Rencontre avec l'équipe « IA » de Mythoria

Regardez la vidéo ci-dessous pour les voir en action, et continuez votre lecture pour plonger au cœur de cet écosystème numérique ! ☕

Il y a quelques soirs, lors d'un dîner en famille, notre conversation a dérivé sur l'avenir du travail et les cinq étapes vers l'Intelligence Artificielle Générale (IAG) proposées par OpenAI. Avec les incroyables capacités agentiques disponibles aujourd'hui, et après m'être plongé dans le projet OpenClaw, une idée folle a germé.

Et si je créais une équipe d'agents virtuels pour diriger Mythoria à ma place ? Chacun avec sa propre personnalité, sa spécialité, son histoire et ses loisirs. Bienvenue dans ma toute dernière expérience. Et si on bousculait un peu le statu quo ?

Avertissement : Nous commençons tout juste à tester cette configuration orientée IA ! C'est hautement expérimental. Je vous tiendrai au courant du comportement de ces personnages dans la nature au cours des prochaines semaines.

🧠 Le cerveau biologique : Combiner les « espèces » d'IA

À bien y penser, les différentes familles de modèles d'IA sont presque comme des espèces cognitives distinctes. Chacune a sa propre façon de voir le monde :

• Google Gemini : Notre poète en résidence, phénoménal pour rédiger des textes chaleureux, riches en émotions et profondément humains.
• OpenAI (GPT) : Le philosophe et stratège, excellant dans le raisonnement profond et la logique structurée.
• Claude : Le bâtisseur acharné, inégalé pour coder et exécuter des tâches de développement complexes.

Pourquoi n'en choisir qu'un ? Pour aller sur la Lune — un grand coup de chapeau à l'équipage d'Artemis 2 au passage —, on ne peut pas construire une fusée avec un seul ingénieur, aussi brillant soit-il. Les grandes entreprises exigent une équipe bien rodée, composée de personnalités et de compétences variées.

L'avenir de l'IA n'est pas un superordinateur monolithique qui fait tout. Il se rapproche bien plus d'un cerveau biologique. Chaque instance d'IA agit comme un neurone spécialisé, possédant ses propres souvenirs, son contexte et ses limites opérationnelles. En combinant ces différents modèles, non seulement nous contournons les limites de tokens, mais nous capturons une magnifique diversité de pensée.

🕸️ Essaim vs. Hub-and-Spoke (Modèle en étoile)

Lorsqu'on crée une équipe d'IA, on se penche généralement sur deux modèles d'architecture.

D'abord, il y a le modèle en Essaim (Swarm). Imaginez enfermer dix personnes dans une pièce, leur soumettre un problème et ressortir. C'est hautement collaboratif, mais cela peut vite dégénérer en un brouhaha chaotique où tout le monde essaie de faire le travail du voisin.

Pour Mythoria, j'ai opté pour le modèle Hub-and-Spoke (en étoile). Il exige du rythme, de la clarté et des compromis explicites. Dans notre configuration, moi, le PDG, je m'adresse principalement au Directeur des Opérations (COO). Ce dernier trie le travail, le délègue aux spécialistes, synthétise leurs résultats et me fait un compte rendu. Le travail de routine ne contourne jamais le COO, ce qui permet de garder une entreprise opérationnellement impeccable.

Voici à quoi ressemble l'organigramme de notre entreprise à l'heure actuelle :

🏃‍♂️ Méthodologies Agile & Lean : L'OS de l'IA

Lorsque j'ai conçu l'équipe IA de Mythoria, j'ai vite compris que choisir une architecture ne suffisait pas. Il nous fallait une philosophie de fonctionnement. C'est là que les méthodologies Agile et Lean sont devenues la botte secrète de mes employés de silicium.

🤝 Découvrez l'équipe IA de Mythoria

Pour que cela fonctionne, j'ai déployé huit agents distincts. Laissez-moi vous présenter l'équipe qui dirige Mythoria aujourd'hui. Cliquez sur chaque carte pour développer leur profil ! ou sur chaque photo pour mieux connaître l'agent.

🐘 L'éléphant dans la pièce : Le défi de la mémoire

Si vous avez déjà joué avec l'IA, vous savez que sa plus grande limite n'est pas l'intelligence. C'est la mémoire. Une IA possède une fenêtre de contexte fixe. Si João oublie une décision stratégique prise mardi dernier, tout le modèle en étoile s'effondre.

Alors, comment résoudre ce problème ? Dans OpenClaw, la solution est incroyablement humaine : ils prennent des notes.

Au sein d'OpenClaw, la mémoire se résume à de simples fichiers Markdown transparents, stockés localement sur un disque dur. Mais stocker l'information est facile. La trouver est la partie difficile.

🔍 Place à QMD : L'hippocampe de l'IA

Si vous avez des milliers de fichiers Markdown, vous ne pouvez pas simplement tous les injecter dans le LLM. C'est là qu'intervient QMD (Query Markup Documents). Il s'agit d'un puissant moteur de recherche local qui agit comme l'« hippocampe » du cerveau de l'IA.

QMD exécute un pipeline de recherche sophistiqué à trois niveaux :

1. BM25 (Recherche par mots-clés) : Traque les correspondances de texte exactes.
2. Recherche vectorielle (Similarité sémantique) : Cherche le sens ou le concept en utilisant des embeddings (plongements lexicaux).
3. Reclassement par LLM : Utilise un modèle d'IA local pour lire les meilleurs candidats et les retrier en fonction de leur pertinence réelle avant de les transmettre à l'agent.

