J'ai découvert Obsidian en 2020 quand quelqu'un sur Zhihu a posté une capture d'écran avec une icône violette.
Ma première réaction a été : cette icône ressemble à un caillou.
Plus tard, j'ai appris qu'Obsidian signifie verre volcanique — dur, tranchant et net, comme la pierre noire solide dans Minecraft.
Cette métaphore tient toujours aujourd'hui.
J'ai une habitude : quand j'aime un outil, je collectionne frénétiquement tout ce qui le concerne. Obsidian est celui que j'ai le plus agressivement collectionné. Dans mon seul BOARD YouMind, il y a plus d'une douzaine d'articles liés à Obsidian : tutoriels pour débutants, recherches approfondies, pratiques d'intégration IA, philosophie du produit, et j'ai même créé des emojis pour lui.
L'article d'aujourd'hui est ce que je veux vous dire après avoir passé en revue tout ce contenu. Attention : c'est une longue lecture ; je suggère de le mettre en favori d'abord.
Clarifions d'abord ma relation avec Obsidian
Je suis un utilisateur intensif d'Obsidian, je l'utilise depuis 2020 — six ans maintenant. Pour le soutenir, je suis devenu supporter VIP d'Obsidian. J'ai écrit sur mes expériences, mes pièges, et j'ai compilé une base de connaissances Obsidian Feishu entièrement publique qui a été utilisée par plus de cinq chiffres d'internautes.
Lien : https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
J'ai également publié publiquement le coffre Obsidian que j'utilise actuellement, incluant mes plugins préférés, des thèmes sélectionnés, des exemples de prompts système Agent, des cas d'archivage mémoire, et du CSS personnalisé pour rendre le graphe plus beau.
Lien : https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
Vous pouvez donc lire cet article avec une dose saine de scepticisme. Là où je le loue, j'essaierai de fournir des sources ; là où je le critique, j'essaierai de fournir des preuves.
Les points douloureux d'abord, les outils ensuite
Avez-vous déjà vécu cette expérience : vous vous souvenez clairement avoir sauvegardé un excellent article, mais quand vous en avez réellement besoin, vous fouillez toute votre bibliothèque de notes et vous ne le trouvez pas ? WeChat, Zhihu, extractions web, PDF, transcriptions vidéo, captures d'écran de discussions IA — vos favoris deviennent de plus en plus pleins. Trois mois plus tard, vous ne vous souvenez ni du titre ni des mots-clés, et la recherche ne donne rien. Les dossiers deviennent de plus en plus désordonnés, et les notes sont enregistrées mais jamais utilisées.
Je ne suis pas le seul avec ce problème. Presque tous les tutoriels que j'ai collectionnés commencent par la même chose : des centaines d'articles qui traînent dans les favoris, et des dizaines de projets à moitié finis dans les notes. Le plus gros problème des notes traditionnelles est : tout entrée, pas de sortie. Vous ne sauvegardez pas une base de connaissances ; vous construisez un entrepôt qui ne cesse de grandir. Tout est là, mais personne ne l'organise, personne ne l'indexe, et personne ne vous dit ce qui est lié ou ce qui est obsolète.
Je me souviens particulièrement d'une phrase de l'article "Comment construire un système de gestion des connaissances personnelles minimaliste avec flomo + Feishu en 2025 ?" :
Les apprenants tout au long de la vie, les créateurs de contenu, les ingénieurs et les designers enregistrent déjà leurs propres notes, mais ils ne les ont pas encore systématisées. Ils ont besoin de cas pour stimuler leurs idées de construction d'un système.
Lien : https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 plugins et un coffre supprimé dix fois
En 2020, j'ai rencontré Obsidian. Ma première réaction a été : Wow, stockage local ! Liens bidirectionnels ! Graphe de connaissances ! Ma deuxième réaction a été : Comment une application de prise de notes peut-elle être aussi futuriste ? Puis j'ai fait le geste classique — créer un coffre. Puis le geste classique 2.0 — installer frénétiquement des plugins. 47 d'entre eux. Savez-vous ce que c'est que d'avoir 47 plugins qui tournent simultanément ? Cela signifie qu'au moment où Obsidian s'ouvre, votre livraison de repas est déjà arrivée.
