C'est quoi le Harness pour les Agents IA ? Je t'explique TOUT !

00:00:01 C'est devenu la compétence la plus

00:00:02 importante dans l'IA. Ne pas la

00:00:04 maîtriser, c'est perdre en efficacité.

00:00:06 Son nom, le Harness. Aujourd'hui, avoir

00:00:08 accès au meilleur modèle, ça ne suffit

00:00:09 plus. Ce qui fait vraiment la

00:00:11 différence, c'est ce que vous allez

00:00:12 construire autour de ces modèles. Et

00:00:14 c'est le rôle de l'Harness. Et dans

00:00:15 cette vidéo, je vais tout vous

00:00:17 expliquer. À quoi il sert, comment

00:00:18 [musique] le construire et surtout

00:00:19 comment l'optimiser. Et bien évidemment,

00:00:21 on ne va pas que rester dans la théorie.

00:00:23 Je vais créer avec vous un Harness

00:00:25 complet pour un vrai agent IA. À la fin

00:00:27 de la vidéo, vous saurez exactement

00:00:28 comment concevoir et optimiser vos

00:00:30 Harness pour créer ou booster vos agents

00:00:32 IA. Allez, c'est parti. Alors, pour bien

00:00:34 comprendre tout l'intérêt du Harness, il

00:00:35 faut revenir un instant sur la notion de

00:00:37 prompt. On l'a beaucoup fait ensemble

00:00:39 sur la chaîne, utiliser des techniques

00:00:41 de prompt engineering dans le chat GPT,

00:00:43 Gemini ou Claude. Ce qui nous a permis

00:00:45 de donner beaucoup plus de contexte, des

00:00:47 instructions et d'influencer les

00:00:49 réponses qu'on va avoir. Ensuite, on a

00:00:50 pu donner des instructions

00:00:52 personnalisées, activer mémoire,

00:00:54 connecter des outils ou des MCP

00:00:56 serveurs. C'est l'arrivée du contexte

00:00:58 engineering. Donner encore plus

00:00:59 d'éléments de contexte à ces solutions

00:01:01 d'IA afin qu'elles aient des

00:01:02 connaissances accrues ou bien qu'elles

00:01:03 soient déjà en mesure de faire des

00:01:05 actions à notre place. Et enfin

00:01:06 aujourd'hui, on arrive dans l'ère de

00:01:08 l'Harness engineering qui est vraiment

00:01:10 une notion propre aux agents IA et qui

00:01:12 va nous permettre de concevoir toute une

00:01:15 orchestration autour de cet agent en

00:01:16 permettant de décider de ce qu'il va

00:01:18 pouvoir faire ou non. Mais pour

00:01:20 expliquer l'Harness, il faut revenir sur

00:01:22 la notion de modèle. Ici par exemple,

00:01:24 vous avez les modèles GPT et Claude. Et

00:01:25 finalement, l'Harness, c'est tout ce qui

00:01:27 va prendre place autour de ces modèles.

00:01:29 Alors, il existe une très bonne analogie

00:01:31 pour représenter l'Harness. Imaginez une

00:01:33 voiture. Les modèles, donc les LLM,

00:01:35 représentent vraiment le moteur de la

00:01:37 voiture. Et l'Harness finalement, c'est

00:01:38 tout ce qui va être autour du moteur.

00:01:40 Les roues, les sièges, le tableau de

00:01:42 bord. Et comme je peux customiser tous

00:01:43 ces éléments, et bien je vais aussi

00:01:45 pouvoir customiser l'Harness. Alors

00:01:47 juste ici, je vais vous présenter trois

00:01:49 niveaux d'Harness. Le premier, il est

00:01:51 intéressant. C'est comme si vous achetez

00:01:53 une voiture en concession. Ici, avec

00:01:55 l'exemple de Claude Code ou bien de chat

00:01:56 GPT ou lorsque vous allez acheter une

00:01:58 voiture en concession, vous allez

00:02:00 pouvoir modifier certains éléments, mais

00:02:02 vous allez pas pouvoir modifier tout le

00:02:03 véhicule. Et bien, c'est un peu la même

00:02:05 chose ici avec le harness de co-work ou

00:02:07 chat GPT work. Vous allez pouvoir

00:02:10 connecter, modifier certains éléments,

00:02:11 mais vous allez pas tout pouvoir

00:02:13 personnaliser. Ensuite, vous allez

00:02:14 plutôt avoir l'option de la formule 1.

00:02:16 Ici avec Claude code ou avec Codex.

00:02:18 C'est bien évidemment beaucoup plus

00:02:19 puissant et vous allez pouvoir

00:02:21 personnaliser beaucoup plus de choses.

