Mon histoire IA — 2. Le prestataire

Mais quand même. Le signe était trop gros pour m’arrêter là. Je repense à Claude, le chat d’Anthropic, dont j’avais entendu parler à l’occasion d’une passe d’armes avec l’armée américaine sur l’usage de leur IA. Le nom m’était resté.

Je tente. Même contexte, même commande que celle qui avait embourbé ChatGPT. Déjà, le truc me parle comme à un adulte — j’apprécie. Surtout, il ne fonce pas : une fois la commande passée, il pose des questions pour affiner sa production, et valide point par point avec moi, comme si j’avais un prestataire en face de moi. Puis huit secondes : le script, et le pas à pas pour l’installer. Je déploie sur mon serveur, mes erreurs de débutant habituelles comprises — et ça marche. Direct.

Putain, la dinguerie.

La remontée #

Du coup, j’imagine des automatismes plus complexes. On enchaîne sur le mode cahier des charges : affinage du cahier des charges, analyse par l’IA de mes compétences et de mon socle technique — elle adapte ce qu’elle produit à ce que je suis capable de mettre en œuvre moi-même. Il gratte le code de ce que j’ai imaginé, et ça marche. Encore. Et encore.

Jusqu’à épuisement du temps gratuit. Première dose offerte, pour la suite il faut sortir la carte bleue. Vingt balles par mois. Je ne prends pas de risque, hein : je peux arrêter quand je veux.

Le changement de dimension #

Passé en abonnement payant, la qualité du travail passe dans une autre dimension. Il est capable de soupeser un contexte, de remettre en cause mes choix techniques, de proposer des alternatives auxquelles je n’avais pas pensé — et de remettre en cause ses propres propositions quand je les challenge à mon tour.

Mais on bute vite sur un écueil fondamental : plus le projet avance, plus il propose des trucs compliqués, toujours plus techniques. Or je sais que c’est hors contexte. Je ne peux pas embarquer un club sur une solution imaginée par une IA, que ni moi ni personne ne saurait maintenir. L’enthousiasme technique de l’IA ne connaît pas la contrainte de maintenabilité — celle-là, c’est la mienne. J’arrête tout et je cogite.

Et voilà ce que je comprends, à le fréquenter :

• il a appris comment je fonctionne et s’y est adapté — ma façon de bosser, de parler ;
• je peux lui demander le niveau de granularité : tout produire, ou m’expliquer en détail ce qu’il fait ;
• il digère plusieurs strates de raisonnement à la fois, du contexte global de la commande au détail de ce qu’il produit ;
• et si je le vois partir dans une direction qui ne me plaît pas, je peux l’arrêter, repréciser, carrément rediscuter le cadre avec lui, et le faire repartir sur la bonne piste.

En bref : en le guidant bien, il produit exactement ce que je veux. Et à force de comprendre ce dont il est capable, je tente le all-in. Tapis.

Tapis #

On reprend le projet à la base. Première phrase de la session : « Je réfléchis à l’implémentation de Nextcloud pour gérer un club. » Deux semaines de travail avec lui plus tard, on a tout élaboré, en tenant compte de la culture du club et de son histoire :

• la stratégie de déploiement complète — aspects techniques, juridiques avec le RGPD, organisationnels, analyse de risques, et l’organisation d’un pilote ;
• tous les workflows d’utilisation de la plateforme, pour chaque type d’utilisateur ;
• tous les protocoles de recettage, les tests, et une phase pilote menée avec un premier groupe ;
• la couche technique sous-jacente et le choix de l’hébergement ;
• et la discipline qui va avec : les fonctionnalités pour lesquelles on reste absolument sur les outils natifs, pour ne pas s’embarquer dans du custom impossible à maintenir dans le temps ;
• jusqu’à un chatbot d’assistance pour que les coaches saisissent leurs entraînements comme sur un chat grand public — le tout motorisé par Mistral AI, le fournisseur français, souverain et compatible RGPD.

Le tout en six ou sept sessions de trois heures.

Je tombe de ma chaise comme le jour où j’ai découvert internet, ouvert ma première boîte mail, et compris ce qu’on pouvait échanger et partager avec ça. Dans un boulot de management, de gestion, de construction de projet, c’est une révolution totale : tu démêles un sujet comme si tu avais un cabinet de consultants à disposition, avec toutes les compétences.

La leçon au passage : ça demande de l’appropriation, pour apprendre à leur causer et bien diriger leur taf. Et il faut absolument garder le cerveau bien branché, pour ne pas se laisser embarquer et garder le contrôle sur sa propre démarche. Mais une fois que t’as pigé le truc, c’est incroyable.

J’ai aussi testé Mistral AI entre-temps. Des résultats intéressants sur certaines tâches, mais on est alors loin de ce que propose Claude en réflexion complexe sur un projet comme le mien. D’autres outils, d’autres usages. À creuser.

La bascule #

Le projet club, lui, a fini à l’abandon — peu importe pourquoi. Ce qu’il avait déclenché ne s’essoufflait pas, lui.

En quelques mois, le développement de solutions par IA est devenu mon activité principale : environ quatre-vingts pour cent de mon temps de travail. Ce que je fais tient en un principe — prendre de la donnée brute et fabriquer des outils qui la rendent exploitable et actionnable pour des êtres humains. Du bon vieux tableau Excel pourri, on passe à la datavisualisation, ou à l’outil conversationnel qui permet à un non-spécialiste de chercher ce qui l’intéresse dans ses données.

Des périmètres trop petits pour intéresser une DSI, trop spécifiques pour exister en logiciel du commerce. Ça ne remplace rien, personne d’autre ne l’aurait fait : c’est du plus, à cent pour cent. Un service qui arrête de remplir des tableaux à la main et accède en deux clics à l’info qui lui sert à bosser — les petites mains sont venues m’apporter des chocolats. De l’utilité brute, pas un machin pour les chefs. Ailleurs, un outil pour réorganiser un territoire passé de quatre sites à trois : l’utilisateur dessine les nouveaux périmètres à la souris, ça calcule les effectifs par site, les temps de trajet moyens, l’accès en transport en commun. Ça n’existait pas. Ça lui change la vie.

Mes journées ont explosé. Le cerveau en compote au premier vrai arrêt — phénomène bien connu des utilisateurs intensifs d’IA, le brain fry.

Et c’est justement là que ça a commencé à me titiller. Parce que ça marche trop bien, cette histoire. Et quand ça marche trop bien, il faut se poser les bonnes questions.

Ça, c’est pour le prochain billet.