Pendant les années suivantes, j'étais coincé dans une boucle : trouver un nouveau plugin → s'exciter → le configurer frénétiquement → le trouver inutile une semaine plus tard → voir le coffre de quelqu'un d'autre qui a l'air mieux → supprimer et reconstruire → revenir à la case départ. J'ai fait cette boucle au moins 10 fois. Une fois, à 3 heures du matin, en regardant un tutoriel sur Bilibili, j'ai supprimé une bibliothèque de notes sur laquelle j'écrivais depuis six mois. Je me suis réveillé le lendemain en regardant le dossier vide et je me suis dit : Qui suis-je ? Où suis-je ? Où sont mes notes ? 5 000 notes, entassées là, sont devenues une planète Cybertronienne.
Ci-dessus, mon ancien coffre. Il a l'air bien ? Oui. Est-il utile ? Non. J'ai un jour enregistré une pensée dans flomo : "99 % du temps que vous passez sur Obsidian est du temps perdu." Une heure à bidouiller les skins, deux heures à bidouiller les plugins, à regarder les meilleures pratiques dans la communauté, mais à écrire très peu dans le coffre. C'est typique du "culte de l'outil" — vous pensez apprendre, mais en réalité, vous ne faites que procrastiner. (Je sais que ça a l'air d'une engueulade, mais celui qui le mérite le plus, c'est moi-même.)
J'ai plus de tutoriels pour débutants dans mes favoris que vous ne pouvez l'imaginer
Conclusion d'abord : j'ai mis en favori pas moins de six tutoriels pour débutants pour Obsidian. Notez que ce sont des tutoriels "pour débutants", qui vous apprennent à télécharger, installer, créer un coffre et synchroniser les plugins. Je les ai tous lus, et chacun a un focus différent.
"Le tutoriel Obsidian 2026 le plus complet, niveau nounou : construisez votre deuxième cerveau en 10 minutes" est le plus sobre que j'aie vu. Original ici. Il se concentre entièrement sur une chose : créer un coffre, trois styles d'écriture Markdown, deux raccourcis et les liens bidirectionnels. Il vous dit de ne pas encore étudier YAML, les requêtes avancées, les thèmes ou les plugins communautaires. Il présente Obsidian simplement : un dossier mieux adapté au stockage à long terme, à la recherche et à la connexion de texte. Chaque note est un vrai fichier sur votre ordinateur ; si vous arrêtez d'utiliser Obsidian, vous pouvez toujours les ouvrir avec n'importe quel éditeur de texte. Il ne verrouille pas vos notes dans un format propriétaire. À la fin, il y a un exercice de 3 minutes : créer une note, écrire un titre, une liste, un lien, et vérifier les backlinks. Si vous pouvez faire ça, votre coffre, Markdown et les liens fonctionnent.
"Tutoriel complet pour débutant Obsidian (Base de connaissances locale)" prend une autre voie. Original ici. Il commence par une question : À l'ère de l'IA, tout le monde a besoin de sa propre base de connaissances — pourquoi ? Parce que l'IA elle-même n'a ni position, ni expérience, ni esthétique. Si vous lui posez une question directement, la réponse est correcte mais sans âme. La différence réside dans votre capacité à lui fournir "vos propres matériaux, méthodologies, expériences et jugements." Le même modèle, nourri avec vos trucs, produit quelque chose avec votre empreinte. Je suis tout à fait d'accord. Il explique aussi comment choisir entre MOC, PARA et Zettelkasten : écrivez d'abord pendant quinze jours, voyez quel besoin se présente naturellement, puis utilisez consciemment la méthode correspondante. Vous pouvez mélanger les trois.
Ensuite, il y a "Tutoriel Obsidian en langage simple pour débutants." Original ici. Il décrit Obsidian comme un "carnet électronique indestructible, extrêmement sûr et librement modifiable." La mise en page est aussi simple que de parler, et les fonctions sont aussi libres que de construire des Legos. C'est accessible aux non-programmeurs. Le coffre est un tiroir, l'interface est un bureau, et les plugins sont le magasin de meubles. Même ma mère pourrait comprendre cette métaphore.
Et "N'installez pas Obsidian juste pour le laisser prendre la poussière." Original ici. Il part d'un entrepôt vide, crée un coffre, le nomme, choisit un emplacement, construit des répertoires, écrit une page d'accueil, fait des liens, commence un journal, regarde le graphe, et enfin le confie à Codex. Une phrase m'a marqué :
Un coffre n'est pas une base de données mystérieuse ; c'est juste un dossier ordinaire.
Il décompose le processus de base de connaissances en cinq étapes : collecter → boîte de réception → organiser en notes → lier → retrouver depuis la page d'accueil → produire des articles ou des plans. Exécutez d'abord ce processus ; les plugins et l'automatisation viendront plus tard quand vous rencontrerez réellement des problèmes.
