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Arrêtez les prompts. Passez aux Loops (Le futur des agents IA) — Transcript

by Elliott Pierret · 8,223 words · 1,219 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00Vous devez arrêter de créer des agend et
0:02c'est pas moi qui le dit, c'est Boris
0:04Chourney le créateur de Claude Code et
0:06Peter Steinberger le créateur de Open
0:09Clow qu'ils disent. Et pour eux, ils ont
0:10résumé ça en une phrase. Ils n'écrivent
0:12plus de prompt dans Claude à la
0:14[musique] place. Ils écrivent des loupes
0:16qui promptent à leur place dans Claude
0:18et qui décident des actions à réaliser.
0:20En gros, leur nouveau travail, c'est
0:22d'écrire des loupes. Mais le problème,
0:23c'est que le mot loupe, il veut rien
0:25dire pour la plupart des gens. À quoi ça
0:27sert une loupe ? À quoi ça ressemble ?
0:28quand est-ce qu'on doit donc créer et
0:30surtout comment est-ce que ça se
0:31construit réellement ? Et bien dans
0:33cette vidéo, je clarifie tout ça. Je
0:34vais vous définir ce qui est une loupe,
0:36ce qu'il faut y mettre à l'intérieur. Je
0:37vais aussi vous présenter de nombreux
0:39cas d'usage d'application des loopes,
0:41mais surtout je vais vous faire des
0:42démonstrations sur des cas concrets pour
0:44Nike et Trade Republic où je vais créer
0:46des loopes et qui vont vous permettre de
0:48comprendre tout l'intérêt de cette
0:49nouvelle technique qui va totalement
0:51changer votre manière de travailler avec
0:53Lia. Allez, c'est parti pour créer vos
0:54premières loop. Alors déjà, pour bien
0:56comprendre cette notion de loupe, il
0:58faut qu'on revienne ensemble sur les
0:59générations d'IA qu'on a utilisé jusqu'à
1:02présent. Si vous regardez bien ensemble
1:04et on l'a fait sur la chaîne, on a
1:05commencé par essayer de générer des
1:07meilleures réponses à l'aide des I qu'on
1:09va utiliser. Au début, le modèle, il
1:11produisait du texte en s'appuyant sur un
1:13modèle et à la fin, on avait une réponse
1:16et toute la valeur et bien elle résidait
1:18dans la qualité de cette réponse. et
1:20vous et bien vous étiez responsable
1:21d'écrire les bons promptes pour
1:23augmenter la qualité de cette même
1:25réponse et arrivé l'air des agents. Et
1:28là le but c'était plus d'écrire
1:30seulement des bons promptes mais c'était
1:32de créer des systèmes qui sont capables
1:34d'agir parfaitement en fonction d'une
1:36demande. Ensuite notre agent il allait
1:38appeler des outils, il avait une mémoire
1:40et à la fin il était capable de faire
1:41des actions pour nous. Nous on fixait
1:43des objectifs, on donnait un
1:45environnement de travail à la fin on
1:46avait un résultat. Mais maintenant avec
1:48cette notion de loupe, on arrive sur une
1:50toute nouvelle génération d'agents.
1:52L'idée c'est de bâtir des systèmes qui
1:54sont capables d'apprendre tout seul.
1:56Finalement nous on va lui donner un
1:57cadre dans lequel il va pouvoir
1:59s'exécuter. Ensuite il va faire des
2:01tâches. Il va ensuite évaluer lui-même
2:03ou avec notre aide le résultat. Il va
2:05ensuite corriger et à la fin et bien il
2:07va tellement comprendre les
2:09comportements adoptés qu'il va pouvoir
2:10faire ça tout seul sans notre
2:12intervention. Au fil des exécutions, il
2:14va s'améliorer et le résultat va
2:16toujours être de la même ou d'une
2:18meilleure qualité. Si vous regardez, on
2:19voit encore mieux ici. Au début, on
2:21tapait des promptes, on appelait le
2:23modèle, on avait la réponse. Maintenant,
2:25on a un système qui va être en mesure de
2:28produire des actions. Quelles actions ?
2:29Et bien ici les actions qu'on aura
2:31définies nous-même sous notre
2:33supervision où on aura donné la
2:35trajectoire, il va produire des actions.
2:37Ensuite, il va évaluer l'écart entre ce
2:39qu'il a fourni et ce qu'on avait voulu à
2:41la base et à la fin il va se corriger
2:44pour s'assurer que la prochaine fois
2:45qu'il produit une action, elle soit
2:47cette fois-ci d'une bonne qualité, mais
2:49toujours avec de la supervision de notre
2:52part, mais aussi sa propre supervision
2:54et son propre contrôle à l'intérieur du
2:56système. Donc ce qu'il faut retenir ici,
2:58c'est que lorsqu'on va créer des loopes
3:00dans cette nouvelle génération d'IA, le
3:02but ne va plus être de fournir un
3:04prompte et d'avoir un résultat, mais
3:05d'expliquer tout ce qui va se passer à
3:07l'intérieur d'un système. Et ce système
3:09à la fin, il doit pouvoir tourner sans
3:11vous et vous vous avez juste à le
3:13regarder, à le superviser et ensuite à
3:15venir rectifier s'il y a de temps en
3:17temps des écarts. Mais sinon, le système
3:19est auto-apprenant, s'autocorrige et
3:22vous fournit toujours les résultats dont
3:23vous avez besoin à certains moments,
3:25sous certaines conditions. Et alors une
3:27fois qu'on s'est dit ça, je vous propose
3:28de revenir maintenant sur l'architecture
3:30de la loupe. Qu'est-ce qu'on doit mettre
3:32dans ces loopes pour que cela fonctionne
3:34? Si vous regardez ici, c'est issu d'une
3:36analyse qui a été faite par les équipes
3:37d'anthropique et qui nous partage la
3:39meilleure architecture possible pour une
3:41loupe qu'on appelle récursive. Donc qui
3:44est capable de ne jamais s'arrêter et
3:46d'avoir un cycle en continu. On va avoir
3:48un planificateur qui va découper
3:50l'objectif en un plan réaliste. Lui
3:52finalement, il donne le plan et les
3:54étapes à accomplir et surtout il donne
3:56le cap avec l'objectif final. Ensuite,
3:58on va avoir le builder, le constructeur.
4:00Lui, il applique le plan et il va aller
4:03appeler les bons outils au bon moment.
4:05Vous avez besoin d'envoyer un mail, il
4:06appelle Gmail, de voir de la donner dans
4:08du CRM, de pouvoir aller récupérer une
4:10fiche client dans votre RP. C'est lui
4:12qui applique le plan et qui appelle les
4:14bons outils. Ensuite, et bien dans ce
4:15plan, va peut-être y avoir de la
4:17création, des éléments à faire.
4:18Finalement, le gros du travail est fait
4:21par le builder. Ensuite, une fois qu'il
4:22a fini, on va lui mettre un vérificateur
4:25dans la loupe pour s'assurer que le
4:26rendu correspond à nos attentes à la
4:29base. Une fois qu'on a ça, il y a un
4:30rôle super important dans les agents
4:32depuis leur création, c'est la mémoire.