00:02:23 Comme on peut l'imaginer sur une formule

00:02:25 1, on va chercher à aller optimiser

00:02:27 le moindre détail pour gagner en

00:02:29 performance. L'idée ici, c'est vraiment

00:02:31 d'amener une expertise personnalisée. Et

00:02:33 enfin, vous pouvez même créer votre

00:02:35 propre harness. Ici, vous allez pouvoir

00:02:37 même prendre votre propre modèle favori,

00:02:39 un LLM ou de l'open source et ensuite,

00:02:41 vous allez pouvoir mettre toutes les

00:02:43 pièces autour pour concevoir votre

00:02:45 propre harness. Alors pour ça, on va

00:02:47 vraiment partir sur une solution 100 %

00:02:48 personnalisée. Et nous ce qu'on va faire

00:02:49 dans la vidéo, c'est qu'on va plutôt

00:02:51 s'intéresser sur les deux premiers

00:02:53 niveaux d'harness. Alors pour commencer

00:02:55 à optimiser vos harness, il va y avoir

00:02:56 trois leviers sur lesquels vous allez

00:02:58 pouvoir agir. Et en plus de ça, il y en

00:02:59 aura un petit bonus que je vous donne en

00:03:01 fin de vidéo. Le premier, c'est sur la

00:03:03 notion de contexte. Le contexte, ça va

00:03:05 être les instructions, les connaissances

00:03:07 et les données disponibles ou pas à

00:03:09 l'intérieur d'un agent. À l'intérieur du

00:03:10 contexte, vous allez par exemple

00:03:12 retrouver les instructions. On va avoir

00:03:14 des instructions système qui elles sont

00:03:15 ancrées dans le produit et que vous ne

00:03:17 pouvez pas modifier sur la manière dont

00:03:19 il va agir et il y a celles sur

00:03:21 lesquelles vous allez pouvoir agir. Par

00:03:22 exemple dans Claude, on va avoir les

00:03:25 Claude.md et chez Open AI, on va avoir

00:03:26 le agent.md qui vont nous permettre de

00:03:28 donner des instructions personnalisées.

00:03:30 Ensuite dans le contexte, on va aussi

00:03:32 avoir des connaissances. De base,

00:03:33 chacune des solutions a déjà des

00:03:35 connaissances avec des métadatas sur

00:03:37 votre nom, votre prénom, votre

00:03:38 localisation. Tout ça, l'agent il l'aura

00:03:40 déjà dans ses connaissances. C'est aussi

00:03:42 par exemple le cas de la mémoire si vous

00:03:44 l'avez activée, il y a une mémoire de

00:03:45 base et la mémoire que vous pouvez

00:03:47 ensuite ajouter. Et sinon pour ces

00:03:48 connaissances, vous allez par exemple

00:03:50 aussi pouvoir créer des skills. Les

00:03:51 skills, ils vont pouvoir avoir des

00:03:53 instructions sur une tâche, ils peuvent

00:03:54 aussi avoir des références comme des

00:03:56 documents et comprendre ce qu'ils

00:03:57 doivent faire. Ils peuvent aussi avoir

00:03:59 des assets comme des logos, des

00:04:01 templates et ils peuvent même exécuter

00:04:02 du code via des scripts. En plus, les

00:04:04 skills, ils ont ce qu'on appelle un

00:04:06 dévoilement progressif. Finalement,

00:04:07 quand vous allez interagir avec votre

00:04:09 agent, l'agent, il voit ? Il voit le nom

00:04:11 des skills et la description. Et c'est

00:04:12 seulement à partir du moment où il juge

00:04:14 que c'est pertinent qu'il va aller les

00:04:16 activer. Ce qui fait qu'à l'intérieur du

00:04:17 harness, il y a une orchestration qui

00:04:19 est faite pour appeler les bonnes

00:04:20 connaissances au bon moment. Et enfin,

00:04:22 au niveau du contexte, il peut aussi

00:04:24 avoir l'appel à des données externes.