Oh, et un autre "Tutoriel Obsidian niveau zéro." Original ici. Il apprend à utiliser GitHub pour la synchronisation cloud et même comment utiliser .gitignore pour éviter de télécharger les fichiers de l'espace de travail. Les images sont en haute définition, et les étapes sont au niveau de la capture d'écran — le genre que vous pouvez suivre simplement.
Arrêtez de chercher des tutoriels ; l'essentiel est dans le forum
J'ai aussi mis en favori un tweet intitulé : "Arrêtez de chercher des tutoriels Obsidian pour débutants partout ; l'essentiel est dans le forum."
C'est vrai.
Si vous voulez du contenu plus professionnel, allez sur https://community.obsidian.md/. C'est la communauté officielle, où les plugins et les nouvelles sont encore plus complets.
Des recherches approfondies sur ce document ont achevé ma compréhension d'Obsidian
J'ai un document "Recherche approfondie sur Obsidian" avec une quantité massive d'informations. Il révèle les racines d'Obsidian. Obsidian a été créé par Shida Li et Erica Xu en 2020 pendant le confinement du COVID-19. Tous deux diplômés de l'Université de Waterloo, ils avaient auparavant créé un outil de planification appelé Dynalist. Erica a dit dans une interview que l'idée de base d'Obsidian était dans sa tête depuis deux ans ; elle s'est un jour sentie comme une extraterrestre pour vouloir une telle base de connaissances personnelle. À sa grande surprise, beaucoup de gens lui ont dit qu'ils voulaient la même chose. Le 30 mars 2020, Obsidian a publié sa version bêta publique, coïncidant avec la semaine où l'OMS a déclaré le COVID-19 comme pandémie mondiale. En 2023, Steph Ango (connu sous le nom de kepano), le designer célèbre pour le thème Minimal, a rejoint en tant que PDG.
La structure de l'équipe est : Shida Li en tant que CTO, Erica Xu en tant que COO, kepano en tant que PDG, plus quelques ingénieurs — environ 7 personnes au total, plus un chaton (oui, vous avez bien lu).
Avec seulement ces quelques personnes, ils ont construit un produit valorisé à 350 millions de dollars avec plus de 1,5 million d'utilisateurs actifs mensuels, entièrement autofinancé sans investissement externe. Il y a un slogan sur le site web que j'ai regardé longtemps :
Votre connaissance devrait durer
Vos notes sont stockées sous forme de fichiers Markdown en texte brut sur votre appareil local. Même si l'entreprise Obsidian disparaît demain, vos données restent intactes et lisibles. Vous pouvez les ouvrir avec VS Code, Vim ou n'importe quel éditeur de texte. Cette promesse de "durabilité des données" est incroyablement attrayante à une époque où les outils SaaS peuvent fermer ou changer de tarification à tout moment. De plus, les Agents IA actuels peuvent facilement accéder à ces fichiers texte brut.
Leur modèle économique est également intéressant : l'application de base est gratuite, le service Sync coûte 4 $/mois, Publish coûte 8 $/mois, et Catalyst est un don unique à partir de 25 $. Ils ne facturent que les services à valeur ajoutée, maintenant des marges bénéficiaires élevées avec une toute petite équipe.
Les liens plutôt que les catégories — cela mérite sa propre section
Le document de recherche approfondie a une idée centrale : les liens sont prioritaires sur les catégories. Les outils de notes traditionnels vous encouragent à mettre les notes dans des dossiers — une structure arborescente où chaque note appartient à un seul endroit. La proposition centrale d'Obsidian est : utilisez des liens bidirectionnels pour connecter les notes, laissant la connaissance former naturellement un réseau. Chaque lien crée automatiquement une arête bidirectionnelle, et le graphe de connaissances émerge des notes elles-mêmes. C'est plus proche de la façon dont le cerveau humain associe les idées. En termes simples, les dossiers vous disent seulement "où se trouve cette note", tandis que les liens vous disent "à quoi cette note est liée". C'est la différence fondamentale entre Obsidian et Word. Les documents Word sont généralement séparés ; même si deux traitent du même sujet, il n'y a pas de lien évident. Dans Obsidian, vous utilisez [[Nom de la note]] pour les connecter. Plus tard, en ouvrir un vous permet non seulement de passer à l'autre, mais aussi de voir quelles anciennes notes le mentionnent. Plus vous avez de notes, plus ce réseau devient précieux.
