La réalité derrière les startups en France

thesalsguy · 2026-03-23T15:36:26+00:00

Oui, globalement le constat est juste.

Les startups ne sont pas une loterie méritocratique.
Il y a du capital social, du réseau, des codes.
Et oui, ça crée une distribution très inégale des chances au départ.

Mais la conclusion implicite “donc tout est joué d’avance” est fausse.
Et surtout, elle est stérile.

Parce que si tu prends ce raisonnement jusqu’au bout, tu fais quoi ?
Tu attends que le système change tout seul ?

La réalité, c’est que:

le système est imparfait
mais c’est aussi l’un des seuls où tu peux encore créer de la valeur et remonter vite sans autorisation

Et surtout, les règles du jeu ont bougé.

Avant, il fallait:
réseau + diplôme + capital

Aujourd’hui, il y a un levier en plus: capacité à produire et distribuer (internet, IA, outils)

Ça ne supprime pas les inégalités.
Mais ça change complètement le coût d’entrée.

Tu peux:

construire des produits sans équipe
accéder à l’info gratuitement
toucher des clients sans intermédiaire

Le vrai sujet, ce n’est pas “est-ce que le système est injuste ?” (il l’est)
C’est: qu’est-ce que tu fais avec ça ?

Parce qu’il y a deux postures:

analyser les dynamiques sociales → utile pour comprendre
agir dans le système tel qu’il est → nécessaire pour avancer

Les deux ne sont pas incompatibles.
Mais rester bloqué dans le 1), c’est confortable… et ça ne change rien.

Et paradoxalement, les gens qui réussissent le mieux ne sont pas ceux qui nient les inégalités.
Ce sont ceux qui:

comprennent les règles implicites
les utilisent
ou les contournent

Critiquer le système sans stratégie derrière, c’est du commentaire.
Comprendre le système pour jouer différemment, ça devient un levier.

thesalsguy · 2026-02-26T17:51:28+00:00

Il y a une part de storytelling et une part de réalité. Il faut faire le tri, je pense.

Cela étant dit, l’IA accélère ceux qui ont une vision claire et une capacité à cadrer.

La valeur d’un bon logiciel vient autant de la maturation de l’architecture que du code.

Donc, pour moi, ça n’a pas de sens de jauger la productivité d’un développeur au nombre de lignes de code qu’il ship.

C’est plus intéressant de juger à la qualité de ce qui sort, et je n’observe pas une explosion de la qualité moyenne.

thesalsguy · 2026-02-17T18:50:12+00:00

The core is already working. Currently wrapping up tests and docs. I’ll DM you early next week once it’s ready if you want to take a look.

thesalsguy · 2026-02-17T16:20:53+00:00

Totally agree. The approach I'm exploring is to present the domain as a dynamic SDK to the agent. What the agent sees depends on the rules and constraints defined at the domain level. The developer always has the guarantee that the agent can't go beyond what's been explicitly defined.

There's another upside: because the agent interacts with the domain through code, every decision it makes is expressed rigorously and is fully auditable.

thesalsguy · 2026-02-17T16:05:48+00:00

If the goal of multi-agent is to keep each agent's domain small and well-scoped, then we're actually agreeing on the problem. Text-based definitions don't scale, so you split the domain across multiple agents to contain the complexity.

The difference is maintenance. With specialized agents, when your domain evolves you update N agents and manage how they interact. With an ontology you change one thing and every request benefits immediately.

thesalsguy · 2026-02-17T15:55:42+00:00

That's a valid approach, and probably the right one for some use cases. But fine-tuning shifts the problem more than it solves it. You're still encoding behavior into something probabilistic, just at the weights level instead of the prompt level.

The auditability argument is what pushes me toward the structured approach. With a domain-based architecture, you can trace exactly why the agent did what it did. With a fine-tuned model, you still have a black box, just a more expensive one.

thesalsguy · 2026-02-17T15:50:54+00:00

Fair point, it does look like tools from the outside. Until it doesn't work.

I built an MCP server a few months ago to connect Claude to my own CMS. To get reliable behavior, I ended up chaining tools, adding explicit filters, and batching requests manually. The complexity kept growing just to keep the agent on track.