00:04:25 Ces données externes, et bien ça peut

00:04:27 être un dossier sur votre PC, ça peut

00:04:29 être des informations dans une base de

00:04:31 données et ça a vraiment vocation

00:04:33 d'enrichir le contexte avec des

00:04:35 connaissances additionnelles que le LLM

00:04:36 n'aurait pas. Et à présent, je vais

00:04:38 illustrer tout ça sur un agent. Alors

00:04:39 juste ici, on est dans le chat GPT et

00:04:41 c'est à partir de là qu'on va pouvoir

00:04:43 créer un agent et son harness. La

00:04:45 première chose à faire juste ici, ça va

00:04:46 être déjà d'initier un projet. Nous, ce

00:04:48 projet, on va l'appeler harness et je

00:04:50 lance la création. Ici, déjà, ce que je

00:04:51 vais faire, c'est que je vais lui donner

00:04:53 des instructions et une mémoire. Pour

00:04:55 ça, je vais initier un fichier agent.md

00:04:57 et ma mémoire, je viens de l'ajouter

00:04:59 ici, c'est un fichier.md. Ce qu'elle va

00:05:01 lui indiquer, c'est qui je suis. Ici, en

00:05:03 l'occurrence, je lui indique que j'ai un

00:05:05 rôle d'Ops, donc je travaille dans les

00:05:07 opérations de l'entreprise Uber, c'est

00:05:09 ce qu'on va prendre pour l'exemple ici

00:05:11 de tout l'harness qu'on va créer. Et mon

00:05:13 rôle, c'est notamment de piloter tous

00:05:14 les chauffeurs et toutes les courses de

00:05:16 Uber partout en Europe. Et comme on peut

00:05:18 le voir ici, après quelques secondes, il

00:05:20 a créé ce fichier avec tous les

00:05:22 éléments. On le retrouve juste ici,

00:05:24 voilà. Operation Manager Europe chez

00:05:26 Uber. Mon rôle, mon périmètre, mes

00:05:28 responsabilités, et cetera. Et ce

00:05:31 fichier.md, c'est super important parce

00:05:33 que dans l'orchestration de l'agent, il

00:05:35 va être lu à chaque fois, peu importe

00:05:37 mon compte, c'est la première chose qui

00:05:39 va être lue par l'agent pour

00:05:41 personnaliser, influencer la réponse.

00:05:43 Ensuite, toujours dans cette couche de

00:05:44 contexte qui va être intéressant de

00:05:45 voir, c'est à quelles données est-ce

00:05:47 qu'il a accès. Si on regarde ici,

00:05:49 qu'est-ce que tu peux me dire sur toutes

00:05:50 les données auxquelles tu as accès à

00:05:52 l'intérieur du ? Parce qu'ici, si vous

00:05:53 regardez bien, dans le dossier sur

00:05:55 lequel on travaille, j'ai inséré

00:05:57 plusieurs fichiers. J'ai par exemple mis

00:05:59 des fichiers Excel juste ici, des revues

00:06:01 et des templates PowerPoint ou bien

00:06:03 encore ici, des templates de fiches

00:06:04 d'inscription. Afin de vous montrer à

00:06:05 quoi ils ressemblent, ici j'ai une fiche

00:06:07 d'inscription pour des chauffeurs qui

00:06:09 veulent s'inscrire sur la plateforme. Je

00:06:11 vais ici avoir des présentations sur

00:06:13 l'état de l'activité des chauffeurs et

00:06:14 des courses et je vais avoir des

00:06:16 analyses détaillées sur la demande au

00:06:18 travers des différentes villes en

00:06:19 Europe. Et donc tout ça, c'est les

00:06:21 connaissances dans le contexte où je

00:06:22 vais m'assurer ici que l'agent a bien

00:06:24 accès. Ici, comme on peut le voir, il

00:06:26 est bien en mesure de me ressortir

00:06:27 toutes les données auxquelles il a

00:06:29 accès. Donc ici, au niveau de mon

00:06:31 Harness, il va seulement se limiter à

00:06:33 ces données-là. Et enfin, la dernière

00:06:34 chose qu'on va ajouter, c'est la partie

00:06:36 liée au skill. Ici par exemple, une

00:06:38 skill qu'il soit en mesure de créer une

00:06:40 fiche d'inscription à partir du moment

00:06:42 où un chauffeur me contacte. Pour ça,

00:06:44 moi je viens d'ajouter ici le template

00:06:45 de la fiche d'inscription qu'on a juste

00:06:47 ici avec les éléments qui doivent être

00:06:49 complétés et je vais générer une skill

00:06:51 qui va me recréer ça à chaque fois.