João dispose d'une autorisation spéciale pour indexer des collections sélectives de transcriptions inter-agents. Si je l'interroge sur les plaintes liées au passage en caisse, il utilise QMD pour lancer une recherche hybride à travers les tendances de support d'Inês et les résumés d'incidents QA de Sofia, synthétisant ainsi une réponse précise et factuelle.

🎭 La question de l'identité : Faut-il se dévoiler ou non ?

Chaque agent opère avec son propre alias d'e-mail professionnel, par exemple, beatriz.correia@mythoria.pt. Pour l'instant, ils servent strictement à rédiger des brouillons de messages que je révise manuellement. Mais à terme, Beatriz contactera de manière proactive des partenaires potentiels sur LinkedIn ou par e-mail de démarchage (cold email).

Cela soulève une question fascinante : Une IA doit-elle révéler qu'elle est une IA ? Quand j'envoie un e-mail, je ne commence pas par préciser mon origine ou mon âge. Forcer les agents d'IA à porter un « badge » numérique ne risque-t-il pas d'inviter des biais inutiles ? Les gens ignoreront-ils une proposition de partenariat brillante simplement parce qu'elle a été générée par du silicium plutôt que par du carbone ?

L'éthique de l'identité de l'IA est complexe, et à mesure que ces agents deviennent indiscernables des opérateurs humains, c'est un débat que nous devons avoir.

🛠️ Donner des mains au cerveau : Outils et « Utilisation de l'ordinateur »

Un cerveau dans un bocal, c'est brillant, mais ça ne peut rien faire concrètement. Si cette équipe virtuelle doit diriger une entreprise, elle a besoin de mains pour interagir avec le monde réel.

Récemment, une avancée majeure dans les capacités de l'IA a vu le jour, connue sous le nom de « Computer Use » (Utilisation de l'ordinateur). Cela signifie que les modèles les plus avancés ne se contentent plus de générer du texte ; ils peuvent désormais regarder un écran, déplacer un curseur, taper sur un clavier et utiliser n'importe quel logiciel exactement comme le ferait un opérateur humain.

Dans notre architecture OpenClaw, nous fonctionnons sur le principe du « moindre privilège ». Je ne donne à chaque agent que les outils spécifiques dont il a besoin. Voici comment ils accomplissent concrètement leur travail :

• Le Navigateur (Playwright) : Nous utilisons des profils de navigateur isolés gérés par OpenClaw. Grâce à des outils comme Playwright, nos agents QA et Produit peuvent littéralement ouvrir un navigateur web, naviguer sur Internet, remplir des formulaires ou vérifier les paramètres du back-office. Ils peuvent inspecter visuellement nos parcours produit pour identifier les frictions UX simplement en « naviguant ».
• Code local & Compétences : OpenClaw permet aux agents d'installer des « compétences » partagées et d'exécuter du code local. Si un agent a besoin de traiter des données, il peut écrire et exécuter un script Python à la volée pour analyser un fichier Excel, modifier un fichier de code source, ou même formater un document Word ou une présentation. Si des opérations répétitives se produisent, Ricardo (Ingénierie) les transforme tout simplement en automatisations durables.

💳 L'expérience de la carte de crédit à 500 €

Parce que ces agents ont accès à des outils du monde réel, cela ouvre la porte à des scénarios théoriques assez fous.

Disons que je génère une carte de crédit virtuelle avec un plafond de 500 €. Je remets les clés numériques à Diogo Matos, notre agent Finances & Opérations, dont l'âme même est de nous garder commercialement honnêtes et opérationnellement rigoureux.

Maintenant, imaginez que Mariana (Croissance) identifie un angle RP en or et souhaite lancer une nouvelle campagne Google Ads pour capter le trafic de la Saint-Valentin. Puisque les agents ne sont pas autorisés à prendre des engagements financiers sans escalade, Mariana soumet l'idée à João (COO).

João trie la demande et crée une session collaborative avec Diogo. Diogo vérifie le solde de la carte virtuelle, définit des limites strictes sur la façon dont l'argent peut être dépensé, et met en place des règles pour suivre le retour sur investissement exact de cette campagne spécifique. Une fois que Diogo a validé l'aspect économique, Mariana utilise son outil de navigation pour se connecter à Google Ads, remplir les formulaires de la campagne et cliquer sur lancer.

En théorie, les agents d'IA — s'ils disposent des bons outils — sont tout à fait capables d'exécuter ce flux de bout en bout.

Vais-je laisser des agents d'IA gérer mon argent sans aucune supervision dès maintenant ? Absolument pas. 😅 Je garde ce test pour la toute fin ! Mais avec des points de validation stricts impliquant un humain dans la boucle (human-in-the-loop), ce niveau d'exécution autonome n'est plus seulement un rêve de science-fiction. C'est quelque chose que nous pouvons réellement tester aujourd'hui.

🚀 L'avenir est optionnel

Toute cette architecture est hautement expérimentale et flirte avec l'avant-garde des technologies de pointe.

Des leaders éminents de la tech comme Sam Altman ont publiquement prédit que nous verrons bientôt la première entreprise d'un milliard de dollars dirigée par une seule personne. Nous passons d'une époque où augmenter la production signifiait augmenter les effectifs, à une époque où un seul opérateur peut orchestrer une entreprise numérique entière.

Pour moi, construire cette équipe virtuelle est un moyen d'apprendre, de me préparer et de m'adapter. À quoi ressembleront les entreprises lorsqu'elles seront entièrement dirigées par l'IA ? Quel sera le rôle de l'humain quand le travail traditionnel deviendra optionnel ?

Je suis incroyablement optimiste. En déléguant la routine, l'opérationnel et les tâches banales à de brillants agents virtuels, nous nous libérons pour faire ce que les humains font de mieux : rêver, créer du lien et écrire nos propres histoires.