98% people don’t fail with AI…

They’re just stuck on beginner tools forever.

And then wonder why results stay average.

When ChatGPT and some AI tools launched towards the end of 2022, 
I was doing everything the “easy way”.
→ I used basic prompts
→ Used generic tools
→ Got average results
But it felt productive.

But now I do 10x more work… in half the time.
With a better tool stack.

That’s when it clicked:
AI rewards leverage.

And the gap between novice and expert level AI tools is where that leverage lives.

Here’s what changed everything for me:

• Beginners use AI to assist
• Experts use AI to do the work

• Beginners ask questions
• Experts build workflows and agents

• Beginners chase outputs
• Experts chase systems

Now look at how the shift actually plays out:

→ Presentations: Gamma creates beautiful presentations
→ Data: Rows for structured analysis
→ Research: ChatGPT Deep Research for depth
→ Learning: NotebookLM for different learning formats
→ Video: VEED for end-to-end video content editing
→ Coding: Claude Code for precision
→ Websites: Webflow for aesthetic websites
→ Apps: Replit to build anything

The difference is the level of thinking behind the tool.

Do’s for expert-level AI usage:
✔️ Build repeatable workflows
✔️ Combine multiple tools into one pipeline
✔️ Use AI for execution
✔️ Validate outputs with real-world data
✔️ Continuously upgrade your stack

Don’ts for expert-level AI usage:
✖️ Don’t rely on a single tool for everything
✖️ Don’t skip context 
✖️ Don’t blindly trust outputs 
✖️ Don’t ignore speed vs quality tradeoffs
✖️ Don’t stay comfortable with beginner setups

Most people get stuck because beginner tools feel “good enough”.
But “good enough” is the enemy of scale.

If you want unfair advantage,
You need better tools.
Used like an expert.

Check the infographic 👇
I’ve covered all the expert-level tools clearly.

And now I’m curious:
What do you think about using expert-level AI tools?
Are they overkill or the real edge?
Comment below 👇

➕ Follow for more breakdowns like this.

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🚀 Accélérer l’#IA en santé : publication d’un corpus inédit de plus de 6000 comptes-rendus de patients fictifs !
Le projet PARTAGES diffuse ses premiers livrables : rédigés et validés par des médecins, ces documents disponibles en #opendata constituent une ressource stratégique pour entraîner et évaluer des outils d’intelligence artificielle au service des professionnels de santé. 🤖

💡 #PARTAGES est un projet qui réunit 32 partenaires français : équipes de recherche, établissements de santé et acteurs de la deeptech. Il est coordonné par la Plateforme des données de santé (Health Data Hub) et financé par l’État dans le cadre du plan #France2030, opéré par Bpifrance
Chercheurs, développeurs, industriels et étudiants : cette ressource est faite pour vous !

Lire le communiqué 🗞️ https://lnkd.in/eQuBaFnU

Consulter les livrables 📁 https://lnkd.in/eUr_UPtH

Lire l’article scientifique sur l’élaboration du corpus, via arXiv 📕 https://lnkd.in/egaC3Cje

Media Literacy as Resilience: A Conceptual Framework ( Media and Communication):

https://lnkd.in/ddfnS8TT

Glimpse: The H.E.L.P. concept is presented in this article, which positions media literacy as a type of resilience in communities dealing with ongoing crises including starvation, war, migration, and climatic disasters. In order to direct media use, emotional involvement, and active media contact, the framework highlights four components: habit, escapism, listening, and participation. The study provides useful recommendations for using media literacy in high-adversity situations as well as research implications.

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Free articles and analyses on soft counter-extremism, against online hate, and on the theory of mis-/disinformation (usually third-party content). Two-week reviews available via the following three Policyinstitute.net websites: 
• counter-terrorism.org
• preventhate.org
• strategism.org

The most recent LinkedIn posts on the above subjects, with glimpses, can be accessed via: 
• https://lnkd.in/eBarZAew

The views expressed in this post is that of the author(s) of the source content and do not necessarily represent those of Policyinstitute.net and its staff. While we carefully produce the glimpses to the articles, documents, or recordings that we hyperlink, we are not responsible for textual changes nor for imponderable parts of the original items. 