00:06:54 Comme ça, à la fin ici, l'agent, il aura

00:06:55 au niveau de son contexte des

00:06:57 instructions, les connaissances sur mon

00:06:59 métier, des données auxquelles il a

00:07:01 accès et des méthodes de travail qu'il

00:07:02 peut appliquer. Ici, on voit que la

00:07:04 skill a été créée, fiche d'inscription

00:07:06 pour chauffeur Uber qui est en mesure de

00:07:08 reproduire ça juste ici. J'ai ce

00:07:10 template qui est prêt et maintenant, eh

00:07:11 bien on aura juste à l'utiliser à chaque

00:07:13 fois. Ensuite, le deuxième levier

00:07:15 d'optimisation, c'est les outils. Les

00:07:16 outils, c'est ce qui vont permettre de

00:07:18 donner à l'agent des actions pour

00:07:20 interagir avec des applications

00:07:21 extérieures. Et ce qui permet de le

00:07:22 faire bien évidemment, c'est les

00:07:25 connecteurs et les MCP serveurs. Ici, on

00:07:27 va retrouver différents types : votre

00:07:29 boîte mail, votre Notion, votre CRM et

00:07:30 cetera. Ces connecteurs, ils sont

00:07:32 différents de ceux qu'on a vu dans le

00:07:33 niveau 1 sur le contexte. Pour le

00:07:35 contexte, ils permettent de ramener de

00:07:37 la connaissance. Ici, ça va plutôt nous

00:07:38 permettre de faire des actions. C'est

00:07:40 aussi là tout le but du Harness, de

00:07:42 donner de la liberté à l'agent sur des

00:07:44 actions et de bloquer des actions pour

00:07:45 éviter que l'agent ait beaucoup trop de

00:07:47 liberté. On peut aussi donner accès à

00:07:49 des outils via des skills, par exemple

00:07:51 sur une partie de code plutôt pour des

00:07:52 interfaces de commande ou tout

00:07:54 simplement pour aller connecter des

00:07:56 applications qui n'ont pas de connecteur

00:07:57 ni d'MCP. C'est par exemple le cas de

00:07:59 YouTube qui expose seulement des API.

00:08:01 Ici, on va aussi bien délimiter les

00:08:03 droits que va avoir l'agent pour

00:08:04 s'assurer qu'il n'ait pas trop de

00:08:06 liberté. Et enfin, on a les outils qui

00:08:08 sont déjà embarqués dans la plupart des

00:08:10 solutions, par exemple du computer use

00:08:12 pour donner accès à votre PC à l'agent

00:08:14 ou bien des extensions de navigateur

00:08:16 comme c'est déjà le cas pour chat GPT ou

00:08:18 Claude à l'intérieur de Chrome. Et nous

00:08:19 à présent, je vous propose d'ajouter des

00:08:21 outils à l'intérieur de notre harness.

00:08:22 Alors maintenant, pour ajouter des

00:08:24 outils à l'intérieur de mon harness, je

00:08:26 vais avoir plusieurs possibilités. Ici,

00:08:28 dans le chat GPT, je vais avoir des

00:08:29 plugins. Et comme on peut le voir ici,

00:08:31 j'ai déjà beaucoup d'outils qui sont

00:08:33 disponibles. En fonction de l'outil que

00:08:35 je veux ajouter, j'ai juste à taper et

00:08:36 je peux l'ajouter. Et là, comme on peut

00:08:37 le voir, moi j'ai déjà plusieurs outils

00:08:39 qui sont déjà installés. Et si vous ne

00:08:40 retrouvez pas un outil, il y a la

00:08:43 possibilité d'ajouter des MCP servers.

00:08:45 Pour ça, vous venez ici, MCP, et vous

00:08:47 allez pouvoir ajouter votre MCP server.