4:35Comment est-ce qu'on s'assure qu'à
4:36l'intérieur du système, on ait une
4:38mémoire qui puisse comprendre les
4:40réussites, mais aussi les échecs et
4:41ainsi autoaméliorer les éléments à
4:44l'intérieur de la loupe. Ensuite, on va
4:46voir le gestionnaire qui lui va
4:47finalement reprendre le plan et voir si
4:49tout a été fait ou non. Et à la fin, on
4:51a le contrôleur. Le contrôleur, il est
4:53extrêmement important parce qu'il revoit
4:55toute la méthode de la Lou. Il va aller
4:57voir dans la mémoire finalement est-ce
4:58qu'il y a eu des échecs, est-ce qu'il y
5:00a eu des réussites ? Si oui, est-ce
5:01qu'il a manqué des éléments qui ont
5:03abouti à un échec ? Est-ce qu'il y a eu
5:05des éléments qu'on a ajouté qui ont été
5:07extrêmement pertinents et qui sont
5:09arrivés à une réussite ? Tout ça, c'est
5:11des éléments à l'intérieur de la loupe.
5:13Et quand le contrôleur a terminé, le but
5:15c'est pas que la loupe s'arrête. Le
5:17contrôleur, il reprend toutes ces
5:19informations, il les donne au
5:20planificateur qui lorsqu'il va
5:22redécouper l'objectif en un futur plan
5:25avec des actions à réaliser, et bien il
5:27aura pris en compte tout ça et
5:28normalement la chaîne, elle est
5:30autoaméliorée et pour qu'à la fin on
5:32puisse s'assurer d'avoir toujours le
5:34meilleur résultat possible. Si vous
5:35regardez ici, je vous ai mis une vue
5:37plus détaillée de ces différentes étapes
5:39où le planificateur découpe l'objectif
5:41en un plan réaliste. Le builder applique
5:43le plan, appelle les outils et produit
5:45les résultats. Le vérificateur, il
5:47contrôle ce qui a été produit. La
5:49mémoire, elle garde la trace de tout ce
5:51qui a marché ou pas. Le gestionnaire, il
5:54classe ce qu'il reste à faire et il
5:55réoriente sur la suite des opérations.
5:58Et le contrôleur, il revoit toute la
5:59méthode puis il passe le relais au
6:01planificateur pour rejouer toute la
6:04loupe. Et donc tout ça, c'est la partie
6:06théorique de la construction des loupes.
6:08Mais vous allez certainement vous dire
6:09comment ça se matérialise tout ça. Et
6:11bien juste ici, je vous ai mis les
6:13briques d'une loupe qui fonctionne. Si
6:15vous regardez cette loupe, alors elle
6:17reprend ici un projet d'encloud. On
6:19pourrait avoir une loupe comme c'est
6:21indiquée ici et à l'intérieur de cette
6:22loupe, on va avoir des éléments qui sont
6:24juste clés à retrouver à chaque fois. Et
6:27ça peu importe que vous travaillez dans
6:28Cloud ou chez Open AI, on retrouve les
6:30mêmes éléments. Et la première notion,
6:32c'est la notion de Hbit. Sans lui,
6:35finalement, la loupe ne démarre pas et
6:37là, il faudrait une intervention
6:38humaine. Nous, ce qu'on veut, c'est que
6:40ça tourne automatiquement. Ce qui peut
6:42lancer une loupe, ça peut être une
6:44cadence. Tous les lundis à 9h, ça
6:46s'exécute ou une fois par mois, une fois
6:48par an. Par exemple, tous les lundis à
6:509h, c'est ce qui permettrait de
6:52déclencher une loupe qui va faire des
6:53actions de reporting. Autre exemple, ça
6:56peut être un goal. Un goal, c'est un
6:58objectif qu'on va donner à l'intérieur
6:59de la loupe qui va continuer en
7:01permanence jusqu'à ce que fonctionne.
7:04Là, on est plutôt parti sur des projets
7:05long terme. Et ensuite, vous allez avoir
7:08les hook. Les hook, c'est ce qui vont
7:09déclencher des commandes à certains
7:12moments. Par exemple, ce qui pourrait
7:13déclencher une loupe, c'est un cycle de
7:16relance. Vous voulez relancer vos
7:17clients tous les 7 jours ou lorsque vous
7:19avez pas eu de retour au bout d'un
7:21certain moment, et bien la loupe se
7:22déclenche pour aller relancer le client.
7:24Imaginez ça aussi sur des cas de support
7:26client. À chaque fois vous recevez un
7:28nouveau ticket de support, la loupe se
7:30déclenche depuis une solution et va
7:32aller exécuter toutes les tâches pour
7:34vous. Un autre système de loop, ça
7:36pourrait être à chaque fois que vous
7:37avez créé un devis, vous le déposez
7:39quelque part dans votre drive et bien ça
7:41va enclencher des actions de reporting
7:43par exemple. Tout ça c'est des éléments
7:44techniques mais qui vont envoyer un
7:46signal pour déclencher la loupe et faire
7:48différentes actions. Ici la loupe a été
7:50déclenchée. Ensuite on va retrouver par
7:52exemple à l'intérieur des skills. Ça
7:54c'est une notion que vous devriez
7:55normalement connaître dans l'IA. Les
7:57skills, c'est finalement comment est-ce
7:59que vous allez mettre des règles qui une
8:02fois écrites sont capables d'être rejoué
8:03par Lia. Je veux toujours que tu écris
8:05des mails de relance avec ce format. Si
8:07tu dois générer un devis
8:08automatiquement, voici comment les devis
8:10sont rédigés chez nous. Si tu fais du
8:12reporting, voici le template de slide à
8:14adopter. Finalement, c'est tous les
8:16éléments qui à l'intérieur de la loupe
8:18vont permettre de cloisonner la manière
8:20dont le travail est effectué dans la
8:22loupe. Et pour ça, on va s'appuyer sur
8:24les skills qu'on aura entraîné
8:25préalablement. Ensuite, dans la loupe,
8:27il va y avoir un ou des agents.
8:29Généralement, vous allez le voir, on va
8:31avoir un agent central en haut qui va
8:33ensuite déléguer des tâches à des
8:35subagents. L'idée, c'est qu'on va
8:37diviser les tâches et donc le travail
8:40entre les agents. Va y avoir celui qui
8:42produit, celui qui valide, celui qui
8:44planifie. Ça nous permet d'éviter des
8:46hallucinations et de s'assurer que le
8:48travail est bien distribué, que chaque
8:50agent puisse appeler différentes skills,
8:52différents connecteur. D'ailleurs, en
8:54parlant de connecteur, vous allez bien
8:56évidemment mettre des outils, des
8:58connexions à l'intérieur de votre loupe.
9:00Des outils qui vont vous permettre
9:01d'élargir le contexte et le champ
9:03d'application de votre loop. Vous voulez
9:05envoyer un mail, bah vous allez mettre
9:07le connecteur Gmail. Vous voulez pouvoir
9:08voir vos données clients dans le CRM,
9:10vous allez mettre sales force. Vous
9:11allez mettre tous les connecteurs ou des
9:13MCP serveurs qui vont venir à
9:15l'intérieur de la loupe au niveau des
9:17différents agents pour appeler votre
9:19contexte et l'exécuter d'une certaine
9:21tâche à l'aide des skills. Et enfin, je
9:23le mentionnais préalablement, il y a
9:25cette notion de mémoire qui est
9:27extrêmement importante. Pourquoi ? Parce
9:29que au fur et à mesure que la loupe va
9:31se jouer, et bien la mémoire va
9:33s'étendre. La mémoire va permettre de
9:35dire comment vous voulez certaines
9:37choses, mais surtout la mémoire va
9:38récupérer tout ce qui s'est passé dans
9:40la loupe à chaque fois pour s'assurer
9:42que par exemple si un subagent a produit
9:44deux ou trois fois des résultats erronés
9:47et bien il puisse s'automodifier suite
9:49au contrôle d'un autre agent pour
9:51améliorer le comportement sans que vous
9:53ou moi, on ait à intervenir au niveau de
9:56la loupe pour modifier manuellement un
9:58des agents. Les agents, ils vont
9:59discuter ensemble. l'un va voir que
10:02l'autre a mal fonctionné et bien au fur
10:04et à mesure à l'aide de la mémoire on va
10:07comprendre pourquoi et qui est-ce qui
10:09n'a mal fonctionné pour s'autoaméliorer.
