Les systèmes que je fais tourner
Des choses que j'ai conçues, construites et que je fais tourner moi-même. L'une est un produit que vous pouvez ouvrir et utiliser ; les autres sont de petits programmes qui lisent des données en direct, agissent dessus et se maintiennent tout seuls.
AgentUp
en ligne · 27 tests, CI au vert · construit seul en deux jours
Une app d'entraînement pour les agents de centres de contact. Vous vous exercez face à un client IA qui ne vous facilite pas la tâche, par chat ou par la voix, puis vous êtes noté. Deux notes distinctes, exprès : l'une pour la qualité de l'appel, l'autre un simple réussite ou échec sur les règles. Un appel chaleureux qui enfreint une réglementation doit quand même échouer, et la plupart des outils fondent les deux en un seul chiffre.
Ouvrir l'app en ligneNuniBot
intégrée à un pipeline de review en service · commente seulement, ne touche jamais aux données de l'équipe
Une assistante de production que j'ai construite pour le circuit de revue d'un studio, pour enlever le travail de relance à notre direction artistique. Elle repère les liens de médias perdus dans les commentaires, prévient le bon producteur et tient à jour le numéro de projet et le statut de chacun. La règle de sécurité : elle peut commenter autant qu'elle veut, mais elle ne peut écrire que dans deux champs précis ; toute autre écriture échoue. C'est ça qui a rendu son usage sûr sur de vraies données de production. Je lui ai donné un visage et une voix pour que les gens aient envie de s'en servir. Dites-lui bonjour, elle vous rappellera de faire votre Notion.
Odysseus / Emily
100 % local · lit mes autres systèmes via un miroir en lecture seule · cite ses sources
Une assistante de recherche qui tourne entièrement sur ma propre machine : modèles locaux, mémoire locale, rien ne sort d'ici. J'ai repris Odysseus, un montage d'IA locale open source publié par PewDiePie, je l'ai amélioré et pointé vers mes propres systèmes. Emily, c'est le visage que je lui ai donné, le même personnage que le moteur de contenu ci-dessus. Elle lit tout ce que je fais tourner via un miroir en lecture seule et me donne chaque matin un brief court et sourcé. Elle peut lire, jamais modifier, et c'était tout l'intérêt.
▸ NuniBot en détail · étude de cas
Le problème, et ce à quoi elle a le droit de toucher
Le problème
Un studio fait ses revues dans Frame.io et gère ses projets dans Notion, et aucun des deux ne sait que l'autre existe. Les commentaires clients restent sur le lien de revue et n'arrivent jamais sur la page du projet. Les URL de revue se perdent. Des projets arrivent en validation avec les champs de reporting encore vides. Les producteurs courent après tout ça à la main.
Ce qu'elle fait
Un client commente une revue Frame.io ; NuniBot publie le commentaire sur la page Notion correspondante et mentionne le producteur. Si le Frame link manque alors que l'URL est dans un autre champ, elle le remplit. Quand un projet passe en Job Approved avec des champs vides, elle relance le producteur au lieu de deviner. Une fois par jour, elle publie un point de santé : échéances proches ou dépassées, projets sans producteur ou sans numéro de job.
Le modèle de sécurité, qui est le vrai travail
Elle tourne sur de vrais projets clients, donc l'intéressant n'est pas ce qu'elle peut faire, mais ce qu'elle n'a pas le droit de toucher. Toute écriture passe par un seul fichier. Les commentaires sont autorisés. Les écritures de propriétés ne sont autorisées que pour deux noms d'une liste blanche, Frame link et Job Number ; toute autre échoue. Rien ne peut changer un statut, une date ou un client, modifier le contenu d'une page, toucher au schéma ni supprimer quoi que ce soit. Un mode simulation journalise chaque écriture prévue sans en exécuter aucune. C'est ça qui a permis de la pointer sans risque sur les vraies données d'un studio en activité dès le premier jour.
- commenter — toujours autorisé
- Frame link · Job Number — autorisé
- toute autre écriture — échoue
The Studio
l'équipe qui fabrique les vidéos d'Emily · encore en construction
Chaque chat est une étape de la fabrication d'une vidéo, de l'histoire au son et au contrôle qualité, et passe le travail au suivant, qui peut le renvoyer si ce n'est pas assez bon. Les bureaux qui jugent tournent sur un autre modèle que ceux qui ont fait le travail, parce qu'un modèle qui se relit a tendance à s'approuver. J'interviens deux fois : valider l'histoire et valider le montage final.