Plus je bosse sur des automatisations IA qui commencent à durer dans le temps plus je vois un autre problème arriver. Au bout d'un moment t'as plein de règles dans tes workflows et tes prompts mais tu sais même plus vraiment pourquoi elles sont là. Un filtre a été ajouté à cause d'un fichier précis il y a 4 mois, une règle vient d'un retour métier dans un mail, un autre truc a été modifié après une recette... Et quelques mois après tout ça devient juste du code/config que personne ose trop toucher. En fait il faudrait presque que le workflow garde sa propre mémoire. Pas juste une doc à côté. Pourquoi cette règle existe, d'où elle vient, quel bug elle corrige et avec quoi la retester si quelqu'un la modifie.

Un workflow avec de l’IA qui marche le jour de la livraison, mais que personne ne sait reprendre 6 mois plus tard : vous considérez ça comme livré ? Perso, je considère que c’est vraiment livré si tu laisses au minimum ça : → un workflow propre et fonctionnel → la logique métier documentée → les prompts / consignes critiques → les cas particuliers connus → ce que l’IA doit ou ne doit jamais produire, et les tests pour le vérifier → quoi vérifier quand l’IA se trompe → les accès, outils et le contexte pour reprendre Pas besoin de faire 40 pages de doc. Mais si tout le savoir reste dans la tête de celui qui l’a construit, pour moi ce n’est pas vraiment livré. Vous ajouteriez quoi à cette liste ?

J’ai quasiment arrêté de construire mes workflows Make / n8n à la main. Aujourd’hui, je les fais surtout construire par l’IA via MCP. Du coup, ce que j’apprends change aussi. Je passe moins de temps à placer des nodes, et beaucoup plus à comprendre ce que l’IA a construit, le tester et le corriger quand ça casse. Si je devais apprendre l’automatisation aujourd’hui, je commencerais comme ça beaucoup plus tôt.

Si tu t'intéresses à l'IA mais que tu repousses toujours le moment de t'y mettre sérieusement, fais gaffe. Les opportunités se multiplient, mais elles ne vont pas t'attendre éternellement. Pendant que tu regardes ton énième tuto, quelqu'un qui en sait moins que toi teste déjà des trucs, se plante et apprend. Et dans 6 mois, c'est peut-être lui qui décrochera une opportunité que tu attendais depuis des mois.

C'est la première fois que je vois quelqu'un créer un MCP pour sa plateforme de formation... Smart très smart !!!

Ceux qui annoncent la fin de Make et n8n oublient un détail : en entreprise, il faut aussi maintenir ce qu'on automatise. Quand un workflow plante, il faut comprendre pourquoi, retrouver l'erreur, corriger et parfois passer la main à quelqu'un d'autre. C'est justement là que Make et n8n ont encore de sérieux arguments. Et pourtant, je suis à fond sur les agents IA. Je les utilise même pour construire mes workflows. Je vois beaucoup plus les deux fonctionner ensemble que l'un remplacer l'autre.

Non ce soir on est reparti pour une soirée avec ☕☕☕

C'est qui le GOAT en acquisition de lead sur X pour le fr ???

Je viens de trouver un défaut assez important dans mon agent de cadrage. Je l’ai testé sur les vrais documents d’un projet que je ne connaissais absolument pas : il comprend plutôt bien le dossier, mais il distingue encore mal ce qui bloque vraiment de ce qui peut attendre. Sur le reste, l’analyse était franchement plutôt bonne. Il avait compris le besoin, croisé les différents docs et relevé des incohérences assez précises. Puis ma collègue m’a fait remarquer un truc tout bête : il mettait un peu tout dans le même sac. Les questions qu’il fallait régler pour cadrer, celles qui allaient devenir importantes au moment du chiffrage, et d’autres qu’on pouvait très bien laisser pour plus tard. Du coup, à la lecture, ça pouvait donner l’impression qu’il fallait avoir réponse à tout avant d’avancer. C’est surtout ça que je dois lui apprendre maintenant : pas juste trouver ce qui manque, mais savoir quand ça devient vraiment important. Et ça, je trouve que c’est beaucoup plus difficile à tester tout seul quand on construit son propre agent.

