Le psychologue Daniel Kahneman, prix Nobel d’économie, décrit deux modes de pensée. Le système 1 est rapide, automatique, sans effort : on esquive un ballon sans y penser. Le système 2 est lent et coûteux : calculer 17 × 24 demande de se concentrer. Les grands modèles comme ChatGPT, Claude ou Gemini fonctionnent comme un système 2 : ils réfléchissent en écrivant, parfois longuement en silence. C’est ce qui les rend puissants, mais aussi lents et chers.

Un médecin connaît cette dualité par cœur. Le système 1, c’est la reconnaissance immédiate d’un tableau (le « gestalt » clinique, le tri à l’accueil des urgences). Le système 2, c’est le raisonnement diagnostique quand le tableau ne colle pas. Le bon clinicien n’utilise pas l’un ou l’autre : il sait quand passer de l’un à l’autre.

Jev a été lancé le 15 septembre 2026 par TypeSafe AI, un laboratoire de San Francisco sorti de deux ans de discrétion avec une levée de fonds de 40 millions de dollars. Parmi les fondateurs, Diogo Almeida, ancien chercheur d’OpenAI, présenté comme l’un des co-inventeurs de la méthode d’entraînement qui a rendu ChatGPT possible. L’entreprise l’appelle le premier modèle « System One » ; d’autres parlent de « modèle de décision ».

On lui donne une situation (le texte d’un article, les réponses d’un client, l’état d’une route) et une ou plusieurs questions typées. Il répond à toutes d’un coup, en une seule passe, en 70 à 500 millisecondes selon l’entreprise. Il ne sait répondre que de trois façons : un choix parmi des options, une note sur une échelle, ou oui / non. Et chaque réponse vient avec une certitude.

La certitude change tout pour un programme

Avec un pourcentage, on peut écrire une règle simple : au-dessus de 90 %, l’agent agit seul ; en dessous, il demande à un humain ou à un grand modèle qui prend le temps de réfléchir. C’est exactement la logique d’un score clinique : au-dessus du seuil, conduite à tenir automatique ; en zone grise, on examine.

Le prix

Jev coûte 0,042 dollar par million de jetons lus, et sa réponse est gratuite puisqu’il n’écrit rien. Un million de jetons correspond, chez le présentateur, à environ 1 000 articles de sa veille. Le grand modèle qu’il lui oppose coûte, selon la vidéo, 2 dollars pour la même lecture (près de 50 fois plus) et 10 dollars par million de jetons écrits. Au lancement, l’accès se faisait sur liste d’attente, avec une fenêtre de lecture de 32 000 jetons.

Une bonne part du travail d’un agent IA consiste en petites décisions : ce mail est-il urgent ? cet article vaut-il la lecture ? ce client est-il sérieux ? Aujourd’hui, chacune passe par un grand modèle qui réfléchit, « comme si l’on demandait à un professeur d’université de trier son courrier ». Cela marche, mais c’est lent et cher. L’idée : donner à l’agent les deux vitesses du cerveau.

Le présentateur installe l’agent Hermes sur un serveur loué (2 processeurs, 8 Go de mémoire), choisit un grand modèle pour la réflexion, puis branche Jev : une clé créée sur la console de TypeSafe, et l’installation du skill officiel, demandée en français. Bon réflexe à retenir : il demande à l’agent de lire le skill avant de l’installer pour vérifier qu’il ne contient rien de suspect, et Hermes demande son accord avant toute commande. Premier essai : « aucun client ne peut payer sur notre site depuis 20 minutes » est classé technique, sûr à 100 % ; « proposez-vous une remise sur volume ? », commercial, sûr à 100 %.

Le présentateur publie chaque jour sur l’actualité de l’IA ; personne ne peut lire les centaines d’articles qui sortent. Il demande à Hermes, en français, de construire une veille : récupérer les articles des dernières 24 heures dans 10 sources, les faire juger un par un par Jev, et garder les cinq meilleurs. Pour chaque article, trois questions à la fois : importance de 1 à 5, thème, bon sujet de vidéo ou non. Hermes écrit le programme, corrige au passage deux erreurs de lecture des sources, et le lance.

Résultat : environ 1 000 articles jugés en 19 secondes, pour 0,045 dollar. Puis le grand modèle rédige un briefing en français des cinq meilleurs, avec les liens. Tâche programmée chaque jour à 7 h, envoi sur Telegram.

