Le workflow « j'enregistre dans Notion » s'effondre sous son propre poids en 2026. Un tour d'horizon assumé de pourquoi il échoue, et de ce à quoi ressemble vraiment une base de connaissances vidéo qui marche.
Chaque personne productivité que tu suis sur X a le même workflow. Elle voit une vidéo YouTube qui la touche. Elle colle le lien dans Notion sous une base de données « Learnings ». Elle ajoute quelques tags. Elle se sent productive. Six mois plus tard, elle a 800 entrées dans cette base de données et aucune n'est retrouvable.
C'est la pipeline YouTube → Notion → nulle part, et en 2026 c'est le pattern dominant pour le travail de connaissance par la vidéo. Elle est aussi cassée. Pas aux bords — au cœur. En dessous, un regard honnête sur pourquoi, et sur ce à quoi ressemble vraiment une base de connaissances vidéo qui marche, une fois que tu arrêtes de te dire que la base Notion en est une.
Le pitch se vend tout seul. Notion a une forme de texte, donc forcément recherchable. Tu colles le lien vidéo, tu écris une phrase ou deux de takeaway, tu tagues marketing ou productivité, et maintenant ton toi futur peut Cmd-K son chemin vers l'insight. Empile mille de ces entrées et tu as un « second cerveau ».
La partie séduisante, c'est que l'acte d'enregistrer donne l'impression d'apprendre. Tu as regardé la vidéo. Tu as écrit ce que tu as appris. Tu l'as mis dans une base de données. Tu as fait le travail.
Les maths ne survivent pas au contact de la deuxième semaine. Deux échecs s'empilent.
Une entrée typique « vidéo enregistrée dans Notion » contient :
C'est tout. Peut-être quarante mots de texte original. Multiplie par 800 entrées et tu as 32 000 mots de notes tapées — une nouvelle d'environ 100 pages.
Deux faits sur cette nouvelle :
L'information était dans la vidéo, pas dans tes notes. Une interview YouTube de 60 minutes contient environ 8 000 mots de contenu parlé. Ta note de 30 mots en capture un. Quand tu cherches dans Notion plus tard, tu cherches dans les 30 — pas dans les 8 000. Ce dont tu te souviens de l'interview est dans les 8 000, et ce n'est pas dans ta base de données.
Les tags se dégradent. Les 50 premières entrées avaient des tags réfléchis et cohérents. Les 300 suivantes avaient productivité, marketing et intéressant. Les 450 dernières n'avaient pas de tags parce que tu t'arrêtais au bouton partage et tu passais à autre chose. Au mois 6, le retrieval par tags est statistiquement aléatoire.
La base Notion n'est pas une base de connaissances. C'est une liste de reçus pour des vidéos dont tu ne te souviens pas vraiment.
Le deuxième échec est plus inconfortable à admettre. Relire 800 entrées de vidéos enregistrées n'est pas agréable. Les miniatures sont petites. Les résumés sont trop fins pour déclencher le rappel. Tu ne peux pas voir ce qu'il y a dedans sans cliquer pour aller sur YouTube, re-regarder, scrubber.
Alors tu n'y vas pas. Tu ajoutes à la base de données. Tu ne lis pas dedans.
Ce n'est pas un échec personnel de discipline. C'est la conséquence naturelle du format. Lire une liste de 800 reçus pour trouver une citation demande plus de temps que chercher directement dans YouTube — et la recherche propre de YouTube a au moins des miniatures et des noms de créateurs qui déclenchent la reconnaissance. Ta liste Notion n'a ni l'un ni l'autre.
Une base de connaissances que tu ne consultes jamais n'est pas une base de connaissances. C'est un cimetière.
Quelle que soit son apparence, trois propriétés doivent tenir :
1. L'index couvre l'intérieur de la vidéo, pas seulement l'extérieur.
Titre, URL, ta phrase-résumé — ce sont des métadonnées hors-vidéo. La chose précieuse dans une interview de 60 minutes est le contenu parlé. Un index qui marche doit contenir la transcription, structurée pour le retrieval. Quoi que ce soit de moins revient à chercher l'étagère des titres dans une bibliothèque qui n'ouvre pas les livres.
2. La recherche doit faire le rappel, pas ta mémoire.
L'intérêt entier d'une base de connaissances externe, c'est de ne pas avoir à se souvenir dans quelle vidéo c'était. Tu te souviens du concept — « la partie sur la stratégie de pricing » — et le système fait remonter le moment. Si tu dois te souvenir quelle ligne dans quelle base de données regarder, la base n'est pas mieux que l'app notes de ton téléphone.
3. L'acte d'enregistrer doit être en un tap.
Si enregistrer demande d'ouvrir une autre app, choisir une base, écrire un résumé et taguer, tu arrêteras. Le seuil pour « je vais garder ça pour plus tard » doit être à peu près le même que pour « je like ce tweet ». Sinon, tu sautes l'enregistrement, et la base de connaissances se rétrécit parce que le tuyau d'entrée se ferme.
Ces trois sont la spec. La plupart des outils existants ratent au moins l'une.
Notion est un produit de bases de données. Il est excellent en bases de données. Le problème n'est pas Notion ; le problème, c'est d'utiliser un produit de bases de données pour un travail qui demande du retrieval sur du contenu non structuré que l'utilisateur n'a pas rédigé.
Ce que Notion devrait livrer pour réparer ça :
Aucun de ces points n'est impossible. Ils sont juste loin de l'ADN produit de Notion, qui est « documents collaboratifs structurés ». Un utilisateur YouTube → Notion → nulle part demande à Notion d'être un moteur de recherche de transcriptions vidéo, et Notion n'est pas ça.
