C'est la curiosité qui fait de vous un utilisateur expert d'IA

Avant les agents, je créais des automatisations IA dans n8n. On n’avait pas d’autre choix que de comprendre ce qui se passait, car on construisait chaque étape soi-même.

On dépose un nœud. On l’exécute. On reçoit un payload JSON. On analyse ce payload et on mappe ses clés vers l’étape suivante : ce champ va dans le prompt système, celui-ci dans le message utilisateur, et un autre définit la structure de la sortie pour pouvoir utiliser ses clés trois étapes plus loin.

C’est lent à mettre en place, mais c’est extrêmement formateur. On finit par avoir une image très visuelle de ce qu’est réellement un appel d’IA : une étape, avec une entrée choisie, un prompt écrit et une sortie dont on doit disposer.

Ce que cela vous forçait à maîtriser

Prenons un exemple concret. Un ticket de feedback produit arrive via un webhook. Vous transmettez le texte à un modèle dont le seul rôle est de le catégoriser : s’agit-il d’un bug, est-ce urgent ? Vous lisez la réponse et, si c’est urgent, vous l’envoyez vers une notification Slack avec un résumé en deux lignes pour informer l’équipe.

Trois petites étapes. Chacune avec son propre prompt. Chaque prompt ne contenant que ce dont l’étape a besoin.

Personne ne donnait tout l’historique de l’entreprise au modèle en espérant que ça marche. On ne pouvait pas, l’outil ne le permettait pas.

Les agents ont tout effacé

Maintenant, j’ouvre Claude Code et je lui soumets le problème. Il lit mes fichiers, appelle mes outils connectés, décide seul de la marche à suivre. Ça fonctionne, pour presque tout, et c’est précisément pour cela que c’est utile.

Cela cache aussi chacun des concepts mentionnés plus haut. Et dans certaines configurations, il charge la description de chaque outil de chaque connecteur avant même que vous n’ayez posé une question, ce qui consomme énormément de tokens pour des capacités que vous n’utiliserez pas aujourd’hui.

Pourquoi c’est important, même si vous ne lancez pas de produit

Deux choses se dégradent quand on ne regarde pas.

Votre budget. Si vous brûlez une semaine de tokens dès mercredi, jeudi et vendredi deviennent un problème que vous avez créé lundi.

Votre boucle d’itération. Si chaque message met quinze minutes à revenir, vous arrêtez d’itérer. Vous écrivez une instruction, vous faites autre chose, vous revenez, vous constatez que ça a dévié, et vous recommencez. Le coût n’est pas les quinze minutes, c’est que vous n’avez plus que quatre tentatives par jour.

Il y a aussi le modèle utilisé. La plupart d’entre nous utilisent un gros modèle pour tout, alors que pour plus de la moitié des tâches, un modèle plus petit répondrait plus vite, tout aussi bien, et pour moins cher. La règle générale s’applique : plus petit est moins cher et plus rapide, plus intelligent est plus lent et plus coûteux. Savoir quelle partie de votre travail relève de quoi a une valeur financière réelle.

Et si vous lancez un produit, ce n’est pas un détail

Quand vous êtes seul au clavier, qu’une tâche prenne dix ou douze minutes, c’est (presque) la même chose. Vous vérifierez plus tard.

Placez la même chose devant un client et les chiffres changent de sens. Quelqu’un télécharge un fichier, votre mapping automatique prend vingt-cinq secondes, et vous avez perdu l’utilisateur. Pas quatre minutes. Vingt-cinq secondes.

J’ai été confronté à cette réalité brutale en construisant Lookio. Entre une réponse arrivant en cinq secondes et la même réponse en neuf, l’une a sa place dans un widget de chat et l’autre non. Entre un centime par réponse et neuf centimes, ma marge est de 85 % ou de 40 %, et c’est cela qui détermine mon prix de vente.

Même modèle, même produit. La différence résidait dans la manière dont il était assemblé.

À quoi ressemble la curiosité, concrètement

Vous n’avez peut-être jamais construit de version n8n. Vous pouvez tout de même acquérir l’essentiel de cette compréhension avec l’agent que vous utilisez déjà.

Lisez la liste des outils d’un connecteur

Quand vous connectez un service, la plateforme affiche généralement tous les outils exposés, avec un nom et une description. Lisez-les une fois. Vous en apprendrez plus sur les capacités de l’intégration en deux minutes qu’en une semaine de tests.

Si votre connecteur CRM n’a pas d’outil pour supprimer un contact et que vous passez dix minutes à pousser un agent à le faire, ce n’est pas de la paresse. La capacité n’existe pas et l’IA ne peut pas l’inventer.

Vous pouvez aussi simplement demander :

Liste tous les outils exposés par ce connecteur. Pour chacun : son nom,
ce qu’il fait, et si tu l’utiliserais pour ce que je vais te demander.
Signale tout ce que je semble supposer être présent mais qui ne l’est pas.

Cliquez sur les appels d’outils

À partir de votre message, l’agent choisit entre plusieurs options : appeler un outil, vous écrire une note intermédiaire sur ce qu’il va faire, ou vous répondre et s’arrêter. Ensuite, il lit le résultat et choisit à nouveau. C’est ça, la boucle.

Dans Claude Code, vous pouvez cliquer sur chacun de ces appels pour voir ce qu’il contient.