Même tâche (noter 100 articles de la veille), même question, même barème, 10 requêtes à la fois de chaque côté. Face à Jev, Claude Sonnet, l’un des meilleurs modèles du moment, avec sa réflexion silencieuse désactivée pour que la course soit juste.

Conclusion honnête du présentateur : Jev ne fait pas mieux que Claude sur les tâches complexes ; pour trier, il fait presque pareil, environ quatre fois plus vite et trente fois moins cher. Face à Claude Haiku, le petit modèle rapide d’Anthropic, l’écart se resserre nettement : trois fois plus rapide, deux fois et demie moins cher.

Une agence fictive reçoit des demandes de devis : étudiants, curieux, et au milieu le client pressé qu’on rappelle trois jours trop tard. Hermes code en une dizaine de minutes un formulaire où Jev réévalue le prospect à chaque champ rempli. Le formulaire est mis en ligne sur le même serveur. Quand un prospect « très qualifié » envoie sa demande, Hermes prévient sur Telegram avec un résumé en trois lignes et une réponse déjà rédigée. Astuce d’économie : un petit script vérifie chaque minute s’il y a du nouveau, et l’agent n’est réveillé que s’il y a un client à traiter.

La voiture du début est un simulateur, « Jev Pilot », publié par Justin Schroeder (société Standard Agents), qui dit avoir refait un pilote automatique en moins d’une heure. C’est un jeu vidéo, pas une vraie voiture. Plusieurs fois par seconde, le jeu envoie à Jev la situation (route, vitesse, voitures autour) ; Jev renvoie sa décision avec sa certitude : « tout droit, sûr à 100 %, vitesse visée 79 km/h, décision prise en 193 ms ». Dans les virages et la circulation, jusqu’à quatre décisions par seconde. Trente-cinq secondes de conduite ont coûté 0,0036 dollar. Une IA qui réfléchit une ou deux secondes avant chaque coup de volant serait déjà dans le décor.

Tout ce qui a été montré tournait en même temps sur le même petit serveur, en utilisant moins d’un quart de sa mémoire : Jev tourne chez TypeSafe, le serveur ne fait qu’envoyer les questions.

Jev n’écrit ni résumé, ni email, ni code : pour cela, il faut toujours un grand modèle. Et l’entreprise publie elle-même la liste de ses points faibles, ce qui est à son honneur.

Le développeur Armin Ronacher, cité dans la vidéo, résume : Jev délègue le problème des hallucinations à l’utilisateur. C’est à vous de décider si 50 % de certitude suffisent pour agir. Et sur l’exactitude, les premières mesures indépendantes sont encourageantes sans être décisives : dans un test publié, Jev a repéré 6 défauts sur 7, contre 7 sur 7 pour un grand modèle, en manquant le même à chaque essai.

Le cabinet est rempli de « petites décisions » : ce message est-il urgent ? cette demande relève-t-elle d’une téléconsultation ou d’un examen ? ce résultat doit-il être vu aujourd’hui ? Un modèle réflexe avec un seuil de certitude ressemble au tri à l’accueil des urgences. Mais trois règles s’imposent.

• Les données de santé ne peuvent pas partir chez un prestataire américain non certifié HDS. Jev tourne sur les serveurs de TypeSafe : pas de messages de patients identifiables.
• L’asymétrie des erreurs : classer un message urgent en « non urgent » coûte beaucoup plus cher que l’inverse. Le seuil doit être dissymétrique : en cas de doute sur une urgence, on la traite comme telle.
• Le texte du patient peut tromper le réflexe : minimisation, ironie, négation (« je n’ai pas de douleur thoracique… sauf quand je monte l’escalier »). Ce sont précisément les points faibles documentés.

• La vidéo — Vision IA, Jev branché sur l’agent Hermes, octobre 2026. Consulter
• AI Weekly, TypeSafe AI’s Jev outputs numbers, not text, at $0.042/M input. Consulter
• eesel, Avis TypeSafe Jev : le modèle « System One ». Consulter
• OpenTweet, Can Jev hallucinate? (limites documentées, mesures indépendantes). Consulter
• StartupHub, TypeSafe Jev: the frontier model built to kill chat. Consulter
• D. Kahneman, Système 1 / Système 2 : les deux vitesses de la pensée, Flammarion, 2012.

À lire également sur ce site : l’IA médicale gratuite, nos autres décryptages IA et autres sujets.