Là où Notion est vraiment excellent : docs de projet collaboratifs, CRMs légers, listes de données structurées où toi tu rédiges les lignes. Utilise-le pour ce dans quoi il est bon. Ne lui demande pas d'être un bookmarker vidéo. Le mismatch est le problème entier.
Une base de connaissances vidéo qui marche vraiment est un outil spécialisé. Spécifiquement : un qui
On a construit SavedThat pour être exactement cet outil. Pas parce que Notion est mauvais — il est super — mais parce que le bookmarking vidéo est un travail différent de la collaboration sur documents, et les outils optimisés pour le mauvais travail perdent sur le bon.
Ce n'est pas unique à nous. La catégorie — outils dédiés à la recherche dans les transcriptions — est petite mais réelle : Glasp, Mem, et quelques autres. La liste est dans notre post de comparatif. Ce qui les unifie, c'est qu'elles ont toutes arrêté de prétendre qu'une app de notes générique était le bon primitif pour le job de base-de-connaissances-vidéo et ont construit quelque chose de plus étroit.
La culture productivité en 2026 charge le narratif « un outil pour les gouverner tous » — Notion comme second cerveau, Obsidian comme système personnel de gestion de connaissances, Roam comme surface de capture de pensée en réseau. Le pitch attire parce que changer d'outil est pénible.
Mais la spécialisation gagne quand le travail est suffisamment spécifique. La connaissance vidéo est spécifique. Les contraintes sont différentes de celles du document :
Un outil générique finit avec une surface produit du pire-des-mondes — trop générique pour gérer correctement le retrieval timestampé, trop sur-construit pour faire de l'enregistrement un tap. Les outils spécialisés gagnent la surface pour laquelle ils ont été conçus, et tu les enchaînes avec des URLs partagées (un outil de recherche dans les transcriptions deep-linke vers YouTube ; YouTube est un lecteur ; les deux sont accessibles depuis ton doc projet Notion quand tu en as besoin pour référencer).
Utilise Notion pour ce à quoi sert Notion. Enregistre tes vidéos dans un outil qui cherche dedans. Arrête de prétendre qu'une app est une base de connaissances pour tout et remarque que ta base « Learnings » de 800 entrées a produit zéro citation référencée en douze mois.
Ce n'est pas un problème de discipline. C'est un problème de forme-de-l'outil. Le fix est du côté de l'offre.
Non. Notion est excellent en documents collaboratifs structurés, CRMs légers et wikis d'équipe. L'argument ici, c'est qu'une base de connaissances vidéo — enregistrer et retrouver de l'information depuis des vidéos que tu as regardées mais pas rédigées — est un travail différent de ce pour quoi Notion a été conçu. Utilise Notion pour ce dans quoi il est super ; utilise un outil spécialisé pour le retrieval vidéo. Les deux cohabitent.
Pas vraiment. La recherche IA de Notion tourne par-dessus le texte que tu as entré manuellement, pas sur les transcriptions des vidéos que tu as linkées. Coller une URL YouTube dans une page Notion ne récupère ni n'indexe la transcription — Notion n'a pas de pipeline de transcription. La recherche IA sur tes résumés d'une phrase est une couche de polish sur la même surface de retrieval cassée.
Le même mismatch architectural. Les trois sont d'excellents outils de gestion personnelle de connaissances pour du texte que l'utilisateur a rédigé. Aucun n'indexe les transcriptions de vidéos enregistrées. Reflect livre de la recherche sémantique sur tes notes, ce qui est super pour retrouver du texte que tu as écrit, mais ça n'aide pas à retrouver une citation d'une vidéo YouTube que tu as regardée.
Sors en masse les URLs YouTube/Reel/TikTok de ta base Notion et mets-les dans un outil de recherche dans les transcriptions qui peut vraiment chercher dedans. Garde tes résumés Notion — ils sont utiles comme annotations personnelles sur les vidéos. La couche de recherche dans les transcriptions indexe l'audio ; tes annotations Notion indexent tes réactions. Deux surfaces complémentaires, pas concurrentes.
Grosso modo : si tu enregistres plus de 3 vidéos par mois et qu'au moins une fois par trimestre tu te surprends à penser « je sais que j'ai vu ça quelque part », les maths se sont retournées contre le simple souvenir. En dessous, la mémoire humaine plus la recherche propre de YouTube suffit. Au-dessus, l'écart entre ce que tu enregistres et ce que tu retrouves devient le goulot d'étranglement de l'usage des vidéos enregistrées comme input d'apprentissage.
Oui et non. On a construit SavedThat parce qu'on a heurté le mode d'échec décrit dans ce post et qu'on n'a pas trouvé d'outil qu'on achèterait pour nous-mêmes. On recommande la catégorie (recherche spécialisée dans les transcriptions) honnêtement — Glasp et Mem sont aussi des choix valides pour des sous-cas différents, couverts dans notre post de comparatif. Le point sur la catégorie tient que tu utilises notre produit spécifique ou pas.
Search inside saved videos by what was actually said — across YouTube, Instagram, and TikTok. How transcript search works in 2026, and four tools that do it.
The best AI video bookmark manager in 2026 depends on what you save. Honest comparison of SavedThat, Mymind, Raindrop, and Glasp — pricing, search, platforms.
We analysed the first 119 videos saved on SavedThat. Platform mix, duration distribution, search behaviour, and what early users tell us about saved-video workflows.