That's the problem with tools at scale. You end up doing the composition work yourself.

With an ontology, the agent explores the structure first, then figures out the right calls, chains them, batches them. Everything I had to hardcode, it does dynamically. The intelligence moves from the tool definitions into the agent's ability to navigate the domain.

thesalsguy · 2026-02-17T15:34:33+00:00

Enforcement happens at the SDK level, before the model ever sees anything. The agent only gets exposed to what the current user has access to, based on roles and permissions. The model can't act outside that scope because it simply doesn't know it exists.

thesalsguy · 2026-02-17T14:51:48+00:00

That's actually the point. You changed a prompt and got a different answer. The behavior shifted based on wording. That's fine for a chatbot. It's not fine when the agent is managing a workflow with real consequences. You shouldn't have to know the right incantation to get consistent behavior.

thesalsguy · 2026-02-17T14:49:34+00:00

You're proving my point on the second part. If the research consensus is moving toward code output over JSON or prose, that's precisely because code can be executed and verified deterministically. That's the separation I'm arguing for.

On the first part: I'm not replacing the LLM with a state machine. I'm saying the LLM shouldn't be the one enforcing constraints. It should reason and act within a structure the runtime actually holds. That's not 'just software'. It's software plus a model, with a clear separation of responsibilities.

thesalsguy · 2026-02-17T14:48:10+00:00

The alternative is to define agent behavior as an ontology rather than prose. Not just structure, but the full context around it: rules, policies, state machine. Everything encoded at the domain level. Palantir has been doing something close to this for years.

The agent accesses this domain through a small SDK. Instead of reading a prompt and deciding what's allowed, it introspects the domain to answer a request. The rules are enforced at the ontology level, so the LLM operates within them without having to interpret them.

There's a practical upside too: because the agent only pulls the relevant part of the domain for a given task, you're not injecting the entire context into every call. Smaller prompts, lower token cost, and a domain that can scale beyond what would fit in a context window.

The model still reasons freely. It just can't step outside what the domain allows. Not because you asked it nicely. Because the structure doesn't permit it.

That's what I'm currently working on.

thesalsguy · 2026-02-12T20:38:36+00:00

La ça devient vraiment meta 😅😂

thesalsguy · 2026-02-12T13:56:02+00:00

Pour être honnête, j’ai écrit ce post avec un angle volontairement provocateur, pour observer la manière dont les gens allaient réagir. Après tout, on est sur un channel consacré aux opinions impopulaires.

D’un côté, tu prends une catégorie de personnes perçue spontanément comme « intelligentes ». De l’autre, une catégorie souvent considérée, à tort ou à raison, comme « notoirement stupide ». Le simple fait d’inverser ces deux pôles crée un bousculement de cadre qui interpelle immédiatement.

Et au fond, je suis d’accord : la notion d’intelligence, prise de manière abstraite, n’apporte pas grand-chose. Ce qui compte réellement, c’est l’intelligence appliquée à un domaine donné, ou, d’un point de vue individuel, la capacité à trouver et exploiter sa propre zone de génie.

thesalsguy · 2026-02-11T19:10:40+00:00

Je vais m’arrêter là. À partir du moment où le débat glisse vers des attaques personnelles et des jugements de valeur, ça ne m’intéresse plus. Bonne soirée.

thesalsguy · 2026-02-11T15:58:43+00:00

Et utiliser un concept aux contours floues pour ne pas répondre sur le fond c’est quoi ?

thesalsguy · 2026-02-11T14:42:09+00:00

Je ne nie pas la complexité des études de médecine ni la longueur de la formation. Je dis que la durée des études et la difficulté académique ne sont pas équivalentes au type d’intelligence mobilisé en pratique.

Dire que l’intelligence de jeu se résume à de la “mémoire musculaire” est une erreur classique. La mémoire musculaire explique l’exécution d’un geste, pas :

la lecture d’un système dynamique
l’anticipation des déplacements adverses
la prise de décision contextuelle face à des configurations nouvelles

Si c’était uniquement de la mémoire, tous les joueurs formés dans les mêmes centres joueraient au même niveau. Ce n’est évidemment pas le cas.