#policyinstitutenet #preventradicalization #preventextremism #counterextremism #preventhate #disinformation #misinformation

Not sure how to participate? #OEGlobal26 offers multiple formats:

✔ 30-min Presentations
✔ 60-min Panels
✔ 5-min Asynchronous Lightning Talks (online only)
✔ 30-min In-person Round Tables

Hybrid participation available.

🗓 Submit by April 7
Add yours 👉 https://twp.ai/NTcc9M

#OpenEducation #HowTo #OEGlobal26 #OpenEducation #LifelongLearning #OpenCommunity #HigherEducation #FutureOfEducation

Another very insightful book I picked up during my overnight travel is Surrounded by Idiots by Thomas Erikson a book that has sold more than 10 million copies worldwide.
It offers a simple but powerful reminder for medical & health professions educators. Many challenges we face in teaching, supervision, professional development work and teamwork are not about motivation or ability, but about differences in communication.
Understanding that some learners need structure, some need encouragement, some need time and some value clarity and speed can transform how we educate and lead. The book highlights that communication improves dramatically when you recognise that people operate in different behavioural styles and it is important to adjust our approach accordingly. A practical reflection for educators committed to building supportive learning environments and stronger healthcare teams.
#MedicalEducation #HealthProfessionsEducation #ClinicalTeaching #LeadershipInHealthcare #FacultyDevelopment #ProfessionalDevelopment

The 3 biggest mistakes people make with AI tools

And why they stay stuck 👇

Mistake 1: Tool stacking instead of replacing

Using Google and Gemini
Chrome and Perplexity

Result:
More tabs
Same output

⸻

Mistake 2: Casual usage

Using ChatGPT occasionally
Instead of building real AI workflows

Result:
Surface-level gains

⸻

Mistake 3: Ignoring AI-native tools

Still relying on
PowerPoint
Photoshop
Premiere

Instead of faster AI-first alternatives

Result:
Hours wasted every week

⸻

The truth:
AI rewards full workflow shifts

Half adoption = half results

You don’t need more tools
You need a better system

⸻

So be honest:

Are you experimenting
Or actually transforming?

⸻

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Today, I’m launching Staying Human, a Substack where I’ll explore how we build a life with more connection, more joy, and more fulfillment.

Most of us have been sold a version of the good life that doesn’t deliver. Achieve. Acquire. Optimize. And we’ve been trying hard to do exactly that. We've checked the boxes we were told to check. But too often, we went home feeling empty. Like something was still missing. Something that couldn’t be filled with our phones or our feeds.

It’s not your fault. The problem is: we’ve been told a story that is incomplete.

Because the life that actually fills us up – the one our gut already knows, the one our best memories are made of – that life isn't built alone. It's built with other people. In kitchens and front porches and neighborhoods where people know your name.

In a world where so many forces are pulling us apart – that is selling us loneliness and calling it freedom – choosing community is how we stay human.

I call it the Together Life. It's a new covenant but not a new idea. In fact, it’s the oldest one we have. We just need to choose it again. Together.

That’s what this Substack - and the larger ecosystem I’m building - is about. It’s time to challenge the societal forces that have too often promised fulfillment but led us in the opposite direction. It’s time for us to choose a better way to live.

I hope you’ll join me.
https://lnkd.in/e76RAaPp | 184 comments on LinkedIn

The Information Literacy blog is previewing some of the #LILAC26 presentations that will be delivered by my colleagues at the University of Sheffield - first up is Laura Williams on - mushrooms and information literacy! https://lnkd.in/e2jy3yVQ

Sommes-nous parfois sommé·e·s de partager ? Est-ce parfois contre-productif de forcer à partager ? Répondre à ces questions complexes est le défi relevé par Luc Massou (Université de Lorraine, France) qui s’appuie sur son expérience au Ministère français de l’enseignement supérieur.

Demain, à PariSanté Campus, je vais parler d’un sujet qui me semble encore largement sous-estimé.
Pas l’IA en santé.
Pas les cas d’usage.
Pas les promesses.
👉 Mais le moment très précis que nous sommes en train de vivre.