00:08:49 Moi, ce qui va m'intéresser ici, c'est

00:08:51 d'ajouter l'outil Gmail. Imaginez qu'un

00:08:52 chauffeur me contacte avec des

00:08:54 informations et je veux créer une fiche

00:08:56 personnalisée pour lui avec mon template

00:08:59 dans les skills grâce à mon harness, et

00:09:00 bien j'aurai besoin de Gmail. Je vais

00:09:02 aussi, pour faire des recherches sur les

00:09:04 activités, les besoins en chauffeurs,

00:09:06 utiliser le MCP Perplexity. Et alors,

00:09:08 puisque le connecteur Gmail est déjà

00:09:09 activé pour moi ici, je vais juste vous

00:09:11 montrer comment ajouter le MCP

00:09:13 Perplexity. Vous avez juste à venir et à

00:09:15 dire "Ajoute le MCP server Perplexity

00:09:17 avec cette clé d'API." Alors ici, bien

00:09:18 évidemment, moi c'est une clé API que je

00:09:20 vais supprimer juste après, mais vous,

00:09:21 vous avez juste à mettre la vôtre. Et

00:09:23 comme on peut le voir, le server MCP

00:09:25 officiel Perplexity a été ajouté. Et

00:09:27 donc maintenant, dans mon harness, j'ai

00:09:30 ce MCP Perplexity que je peux appeler

00:09:33 pour venir étoffer les compétences de

00:09:35 mon agent. Enfin, la dernière chose,

00:09:36 comme je le disais, il y a des outils

00:09:38 déjà embarqués. Par exemple ici,

00:09:40 Computer Use qui va tout simplement

00:09:41 permettre de donner à ChatGPT l'accès à

00:09:44 mon PC et à mes applications pour qu'il

00:09:45 puisse effectuer des tâches. Par

00:09:48 exemple, ouvrir un navigateur web,

00:09:49 ouvrir une app sur mon PC et ça c'est

00:09:51 vraiment intéressant notamment s'il y a

00:09:53 pas d'MC P serveur ou d'API. Afin de

00:09:55 vous montrer par exemple ici, j'ai une

00:09:57 application Uber sur mon navigateur web,

00:09:58 on voit qu'elle me permet de piloter

00:10:00 l'activité et bien je vais pouvoir tout

00:10:02 simplement lui demander de venir ici et

00:10:04 de rentrer des affectations pour ajouter

00:10:06 des chauffeurs sur différentes villes.

00:10:08 Imaginez ici dans mon agent au niveau de

00:10:10 l'Harness, j'ai bien ajouté du Computer

00:10:12 Use. J'ai juste à lui demander d'ouvrir

00:10:14 le site et à utiliser le contrôle de

00:10:17 navigateur et d'aller rentrer et bien 20

00:10:19 nouveaux chauffeurs dans mon

00:10:21 application. J'envoie la demande comme

00:10:22 ça et ici comme vous pouvez voir en haut

00:10:24 à droite, il vient d'ouvrir Chrome et là

00:10:26 dans ma fenêtre Chrome, on peut le voir

00:10:28 ici à gauche, il y a le curseur de

00:10:30 ChatGPT. Ici, il est en train d'ajouter

00:10:32 des chauffeurs comme vous pouvez voir,

00:10:33 ce ne sont pas mes mains qui touchent le

00:10:35 clavier et il va modifier normalement

00:10:36 voilà le nombre de chauffeurs pour

00:10:39 enlever 25 et mettre 20 et ici vous

00:10:40 pouvez voir qu'il vient de taper 20 et

00:10:42 donc de faire cette affectation. C'est

00:10:44 une capacité en plus qu'on vient de

00:10:45 mettre dans l'Harness et qui fonctionne.

00:10:47 Ici comme vous pouvez le voir, il a

00:10:48 terminé. Donc à présent comme on peut le

00:10:50 voir dans mon Harness, l'agent il a

00:10:51 accès à plusieurs choses. Il a des

00:10:52 connaissances additionnelles sur mon

00:10:54 métier, il connaît des méthodes de

00:10:55 travail avec la skill qui permet de

00:10:57 générer des fiches de chauffeurs, il a

00:10:59 accès à des données additionnelles comme

00:11:01 de la data, des fichiers PowerPoint sur

00:11:03 des présentations que j'ai pu faire.

00:11:04 Dans le volet des outils, il a accès à

00:11:07 mon Gmail pour envoyer et répondre à des

00:11:09 emails. Il a aussi accès à des MC P

00:11:11 serveurs comme Perplexity par exemple.

00:11:12 Il est en mesure d'utiliser des outils

00:11:14 embarqués comme le Computer Use pour

00:11:16 pouvoir utiliser le navigateur web.

00:11:18 Bref, mon Harness, il est en train de

00:11:19 vraiment s'étoffer. Comme tu peux le

00:11:21 voir dans cette vidéo, avec hier je peux

00:11:22 vraiment t'aider à automatiser des

00:11:24 tâches sur des scénarios concrets. Mais

00:11:25 tout ça, c'est qu'un aperçu de tout ce

00:11:27 qu'on pourrait mettre en place ensemble

00:11:29 pour gagner du temps, automatiser tes

00:11:30 tâches et travailler plus efficacement.

00:11:32 Alors pour aller plus loin, laisse-moi

00:11:33 moi présenter deux ressources que tu

00:11:34 retrouveras en description de cette

00:11:37 vidéo. La première, elle est entièrement

00:11:38 gratuite. Il s'agit de mon guide les 7

00:11:40 jours de l'IA. Je l'ai conçu pour te

00:11:42 permettre d'acquérir les bases

00:11:44 essentielles de l'IA en seulement 7

00:11:46 jours même si tu pars de zéro. Avec

00:11:47 elle, chaque jour tu reçois une

00:11:49 ressource par email comme des méthodes

00:11:51 de prompting avancées, des explications

00:11:52 sur des concepts importants, ma

00:11:54 sélection d'outils que j'utilise au

00:11:56 quotidien et même un accès à ma

00:11:57 communauté privée. Bref, toutes les

00:11:59 bases pour commencer à intégrer l'IA.

00:12:01 Pour y avoir accès, c'est super simple.

