un téléphone, alors vous aurez très peu de chances de devenir un producteur d’IA, condamné à rester simple consommateur.
Si vous voulez vraiment gagner de l’argent grâce à l’IA, je vous conseille d’acheter un ordinateur. Pourquoi ?
Sans ordinateur, vous n’aurez probablement aucun dépôt systématique de données. Vous êtes un véritable « pays pauvre en pétrole ». Ne comptez pas sur quelques photos dans votre galerie ou des dizaines de Go de messages vocaux désordonnés sur WeChat pour accomplir quoi que ce soit : trop d’impuretés, structure trop faible. Vous ne pourrez jamais produire de l’essence 92 correcte, tout au plus du 29 octanes.
2. Gisements publics de données : créez votre « équipe d’exploration »
Deuxième catégorie : des données accessibles à tous, mais que 99 % des gens « consomment » sans jamais les « explorer » : X.com, les comptes officiels WeChat, arXiv, YouTube… Ce sont les « eaux internationales » de l’ère des données.
L’internet actuel, surtout les réseaux sociaux, se détériore très vite. J’ose affirmer que plus de 50 %, voire plus de 90 % du contenu, est de l’AGRC (AI Generated Rubbish Content – contenus générés par IA et inutiles).
Ces personnes utilisent l’IA pour produire en masse des absurdités, polluant directement les couches de données. Si vous faites de l’exploration géologique sans vigilance, vous ne ramasserez que des déchets.
Pire encore : si vous nourrissez votre cerveau – ou votre IA – avec ces déchets, vous ne pourrez produire que des déchets, voire bloquer complètement votre raffinerie.
Ainsi, pour garantir que ce que vous extrayez n’est pas de l’AGRC, je vous recommande de constituer une **combinaison strictement sélectionnée de « sources d’inspiration ». Attention : lire sans agir ne sert à rien, c’est comme stocker du brut. Vous devez maîtriser le « traitement primaire du brut ** » – chaque source doit passer par une IA, pour être transformée en carburant compréhensible par la machine :
Roches sédimentaires profondes (livres) : ce sont vos ballasts. Établissez une liste annuelle de lecture, incluant classiques professionnels et œuvres littéraires.
Combinaison IA : ne lisez pas bêtement. Utilisez Gemini ou ChatGPT comme assistant de lecture : après chaque chapitre, discutez-en avec lui, demandez-lui de poser des questions. À la fin, transformez votre lecture en notes électroniques et intégrez-les à votre base de connaissances.
Zones d’exploration avancée (articles et rapports) : consultez régulièrement arXiv ou Google Scholar. Instaurez un « déjeuner papier scientifique » hebdomadaire, forcez-vous à lire un article par semaine.
Combinaison IA : impossible de digérer le texte brut ? Envoyez directement le PDF à NotebookLM ou ChatGPT pour qu’il résume les arguments clés et les données, transformant ainsi « l’os dur à ronger » en une « soupe nutritive » que vous pouvez archiver.
Ruissellements de surface (informations et actualités) : utilisez RSS ou flux personnalisés. Moi, je ne fais que parcourir les titres ; je n’approfondis que les articles vraiment pertinents.
Combinaison IA : ne vous contentez pas d’enregistrer des liens. Copiez le contenu, demandez à l’IA d’ajouter des balises, d’extraire des mots-clés, puis classez-le dans votre logiciel de prise de notes. Sinon, vos sauvegardes finiront poussiéreuses.
Champs de gaz associés (podcasts et conférences) : écoutez TED Radio Hour pendant vos trajets. Forcez-vous à participer à une ou deux rencontres en personne chaque mois.
Combinaison IA : quand vous entendez une bonne idée, ne vous contentez pas d’acquiescer. Utilisez Whisper pour transcrire l’enregistrement en texte, puis demandez à l’IA de structurer le tout en notes. Le son n’est pas recherchable, le texte oui.
Puits hautement productifs (réseaux sociaux) : suivez sur Twitter/X un groupe d’experts authentiques. Nettoyez régulièrement votre liste de contacts, supprimez ceux qui publient des contenus émotionnels toxiques.
Combinaison IA : lorsqu’un fil de discussion vous impressionne, copiez-le dans l’IA pour analyser ses failles logiques ou intégrer ses idées à votre propre système cognitif.