Son écosystème de plugins est un magasin de meubles
En mars 2026, la communauté Obsidian compte plus de 2 500 plugins. Chaque semaine, 6 à 14 nouveaux plugins sont publiés et 80 à 100 sont mis à jour. Le subreddit r/ObsidianMD compte plus de 256 000 abonnés. Les plugins représentatifs incluent Dataview (interroger le coffre comme une base de données), Templater (moteur de modèles avancé), Excalidraw (diagrammes style dessin à la main), Calendar et Kanban. Il existe également de nombreux plugins d'intégration IA. En mai 2026, l'équipe officielle a lancé un nouveau système de révision automatisé pour améliorer encore la sécurité et la qualité de l'écosystème. Cela marque la transition de la "croissance sauvage" à la "gouvernance durable".
Mais beaucoup de plugins sont aussi un piège. Le piège de la sur-personnalisation est réel : plus de 2 500 plugins signifient des possibilités de configuration infinies. De nombreux utilisateurs tombent dans le "bidouillage de l'outil" plutôt que dans "l'utilisation de l'outil". Il y a une célèbre blague auto-dépréciative dans la communauté :
J'ai passé 3 heures à configurer mon système de productivité au lieu d'être productif.
Je comprends cela trop bien.
Concurrents : Notion, Logseq et Roam
Notion est adapté à la collaboration en équipe et à la gestion de projet ; Obsidian est pour la réflexion personnelle approfondie et l'accumulation à long terme. Les données de Notion sont dans un format cloud propriétaire ; celles d'Obsidian sont en Markdown local. Notion est fort en collaboration ; Obsidian ne la supporte pratiquement pas. Notion a une courbe d'apprentissage plate ; celle d'Obsidian est raide. Propriété des données : celles de Notion appartiennent à leurs serveurs ; celles d'Obsidian appartiennent entièrement à l'utilisateur. Fonctionnalités IA : Notion a une IA native (10 $/utilisateur/mois) ; Obsidian repose sur des plugins.
Logseq est le concurrent le plus proche d'Obsidian — également local-first, basé sur Markdown et gratuit. La différence fondamentale : Logseq est un outliner au niveau du bloc où chaque puce est une unité indépendante ; Obsidian est au niveau du document. Logseq est meilleur pour la capture rapide fragmentée et les flux de travail basés sur le journal ; Obsidian est meilleur pour l'écriture longue et les documents structurés. Logseq est open-source ; Obsidian est propriétaire mais gratuit.
Roam Research a déclenché la folie des "liens bidirectionnels" en 2019-2020. Mais son prix de 15 $/mois et son stockage cloud propriétaire ont conduit de nombreux utilisateurs vers Obsidian. Le référencement au niveau du bloc de Roam est plus fin, mais la stratégie gratuite d'Obsidian, le stockage local et l'écosystème de plugins ont gagné en termes d'échelle d'utilisateurs. Je suggère à quiconque veut changer d'outil de notes de lire ces comparaisons. (Sources : Test PCMag, Site Web Obsidian
Le tweet de Karpathy a transformé les bases de connaissances en dépôts de code : LLM-Wiki est là
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy a posté un tweet sur la façon dont il utilise les LLM pour construire et gérer une base de connaissances personnelle. Il a dit que la plupart de sa consommation de tokens n'est plus pour écrire du code, mais pour "manipuler la connaissance". Je l'ai lu et relu. Ce qu'il fait correspond à ce avec quoi je bricolais dans Obsidian, mais il a utilisé un mot que je ne trouvais pas : "Compiler". Compiler les matières premières en connaissances structurées. Obsidian Vault est le dépôt de code ; LLM est le compilateur. Cette analogie fait tout cliquer. Si vous avez déjà écrit du code, vous comprendrez instantanément : Génie Logiciel → Génie des Bases de Connaissances. src/ → raw/ (matières premières) ; build/ → wiki/ (entrées de connaissances) ; logs/ → outputs/ (archives Q&A) ; Compilateur → LLM ; IDE → Obsidian ; Lint/CI → Vérifications de santé ; Compilation incrémentale → traiter uniquement les nouveaux fichiers bruts modifiés.
Cela se résume à trois choses :
- Hiérarchisation : Les matières premières, les produits compilés et les sorties d'exécution sont séparés. Vous ne mélangez pas les fichiers .class et .java ; ne mélangez pas non plus les notes.
