Donner un cerveau à l'IA de votre équipe

1. Un chatbot n'est pas un collègue

8 min de lecture

↑ L’essentiel · 2. Le cerveau, vu dans Obsidian →

Un modèle de langage (le moteur de ChatGPT, Claude, Gemini…) oublie tout d’une conversation à l’autre. Il ne voit que son contexte, ce qu’on lui montre quand il répond : une ressource finie, à remplir de peu d’informations, mais les bonnes [14].

Le piège de la longue session

Beaucoup gardent une même session ouverte des jours durant, persuadés qu’elle connaît le projet de mieux en mieux. C’est l’inverse, pour trois raisons.

  1. Elle coûte de plus en plus. À chaque message, le modèle relit toute la conversation : une question d’une ligne, dans une session ouverte depuis le matin, se paie au prix de toute la conversation. Le cache rend cette relecture moins chère, pas gratuite, et sur un abonnement c’est la limite d’usage que l’on atteint plus vite [17].
  2. Elle retrouve de moins en moins. Plus le contexte est long, moins le modèle y retrouve ce qu’il cherche [14]. Sur 18 modèles, dont Claude, GPT et Gemini, la réussite baisse avec la longueur, même pour recopier un texte ; et une longue conversation est mieux traitée réduite au passage utile qu’entière [14].
  3. Elle oublie en silence. Près de la limite, l’outil résume l’historique : ce qui n’était dit que dans la conversation disparaît, quand la règle écrite dans un fichier est relue après le résumé [17]. La « mémoire » d’une longue session est un résumé, écrit par le modèle. La vraie mémoire, c’est le socle.

Une session, une idée. Tant que l’idée dure, l’historique a de la valeur : gardez-le [17]. Quand elle est finie, rangez dans le socle ce qui doit rester, le réflexe « écrire ce qui sort » de la fiche 4, puis fermez la session. La suivante repart propre, et lit le socle.

Un chatbot y ajoute une « mémoire », une page de post-it sur vous ; un projet partagé de chatbot, des fichiers et des consignes communs [18], mais dans un seul outil, et c’est vous qui le remplissez. Une équipe a besoin d’un dossier de notes où l’IA travaille, en trois couches :

CoucheCe que c’estQuand l’IA la lit
RèglesUn fichier court, AGENTS.mdÀ chaque session, en premier ; de nouveau après chaque résumé de la conversation
MémoireLes notes du projet : but, sources, hypothèses, décisions, vocabulaireQuand la tâche en a besoin, depuis le sommaire, index.md
SkillsDes procédures écrites une fois (« résoudre un conflit »)Seulement quand la tâche l’exige

Anthropic conseille ce montage dans beaucoup de cas : un socle court toujours chargé, le reste cherché à la demande [14]. D’un skill, l’IA ne voit d’abord que le nom et la description, et ne lit le reste que si elle le juge utile [15] (fiche 6).

Pour y travailler, il faut un agent (Claude Code chez Anthropic, Codex chez OpenAI…) : un modèle autorisé à modifier des fichiers et à lancer des commandes, dont git, l’outil d’historique des fichiers. Un chatbot ne le peut pas.

Les mots de git

Git : l’outil qui garde l’historique de vos fichiers ; GitHub : le site qui héberge le dépôt partagé. Dépôt : le dossier partagé et son historique. Cloner : en faire une copie sur son poste. Commit : l’enregistrement d’un changement, avec son auteur et une phrase qui le décrit. Push : envoyer ses commits aux autres. Pull : récupérer ceux des autres. Conflit : deux personnes ont modifié les mêmes lignes, et git ne sait pas laquelle garder.

Agnostique. Du grec a-, « sans », et gnôsis, « connaissance » : qui n’a pas besoin de savoir. En informatique, une ressource est agnostique quand elle fonctionne sans connaître le système qui l’utilise, donc sans dépendre d’un fournisseur [16]. Ici, le cerveau de l’équipe ne dépend ni du modèle, Claude, GPT ou Gemini, ni de l’outil, Claude Code, Codex ou Cursor : tout est en fichiers texte versionnés par git, et AGENTS.md est un format ouvert, compatible selon son site avec une vingtaine d’outils [16], certains après un réglage (fiche 7). Chacun garde son outil, et l’on change de modèle sans perdre la mémoire, à une condition : un seul fichier de règles. L’agnosticité vaut pour les fichiers, pas pour les outils : chacun garde ses réglages et ses commandes.

Coût et gain. Le socle coûte au début ; ensuite, chaque note écrite une fois sert à toutes les sessions de l’équipe. Rien n’est automatique pour autant : sur des tâches de code, un fichier de règles généré par l’IA n’améliore pas la réussite d’un agent et le fait coûter 20 % de plus ; écrit par les développeurs, il fait mieux que lui, de peu [5]. Ce qui marche, ce sont les consignes précises, que l’IA suit ; une description générale du projet ne sert à rien [5]. Le gain dépend de ce que vous écrivez.

Sources de cette fiche

Toutes les sources, par famille : L’essentiel.

↑ L’essentiel · 2. Le cerveau, vu dans Obsidian →

Olivier & Mentordinator

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