En quelques semaines — entre janvier et mars 2026 — quelque chose a basculé.
ChatGPT Health
Claude Healthcare
Perplexity Health
On pourrait croire à une accélération classique de la tech.
Ce n’est pas ce que je vois.
Ce que je vois, c’est un déplacement beaucoup plus profond :
🧠 l’IA ne se contente plus de donner accès à l’information
👉 elle commence à interpréter notre santé à notre place

Et ce changement est loin d’être anodin.
Parce que celui qui interprète :
influence ce que l’on comprend
oriente ce que l’on décide
redéfinit la place du médecin
👉 C’est exactement ce dont nous allons débattre lors de la table ronde 3 des Journées Santé 5.0
📍 à PariSanté Campus (Paris)
📅 mardi 24 mars
⏰ 14h30 – 18h30
👉 S’inscrire à l’événement https://lnkd.in/eGhki3RV

Un événement qui pose une question que tout le secteur esquive encore trop souvent : comment passer enfin du pilote… à un impact réel, clinique et organisationnel ?
Parce que la vraie bascule n’est pas technologique.
Elle est :
organisationnelle
cognitive
et profondément humaine

📩 J’ai pris le temps de poser cette analyse dans une newsletter IAtrogène x IAtus.
Pas un résumé.
Une mise en perspective :
pourquoi tous les acteurs IA se ruent sur la santé
pourquoi Perplexity change la nature du jeu
et pourquoi le vrai sujet n’est pas la techno… mais l’interprétation

💬 Et vous ?
👉 Êtes-vous prêts à confier à une IA la compréhension de votre santé…
avant même d’en parler à un médecin ?

Clémentine Langlois ✩ Natacha Fellous Antoine Tesniere Anne-Sophie Bouy Plagnard Zahime RAI | 12 comments on LinkedIn

You and your team use AI daily.
But do you know the terms?
85 AI terms explained in plain English:

What's Generative AI?
What’s an Agent?
That's what you probably know.

But ever heard of AGI or ASI?
Read this post to become fluent in AI.

THE FOUNDATIONS
AI — Systems performing human-like thinking
Machine Learning — Learning patterns from data
Deep Learning — ML with layered neural networks
Neural Network — Interconnected nodes processing information

HOW AI LEARNS
Supervised Learning — Training with labeled answers
Unsupervised — Finding patterns without labels
Reinforcement Learning — Learning through rewards
Self-Supervised — Model creates its own labels
Transfer Learning — Reusing knowledge across tasks
Fine-Tuning — Adapting pre-trained models

MODEL ARCHITECTURE & TRAINING
Transformer — Architecture powering modern LLMs
LLM — Large model trained on massive text
Foundation Model — Adaptable to many tasks
Parameters — Learnable weights
Training Data — Dataset teaching the model
Batch Size — Samples processed together

GENERATIVE AI
Generative AI — Creates new content
Prompt — Your instruction to the model
Token — Basic processing unit
Context Window — Model's memory limit
Inference — Generating predictions

AI AGENTS & SYSTEMS
AI Agent — Perceives, reasons, acts toward goals
Agentic AI — Multi-step planning, independent execution
Tool Use — Calling external APIs/services
Chain-of-Thought — Step-by-step reasoning
RAG — Retrieves knowledge before generating
MCP — Standard connecting AI to external tools

LANGUAGE UNDERSTANDING
NLP — Understanding human language
Embedding — Vector capturing meaning
Tokenization — Splitting text into units
Attention — Focusing on relevant input

VISION & MULTIMODAL
Computer Vision — Interpreting images/video
Multimodal AI — Handles text, image, audio together
OCR — Extracts text from pictures

WHEN THINGS GO WRONG
Hallucination — Confident but false output
Overfitting — Memorizes, can't generalize
Underfitting — Too simple to learn patterns
Bias — Unfair outcomes from flawed data
Alignment — AI matching human values

MEASURING PERFORMANCE
Benchmark — Standardized model comparison
Accuracy — Correct predictions overall
Precision — Positive predictions that were right
Recall — Actual positives identified

THE FRONTIER
AGI — Human-level AI (hypothetical)
ASI — Beyond human intelligence (theoretical)

Those AI terms give you understanding.
But, transformation requires a deeper layer:

Want to transform your company with AI?
Join our AI-native leadership cohort:

Apply here 👉 https://lnkd.in/e-ipdV33

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𝗕𝗲𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗯𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗮𝘁 𝗔𝗜 𝗶𝗻 𝟭𝟬 𝗺𝗶𝗻𝘂𝘁𝗲𝘀 𝗮 𝘄𝗲𝗲𝗸
𝗚𝗲𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗔𝗜 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗲𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗹𝗲𝗮𝗱𝗲𝗿𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗱
𝗦𝗶𝗴𝗻 𝘂𝗽 𝗳𝗿𝗲𝗲 𝗻𝗼𝘄 → https://lnkd.in/eJnCpjMQ
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☕️ Dingue, la caféine.
Ceci n'est pas une peinture psychédélique mais une photo primée au Nikon Small World en 2023.