- Incrémental : Pas besoin de tout reconstruire ; compilez simplement les nouveaux articles quotidiennement.
- Traçabilité : Chaque entrée de connaissance peut être retracée jusqu'à sa source. Ce n'est pas "je pense avoir vu ça quelque part", mais l'IA vous dit : "La source est dans raw/articles/2026-03/, troisième paragraphe."
À quoi ressemble son Vault
J'ai appliqué la méthodologie de Karpathy à mon propre Vault. La structure de répertoires ressemble à ceci : Sous Vault/, j'ai raw/, wiki/, outputs/, et des répertoires spécifiques à la plateforme comme x/, official_account/, xiaohongshu/. raw/ contient les matériaux originaux (inchangés). wiki/ contient les produits compilés maintenus par LLM (index, concepts, résumés). outputs/ contient les sorties d'exécution. Les produits finis sont pour les lecteurs ; le wiki est pour moi-même — ne les mélangez pas. L'ingestion a trois entrées : Web Clipper pour les articles (forçant source_url, auteur, etc.) ; Podwise pour les podcasts (transcription automatique + résumé IA) ; découpage manuel pour les tweets X. Cette étape est vitale : découper sans métadonnées est inutile.
La compilation est la clé. Après avoir rassemblé 5 à 10 fichiers bruts, faites la première "compilation". Laissez Claude lire raw/articles/, générer des résumés, extraire des concepts et mettre à jour les index. La qualité est assurée par CLAUDE.md, qui contient les spécifications de compilation : modèles de résumé, champs de concepts, règles de nommage. La première fois peut prendre une heure, mais les mises à jour incrémentales sont rapides.
Sortie IA vers fichiers : le design le plus brillant
Dans la méthodologie de Karpathy, il y a un design que je trouve particulièrement intelligent : sauvegarder les sorties IA sous forme de fichiers. Avant, je posais une question à l'IA, obtenais une réponse et fermais. La fois suivante, je redemandais. Les réponses restaient coincées dans l'historique des discussions, ce qui est inutile. Maintenant, chaque requête complexe à la base de connaissances est sauvegardée sous forme de fichier Markdown dans AI outputs/, incluant la question, l'heure, la source, la conclusion et les incertitudes. Après trois mois, j'ai des dizaines de ces fichiers — ce sont eux-mêmes des entrées de connaissances car ils contiennent le processus de raisonnement. Chaque fois que vous discutez avec l'IA, la base de connaissances grandit. Je force l'IA à ne produire que dans AI outputs/ pour que sa génération ne se mélange pas à mes propres pensées. La plupart des gens manquent cette étape.
Les bases de connaissances ont une dette technique et nécessitent des vérifications de santé
Karpathy suggère des vérifications de santé régulières pour trois choses : cohérence, exhaustivité et îlots. Cohérence : Y a-t-il des définitions contradictoires dans wiki/concepts/ ? Exhaustivité : Quelles entrées manquent de définitions ou de sources ? Îlots : Quelles notes ont moins de 2 liens entrants/sortants ? Les rapports sont sauvegardés dans outputs/health/ chaque semaine. Après quelques semaines, le plus grand sentiment est : quand je trouve une note, j'ose l'utiliser directement. Je n'ai plus à me demander si elle est fiable.
Ne construisez pas RAG tout de suite
Cela doit être dit parce que trop de gens font des détours ici. À la mention de "IA + Notes", les gens pensent à RAG : choisir des modèles d'embedding, configurer des bases de données vectorielles, peaufiner les stratégies de découpage. Ils passent un mois sur l'architecture alors que la bibliothèque n'a que 20 articles. Karpathy recommande : quand la bibliothèque est petite (par exemple, 100 articles), maintenir quelques fichiers d'index suffit. Laissez le LLM lire l'index pour localiser, puis lire le contenu directement — simple, fiable, zéro coût supplémentaire. Quand vous atteignez 10 000 notes et que vous ne trouvez plus rien, alors envisagez RAG. D'abord le processus, ensuite l'infrastructure.
La dernière phrase de Karpathy était :
Tout cela ressemble actuellement à un tas de scripts bricolés, mais il y a de la place pour créer un nouveau produit incroyable.
Cela me rappelle le contrôle de version avant 2006 — svn, cvs, les lignes de commande git utilisées uniquement par les programmeurs. Puis quelqu'un a créé GitHub, et la collaboration a changé. Les bases de connaissances personnelles sont peut-être à un tournant similaire.
