J’intègre l’intelligence artificielle à la création, à la production et aux workflows lorsqu’elle améliore réellement un usage. Le besoin vient avant l’outil. Le contrôle humain reste explicite.
Pour les robots, assistants, automatisations et systèmes métier en entreprise, rendez-vous sur IACD pour en savoir plus sur les agents IA.
Les modèles de langage peuvent accélérer la recherche, la synthèse, la rédaction et la préparation de contenus. Leur valeur dépend du contexte fourni, des sources utilisées et des règles de contrôle.
Une approche pratique pour comprendre les modèles, choisir les bons outils, structurer ses demandes et vérifier les résultats avant de les intégrer à son activité.
Du prompt au workflow, l’IA devient un processus structuré : entrées, étapes, règles, validations et livrables.
L’objectif est de gagner du temps sans perdre le contrôle sur l’exécution.
L’IA peut devenir une matière première visuelle : exploration, variantes, textures ou concepts. Chaque production est ensuite sélectionnée, retravaillée et intégrée à une direction artistique cohérente.


Les modèles vidéo permettent de produire des plans, mouvements et variations difficiles à obtenir rapidement autrement.
La direction artistique, la sélection, le montage et la finition restent pilotés humainement.
Ce projet combine génération vidéo avec Google Veo, sélection des plans et assemblage manuel.
Le modèle produit la matière première ; la cohérence finale vient de la direction, du montage et de la post-production.
Les plans générés ont ensuite été sélectionnés, montés, étalonnés et finalisés sous Adobe Premiere Pro.
Le développement agentique va plus loin que la simple génération de code. Ces environnements donnent aux modèles la capacité d’explorer un projet, modifier des fichiers, utiliser un terminal, exécuter des tests, créer des outils et coordonner plusieurs agents.
J’expérimente différents Agent Harnesses afin d’adapter l’environnement au niveau d’autonomie, au modèle utilisé, à la sécurité requise et au type de projet.
CLI agentique conçue pour travailler directement sur des projets complets : analyse de code, modifications multi-fichiers, refactorisation, utilisation du terminal, tests et intégration d’outils via MCP.
Environnement disponible en CLI et dans le cloud permettant de déléguer des tâches de développement, travailler sur une base de code et exécuter des missions de manière autonome ou asynchrone.
Environnement extensible basé sur Cordis, conçu pour orchestrer différents modèles et capable de créer de nouveaux outils pendant l’exécution grâce à son mode Creator.
Environnement de développement agentique pensé pour exploiter des modèles à très long contexte et travailler sur des projets nécessitant une compréhension étendue de la base de code.
Agent intégré à l’environnement de développement, capable d’interagir avec le terminal, les fichiers du projet et différents fournisseurs de modèles.
Plateforme de développement agentique exécutant des agents dans des environnements isolés, notamment via des conteneurs, pour automatiser différentes tâches de développement.
Harness multi-modèles permettant de connecter des modèles cloud ou locaux à un environnement de développement agentique configurable.
Couche de contrôle destinée à coordonner plusieurs environnements agentiques et à distribuer des tâches entre différents agents.
Couche de contrôle destinée à coordonner plusieurs environnements agentiques et à distribuer des tâches entre différents agents.
Le choix d’un agent ne dépend pas uniquement du modèle. Il dépend aussi de son environnement, de ses outils, de ses permissions, de son niveau d’autonomie et du contrôle appliqué à l’exécution.
J’accompagne entreprises, indépendants, équipes et organismes de formation dans l’appropriation concrète de l’intelligence artificielle générative.
Les programmes sont construits à partir des usages réels : ChatGPT, Claude, Gemini, prompt engineering, recherche, rédaction, création de contenus, automatisation no-code, développement assisté ou modèles locaux selon les besoins.
Chaque intervention est adaptée au niveau des participants, aux objectifs, aux outils déjà utilisés et au format souhaité : présentiel, distanciel ou hybride.
Formations, ateliers et accompagnements sont proposés uniquement sur devis personnalisé.
Des exemples concrets de ce qu’apporte une méthode structurée lorsque l’IA est intégrée à un processus de travail.
Présentiel
Distanciel
Hybride
Chaque démonstration, formation et workflow présenté ici part d’un usage réel.
Le contexte, les outils, les étapes et les points de contrôle sont explicités afin de comprendre la méthode et de pouvoir l’adapter à votre activité.