10:11Donc là normalement vous avez compris ce
10:13qui est une loupe et les éléments qu'on
10:14doit y mettre à l'intérieur. Mais
10:15ensuite il y a une question
10:17fondamentale. Est-ce que la boucle je
10:18dois la laisser ouverte ou bien est-ce
10:20que je vais la fermer ? Et pour ça juste
10:22ici je vous ai mis deux exemples. Les
10:24loupes ouvertes sont plutôt des loupes
10:26que je vous recommande d'utiliser sur
10:27des scénarios par exemple grand public.
10:30vous allez mettre sur vos site web avec
10:31un agent qui va répondre à des mails sur
10:33un agent qui va traiter des demandes
10:35entrantes sur une landing page. L'idée
10:37c'est que l'agent va avoir un espace de
10:39recherche très très large. Le process,
10:41il y a tellement de possibilités que on
10:43se doit d'avoir la loupe la plus ouverte
10:45possible pour traiter les demandes.
10:46L'agent, il va errer à l'intérieur et il
10:48va essayer de trouver le meilleur
10:50résultat possible. Par contre,
10:51attendez-vous à ce moment-là avoir une
10:52grosse consommation de token. L'idée
10:54ici, c'est plutôt sur des gros scénarios
10:56avec un héroï tellement fort que
10:58derrière le budget, il est quasiment
10:59illimité. Donc on peut se permettre au
11:01début d'avoir cet apprentissage.
11:03Attention, c'est pas parce que la loupe
11:04elle est ouverte et qu'elle est très
11:06large qu'elle va toujours le rester. À
11:08terme, l'idée de la loupe encore une
11:09fois, c'est qu'elle soit auto-apprenante
11:11et donc au bout d'un moment et bien on
11:13peut imaginer qu'à l'intérieur de la
11:14loupe, le champ des possibles se
11:16réduisent pour pouvoir apporter des
11:18réponses beaucoup plus qualitatives.
11:20L'idée, on a peu de barrière mais plus
11:22de créativité. La loupe fermée, c'est
11:24vraiment ce que je vous recommande de
11:25faire au début. L'idée c'est que ça va
11:27vraiment être un processus fermé dans
11:29lequel vous vous allez donner les
11:30différentes étapes à réaliser. C'est
11:32notamment ce qu'on va créer juste après
11:34en démonstration ensemble. L'idée à
11:35l'intérieur, c'est qu'on va avoir une
11:37évaluation claire de chaque étape. On va
11:39avoir un budget plus restreint parce que
11:42ça va consommer moins de token. Mais
11:44surtout votre loupe, elle est très
11:45cadrée. Vous connaissez vous le résultat
11:48final que vous allez chercher et donc
11:50forcément, vous allez créer la loupe en
11:51conséquence en partant de ce que vous
11:53voulez avoir et tous les éléments qu'il
11:54faut dans la loupe à chaque fois. Donc
11:56au début, partez beaucoup plus sur des
11:57loupes fermées, mais sachez que vous
11:59pouvez aussi aller sur des loupes
12:00ouvertes en fonction de vos scénarios.
12:02Et alors vous allez me dire "OK super,
12:04mais à quel moment est-ce que finalement
12:06je dois créer une loupe ? Pourquoi
12:07est-ce que je peux plus du tout utiliser
12:08d'agent ou juste chatter avec Lia ?" Ben
12:10pour ça, j'ai créé une petite checklist
12:12que je vais vous partager et qui vous
12:13permet de comprendre si votre scénario
12:16fonctionne sur une loupe ou pas du tout.
12:18Pour ça, juste ici, vous avez quatre
12:19conditions que je vous recommande
12:21d'appliquer pour savoir si une loupe est
12:24pertinente ou non. La première
12:25condition, c'est est-ce que votre tâche,
12:27elle se répète plusieurs fois ? parce
12:28que vous avez besoin de la faire tous
12:30les jours, toutes les semaines. En
12:31fonction de ça, ben forcément, elle est
12:33dite récurrente. Donc à partir de là,
12:35c'est une bonne condition pour commencer
12:37à créer les loup. Ensuite, la deuxième
12:39condition, c'est est-ce qu'il y a une
12:40possibilité d'échec ? Ici, l'idée c'est
12:43est-ce qu'on est en mesure de bien
12:45identifier quand ça a marché ou quand ça
12:47n'a pas marché. Pour ça, ici, si vous
12:49êtes pas en mesure vous de vous dire ça
12:52c'est un échec, ça c'est une réussite à
12:53chaque fois de manière très binaire, et
12:55bien en fait ça sert à rien d'aller sur
12:57une loupe. Pourquoi ? parce qu'à la fin,
12:58vous allez toujours devoir aller
13:00vérifier le résultat final. Donc il y a
13:02une intervention de votre part. Vous
13:03êtes pas tout le temps dans la
13:05supervision et la délégation. Non, vous
13:07devez venir voir à chaque fois tous les
13:09résultats et vérifier. C'est pas du tout
13:11le but d'une loupe. Donc si vous avez
13:13ça, vraiment partez sur un autre
13:14scénario. Par contre, si vous êtes
13:16capable d'identifier ça marche, ça ça
13:18marche pas et ainsi la loupe elle le
13:20fait à votre place sans supervision,
13:22vous êtes sur un scénario pour une
13:23loupe. Ensuite, est-ce que la loupe,
13:25elle peut faire tout le travail ou bien
13:26est-ce qu'il faut un moment que vous
13:27veniez appuyer sur un bouton ? Euh, il
13:29faut un moment que vous rentriez du
13:30texte manuellement parce que c'est vous
13:32qui avez l'information dans votre tête
13:34par exemple ? Et bien ici, super
13:35important, le but c'est que toute la
13:38loupe, elle fonctionne de bout en bout
13:40sans vous et à ce moment-là, vous avez
13:41encore une condition pour créer votre
13:43loupe. Et enfin, la dernière condition,
13:45c'est est-ce que vous êtes en mesure de
13:46vous dire "OK, ça c'est terminé, il n'y
13:48a pas d'interprétation de jugement
13:51humain dans ce qui a été fait et c'est
13:52certainement là vous allez avoir le plus
13:54de difficultés à identifier une loupe.
13:56Mais par contre, vous allez voir qu'on
13:57arrive quand même à des choses où au
13:58bout d'un moment, on a fait tellement de
13:59tests." C'est sur cette phase là
14:01d'ailleurs que la partie de testing est
14:03super importante. vous allez tester 10
14:0515 20 fois les résultats. Au bout d'un
14:07moment, si à la fin de ces 15 20
14:09résultats, vous êtes pas en mesure de
14:11vous dire "C'est bon, les 20 sont bons."