La réponse de Kepano : le cas de symbiose humain-IA le plus stimulant
Puis le PDG d'Obsidian, Kepano, a répondu, et ses paroles m'ont fait réfléchir profondément.
Gardez votre coffre personnel propre et créez un coffre désordonné pour vos agents.
Juste cette phrase. Il préfère que son coffre personnel ait un rapport signal/bruit élevé avec des sources connues. Deuxièmement, il croit en la séparation des créations personnelles des créations des agents pour éviter de "polluer" votre coffre principal avec des idées intraçables. Troisièmement, si vous les mélangez trop, Obsidian n'est plus une représentation de "vos pensées". La recherche, les backlinks et les graphes ne concerneront plus votre connaissance, mais un hybride de vous et de l'IA. À ce stade, nous ne pouvons pas dire s'il s'agit d'une base de connaissances IA ou de la vôtre. Quatrièmement, seulement lorsqu'un workflow d'agent produit quelque chose de vraiment utile, il devrait être introduit dans le coffre principal, et encore, mettez-le dans un dossier clippings.
Pris ensemble, ces points posent une question acérée : Si votre base de connaissances est remplie de trucs écrits par l'IA, est-ce encore "votre" base de connaissances ? Cela m'a frappé parce que, au cours des 6 dernières années, j'ai fait exactement ce détour.
Quand l'IA est arrivée, j'ai presque refait la même erreur
Quand Claude Code pouvait opérer Obsidian directement, quand le plugin Claudian me permettait de discuter avec l'IA dans la barre latérale, quand les workflows Skills et MCP étaient partout — je me suis à nouveau excité. J'ai installé Claudian, laissé l'IA organiser les notes, trouver des liens cachés, corriger les chemins et créer des MOC. Elle faisait en 3 minutes ce qui me prenait 30. Mais un jour, je me suis arrêté. J'ai regardé les résumés et les structures que l'IA avait écrits pour moi et j'ai réalisé : je ne les reconnaissais pas. Ils étaient soignés et professionnels, mais ils n'avaient pas poussé de mon cerveau. C'était comme copier un devoir — le travail était fait, mais avais-je appris quelque chose ? C'est là que j'ai compris Kepano : si trop mélangé, Obsidian n'est plus "vos pensées".
J'ai écrit dans flomo : "Ne mettez pas juste des réponses IA ; ne vous angoissez pas pour des compétences cool ClaudeCode+Obsidian. Essentiellement, cette 'efficacité' externalise votre réflexion."
Deux bases de connaissances, deux philosophies
Karpathy et Kepano représentent deux philosophies. Celle de Karpathy est l'efficacité d'abord : laissez l'IA être le maître de la connaissance ; vous vous contentez de fournir des données et de vous concentrer sur les questions et les décisions. C'est un changement de donne pour la recherche. Celle de Kepano est la réflexion d'abord : votre base de connaissances est un miroir de vos pensées ; chaque élément de contenu doit avoir une source traçable. L'IA peut aider, mais les produits doivent être isolés ; seul ce que vous avez filtré entre dans le coffre principal. Ce ne sont pas contradictoires, mais ils représentent des objectifs différents. L'un concerne le traitement du flux d'informations ; l'autre concerne la valeur du processus de réflexion lui-même. Après 6 ans de bidouillage, je penche vers la seconde.
N'externalisez pas la réflexion
J'ai un enregistrement dans flomo : "flomo est ma 'station de collecte' ou 'lac de données'. ... Je compresse manuellement toutes les informations en texte. À cette époque, cela semble 'stupide', mais c'est ainsi que je pratique le principe de 'ne pas externaliser la réflexion'." Oui, l'IA peut le faire plus vite et mieux. Mais quand vous compressez les points clés d'une vidéo en une phrase avec vos propres mots, cette compression est la réflexion. Quand vous étiquetez ou liez une note, vous entraînez votre cadre cognitif. Si vous donnez cela à l'IA, vous gagnez du temps mais perdez la réflexion. J'ai écrit : "Le critère de réussite de la gestion des connaissances n'est pas le nombre de notes que vous avez, mais si elles vous aident à mieux penser et agir." Parce que j'ai tapé ces mots moi-même, ils sont dans mon cerveau. Si l'IA les avait résumés, je les aurais oubliés d'un coup d'œil.