00:12:02 Tu renseignes ton adresse email, tu

00:12:04 cliques sur le bouton et tu reçois

00:12:06 immédiatement le contenu de la première

00:12:07 journée. Ensuite, une nouvelle ressource

00:12:09 est débloquée chaque jour pendant une

00:12:11 semaine. Ensuite, la deuxième ressource,

00:12:13 c'est IA Master. IA Master, c'est ma

00:12:14 masterclass complète pour apprendre à

00:12:16 maîtriser les compétences essentielles

00:12:18 de l'IA afin d'automatiser tes tâches

00:12:20 personnelles et professionnelles. Alors

00:12:22 pour information, cette masterclass,

00:12:23 elle est unique parce qu'elle a été

00:12:25 enrichie par des vrais experts de chez

00:12:28 OpenAI, Google ou encore Anthropic. Ce

00:12:29 qui fait qu'à l'intérieur, tu auras une

00:12:31 expertise que tu ne retrouveras nulle

00:12:33 part ailleurs. Dedans, on commence

00:12:34 ensemble par construire des fondations

00:12:36 solides sur le prompt engineering, les

00:12:39 loops, le context engineering, le

00:12:41 harness, la création d'agents efficaces

00:12:42 et bien évidemment, l'objectif c'est pas

00:12:43 seulement de connaître les aspects

00:12:45 théoriques, l'objectif c'est de savoir

00:12:47 les utiliser dans la pratique. Et c'est

00:12:49 pour cette raison que chaque concept, il

00:12:51 est appliqué à des situations concrètes

00:12:52 et à de véritables cas d'usage. Et alors

00:12:54 pour ça aussi, la masterclass, elle ne

00:12:56 se limite pas à une solution. Non, à

00:12:58 l'intérieur, tu apprends à exploiter les

00:13:00 meilleures IA du : ChatGPT,

00:13:02 Claude, Gemini, Copilot ou encore

00:13:04 Perplexity. Et tu t'en doutes, je vais

00:13:05 pas simplement t'en faire un tutoriel,

00:13:07 je vais t'apprendre à les utiliser d'une

00:13:08 manière approfondie. Et puisque

00:13:10 l'automatisation est passe de plus en

00:13:12 plus par les agents IA, tu retrouveras

00:13:13 également de quoi apprendre à créer tes

00:13:15 propres agents et à leur faire exécuter

00:13:17 des tâches complexes à ta place pour te

00:13:19 positionner en superviseur d'équipe

00:13:21 d'agents. Sur la page de présentation,

00:13:22 tu pourras aussi découvrir les

00:13:24 témoignages des personnes qui ont déjà

00:13:26 suivi cette masterclass, elles sont plus

00:13:28 de 7000, ainsi que les résultats

00:13:30 concrets qu'elles ont obtenus. IA Master

00:13:31 est accessible quel que soit ton niveau

00:13:33 technique, tout est expliqué étape par

00:13:35 étape, tu avances à ton rythme. Tu peux

00:13:37 mettre une vidéo en pause, revenir là où

00:13:39 tu t'étais arrêté et suivre ça un peu

00:13:40 comme une série Netflix. Et comme l'IA

00:13:42 évolue extrêmement rapidement, la

00:13:44 masterclass, elle est mise à jour tous

00:13:46 les mois avec de nouvelles vidéos, de

00:13:48 nouveaux outils et de nouvelles

00:13:50 méthodes. Comme ça, je m'assure que tu

00:13:52 es toujours formé à la pointe de l'IA.

