Nos carnets de recherche
Des synthèses de fond sur les sujets IA qu'on suit de près : schémas maison, sources datées et, quand il existe, le podcast du carnet.
Comment consommer moins de tokens avec ChatGPT ou Claude ?
Ce que l'IA relit à chaque message, pourquoi la limite tombe plus vite au fil d'une conversation, et les gestes qui font vraiment baisser la consommation.
Quand faut-il organiser ses agents IA en graphe ?
Le graph engineering : décider qui fait quoi entre plusieurs agents, dans quel ordre et avec quel état partagé, et ce que l'été 2026 en a montré.
Toutes nos interactions professionnelles vont-elles passer par l'IA ?
Ce qui se passe déjà, ce qui se trame, où ça nous mène : l'IA entre nous au travail, et ce qu'on en mesure vraiment.
L'IA va-t-elle remplacer mon métier ?
Regarder la nature de ce qui part : une méthode pour mesurer, poste par poste, ce que l'IA change au travail.
Qu'est-ce qui rend un agent IA fiable quand il travaille seul ?
Le loop engineering : concevoir la boucle qui déclenche un agent, vérifie son travail et l'arrête, et ce qu'on en mesure à l'été 2026.
Pourquoi la facture de l'IA monte-t-elle alors que son prix baisse ?
Le prix du token chute, les factures montent : ce que les agents changent à la dépense, et comment les entreprises reprennent la main.
Que faut-il mettre dans le contexte d'un agent IA ?
Plus on charge un agent, moins il retrouve l'information utile : ce que mesurent les études, ce que valent AGENTS.md et les méthodes spec-driven, et pourquoi trier ses documents passe avant le RAG.
Quelles règles pour l'IA au travail, et comment les faire appliquer ?
Ce que l'AI Act demande déjà aux employeurs, ce que l'Europe a reporté ou assoupli, et ce qui fait qu'une politique interne tient sur le terrain.
Que devient le modèle produit quand construire ne coûte presque rien ?
Ce qui change quand le code coûte moins cher, ce qui résiste, et ce qu'on vérifie avant d'y croire : le product operating model face à l'IA.
Comment savoir si l'IA rend vos équipes IT plus productives ?
Une large majorité de développeurs pense gagner du temps, la mesure en retrouve moins : comment prouver la valeur de l'IA plutôt que la ressentir.
Faut-il un framework pour faire du spec-driven development ?
BMAD, Spec Kit, OpenSpec, Agent OS : ce que ces frameworks promettent, ce qu'on en a mesuré, et la pratique qu'il faut vraiment en garder.
À quoi sert Claude Code quand on ne code pas ?
Ce que des non-développeurs font d'un agent conçu pour coder, les couches qui en font un système de travail, et ce qui coince encore.
Faut-il construire ou acheter sa plateforme d'agents IA ?
Ce qu'on achète, ce qu'on construit, ce que coûte la sortie : ce qui se vérifie sur les plateformes d'agents, et ce qui reste à prouver.