Evergreen Notes : l'ancre que j'ai trouvée après 6 ans
J'ai trouvé une ancre : les Notes Persistantes (Evergreen Notes). Ce concept a été proposé par Andy Matuschak en 2020. Article original ici. L'idée centrale est simple : chaque note doit être conceptuelle (une idée), atomique (une chose) et organisée par des liens plutôt que par des tags. Autorisez les brouillons inachevés, mais continuez à écrire et à lier. J'ai fixé trois critères : "1. Doit avoir un titre en gras ; 2. Doit expliquer clairement une chose ; 3. Doit avoir des liens." Pas besoin de 47 plugins ou de thèmes sophistiqués. J'ai même activé le Mode Sécurité et installé zéro plugin tiers. "Écrire, réfléchir, produire — utilisez la méthode la plus simple avec le logiciel le plus puissant pour faire la chose la plus importante. C'est ce qu'on appelle 'utiliser des outils lourds avec légèreté'." Si le second cerveau est un coffre-fort, les notes persistantes sont l'argent liquide, et le standard pour les écrire est la presse à imprimer. La valeur de votre base de connaissances dépend des standards de votre « presse à imprimer ». C'est une compétence de base que l'IA ne peut pas remplacer.
L'IA n'est pas inutile, mais l'ordre compte
« Ne pas externaliser la réflexion » ne signifie pas rejeter l'IA. La solution de Karpathy est optimale pour des scénarios spécifiques comme digérer 100 articles. J'utilise aussi l'IA. J'ai noté : "L'IA n'aide que ceux qui savent distinguer le bon contenu du mauvais — construisez d'abord un cadre cognitif de base, puis utilisez l'IA pour vous aider à construire du contenu." Le jugement est le multiplicateur. Si vous ne savez pas à quoi ressemble une idée précieuse, vous ne pouvez pas vérifier les résultats de l'IA. Mon approche actuelle est la séparation : mon coffre principal Obsidian ne contient que mes propres notes persistantes — chaque mot est de moi, chaque lien est manuel. L'IA a son propre espace de travail. Ce n'est que lorsque l'IA produit une idée avec laquelle je suis vraiment d'accord que je la réécris dans mes propres mots pour le coffre principal. L'acte de réécrire est l'acte d'intérioriser.
File over App
L'autre concept clé de Kepano est « File over App ». J'ai remarqué cela quand flomo a planté une fois — j'ai paniqué parce que des milliers de notes étaient là. Plus tard, Feishu, ChatGPT et Claude ont tous eu des pannes. J'ai réalisé : "Tous les logiciels sont éphémères, mais les fichiers sont différents — vous devez contrôler l'accessibilité de vos fichiers." C'est pourquoi Karpathy a choisi Obsidian : les données sont des fichiers .md locaux, indépendants des services cloud. Votre connaissance doit être sur votre disque dur dans un format que vous pouvez toujours ouvrir. C'est crucial à l'ère de l'IA car les outils itèrent vite, mais les fichiers .md, non. Markdown est un format universel depuis 22 ans. "Plus l'IA et les logiciels deviennent puissants, plus vous avez besoin d'un état d'esprit minimaliste." Les outils changent, mais les fichiers et votre réflexion restent.
Pratiques IA + Obsidian dans mes favoris
J'ai un tas de contenu pratique sur la mise en place de LLM Wikis. « Adieu l'organisation manuelle : comment construire une base de connaissances personnelle pilotée par l'IA » par Jin Chenma Original résume cela en cinq tâches : compilation continue, liaison entre matériaux, retour de Q&A, consolidation du réseau et vérifications de santé. Cela transforme votre base de connaissances de morte à vivante. Il fournit des prompts pour Codex ou Claude Code pour initialiser les structures. Répertoires : raw/ (entrepôt), wiki/ (bibliothèque), outputs/ (établi). Règles : ne construisez pas RAG d'abord, ne sauvegardez pas de contenu sans sources, ne mélangez pas raw et wiki, ne laissez pas l'IA écraser les originaux, ne laissez pas les Q&A dans l'historique des discussions.
« Hermes+Obsidian+LLM Wiki » Original discute de l'Agent Hermes, qui a une boucle d'apprentissage. Il a une compétence llm-wiki : vous dites « écris ceci dans la base de connaissances », et il extrait des entités, crée des fichiers et ajoute des liens. Crucialement, il n'agit que lorsque vous le demandez explicitement, donc votre coffre n'est pas pollué par des discussions aléatoires.