Expéditions scientifiques sur terrain (observations de la vie quotidienne, enquêtes de terrain) : exercez-vous activement à « observer la vie avec des questions ». Ce sont des données sensorielles que les robots d’IA ne pourront jamais collecter.
Combinaison IA : lorsque l’inspiration frappe, ne tapez pas, parlez directement dans votre téléphone, puis envoyez le tout à l’IA pour qu’il transforme vos divagations en insights structurés.
Nous devons cultiver l’habitude de parler librement dans une application comme DouBao dès que l’occasion se présente.
Ces six sources constituent votre « champ pétrolifère mixte ». Seule une entrée suffisamment large, variée, et prétraitée par l’IA, vous permettra de produire autre chose que des lieux communs.
4. Deuxième étape : Où est l’équipement de raffinage ? Ne fixez pas seulement les grands modèles
Vous avez trouvé du pétrole, maintenant il faut le raffiner. Les médias mainstream vous incitent à acheter des cartes graphiques, mais pour un individu, la vraie raffinerie, c’est votre propre pile logicielle + votre méthode de pensée.
1. Les grands modèles ne sont que des « chaudières »
Souscrire à ChatGPT Plus ne vous rend pas plus intelligent. C’est comme acheter une chaudière et rester là à admirer sa lumière – mais vous ne produisez rien.
Des outils comme ChatGPT ou DeepSeek sont simplement des unités de base, des fondations. Ils peuvent fonctionner, mais cela ne signifie pas que vous produirez du pétrole raffiné.
2. La vraie raffinerie, c’est votre « système d’outils personnels »
Une raffinerie personnelle efficace doit comporter ces composants :
Tuyauterie (chaîne d’outils) : VS Code, Python, Skills, etc.
Procédé industriel (méthodologie) : c’est ici que se situe la barrière réelle. Comment formuler des prompts, construire une base RAG, faire coopérer plusieurs agents (skills) entre eux.
L’essentiel n’est jamais « à quel point le modèle est puissant », mais « comment interagissez-vous avec l’IA ? », et surtout, « comment traduisez-vous vos expériences implicites en instructions compréhensibles par l’IA ? »
C’est ce « système d’ingénierie personnelle » qui constitue votre raffinerie, pas le modèle lui-même.
5. Troisième étape : Le produit n’est pas la fin, vendre est la vraie bataille
C’est l’étape la plus cruelle de toute la chaîne. La CNPC n’a qu’à acheminer le pétrole aux stations-service, les conducteurs font la queue naturellement. Mais à l’ère de l’IA, la mise sur le marché et la vente sont franchement difficiles.
1. L’« essence » produite par l’IA est extrêmement non standardisée
Ce que vous produisez avec vos « données personnelles » + un « grand modèle » n’est probablement pas de l’essence universelle, mais plutôt :
- Un script Python utilisable uniquement par vous
- Un article au style unique
- Un rapport IA personnalisé après un examen médical
- Un ensemble de conseils juridiques personnalisés
Ces produits ne sont ni universels, ni standardisés, et très spécifiques à certains contextes.
2. Le vrai problème : À qui le vendre ?
Avant même de commencer, posez-vous cette question inversée : « À qui vais-je vendre ce que je fabrique ? » Cela permet justement de déterminer quel type d’« essence » vous devez produire.
Se le vendre à soi-même (usage personnel) : gagner du temps, c’est gagner de l’argent. C’est la boucle la plus facile à fermer.
Vendre aux entreprises (B2B) : empaqueter vos prompts ou workflows en solutions. Cela demande une forte capacité commerciale (capacité à convaincre).
Vendre au grand public (B2C) : créer une application ou une chronique de contenu. Là, cela dépend de votre capacité à distribuer via les réseaux.
En réalité : à l’ère de l’IA, raffiner (générer du contenu) devient de plus en plus facile, mais construire des stations-service (distribution et vente) est plus difficile que jamais.
6. N’oubliez pas l’environnement : ne vous laissez pas ensevelir par les déchets
La raffinerie traditionnelle produit des résidus, des eaux usées, des gaz. Si vous ne les traitez pas, votre raffinerie n’aura pas encore fait de profit que vous serez déjà asphyxié.
Il en va de même pour le raffinage des données : la **« pollution cybernétique »** est extrêmement grave. Vous devez disposer d’un « service environnemental » pour nettoyer régulièrement.