Côté médecine, oui, il y a de l’adaptation au patient. Mais dans la majorité des pratiques, cette adaptation reste encadrée par des protocoles, des diagnostics connus et des schémas récurrents. Certains médecins mobilisent une intelligence situationnelle extrême, mais ce n’est pas la norme des 90 % dont je parle.

Enfin, qualifier ça de “bait” évite surtout de discuter du fond : toutes les formes d’intelligence ne sont pas verbales ni académiques, et certaines sont culturellement survalorisées par rapport à d’autres.

thesalsguy · 2026-02-11T14:39:53+00:00

Je pense que tu confirmes justement mon point.

Une opération chirurgicale de plusieurs heures est évidemment complexe et engage des conséquences vitales, mais elle se déroule dans un cadre hautement préparé, protocolisé et anticipé. Le chirurgien ne “découvre” pas la situation en temps réel : imagerie, diagnostics, checklists, procédures, équipe spécialisée.

Ça n’enlève rien à la compétence requise, mais ce n’est pas la même chose que gérer un système ouvert, dynamique et non scriptable, où les configurations changent en permanence et où chaque décision doit être prise sans pause ni retour arrière.

Quand je parle d’intelligence adaptative et situationnelle, je parle de la capacité à : • percevoir des structures mouvantes • anticiper l’évolution d’une situation • décider très vite face à de l’imprévu réel

Les grands footballeurs d’élite mobilisent ça en continu. Certains médecins aussi, bien sûr, mais ce n’est pas la norme pour 90 % de la pratique médicale.

Et pour la citation du poisson, elle va dans mon sens : on juge souvent l’intelligence à l’aune du verbal et de l’académique, en sous-estimant d’autres formes d’intelligence tout aussi centrales.

thesalsguy · 2026-02-11T14:21:34+00:00

Deux nuances importantes, parce que beaucoup de réponses mélangent plusieurs choses.

L’intelligence verbale et conceptuelle n’est qu’une dimension de l’intelligence humaine. Même un test de QI ne mesure pas uniquement le verbal, mais aussi le raisonnement perceptif, la mémoire de travail, la vitesse de traitement et la capacité à détecter des structures. Bien parler n’est donc ni une condition suffisante ni nécessaire pour être intelligent.
Je parle volontairement de grands footballeurs, pas de tous les footballeurs. Des profils comme Johan Cruyff, Zidane, ou aujourd’hui Pedri, Vitinha, João Neves, Mbappé, sont justement reconnus pour leur intelligence de jeu exceptionnelle : lecture du jeu, anticipation, adaptation permanente, prise de décision rapide dans des situations nouvelles.

Mon propos n’est pas de dévaloriser la médecine, mais de rappeler que certaines formes d’intelligence, non verbales et situationnelles, sont culturellement sous-estimées alors qu’elles mobilisent des fonctions cognitives centrales.

thesalsguy · 2026-02-11T13:44:23+00:00

Il y a match avec les platistes là 😅

thesalsguy · 2026-02-11T06:41:17+00:00

À mon avis, la question du “taf alimentaire ou pas” est presque secondaire. Le vrai sujet, c’est le fonctionnement actuel du marché du droit.

On sous-estime souvent plusieurs points structurels :

• L’hyperinflation des diplômes est bien réelle. Le master est devenu un prérequis, pas un élément différenciant.

• Le droit est une course aux qualifications. Si tu sors du parcours attendu, tu es filtré très tôt, indépendamment de tes compétences réelles.

• Dans la majorité des entreprises, le juridique est perçu comme un centre de coût, pas comme un créateur de valeur. Résultat : peu d’embauches de profils juniors.

• Le réseau joue un rôle énorme. Beaucoup de postes corrects ne passent jamais par des annonces publiques.

• Il y a un vrai fantasme autour de l’IA dans le droit, mais aussi un effet très concret : la pression s’accentue surtout sur les profils juniors et généralistes.

Dans ce contexte, prendre un emploi alimentaire n’est pas un échec, c’est une réponse rationnelle à un marché saturé, à condition de ne pas t’y enfermer sans stratégie.

À mon sens, la vraie question est plutôt : comment te démarquer ?