« Construire une base de connaissances personnelle auto-croissante avec Codex + Obsidian » par Cang He Original utilise trois couches : Raw (preuves), Wiki (compréhension) et Schema (règles). Il fournit 10 règles pour AGENTS.md, comme « rechercher les pages existantes avant de traiter de nouvelles données ». Il mentionne aussi WeSight, qui intègre ces étapes dans Obsidian. Il note que « auto-croissance » ne signifie pas entièrement automatisé ; le jugement reste humain.
Enfin, « C'est le Dieu de la création Obsidian ! » Original présente Ailu, un super assistant à l'intérieur d'Obsidian pour la mémoire, la création et la publication sur des plateformes comme WeChat et X. Cela montre la limite supérieure des plugins Obsidian.
Obsidian vaut-il l'effort ?
Ma réponse : Oui, mais ne vous concentrez pas sur « l'effort » de bidouiller. Obsidian est l'un des meilleurs outils numériques pour le Zettelkasten et les Notes Persistantes. Son stockage local en Markdown est idéal pour la maintenance à long terme. Mais il a des faiblesses : mauvaise collaboration, courbe d'apprentissage abrupte et expérience mobile médiocre. La sur-personnalisation est un piège. Mon attitude actuelle : utilisez des outils lourds avec légèreté. Utilisez la méthode la plus simple pour faire la chose la plus importante.
Dissuasion : Qui ne devrait pas utiliser Obsidian
Si vous voulez un logiciel sans seuil, ouvrir-et-écrire, Obsidian n'est peut-être pas pour vous. Sa courbe d'apprentissage est raide. PCMag dit qu'il est pour « les utilisateurs avancés qui n'ont pas besoin de fonctionnalités de collaboration ». Si vous avez besoin de collaboration en équipe en temps réel, ne l'utilisez pas ; Notion est mieux. Si vous voulez juste enregistrer des pensées fragmentées, flomo est mieux. Obsidian est la destination finale pour les notes persistantes — celles polies par la capture et la réflexion. Si vous n'avez pas l'intention de produire, ne vous embêtez pas. Et si vous êtes perfectionniste et voulez une structure de dossiers parfaite avant d'écrire, Obsidian vous rendra fou. Écrivez d'abord, organisez après.
Concurrents : un mot juste
Notion est fort en tableaux, collaboration et modèles, mais ses données uniquement cloud peuvent être un goulot d'étranglement. Logseq est proche mais meilleur pour les fragments ; Obsidian est meilleur pour les formats longs et la structure. Roam Research est cher et basé sur le cloud. flomo est la meilleure station de collecte mais c'est un lac de données, pas une base de connaissances. Il n'y a pas d'outil parfait, seulement le bon workflow. (Obsidian est le foyer final pour les notes persistantes ; c'est sa place irremplaçable.)
Retour à la question originale
Quand l'IA peut tout organiser, avez-vous encore besoin de penser ? Ma réponse : Vous en avez besoin plus que jamais. Quand les coûts d'information et d'organisation approchent de zéro, le jugement devient la ressource rare. Savoir quoi garder, ce qui est profond, et trouver des connexions cachées — cela vient de l'écriture et de la réflexion quotidiennes. L'IA peut trouver les notes, mais le moment « Eurêka ! », l'étincelle d'insight, ne peut s'allumer que dans vos propres neurones. "Votre second cerveau n'est pas un entrepôt, c'est une cuisine." Un entrepôt stocke ; une cuisine crée. Et la personne qui se tient dans cette cuisine doit être vous.
Réflexions finales
J'ai remarqué que parmi le contenu Obsidian que j'ai collecté, les tutoriels et les pratiques IA prennent chacun un tiers, et le reste sont des avertissements pour « arrêter de bidouiller ». Le consensus se forme : les outils sont des moyens, la réflexion est la fin. La valeur d'Obsidian dépend de si vous laissez quelque chose de vraiment vôtre derrière vous. Je me prépare à publier mon coffre Obsidian actuel, y compris les plugins, les thèmes et les prompts d'Agent. Je vais d'abord le tester dans mon groupe de fans. Je suis curieux : combien de notes avez-vous dans votre Obsidian ? Combien avez-vous écrites vous-même ? À quoi ressemble votre graphe ? Rendez-vous dans les commentaires.
Je suis Jackywine, créateur IA, designer produit et VIP Obsidian. Je me concentre sur l'AIGC, les produits Agent et le branding personnel à l'ère de l'IA.
Sources : Tutoriel Nanny Obsidian 2026, Tutoriel Débutant Obsidian, Tweet de Karpathy sur la Base de Connaissances LLM, Andy Matuschak : Notes Persistantes, Obsidian Officiel, Test PCMag.