Je suis français, donc quand je vois Claude et Gemini se battre sur une Tour Eiffel en 3D, je clique. Puis je vois les chiffres : 33,45 $ pour Claude Opus 5.5, 0,23 $ pour Gemini 4 Argon. 145x d’écart annoncé 🤯🤯🤯 À ce niveau-là, la vidéo seule ne me suffit plus. J’ai envie de comprendre comment ils sont arrivés à ça. Argon est actuellement moins cher côté API, donc une partie de l’écart peut déjà venir de là. Et dans les autres benchmarks que j’ai regardés, le classement bouge selon la tâche : parfois Argon passe devant, parfois c’est Opus. Le mode d’exécution compte aussi énormément. One-shot, agent, niveau d’effort, nombre de tentatives… tu peux vite arriver à des coûts très différents sans mesurer exactement la même chose. Donc avec un écart pareil, j’aimerais surtout voir comment ils ont fait : → même prompt ? → mêmes tools ? → one-shot ou plusieurs passes ? → même niveau d’effort ? → combien de temps ? → combien de tentatives ? → quelles corrections derrière ? À 0,23 $, si Gemini sort vraiment un résultat du même niveau, c’est assez dingue. Impossible qu'il n'est pas fais un nombre incroyable de tentatives avant Mais avant de retenir “145x moins cher”, montrez-nous surtout comment vous êtes arrivés à ce résultat

Tu as des prompts enregistrés, des tutos à regarder, des dépôts GitHub en favoris… Mais ton premier vrai projet IA, il en est où ?

Bientot un agent gérera tout ca a ma place 👌👌

Quand le client te dit « on veut juste une veille juridique ». Tu te dis que ça va être relativement carré. Puis tu découvres : → les sources multiples (CNIL, EUR-Lex, sites spécialisés…) → le besoin de fraîcheur → le dédoublonnage → la nécessité de pouvoir remonter à la source → la préparation de la newsletter Le client voit une newsletter claire et à jour. Toi, tu vois la collecte, le parsing, l’enrichissement, le dédoublonnage et toute la logique derrière.

C'est tjrs la même histoire...t'a une idée de SaaS ou d'agent, tu commences a te mettre a fond dessus... Et au bout de 48h tu te demandes tiens...et si je regarderais le marché pour te rendre compte que t'a des années de retard 😒😒

La peur de ne pas réussir à livrer, tu peux l’avoir même quand t’as déjà fait plusieurs projets. Et l’IA peut bien t’aider : comprendre un blocage, préparer tes tests, chercher ce que t’as oublié… Avoir son agent qui t'accompagne ca va devenir indispensable

WTF 🤯🤯🤯

Ptdr je crois qu'il a pas supporter qu'on est pas eu nos voitures volantes pour les années 2000 🤣

J'ai un peu de mal avec la communication d'OpenAI sur les 28 jours d'améliorations de Codex. Jour 11 : Tibo annonce que Codex devrait moins souvent être saturé et reprendre tout seul quand ça arrive. Tant mieux si ça fonctionne. Et je sais qu'il n'avait pas promis 28 nouvelles fonctionnalités, les réinitialisations de quotas faisaient aussi partie du programme. Mais en faire l'annonce du jour, comme si c'était une nouveauté, je trouve ça quand même assez léger.

Je suis en train de vibecode pour la pratique et monter en compétences un tool d'audit d'automatisation perso pour après avoir vu YouTubeur qui génère 1M$/an Il raconte avoir créé 80 a 90 automatisation pour son agence, il prend des screenshots toutes les 5 secondes de son écran pc, analyse les mouvements de souris et changement d'état. L'objectif c'est qu'il tourne 1 semaine et me fasse des propositions a la fin de semaine

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