14:12et bien à partir de là, c'est qu'il y a
14:14un jugement humain. Il y a trop
14:15d'interprétation pour que ça soit fait
14:17par un loop. Et il faudra toujours qu'un
14:19humain vérifie à la fin. Et là, c'est
14:21pas forcément le but d'une loupe. Si
14:23vous vous dites "Là c'est bon, elle a
14:24plus besoin de moi." Vous avez les cas
14:25de conditions et vous pouvez créer votre
14:26loupe. Donc là maintenant, vous avez
14:28tout ce qu'il faut pour bien savoir
14:29quand créer une loupe. Mais pour la
14:30créer, il vous faut les bons outils.
14:32Pour ça aujourd'hui, moi j'ai choisi
14:33deux outils, Codex et Cloud Code. C'est
14:35pour moi les deux meilleurs outils
14:36aujourd'hui pour créer des loops à
14:38l'intérieur. Nous après, dans la partie
14:39de Zmo, on va aller créer des loops à
14:41l'intérieur de Cloud avec Cowork ainsi
14:43queavec Cloud Code. Mais je voulais
14:44quand même revenir avec vous sur les
14:46éléments d'une loop. finalement à quoi
14:48il ressemble à l'intérieur de ces
14:49solutions. Quelles sont les briques que
14:51vous allez devoir utiliser dans ces
14:52solutions pour créer votre loop ? Et
14:54pour ça, j'ai fait ici un petit tableau
14:55avec les différents éléments pour
14:57l'automatisation. Donc ce qui va
14:59permettre de déclencher par exemple
15:01comme je disais avant l'aspect Hertbit.
15:03Et bien pour ça, vous avez dans Codex
15:05une partie qui s'appelle automatisation
15:07qui est disponible dans l'app. Vous avez
15:09juste à aller dessus. Vous allez pouvoir
15:10créer des petites loupes à l'intérieur
15:11et mettre des goals. Sinon, côté cloud
15:14code, on va le voir, vous allez pouvoir
15:16utiliser slash loop ou slashgal pour
15:18lancer les différents éléments. Il y a
15:21aussi toute la partie hook qui va vous
15:22permettre de déclencher depuis un
15:24comportement dans une application par
15:26exemple. Ensuite, vous allez avoir les
15:28work. Donc c'est ce qui va vous
15:29permettre de répartir les éléments à
15:31l'intérieur, vos subagent, vos skills
15:33pour avoir une vue très détaillée des
15:35éléments. Il y en a un par Sade chez
15:37Codex et côté Cloud Code, vous avez des
15:39work au niveau des subagent. Pour ce qui
15:41est des skills, ici côté codex, vous
15:43avez la possibilité de créer des
15:45skills.m de même côté cloud code. Les
15:48plugins sont directement disponibles
15:50avec des MCP et des plugins à
15:52l'intérieur de Codex. Vous avez aussi la
15:54possibilité de mettre des plugins et des
15:56MCP côté cloud code. Pour ce qui est des
15:58sub agents, ça c'est un point important,
16:00vous allez pouvoir les déclarer dans
16:02Codex de même côté cloud code. Et alors
16:04ça on va en créer ensemble juste après.
16:06Vous pouvez mettre des agents et créer
16:07votre équipe d'agents aussi à
16:09l'intérieur de cloud/agent. Et côté
16:11cloud, vous allez aussi pouvoir créer
16:13des sub agents à l'aide de slashagent.
16:15Ça je vais vous montrer comment on
16:16l'écrit juste après. Et enfin côté state
16:18qui reprend tout l'état de votre loop.
16:20Vous avez la possibilité de créer des
16:21fichiers point MD chez Codex et aussi
16:24chez Cloud Code pour retrouver tous les
16:26éléments et la progression à
16:27l'intérieur. Finalement à la fin, les
16:29deux outils ont les mêmes solutions.
16:31Apportent juste des noms un petit peu
16:32différents à chaque fois. Et donc
16:34normalement à présent, vous avez tout ce
16:35qu'il faut pour comprendre ce qui est
16:37une loupe, ce qu'il faut y mettre à
16:38l'intérieur, quand est-ce qu'il faut
16:39choisir entre une loupe ouverte et
16:40fermée, les éléments qu'on va mettre à
16:42l'intérieur et au niveau des solutions
16:44que vous utilisez, comment est-ce que ça
16:46se matérialise. Mais moi, je me doute
16:48que ce que vous avez envie de voir,
16:49c'est de la démo. Comment est-ce que je
16:51peux vraiment créer des loopes dans ces
16:52solutions ? À quoi ça ressemble ? Et
16:54est-ce que c'est si puissant que ça ?
16:56Pour ça, moi je vous propose juste ici à
16:58l'intérieur de Cloud de créer déjà une
16:59première loupe très simple. cette loupe.
17:02Imaginez que je travaille pour Nike et
17:04l'idée c'est que je vais vouloir suivre
17:06toutes les ventes de Nike. Et ici pour
17:08créer une première loupe, on va utiliser
17:10Cloud CowerK. Pourquoi ? Parce qu'en
17:11fait cloud Cork, il peut déjà répondre à
17:14beaucoup d'éléments d'une Lou. En effet,
17:15je vais pouvoir aller programmer des
17:17tâches à l'intérieur, ce qui va me
17:18permettre d'avoir un déclencheur, le Hit
17:21qui derrière et bien par exemple toutes
17:22les semaines va mettre à jour des
17:24éléments. Donc la tâche va être
17:26planifiée, elle peut se lancer sans moi.
17:27Je vais pouvoir à l'intérieur aussi
17:29connecter des applications, donc mettre
17:32des connecteurs ici déjà disponibles,
17:34mais aussi des MCP serveur. Je vais
17:36pouvoir adosser à tout ça des skills si
17:38j'en ai besoin pour rédiger des éléments
17:40d'une certaine manière. Et en plus de
17:42ça, à l'intérieur de Cloud, j'ai de la
17:44mémoire. Donc tous les éléments peuvent
17:46être suivis et améliorés. Donc en fait,
17:48je peux déjà à un premier niveau très
17:50simple créer des premières loopes à
17:52l'aide de cower. Pour ça, ici, je vous
17:54montre un petit exemple. J'ai un
17:55dossier. Ce dossier, il est juste ici.
17:57C'est le rapport de vente Nike. Donc là,
17:59j'ai un rapport de vente avec différents
18:00fichiers Excel ventes que j'ai pu avoir
18:03en 2025. Imaginez par exemple que vous
18:05deviez mettre à jour ce fichier toutes
18:06les semaines. Et bien pour ça, vous avez
18:08ici un PowerPoint. Ce PowerPoint, il est
18:10juste ici et il permet d'analyser toute
18:12la performance e-commerce de Nike chaque
18:15semaine. Vous devez le mettre à jour à
18:16chaque fois. C'est ennuyeux, c'est
18:18rébarbatif, c'est beaucoup de copiers
18:20collés. Et bien pour ça ici une loupe
18:22nous permettrait de le mettre à jour à
18:23chaque fois que vous en avez besoin.