Ouvrez-en quelques-uns et la magie disparaît, mais de façon positive. L’agent n’invente rien. Il lit ce qu’un outil lui a renvoyé, comme il lirait un fichier, et décide quoi en faire.

Demandez comment il prévoit de faire, avant qu’il ne le fasse

Imaginons que vous demandiez un MP4 généré par code plutôt que par images. Demandez-lui comment il compte s’y prendre.

Il vous dira qu’il écrit du HTML et du CSS pour l’animation, rend le tout dans un navigateur headless, enregistre les images et les encode en vidéo.

Vous venez d’apprendre quelque chose d’utile. Vous avez déjà du HTML, celui de votre site web, avec vos polices et vos couleurs. Vous pouvez donc poser la question suivante : peux-tu réutiliser les styles de mon site pour que la vidéo lui ressemble ?

Vous n’auriez pas pensé à demander cela une heure plus tôt. C’est la compréhension du chemin qui a produit l’idée.

Avant de commencer : comment prévois-tu de faire ? Quels outils,
dans quel ordre, et que produit chaque étape ? N’écris pas encore de code.

Demandez trois solutions, pas une seule

Une réponse sera rapide à construire mais rigide. Une autre sera lente à construire mais acceptera n’importe quelle entrée. Une troisième sera entre les deux.

Livré à lui-même, un agent choisit la solution la plus simple qui fonctionne, ce qui est un bon défaut, mais souvent pas ce que vous voulez. Le challenger ne coûte qu’un seul message.

Donne-moi trois façons de faire cela, avec les compromis de chacune :
le temps de construction, les points de fragilité et le coût d’exécution.
Dis-moi laquelle tu choisirais et pourquoi.

Demandez ce qui a été le plus long et ce qui manquait

Après une tâche coûteuse, demandez quelles étapes ont consommé le plus de temps et si l’agent avait les outils appropriés.

C’est là que vous découvrirez s’il a dû compenser. Demandez-lui d’extraire des données d’entreprises sur LinkedIn et, sans outil dédié, il improvisera quelque chose de lent et peu fiable. Donnez-lui un vrai service de scraping comme Apify et tout le processus se résume à un seul appel.

J’ai fait cela pour mon propre rendu vidéo. J’ai demandé si l’encodage pouvait être plus rapide. On est passé de quinze minutes à trois. Même résultat. Cela a changé ma journée, car itérer cinq fois n’occupait plus tout mon après-midi.

C’est terminé. Maintenant, analyse ta méthode : quelles étapes ont pris
le plus de temps, où as-tu dû contourner l’absence d’un outil, et que
faisais-tu différemment ? Essaie la version optimisée, puis dis-moi ce
qui a changé et de combien.

Essayez avec trois exemples avant d’en essayer deux cents

Avant de lancer un agent sur 200 concurrents, faites-le en faire 3. Demandez ensuite ce qui a été difficile à obtenir, ce qui a été lent et où il a dû deviner.

Vous corrigerez le processus tant que cela ne coûte pas cher. Parfois, cela signifie lui donner un outil qu’il n’avait pas. Parfois, cela signifie simplement formuler la demande différemment.

Avant de faire cela pour les 200, fais-le pour 3. Ensuite, dis-moi ce
qui a fonctionné, ce qui a échoué et ce que tu changerais. Itère sur
ces 3 jusqu’à trois fois si nécessaire. Quand tu es satisfait de la
méthode, explique-moi comment elle fonctionne et attends ma validation
avant de lancer les 197 autres.

Ce que cela apporte

Chacune de ces étapes prend une minute et vous rend un morceau de la vue d’ensemble que les outils ont cessé de vous montrer.

Au bout d’un moment, vous arrêtez de confier tout le problème en espérant que ça marche. Vous savez approximativement ce qu’il y a sous le capot, donc vous posez de meilleures questions, vous détectez plus vite une réponse fausse mais assurée, et vous reconnaissez un schéma déjà vu sur une tâche complètement différente.

C’est ce dernier point que je n’avais pas prévu. La plupart de mes meilleures idées de l’année dernière sont venues de la compréhension du fonctionnement d’un système et de la réalisation qu’on pouvait l’appliquer ailleurs.

Gardez un espace d’expérimentation

J’ai un dossier appelé duv-lab. Son fichier AGENTS.md explique ce que c’est en une ligne : un laboratoire, rien n’est en production, attendez-vous à du désordre aux marges.

Quelques éléments sont prêts à la racine pour ne plus jamais avoir à les configurer : une clé OpenRouter pour tester des modèles, et des identifiants Cloudflare pour qu’anything puisse être en ligne en une minute.

Ensuite, un sous-dossier par idée, chacun autonome, chacun supprimable avec rm -rf sans rien casser d’autre. Peindre des images uniquement avec JavaScript. Décortiquer un modèle qui renvoie des probabilités plutôt que du texte. Animer une vidéo via du code.

L’intérêt est qu’il n’y a aucun enjeu. Rien à casser, rien à justifier. La semaine dernière, j’ai enregistré l’écran d’une vidéo postée par quelqu’un, j’ai déposé le clip dans un nouveau dossier et j’ai demandé : si je te demandais de construire cela, comment ferais-tu, et peux-tu essayer de trois façons différentes ?

Vous avez besoin d’un endroit comme ça. Un endroit où vous pouvez vous tromper rapidement, sans que cela n’impacte le travail que vous devez réellement livrer.