1. Éliminer les « déchets d’outils obsolètes »
L’évolution de l’IA est TROP rapide, limite absurde.
La « liste des 10 meilleurs sites IA à utiliser en 2025 » que vous avez sauvegardée la semaine dernière pourrait voir la moitié de ses liens fermés aujourd’hui ; les paramètres de génération d’images que vous maîtrisez aujourd’hui pourraient être rendus obsolètes demain par une fonction « générer en un clic ».
Ne devenez pas un « chiffonnier numérique », accumulant des outils dépassés sans jamais les jeter. Désinstallez, désabonnez. Les outils sont faits pour être utilisés, pas vénérés.
Accumuler des outils obsolètes, c’est comme entasser chez soi des ferrailles rouillées : cela ne fait que ralentir votre efficacité.
2. Abandonner les « coquilles vides de données exploitées »
Beaucoup souffrent du « syndrome de l’écureuil » : télécharger chaque PDF, sauvegarder chaque vidéo, remplir leur disque dur de plusieurs téraoctets de fichiers, comme s’ils possédaient le monde entier.
Ce n’est pas du savoir, c’est une décharge.
La véritable démarche écologique consiste à utiliser l’IA pour extraire l’« essence » des PDF, vidéos et longs articles : en faire des résumés, extraire des citations percutantes, les transformer en notes personnelles.
Une fois l’extraction terminée, supprimez le fichier original (ou archivez-le dans un stockage froid). Votre attention est une ressource extrêmement précieuse et limitée : ne laissez pas ces fichiers bruts occuper votre bande passante.
Conservez uniquement le « carburant raffiné », jetez les « coquilles de brut ». Voilà ce qu’est une raffinerie efficace.
3. Couper court aux « factures zombies suceuses de sang »
L’anxiété autour de l’IA nous pousse à faire beaucoup de bêtises, dont la pire est d’acheter hâtivement de la sécurité.
Formations, cours, événements, abonnements Premium… tout cela coûte cher. Pire encore : une fois abonné (prélèvement mensuel), on oublie souvent d’annuler.
J’ai testé un serveur il y a des années, et pendant plus de trois ans, une somme a été prélevée chaque mois sans que je m’en rende compte, noyée dans mes factures. En réalité, je ne l’ai utilisé qu’une seule journée.
J’ai aussi souscrit impulsivement à ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity… plein d’abonnements automatiques, et acheté des API. Résultat ? La plupart du temps, tout cela reste inutilisé.
Putain, quelle perte.
Ces éléments doivent impérativement être purgés pour respecter l’« écologie ». Sinon, avant même de produire un produit vendable, vous aurez déjà tout perdu à cause de ces fuites invisibles.
7. Pour conclure : une carte d’action
Quand on retire à « les données sont le nouveau pétrole » son apparence grandiose, ce n’est plus une histoire lointaine réservée aux capitalistes, mais une carte froide et réaliste accessible à tout un chacun.
Dans cette ère, si vous voulez réussir, vérifiez immédiatement votre « bilan comptable » :
- Réserves : passez-vous encore votre temps sur TikTok, ou avez-vous déjà commencé, via des « sources d’inspiration » + assistance IA, à accumuler activement des données de haute qualité ? (N’oubliez pas d’éviter les déchets AGRC)
- Capacité de production : disposez-vous d’un ensemble d’outils et d’une méthodologie personnelle (votre raffinerie), et savez-vous quel type d’« essence » vous produisez ?
- Canal de distribution : avez-vous réfléchi à qui vous allez vendre ces produits non standardisés ? Cela peut guider votre production : essence 92 ou 98 ?
- Écologie : accumulez-vous des déchets numériques ? Avez-vous vérifié vos relevés bancaires pour couper les abonnements zombies ?
Un dernier conseil : oubliez les nouvelles sur les modèles de cent milliards de paramètres. Commencez dès aujourd’hui – achetez un ordinateur, créez vos « sources de données inspirantes », percez votre premier micro-puits, commencez par vous vendre à vous-même, produisez des outils automatisés où l’IA prend en charge votre travail, vous servant d’assistant.
Moi-même, je suis encore perplexe : je bricole avec l’IA depuis plus de trois ans, et je n’ai encore rien produit de concret. Je n’ai réussi qu’à faire gérer ma liste de tâches par une IA, et à organiser mes notes de lecture. Je continue à me demander : qu’autre chose puis-je produire ?
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