18:25Pour ça on retourne dans Cowork, on
18:26sélectionne notre dossier, je choisis un
18:28dossier et comme ça ici je viens de
18:30mettre le rapport de vente de Nike. Et
18:32ce que je vais lui demander de faire,
18:33c'est chaque lundi à 10h, mets à jour la
18:35présentation PowerPoint située dans mon
18:37dossier en utilisant les données des
18:39fichiers Excel présents dans le dossier
18:412006. Donc en fait ici, il va aller
18:43ouvrir 2006 et prendre toutes les
18:45nouvelles données pour mettre à jour mes
18:47slides. Donc là, imaginez qu'à chaque
18:49fois vous deviez mettre vos nouveaux
18:50fichiers Excel qui sont mis à jour. Vous
18:52avez juste à les déposer et la loupe
18:54ensuite, elle travaillera pour vous. Le
18:56mieux ici, c'est encore d'être dans du
18:57drive parce que vous avez même plus
18:59besoin de déposer les dossiers et on est
19:01sur une vraie loupe 100 % autonome.
19:03Ensuite, une fois que la présentation
19:04elle est mise à jour, il va générer la
19:06nouvelle version du PowerPoint. il va
19:08aller rédiger un mail pour moi. Donc là
19:10par exemple, on pourrait avoir des
19:12connecteurs, des outils avec Gmail. Dans
19:14le corps du mail, il présente les
19:15résultats principaux puis il prépare le
19:17mail pour qu'il soit prêt à être envoyé.
19:19Et de là et bien regardez, chaque lundi
19:21à 10h, c'est ce qui va permettre d'avoir
19:23toute l'automatisation. Et de là, c'est
19:25parti. Et en ayant ici chaque lundi à
19:2810h, voilà, il voit que c'est une tâche
19:30récurrente. Donc à la fin, quand il aura
19:33terminé, bah finalement, on va avoir une
19:34loupe qui va tourner tous les lundis à
19:3610h sans mois. Il sait où les fichiers
19:39Excel se trouvent, il sait où le
19:41PowerPoint se trouve, il sait qu'il doit
19:42faire un mail. Et bien ça va tourner en
19:45permanence et ça permettrait de créer
19:47déjà une première loupe très simple ici.
19:50Après quelques minutes, si vous regardez
19:51bien, il avait donc bien compris comme
19:53on l'a vu que c'est une tâche récurrent.
19:55Il a analysé le dossier ici, il m'a
19:57demandé une validation. Est-ce que j'ai
19:59besoin d'avoir ça du coup toutes les
20:01semaines ? Moi, j'ai donné ma
20:02validation. Il a fait toute l'analyse,
20:04il a la structure exacte de tous les
20:06graphiques dans le PowerPoint et de
20:08comment le mettre à jour. Le script
20:10tourne sans erreur, il a réussi à faire
20:11un test lui-même pour voir les résultats
20:13et il a bien planifié une tâche pour la
20:16faire tourner chaque lundi. Il a analysé
20:18la structure, il a tous les éléments. La
20:20prochaine exécution, elle est prévue le
20:22lundi 20 juillet à 10h. Moi, si je
20:25reviens ici dans les tâches programmées,
20:27on peut voir ici que j'ai mon rapport
20:28hebdomadaire PowerPoint plus email qui
20:31est prévu à chaque fois. Donc, il
20:32pourrait mettre à jour comme ça mes
20:34tâches et moi, j'aurais juste ensuite
20:35aller présenter ça par exemple dans un
20:37comité de direction. Si je veux, je peux
20:39quand même exécuter ici la tâche une
20:41fois pour voir le rendu. Ici, on voit
20:42que la tâche vient de se lancer, ce qui
20:44me permet quand même de faire des tests
20:46et de s'assurer de la bonne qualité des
20:47résultats. Et donc, comme on peut le
20:49voir ici, il a terminé toute la mise à
20:51jour du fichier avec les données de
20:522026. Donc, en fait, c'est comme s'il se
20:54mettait à jour tous les lundis, il
20:56vient, il récupère les informations. Et
20:58si vous regardez ici en haut à droite en
21:00sortie, j'ai un PowerPoint qui a été
21:02mise à jour. Là, on était sur 2025, on
21:04passe sur 2026 et tous les chiffres ici
21:07ont été actualisés, ce qui me
21:08permettrait comme ça d'automatiser
21:10encore une fois tout ce reporting. Et
21:12après, comme je l'ai dit, on peut lui
21:14faire générer un email en brouillon avec
21:16ce document en pièce jointe et ainsi
21:19envoyer l'email avec tous les éléments
21:21et ça automatische. Je fais juste une
21:23très courte pause dans la vidéo de moins
21:25d'une minute, mais c'est important pour
21:27celles et ceux qui veulent aller encore
21:28plus loin dans leur maîtrise de Lia. À
21:30mes côtés, vous retrouvez en description
21:31de cette vidéo deux ressources qui
21:33peuvent vous aider. La première, c'est
21:35vers mon guide les 7 jours de l'IA.
21:37C'est un guide que j'ai conçu pour vous
21:38permettre d'intégrer toutes les bases de
21:40l'IA en seulement 7 jours à mes côtés.
21:42Chaque jour, vous recevez une ressource
21:44exclusive qui va vous permettre de
21:46progresser, que ça soit pour créer vos
21:47agents IA, pour comprendre les
21:49meilleures techniques de prompt
21:50engineering, pour avoir accès à ma
21:52communauté avec plus de 8000 membres.
21:54Bref, vous recevez chaque jour un
21:56contenu exclusif par mail. Pour y avoir
21:58accès, ce guide, il est totalement
21:59gratuit. Vous avez juste à venir ici,
22:01taper votre mail, vous cochez cette case
22:03et vous appuyez sur ce bouton. Et à
22:05partir de là, vous voilà embarquer dans
22:07les 7 jours de lire et vous recevrez
22:08directement le contenu de la première
22:10journée. Mais en plus de ça, je sais que
22:12vous êtes nombreux à vouloir automatiser
22:14un maximum de tâches à l'aide de l'IA.
22:16Et comme vous pouvez le voir dans cette
22:17vidéo, je suis vraiment en mesure de
22:18vous aider. Et bien pour ça, vous
22:20retrouvez aussi en description de cette
22:21vidéo le lien de présentation de ma
22:24masterclass IA Master. Cette
22:25masterclass, c'est une référence en
22:27France. C'est la seule masterclass qui
22:29vous forme à toutes les compétences
22:31indispensables à l'air de l'IA. Prompt
22:33engineering, vibe coding, context
22:35engineering, tous ces termes, vous les
22:36maîtrisez et vous savez les utiliser. Et
22:38pour les utiliser, il faut maîtriser les
22:41meilleurs I du marché. Et bien pour ça,
22:43la masterclass vous forme aussi à toutes
22:45les meilleures I du marché. Chat JPT,
22:47Jimmy Cloud, Perplexity, Microsoft
22:49Copilote. À la fin, vous maîtrisez
22:51toutes ces solutions. Mais surtout en ce
22:53moment, il y a une énorme révolution.
22:55les agents et bien à l'intérieur de
22:56cette masterclass, vous avez aussi tout
22:58un module pour vous permettre de créer à
23:00mes côtés vos premiers agents I. Vous
23:02retrouvez aussi sur la page de
23:03présentation les témoignages des
23:05personnes qui ont participé à cette
23:06masterclass. Il y a plus de 32000
23:08personnes qui ont participé depuis son
23:10lancement. Cette masterclass, faut
23:11savoir qu'elle est ouverte à tous, peu
23:12importe votre niveau technique. La
23:14montée en compétence, elle est
23:15progressive. On apprend à votre rythme.
23:17Vous pouvez mettre pause, revenir un
23:18petit peu plus tard comme sur une série
23:20Netflix. Moi par contre, je m'engage à
23:22une chose. L'IA ça évolue extrêmement
23:24vite. Vous l'aurez sans doute remarqué.