00:13:53 Et bien évidemment, tu bénéficies d'un

00:13:55 accès à vie, ce qui signifie que tu as

00:13:57 déjà accès à toutes les futures mises à

00:13:58 jour. Encore une fois, tu retrouveras

00:14:00 ces deux ressources en description de la

00:14:02 vidéo. Et nous, on reprend sur

00:14:03 l'Harness. Ensuite, le troisième volet,

00:14:05 c'est les automatisations. Les

00:14:06 automatisations, c'est tout ce qui

00:14:08 permet à l'agent de faire des actions

00:14:11 automatiquement en étant déclenchées à

00:14:13 un certain moment ou quand quelque chose

00:14:14 survient. Pour ça, on va avoir la

00:14:16 possibilité de créer dans l'Harness des

00:14:18 tâches planifiées. Par exemple ici, pour

00:14:20 préparer sa semaine, on va pouvoir

00:14:21 mettre une tâche qui a lieu à un certain

00:14:23 moment dans un calendrier, exemple tous

00:14:25 les lundis matin, et qui va ensuite

00:14:27 effectuer des actions. Le but, c'est que

00:14:28 cette tâche elle tourne toute seule,

00:14:30 c'est ce qu'on appelle une loop sans

00:14:31 intervention humaine. Et sinon, on va

00:14:33 avoir les hooks qui sont des tâches qui

00:14:35 se déclenchent lorsque quelque chose

00:14:37 arrive, par exemple, si vous recevez un

00:14:39 email, si un nouveau contact est créé

00:14:41 dans votre CRM ou bien si vous recevez

00:14:43 une facture. À la différence des autres

00:14:45 tâches, il y a un événement précis qui a

00:14:47 été identifié et qui va déclencher

00:14:49 l'automatisation. Et là encore une fois,

00:14:51 via les outils qu'on a connectés au

00:14:53 niveau 2, l'agent va pouvoir effectuer

00:14:54 des tâches. Comment est-ce qu'il va

00:14:56 pouvoir les ? Dans quel ? Et bien ça, il

00:14:58 va les retrouver dans ce qu'on a vu au

00:15:00 niveau 1. Il va retrouver des skills, il

00:15:02 va retrouver de la donnée qui vont

00:15:04 l'alimenter pour à la fin avoir le

00:15:05 résultat recherché. Et nous à présent,

00:15:07 on va aller ajouter deux automatisations

00:15:09 dans l'Harness. Alors, pour ajouter des

00:15:11 automatisations, ici, on va lui dire que

00:15:14 chaque lundi à 9h, heure de Paris, il

00:15:17 utilise le MCP serveur Perplexity, il

00:15:18 est dans mon Harness, pour analyser des

00:15:20 informations, par exemple sur le concert

00:15:22 de Jay-Z au Stade de France. On peut

00:15:24 imaginer que ça va nécessiter beaucoup

00:15:26 de chauffeurs pour pouvoir gérer les

00:15:28 flux. Ici, je lui explique où est-ce

00:15:29 qu'il doit faire des recherches,

00:15:31 analyser la demande, les scénarios, des

00:15:33 recommandations, des résultats attendus.

00:15:36 On a juste à lui demander d'ajouter ça

00:15:37 et comme ça maintenant, on ajoute une

00:15:39 automatisation à l'intérieur du Harness.

00:15:40 Comme vous pouvez le voir ici, il vient

00:15:43 de me créer une automatisation qui est

00:15:45 là et qui reprend bien tous les éléments

00:15:47 chaque lundi à 9h. En fonction des

00:15:49 évolutions, et bien je vais avoir des

00:15:50 éléments. Aussi, je lui ai demandé

00:15:52 d'exécuter une fois le résultat, il m'a

00:15:55 ressorti les principales informations de

00:15:58 Perplexity. Il a ici créé une fenêtre

00:16:00 d'Ops pour le 10 septembre 2026,

00:16:02 plusieurs prévisions par zone et par

00:16:04 période. Je lui avais aussi demandé ici

00:16:07 des scénarios bas, central et haut.

00:16:09 Bref, je retrouve toutes ces

00:16:11 informations et maintenant, j'ai cette

00:16:14 automatisation dans mon Harness. Je peux

00:16:15 aussi ajouter une automatisation à

00:16:17 partir d'un Hook. Par exemple ici, créer

00:16:19 un Hook qui se déclenche lorsque je

00:16:21 reçois un email d'un chauffeur et que je

00:16:23 dois récupérer ses informations dans

00:16:25 HubSpot afin d'envoyer un formulaire à

00:16:27 ce chauffeur en réponse. Et comme vous

00:16:29 pouvez le voir ici, après 2 minutes, il

00:16:31 m'a créé un Hook qui est prêt et qui va

00:16:34 dans Gmail récupérer directement les

00:16:35 informations du chauffeur. Il pourrait

00:16:38 ici utiliser la Skill qu'on a créé pour

00:16:40 créer les fiches chauffeurs et donc, il

00:16:42 interagit, il orchestre les éléments à

00:16:44 l'intérieur de l'Harness en fonction des

00:16:47 différentes demandes, mais surtout, je

00:16:49 m'assure ici qu'il a pas accès à trop de

00:16:50 choses encore une fois, ce qui pourrait

00:16:52 amener des comportements non voulus de

00:16:54 l'agent s'il avait trop de liberté. Et

00:16:55 comme vous pouvez le voir juste ici,

00:16:57 voilà tout le code du Hook qui est

00:16:59 vraiment juste prêt à fonctionner pour

00:17:02 avoir une automatisation 100 % autonome

00:17:04 à l'intérieur de cet agent et qui

00:17:05 s'intègre parfaitement dans mon Harness.

00:17:07 Et enfin, il y a un dernier levier,

00:17:09 c'est le levier bonus. Ce levier, c'est

00:17:11 les évaluations. Les évaluations, c'est

00:17:12 ce qui va vous permettre d'interpréter

00:17:14 si l'agent a bien fait son boulot ou

00:17:16 pas. Traditionnellement, avant les

00:17:17 évaluations, on avait un humain qui

00:17:20 appelait un agent avec son harnais et

00:17:21 qui à la fin recevait un output, donc

00:17:23 l'agent livrait quelque chose. Mais pour

00:17:25 savoir si c'était de bonne qualité, et

00:17:27 bien un humain vérifiait le travail.

