Claude Code
Mon outil principal : ~90% de mes projets sont codés avec.
Étudiant & Junior AI Consultant qui teste les outils IA dès leur sortie et construit avec.
Apprendre en faisant, pour de vrai. C'est ce qui relie tout ce que je fais.
Informatique de Gestion · ETML-ES
Ce que j'étudie
Autant de technique que de marketing, de comptabilité et de gestion d'entreprise.
Pourquoi ce choix
La technique seule ne suffit pas à comprendre une entreprise. La gestion me donne la vue d'ensemble : comment une boîte fonctionne vraiment, et pas seulement comment elle code.

CIMO · via BS-Team
Ce que je fais
Après un stage chez CIMO, mon intérêt pour l'IA m'a amené à les accompagner sur l'intégration de Microsoft Copilot, notamment pour créer leurs propres agents.
Ce que j'y apprends
Le métier de business analyst orienté IA, pour de vrai : partir d'un besoin métier et le transformer en une solution concrète et utile.

Projets personnels
Ce que je fais
Je ne lance pas de produits, je construis. Reprendre une idée et la faire tourner pour de vrai, c'est ce qui me fait réellement comprendre un outil.
Pourquoi
Ça me montre ce que chaque techno pourrait apporter dans un contexte professionnel, souvent avant même que les entreprises s'y intéressent.

Ce avec quoi je construis en ce moment. Les favoris en grand, le reste en appoint.
Là où j'écris et j'expédie tout mon code, du prototype au projet.
Mon outil principal : ~90% de mes projets sont codés avec.
IDE pour lancer mes agents de vérification de code et automatiser mes PR.
Création rapide de sites web, et quelques tests / comparatifs.
Mon assistant au quotidien : réflexion, tâches, rédaction.
Mon LLM principal : rédaction, discussions, réflexion.
Pour déléguer et faire avancer des tâches concrètes.
Pour que le répétitif tourne tout seul, avec une couche IA par-dessus.
Mes automatisations, avec une couche IA par-dessus.
Les modèles qui font tourner mes agents IA.
Le modèle qui fait tourner mes agents IA.
Modèle agentic : rapport qualité/prix imbattable et très grand contexte.
Générer images et vidéos.
Pour la génération d'images.
Création vidéo. Il regroupe les principaux providers image et vidéo.
Apprendre vite, et garder une trace qui s'auto-organise.
Apprentissage et recherche de sources.
Un wiki auto-géré, façon Karpathy (Obsidian piloté par Claude Code).
Pas juste des outils : un système pour coder vite et propre.
Ce que je fais
Avant d'écrire une ligne, je cadre l'idée avec le skill de brainstorming de SuperPower : il transforme une intuition en spec validée.
Pourquoi
Pour ne pas partir dans le mauvais sens. La moitié du travail, c'est de savoir quoi construire.
$ claude› /brainstorming «idée de feature»✓ spec validée → docs/specs/feature.mdTrois projets, trois terrains pour apprendre en faisant.
La prise de rendez-vous, sans se perdre dans les messages privés.
Une application pour prendre et gérer ses rendez-vous sans passer par les messages privés Instagram, où les clients finissent toujours par se perdre. Avec un système de scoring et un chat intégré.
Le devis et le suivi de chantier, à la voix.
Un projet test : permettre aux indépendants du bâtiment de créer un devis instantané et de tenir leur chantier à jour, uniquement par note vocale. Plus de barrière de la langue, plus de paperasse.
Un wiki de vie qui s'auto-organise.
Je stocke ma veille, mes documents et mes tweets dans Obsidian. Avec Claude Code, en suivant l'idée de Karpathy, j'en fais une base de connaissance que mon IA garde et relie toute seule grâce aux liens entre fichiers .md. Résultat : mon Claude Code a toujours le bon contexte.
Deux ans de veille : du simple LLM qui répond à l'agentic AI, et au harness qui veille sur la qualité de mon code.
Mon premier site développé avec l'IA, au tout début de Cursor. Le résultat restait modeste, mais c'est là que j'ai pris goût à construire avec ces outils.
Je suis l'arrivée des rules, des sub-agents et de MCP (sorti en novembre 2024). À chaque nouveauté, je l'intègre à ma façon de coder pour voir ce qu'elle change vraiment.
Je teste les modèles open source dès leur sortie, en local, pour comparer leurs forces. C'est aussi une alternative crédible en matière de coût et de confidentialité pour une entreprise.
Je passe à l'automatisation et j'ajoute une couche IA par-dessus. Plusieurs prototypes en sortent, dont Orato.
Découvert chez CIMO : créer des agents directement dans l'écosystème Microsoft. Une autre approche de l'IA, plus intégrée et plus encadrée.
Avec Inkly, je structure tout mon système de dev : plugins de brainstorm, MCP sur la base de données, rules de validation, sub-agents qui vérifient le code.
Je me plonge dans l'agentic : OpenClaw d'abord, puis Hermes et DeepSeek comme modèles qui exécutent mes agents. La base de mon futur Life OS.
Je suis Karpathy de près. Sa méthode Obsidian piloté par Claude Code, pour un wiki qui s'auto-organise, m'a particulièrement marqué.
Trier le bruit pour trouver les pépites, et les tester vite.
Tout le monde parle d'IA. Peu de gens disent vraiment comment en tirer parti. Voici ma lecture.
On présente l'IA comme une machine à gagner du temps. La réalité est plus nuancée. Le temps qu'elle fait gagner, on l'a souvent déjà dépensé ailleurs : à la mettre en place correctement, à vérifier ses réponses, à corriger ses erreurs. Sans compter le coût, rarement compté honnêtement.
Ça ne veut pas dire qu'elle ne tient pas ses promesses. Ça veut dire qu'on la juge encore mal, en oubliant tout le travail invisible derrière un résultat qui « marche ».
Je la vois comme un apprenti de dernière année. Sur certaines tâches, il est déjà autonome et bluffant. Sur d'autres, il faut encore le guider, relire, recadrer. Il n'est pas mûr pour avancer seul, mais il apprend vite quand on l'encadre bien.
La vraie valeur n'est donc pas dans l'outil seul, mais dans ce qu'on construit autour : des systèmes agentic, des workflows pensés pour un usage précis. Et ça ne s'improvise pas. Il faut tester, faire des POC, accepter quelques erreurs avant que ça tourne vraiment.
Pour en tirer parti, il faut suivre le rythme. Les outils sortent chaque semaine, les modèles changent, les bonnes pratiques d'hier sont déjà dépassées. Garder le bon, écarter le reste, valider ce qui tient en production : c'est un travail à plein temps.
Et c'est précisément le temps que la plupart des équipes n'ont pas. Elles ont un métier à faire tourner, pas une veille technologique à mener en parallèle.
En Suisse, on reste prudent face à l'IA, et je le comprends. Personne ne veut se mouiller sur des sujets sensibles, et les grands groupes ont déjà les ressources pour livrer en production.
Mais je suis convaincu que les PME ont une vraie carte à jouer. Moins sur le service client, lourd en gouvernance et en tests, et plutôt sur l'automatisation interne : celle qui allège le quotidien des équipes et leur rend du temps pour ce qui compte vraiment.
Faire la veille, tester les outils, valider ce qui marche et le mettre en place : c'est mon quotidien. De quoi libérer du temps à votre équipe, sans le risque de tout porter en interne.
Travaillons ensemble →On ne vient pas tous ici pour la même raison. Dites-moi laquelle vous amène, je m'adapte.