23:25Et bien pour ça, je m'engage à mettre à
23:27jour la masterclass tous les mois avec
23:29des nouveaux contenus. Et bien
23:30évidemment, à partir du moment où vous
23:32la rejoignez, vous en avez un accès à
23:34vie. Donc vous bénéficiez de toutes ces
23:36mises à jour. Donc n'hésitez pas à
23:37découvrir ces deux liens en description
23:39de la vidéo. Mais je sais, vous voulez
23:41certainement aller beaucoup plus loin
23:42dans les loupes. Et bien pour ça, je
23:44vous rassure, j'ai prévu un scénario
23:46beaucoup plus poussé. On va pouvoir
23:48créer toute une équipe d'agent IA qui va
23:50fonctionner en parfaite autonomie à
23:52l'intérieur d'une loupe. Et pour ça,
23:54j'ai choisi un cas client concret. Ce
23:56cas client, c'est Trade Republic. Et
23:58pour ça, on va imaginer ensemble qu'on
24:00travaille dans l'équipe marketing de
24:02Trade Republic et qu'on veut créer une
24:03loupe d'agents qui fonctionne
24:05automatiquement pour créer nos posts sur
24:08Instagram, le texte qui accompagne le
24:10poste et ce de manière automatique sur
24:12les sujets les plus tendants. Pour ça,
24:14ici, qu'est-ce que j'ai construit ? J'ai
24:16construit ce système que vous voyez là.
24:18À l'intérieur de ce système déjà,
24:20qu'est-ce qui va permettre de déclencher
24:22la loupe ? Donc d'avoir le heit ici tous
24:24les lundis à 9h, je veux une veille du
24:28secteur de la finance pour identifier
24:30l'IPO le plus intéressant de la semaine
24:32ou bien un énorme mouvement de marché,
24:35une crise, une opportunité, un
24:37changement politique. Tous ces aspects
24:38là, pour moi, ils sont importants pour
24:40en faire un post Instagram. Parce que si
24:42vous regardez ici sur la page Instagram
24:43de Trade Republic, il partage les
24:45investissements de Donald Trump, les
24:47nouveautés de marché ici, un cas sur une
24:49entreprise en particulier Samsung, le
24:51marché ici du pétrole. Ils prennent des
24:54sujets très spécifiques. Ici la
24:56croissance de l'action take to qui
24:59produit GTA 6, les nouvelles entrées en
25:01bourse, par exemple ici avec SpaceX ou
25:04bien avec Anthropic. Bref, tous ces
25:07éléments-là, c'est ce qu'on va essayer
25:08de créer à l'aide de ce système pour
25:11avoir des posts LinkedIn qui ressemblent
25:13exactement à ceux qu'on a juste ici sur
25:15des sujets précis de manière 100 %
25:18automatisée. À partir de là, à la fin,
25:19la loupe qu'on va créer, elle
25:21permettrait de poster à chaque fois des
25:23posts Instagram à ma place sans que j'ai
25:25à m'en occuper. Elle fait ça en fait
25:27parce qu'ici, j'ai un Instagram manager,
25:30c'est mon planificateur, mon
25:31orchestrateur à l'intérieur du système.
25:34Lui, il va répartir les tâches sur les
25:36sub agents. Pour ça, lui, il se
25:38déclenche tous les lundis à 9h pour
25:41lancer la veille. Il va appeler à chaque
25:42fois le Finance Trade Agent qui est en
25:45fait un agent connecté avec des outils.
25:48Ces outils, c'est Perplexity. Il va
25:50aller voir sur Perplexity quel est le
25:52sujet finance le plus pertinent en
25:54France à analyser et sur lequel il faut
25:57communiquer cette semaine. Pour ça, donc
25:59mon orchestrateur lance l'agent. À la
26:01fin, il a identifié un sujet. Il donne
26:03ce sujet ensuite au copywritter. Le
26:06copywritter, lui, c'est l'expert pour
26:08écrire la description Instagram avec les
26:10bons mots clés qui va bien en lien avec
26:12ce sujet. Et bien évidemment, il
26:14reproduit à l'identique les messages
26:16qu'on a déjà sur l'Instagram de Trade
26:19Republic. Comment j'ai fait ça ? Et
26:20bien, vous allez voir, je vais entraîner
26:22une skill qu'on va appeler ADN text qui
26:24comprend basé sur tous les posts
26:26Instagram de Trade Republic comment ils
26:28sont rédigés. Et enfin, j'ai un dernier
26:29subagent qui lui est spécialisé dans la
26:32création de l'image seulement. Pour ça,
26:34lui aussi, il a été entraîné. Il a été
26:36entraîné sur les posts Instagram que
26:38j'ai récupéré directement sur le compte
26:40de Trade Republic. Et pour créer
26:42l'image, il a un outil, il a un nano
26:44banana qui lui permet de comprendre
26:46comment est-ce qu'il doit créer et
26:47d'avoir un bon outil de génération
26:49d'images. Une fois qu'ils ont ça, ils
26:50sont capables de me générer tous les
26:52éléments, ils les remontent à
26:54l'Instagram manager qui me présente le
26:56résultat. Bien évidemment, ici, j'ai
26:58choisi de me présenter le résultat. Si
27:00on voulait aller encore plus loin, je
27:02pourrais connecter un autre outil qui me
27:04permettrait de poster directement ça sur
27:06Instagram automatiquement, mais là, j'ai
27:09préféré m'arrêter pour pouvoir voir le
27:11résultat avec vous avant de le publier.
27:13Et donc, ce qu'on va faire à présent,
27:14c'est qu'on va aller créer tout ce
27:16système ensemble et bien évidemment,
27:17vous retrouvez tous les promptes pour
27:19créer ça à votre tour dans ma communauté
27:22à l'aide de mon guide gratuit en
27:23description de la vidéo, les 7 jours de
27:25lire. Alors, afin de pouvoir créer tout
27:26ce système de loupe pour Trade Republic
27:28ici, automatiser la publication de mes
27:31posts sur Instagram, j'ai déjà dû faire
27:33plusieurs choses. Juste là, si on
27:34regarde bien, j'ai créé un dossier qui
27:36s'appelle Marketing Trade Republic. Et à
27:39l'intérieur, si on regarde bien ici,
27:40j'ai récupéré des posts Instagram de
27:43Trade Republic. J'en ai fait des
27:44screenshots et on voit ici à droite la
27:46description du poste et à gauche le type
27:48d'image qu'on va vouloir reproduire. Et
27:50donc nous, on va avoir juste besoin de
27:52ça pour initier la loupe. Et alors
27:54maintenant pour initier tout ça, on est
27:55dans Cloud Code. Dans Cloud Code ici,
27:57vous allez sélectionner un projet. Moi
27:58ce projet c'est très simple ici, c'est
28:00marketing trade Republic. La première
28:02chose qu'on va faire c'est qu'on va
28:04commencer par initier tout le contexte
28:05de ce projet. Pour ça, juste ici, je
28:08vais envoyer un premier prompt. Ce
28:09prompt, il va me permettre de donner
28:10toutes les instructions et le contexte
28:12général. Je suis l'équipe marketing de
28:14Trade Republic. Le but ici du système
28:16d'agent, c'est de produire des posts
28:18Instagram performants pour Trade
28:20Republic. La structure, donc je lui
28:22explique tous les agents que je vais
28:24mettre à l'intérieur de ma structure.