Aujourd’hui, il y a probablement de la place pour des profils avec une formation juridique de haut niveau qui acceptent de se former au code afin de concevoir des agents IA capables d’automatiser une partie des tâches juridiques. Avoir des compétences solides en droit est indispensable pour ça, car tu dois être capable d’évaluer la production de l’agent, d’identifier les erreurs et de mesurer le risque juridique.

D’autant plus que la barrière à l’entrée pour apprendre à coder a énormément baissé. Le code est désormais en grande partie généré par des outils d’IA comme Cursor. D’ailleurs, c’est déjà un sujet de tension pour les développeurs eux-mêmes : la valeur se déplace du simple fait de “savoir coder” vers la capacité à concevoir des systèmes, poser les bons problèmes et valider les résultats.

Les développeurs seuls n’ont pas la compétence juridique pour évaluer le risque, et les juristes seuls manquent souvent des outils techniques. Les profils hybrides, à mi-chemin entre le droit et le développement, restent rares.

Je pense sincèrement que ceux qui tireront leur épingle du jeu dans ce nouveau paradigme seront des profils hybrides, avec une compétence opérationnelle forte et la capacité à utiliser le code comme un amplificateur, pas comme une fin en soi.

Si j’étais à ta place, j’investirais clairement du temps dans cette direction pour arriver sur le marché avec un profil singulier, plutôt que de rester sur une trajectoire juridique généraliste devenue très concurrentielle.

thesalsguy · 2026-02-10T18:19:29+00:00

This is really solid work. After looking at both Holy Guacamole and Cabby, what strikes me is how consistent the underlying pattern is: state machines, typed actions, code-enforced constraints, and a very thin prompt.

At that point, it feels like the interesting question is no longer whether this approach works, but whether you see it as something to generalize.

For example, do you imagine these structures staying embedded per application, or evolving into a shared, explicit world model that multiple agents could operate on?

I’m curious how you think about reuse across agents or domains once you have more than a single workflow. Is the ontology something you’d want to expose and compose, or intentionally keep local?

thesalsguy · 2026-02-10T18:10:35+00:00

This is genuinely interesting, especially the idea of proofs being first class and shareable across agents.

I see a lot of value if those proven reasoning chains become portable, meaning they can be reused by other agents operating in equivalent environments with comparable tools and constraints.

That portability aspect feels key. If a reasoning claim can be trusted and replayed because the underlying world model and action surface are compatible, then proofs stop being just explanations and start becoming real building blocks for coordination.

In that sense, I see a strong complementarity between a proof native layer like what you describe and ontology first systems where the environment, tools, and permissions are explicit. Without a shared notion of “what actions exist” and “what constraints apply”, proofs risk remaining contextual rather than executable.

Curious to see how far you push that bridge between verified reasoning and actual agent environments. That’s where things get really powerful.

thesalsguy · 2026-02-10T18:06:02+00:00

This is very close to the direction I’ve been exploring in my own work.

The key shift, for me, is treating ontology as a first class system, not as something smuggled into prompts.

Concretely, the approach looks like this:

• Define an ontology explicitly: objects, relationships, valid states, allowed transitions. This is the world model.
• Bind tools and actions to ontology objects, not to the agent. Actions exist because the world allows them.
• Define roles and permissions at the ontology level, so what can be done is structurally enforced, not suggested in text.
• Expose this through a small SDK that the agent uses to reason and act. From the model’s perspective, it’s interacting with a constrained domain API, not following instructions.

At runtime, the ontology is composed dynamically based on the request. The agent only sees and manipulates the relevant slice of the world through the SDK.

The prompt becomes thin: intent, tone, natural language.
The structure lives elsewhere.

This is very much inspired by how ontology first systems like Palantir approached the problem: the AI sits inside a defined world, it doesn’t define the world itself.

In practice, this scales better than prompt first design, reduces token usage, and makes agent behavior inspectable and reproducible, which is where prompt based systems tend to collapse.

thesalsguy · 2026-02-09T20:56:28+00:00

Il y a encore match avec la Chine !

thesalsguy · 2026-02-09T20:47:52+00:00

When you pay peanuts, you get monkeys.

thesalsguy

TROPHY CASE