Un cristal de caféine au microscope.
https://buff.ly/zjQYcyc .

A l'état naturel, la caféine est présente dans les graines, les feuilles et les fruits de certaines plantes qui la sécrètent comme un insecticide naturel. C'est un poison.

Mais chez les mammifères, la caféine agit surtout comme un stimulant du système nerveux et cardiovasculaire, diminuant la somnolence, le temps de réaction et augmentant l'attention.

On la retrouve dans le café bien sur, mais aussi dans le thé, le maté, le guarana, le coca cola et même le chocolat... Certains l'appellent théine, guaranine ou encore matéine, mais c'est la même substance.

À l'échelle mondiale, la première source de caféine est évidemment le « grain » de café. Un espresso contient environ 50mg de caféine. Un thé vert : 20 à 30 mg. Un thé noir : 40 à 70 mg.

Résultat : en 2025, on estime que 2 milliards de tasses de café sont consommées chaque jour, surtout en Occident et 7 milliards de tasses de thé, surtout en Orient et avec les sodas, on atteint un chiffre fou.

100 000 tonnes par an. Non pas de café, mais de caféine.
Ce petit cristal en photo.

C'est colossal. Et qu'est ce que cela traduit?
Une distorsion de notre rapport au temps.

Bien sûr, ce n'est pas une addiction au sens médical, parce que la majorité des gens gèrent leur consommation. Ses effets psychotropes restent modérés comparés à l'alcool, la nicotine, les opiacés etc...

C'est vrai. Mais.

Le monde moderne repose de plus en plus sur la caféine et la théine. Elle manifeste ce qu'Hartmut Rosa, philosophe du temps et de la technique, appelle l'accélération sociale :
- rythme de travail intense
- sur-stimulation cognitive et attentionnelle
- manque de sommeil chronique
- course à la performance

👉 La caféine est devenue un outil de régulation sociale.

Je dis tout ça, mais j'adore le café. J'ai vécu en Italie et je suis officiellement addict.
Mais je nous invite à avoir conscience de nos chaînes, prendre la mesure de ce phénomène hallucinant et garder le contrôle de notre attention.

Nous parlons ici du temps et de son altération, mais l'économie mondiale du café présente aussi une empreinte significative sur l'espace, avec les lourdes conséquences de sa production locale sur les forêts et les conséquences de son transport par delà les océans.

La caféine transforme notre perception de l'espace et du temps.

#café #thé #boisson #micro #photo #temps

Organiser une conférence : https://buff.ly/68Pmho9
Vous abonner à ma newsletter : https://buff.ly/429XLPa | 23 comments on LinkedIn

Quelle IA collecte le plus de données personnelles ?

D’après l’étude de Surfshark, Meta AI est l’IA qui collecte le plus de données personnelles.

Elle couvre 33 types de données sur 35, soit presque tout ce qu’il est possible de récupérer.

C’est aussi l’une des rares à inclure des données sensibles, comme les informations financières ou certaines données personnelles.

Derrière, d’autres outils comme Gemini collectent aussi des données sensibles.
ChatGPT a élargi sa collecte ces derniers mois, mais reste en dessous.

Claude est plutôt parmi les plus sobres.

À retenir : vos conversations ne sont pas anodines. Elles peuvent être stockées, analysées, parfois utilisées à d’autres fins.

Un bon réflexe : éviter d’y partager des informations sensibles.

New poll from KFF : 1 in 3 Americans seek health information from LLMs, a similar share that uses social media for this. https://lnkd.in/dCQTUvYx

So add AIO to SEO, working with creators and other things on plate for public health, together with competence around LLMs & agents, and communities that teach each other how to use them.

For me, this just underscores that unless we look at this as an ecosystemic change, public health will play catchup with every change in commercially driven innovation in how people interact with and make sense of health information...

All planning and action regarding the information environment needs to be future-looking from a socio-technical point of view, and also focused on harm reduction and  prevention from an immediate point of view.