28:26Donc c'est le petit schéma que je vous
28:27ai présenté préalablement. Je lui
28:29explique qu'il va y avoir un agent
28:30manager et ensuite des sous-agents. Je
28:32lui donne aussi des sources de
28:33référence, le site web, le compte
28:36Instagram de Trade Republic, les
28:37objectifs éditorials, les règles
28:40fondamentales, ce qui va me permettre de
28:41donner tout le cadre d'exécution de mon
28:44système d'agent. Et ici, comme vous
28:45pouvez le voir, il a créé ce petit
28:47fichiermd. Donc ça ça vous permet de
28:49commencer à utiliser dans CL code juste
28:51ici. Mais moi personnellement je préfère
28:53l'utiliser directement dans Cursor. Pour
28:55ça vous venez juste ici et vous faites
28:57ouvrir dans Cursor. À partir de là,
28:58Cursor va s'ouvrir et vous allez voir
29:00qu'on va pouvoir utiliser Cloud Code
29:01sans être un développeur pour aller au
29:03bout du scénario. Si vous regardez ici
29:05déjà, on retrouve ce qu'il vient de me
29:07générer à l'instant dans Cloud Code et
29:09on retrouve ici par exemple les posts
29:12Instagram avec les différentes images
29:14puisqu'on a sélectionné le dossier
29:15marketing trade Republic. Ensuite,
29:17maintenant on va pouvoir demander ici à
29:19droite à Cloud Code de se baser sur tous
29:22les posts Instagram qui sont dans post
29:24Instagram, donc dans le dossier, mais
29:26aussi en consultant le dossier.mmd qu'on
29:29vient de créer avec tout le contexte
29:30pour me générer une skill qui soit en
29:33mesure de comprendre le ton, le format
29:36et toute l'atmosphère des images et
29:39uniquement des images. Pourquoi ? parce
29:41que ça va me permettre de concevoir une
29:43skill qui soit en mesure d'indiquer
29:46ensuite à des subagent voici comment les
29:48images doivent être créé. Donc comme ça,
29:50vous lancez Claude Code et il va
29:52commencer à vous concevoir la skill. Ici
29:53à présent, on voit qu'il a terminé. La
29:55skill a été générée ici. Elle s'appelle
29:57ADN visuel Instagram. Maintenant ce que
30:00je vous propose de faire et bien c'est
30:01de faire la même chose mais ici
30:03uniquement sur le texte des descriptions
30:05qui accompagnent chacune des images sur
30:07mon poste Instagram. On envoie la
30:09demande de génération de skill. Ici,
30:11encore une fois, la création du skill
30:12est terminée. On a ici ADN texte
30:15Instagram qui cette fois-ci est une
30:17skill qui me permet de générer ce texte.
30:19Maintenant qu'on a ça, si on regarde
30:21ici, si je fais slash MCP serveur, et
30:24bien on va pouvoir voir qu'il y a
30:25plusieurs MCP serveurs qui sont déjà
30:27connectés. En effet, j'ai déjà connecté
30:29ici notamment le MCP serveur avec
30:31Perplexity parce que si on reprend juste
30:33ici le système pour le copywritter, on
30:35vient de créer cette skill. On a aussi
30:37créé ici la skill pour les visuels.
30:40Maintenant, on va commencer à créer
30:41l'agent ici de recherche des sujets
30:44finances intéressant. Et pour ça, il
30:46doit s'appuyer ici sur Perplexity. Et
30:48donc pour ça, ici, vous faites
30:50slashagent.
30:51Ça va vous ouvrir le terminal et à
30:53partir de là, vous allez pouvoir créer
30:55un nouvel agent pour un projet que vous
30:57allez générer avec Claude. Vous lui
30:58collez les informations. Ici, on veut
31:00créer un agent spécialisé dans la
31:02recherche de sujets d'actualité sur la
31:04finance. On lui dit que ces sujets sur
31:06la finance, c'est quoi ? C'est des IPO,
31:08une industrie en croissance ou en
31:10décroissance, des secteurs porteurs, des
31:12changements politique majeur, tout ça,
31:14ce sont des sujets importants pour nous.
31:16Et ensuite, pour effectuer la recherche,
31:18tu passeras obligatoirement par le MCP
31:20serveur de Perplexity et il devra
31:22automatiquement rechercher des
31:24informations sur les trois derniers
31:25jours par rapport à la date du jour afin
31:27de garantir que les sujets sélectionnés
31:30so récents et pertinent. On envoie les
31:32infos et l'agent est en train de se
31:33générer. Ici, l'agent me demande à quels
31:35outils il peut avoir accès. On va tous
31:37lui les donner. Il va fonctionner avec
31:39sonné et on va lui mettre une petite
31:41couleur bleue qui nous rappelle
31:42Perplexity. On le lit au niveau du
31:44projet pour la mémoire. Et c'est parti.
31:46L'agent est créé. Ici, comme vous pouvez
31:47le voir, on a Finance News Coot qui est
31:49l'agent qui a été créé. On va à présent
31:51lui demander de créer un second agent.
31:53Cette fois-ci, le but ça va être de lui
31:55dire de créer un agent spécialisé dans
31:57la création d'images de post Instagram.
31:59Sa mission, c'est de produire le visuel
32:01et uniquement le visuel. Pour ça, il va
32:03aller prendre le sujet d'actualité de la
32:05part de notre agent Finance qui aura
32:08analysé les infos dans Perplexity. Tu
32:10n'identifies jamais toi-même les sujets
32:12à traiter. Ensuite, ce subagent, je lui
32:14ai mis plusieurs étapes à suivre, mais
32:17surtout il respecte l'identité visuelle.
32:19Pour ça, il reprend la skill ADN visuel
32:22Instagram qu'on a créé préalablement. Et
32:24pour créer l'image, il s'appuie
32:26automatiquement sur le MCP Nano Banana.
32:29pour créer l'image. Je lui ai mis
32:31quelques contraintes. Il doit seulement
32:32créer une image et il ne doit jamais
32:34rédiger de texte, écrire un post,
32:36proposer des hashtags et cetera. Son but
32:39à lui, c'est de faire seulement l'image.
32:41J'ai volontairement choisi ça. Comme ça,
32:42je m'assure qu'à la fin, le résultat, il
32:44soit d'une très bonne qualité.
32:45Maintenant, comme on peut le voir, il a
32:47bien créé l'agent. On retrouve ici au
32:49niveau des agents l'agent Finance News
32:51Scout et ici Instagram Visual Creator.
32:55Donc du coup, j'ai déjà bien mes deux
32:56subagent. Je vais devoir en créer un
32:58dernier. Celui-ci, il reprend plus ou
33:00moins la même démarche que celui qu'on
33:02vient de créer pour les images. Par
33:03contre, il va être uniquement focalisé
33:05sur le texte. Comme ça, j'ai mon
33:07subagent qui va aller trouver le sujet
33:09pertinent. J'ai mes deux agents pour
33:10créer l'image ainsi que pour créer le
33:12texte. Et une fois qu'on aura fait ça,
33:14il va nous rester une seule étape, c'est
33:16de créer le planificateur, donc
33:18l'orchestrateur de ces sub agent juste
33:21après. Et donc à présent, j'ai bien mes
33:22trois sub agents qui sont prêts. Si on
33:24regarde ici une seconde, on a ce sub
33:26agent qui est prêt. On a les deux autres
33:28ici aussi. Ils ont accès à leurs outils
33:30ainsi qu'aux différentes skills pour
33:32pouvoir s'assurer de la cohérence des
33:33créations. Maintenant, on va créer
33:35l'Instagram manager qui lui va chapauter
33:37tout ça. Pour ça, je viens à droite et
33:40ici, si vous regardez bien, tu es le
33:41manager des agents de mon projet. On lui
33:43explique toute sa mission. On lui dit
33:45qu'avant toute chose, il vérifie
33:46systématiquement le dossier. Et là, on
33:48va mettre trade republic Instagram
33:50agent.md avec tout le contexte.
33:52L'objectif, c'est de créer des posts
33:54Instagram pour Trade Republic. Je lui ai
33:56mis ici toute la démarche. En un, il
33:58lance l'agent Finance News Scout pour
34:01aller chercher le sujet de pertinence.
34:03Ensuite, il crée le visuel et ensuite,
34:05il crée le texte. À la fin, il me fait
34:07toute une synthèse, les sujets retenus,
34:09les concepts visuels, la légende et une
34:11explication. Je lance la création de ce
34:13dernier agent. À présent, il a terminé.
34:15On voit qu'il m'a créé tous les
34:17différents agents. Maintenant, ce qui va
34:18nous intéresser, c'est de voir s'ils
34:20sont capables de travailler entre eux et
34:22de me fournir un bon résultat. Pour ça,
34:24moi ici je débute une nouvelle session.
34:26Je demande à l'agent manager qui est
34:28juste ici, Instagram manager, et je lui
34:30dis débute le process du prochain post
34:33Instagram à créer. Et ici, c'est parti.
34:35Vous voyez que le cycle complet, il a
34:37débuté. La première chose qu'il vient de
34:39faire, comme je lui ai demandé, c'est de
34:40lire tout le contexte qui est dans le
34:41fichiermd. Et ensuite ici, il est en
34:44train d'appeler l'agent Scoot pour
34:45pouvoir aller faire l'analyse sur
34:47Perplexity et me ressortir un sujet
34:49intéressant à traiter sur un post
34:51Instagram. Vous voyez au passage que
34:53juste ici, je peux voir tout le cycle,
34:55donc toutes les étapes qui vont devoir
34:57être lancées par l'agent manager jusqu'à
34:59arriver à l'étape 4 bis pour me
35:01ressortir tout le poste Instagram. Et
35:02maintenant ici, après quelques minutes,
35:04on voit que l'agent a réalisé toutes les
35:06tâches. Si vous regardez ici déjà, il a
35:09fait un suivi de toute sa todoo liste.
35:11Il est allé rechercher ici avec l'agent
35:13de finance les informations. Il a
35:15ressorti un sujet. Ensuite, il a avancé
35:18jusqu'à utiliser du copywriting pour
35:21écrire le poste et l'agent de création
35:23pour créer l'image. Le sujet qu'il a
35:25retenu, c'est l'entrée en bourse de la
35:26marque le slip français. Donc ça va être
35:29extrêmement intéressant. En plus, c'est
35:30français, donc c'est vraiment sympa. Et
35:32on va aller voir le résultat qu'il a
35:33généré ici. À la fin, si vous regardez
35:35bien, il a fait toutes les modifications
35:38et il m'a validé un post Instagram pour
35:40le prochain cycle. Ici, l'entrée en
35:42bourse du sleep français, elle va avoir
35:44lieu le 14 juillet, à l'heure à laquelle
35:46je tourne la vidéo, on est le 17, donc
35:48on est bien dans la fenêtre des tris
35:49jours qui ont été imposés, de créer un
35:51petit caroussel. Là, il m'a préparé la
35:53première image, mais après il m'a
35:55préparé les cinq prontes pour les
35:57prochains visuels si j'en ai besoin. Il
35:59m'a mis la légende avec le texte à
36:01renseigner. Il m'a aussi mis un
36:02potentiel de viralité. Maintenant, ce
36:05qu'on va aller voir, c'est à quoi
36:06ressemble cette image parce qu'on a déjà
36:08le texte juste ici. L'image, la voici.
36:11Elle respecte parfaitement ce que fait
36:13le slip français. On a ici le drapeau
36:15bleu, blanc, rouge ipo le slip français
36:18vient d'entrer en bourse. Voici comment.
36:20Et là, on reprend bien et on retrouve
36:21bien toute l'ADN, toute la structure des
36:24postes qu'on a sur Trade Republic. Si
36:25vous regardez bien, ici, on a à chaque
36:27fois le grand texte en haut avec un
36:29petit texte juste en bas. Ici, il nous
36:31l'a mis en français. Voilà, on a à
36:33chaque fois les mêmes patterns. Alors
36:35pas sur ces postes ici, mais ici par
36:37exemple, on a à chaque fois les bons
36:39éléments. On a le texte qui est prêt
36:42aussi. Il y aurait juste à publier.
36:44Maintenant, la dernière chose qui nous
36:45reste à faire, ça va être de réouvrir
36:47ici cloud code et de lui dire "Tu vas
36:49faire en sorte que ce dossier les agents
36:51qui s'y exécutent fonctionne comme une
36:52loupe afin de livrer le poste tous les
36:54lundis à 9h." Et à partir de là,
36:56maintenant que j'ai testé la loupe et
36:58qu'elle fonctionne, bien évidemment,
37:00vous pourriez encore faire des
37:01modifications s'il y a besoin. C'est
37:03cette phase de test. Mais ici, imaginons
37:05que je souhaite continuer et bien je
37:07peux mettre en place la loupe. Et à
37:08partir de là, et bien moi, j'ai plus du
37:10tout à travailler. C'est directement ce
37:12système d'agent qui va fonctionner de
37:14manière 100 % autonome. Et voilà, juste
37:17ici. Après quelques minutes, c'est en
37:19place. Voici ce qui a été créé. Il a
37:21créé toute l'automatisation. Ici, si
37:23vous regardez bien à gauche, j'ai
37:25maintenant Automation avec ici le weekly
37:28prompt qui me permet de débuter la loupe
37:30sans moi. J'ai plus à taper de prompt.
37:31Et ici, on a tout le script de la loupe
37:34qui est maintenant en mesure de
37:35s'exécuter sans moi. Et donc ici et bien
37:38on a réussi à créer en seulement
37:40quelques minutes ensemble toute une
37:42loupe 100 % automatisée qui me
37:44permettrait de générer des posts
37:45Instagram. Encore une fois, ici si vous
37:47voulez aller un tout petit peu plus
37:48loin, vous ajoutez un outil qui est
37:50capable de publier directement pour vous
37:52sur Instagram ou de le faire par du
37:54computer use comme c'est déjà possible
37:56de le faire avec l'aud et à partir de là
37:58vous êtes sur un processé.
38:01à l'aide des loupes. Alors, normalement
38:02avec cette vidéo, vous avez tout ce
38:04qu'il vous faut pour créer vos premières
38:05loopes et automatiser toujours plus de
38:07tâches avec l'IA. Et vous l'avez vu dans
38:09la vidéo, à l'intérieur de la loupe, on
38:11a créé une petite équipe d'agent IA.
38:13Mais vous voulez peut-être créer une
38:14équipe beaucoup plus complète d'agent IA
38:17à l'aide de Cloude. Et bien, ça tombe
38:18bien parce que juste ici, vous avez une
38:20vidéo qui s'affiche où je vous montre
38:21comment créer votre première équipe
38:23d'agent à l'aide de cloud. Yeah.

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