00:17:28 C'est aussi l'humain qui va pouvoir

00:17:30 interpréter si l'agent a trop d'accès et

00:17:32 qu'il y a des risques à l'utiliser et

00:17:33 surtout s'il serait en mesure de

00:17:36 s'exécuter en autonomie. Avec les evals,

00:17:38 le but, c'est que le résultat en sortie

00:17:40 soit vérifié par l'agent. Donc c'est

00:17:41 l'agent lui-même qui va juger de la

00:17:44 qualité de son travail pour l'optimiser,

00:17:46 qui va juger de ses accès pour

00:17:47 identifier s'il y a un risque ou pour

00:17:49 faire des demandes s'il a besoin de plus

00:17:51 de choses pour bien performer. Et donc

00:17:53 du coup les outputs, donc les livrables

00:17:55 qu'on va avoir, vont repasser plusieurs

00:17:57 fois par l'agent jusqu'à avoir un bon

00:17:59 résultat qui seulement cette fois-ci

00:18:01 sera retourné à l'humain pour une

00:18:03 dernière vérification. Le but, c'est

00:18:05 qu'à force l'agent s'auto-optimise et

00:18:07 auto-améliore ses propres résultats. Et

00:18:09 alors pour cette partie, il y a vraiment

00:18:11 une skill essentielle à mettre à

00:18:12 l'intérieur de vos harnais. Cette skill,

00:18:15 c'est auto-research. C'est une skill qui

00:18:16 va permettre d'avoir une amélioration

00:18:18 continue de vos agents afin qu'ils

00:18:21 soient en mesure de s'auto-évaluer

00:18:23 lorsqu'ils fournissent des résultats en

00:18:26 continu jusqu'à augmenter grandement la

00:18:27 qualité des résultats que vous allez

00:18:29 avoir. N'hésitez pas à la télécharger et

00:18:30 à l'intégrer à l'intérieur de vos

00:18:33 harnais. Et alors après tout ça, que ?

00:18:35 Déjà, à l'ère des agents, juste avoir

00:18:36 des meilleurs modèles, ça ne suffit

00:18:39 plus. Le modèle plus un bon harnais,

00:18:41 c'est là que vous allez vraiment avoir

00:18:43 un maximum de valeur peu importe votre

00:18:44 scénario autour des agents. Il vaut

00:18:46 mieux optimiser le harnais et notamment

00:18:48 son contexte, ses auto-évaluations

00:18:50 plutôt que changer de modèle. Ensuite,

00:18:53 il y a trois leviers à : le contexte,

00:18:55 les outils et les automatisations. C'est

00:18:57 précisément sur ces trois leviers que

00:18:58 vous allez pouvoir gagner en valeur.

00:19:00 Ensuite, il faut changer d'approche.

00:19:02 Très souvent, on s'est demandé "Comment

00:19:04 est-ce que je peux faire ça avec de l'IA

00:19:06 ou avec un ?" Maintenant, il faut mieux

00:19:08 passer sur une approche où vous allez

00:19:10 vous dire "Comment c'est mon agent qui

00:19:13 va pouvoir faire mon ?" Vous partez de

00:19:15 l'agent et plus du tout du scénario. Et

00:19:16 enfin, je vais rester sur une note un

00:19:18 petit peu philosophique, il faut avoir

00:19:20 une empathie agentique. Qu'est-ce qu'une

00:19:22 empathie ? Le but, c'est de se mettre

00:19:23 dans les chaussures de son agent, de

00:19:25 connaître ses limites, de savoir ce

00:19:26 qu'il peut faire, ce qu'il ne va pas

00:19:28 pouvoir faire, de quoi il va avoir

00:19:30 besoin, de se mettre à la place de

00:19:32 celui-ci, de voir son environnement, de

00:19:34 l'adapter. Et c'est seulement là que

00:19:35 vous allez être certain d'avoir les bons

00:19:37 éléments qui vont grandement augmenter

00:19:39 la qualité de votre harnais et donc les

00:19:41 résultats finaux ou les livrables que

00:19:42 vous allez avoir de votre agent. Bon,

00:19:44 normalement avec tout ça, vous avez tout

00:19:45 ce qu'il vous faut pour créer ou

00:19:47 optimiser l'harnais de vos agents. Et à

00:19:48 présent, vous voulez peut-être créer

00:19:50 votre premier agent IA. Eh bien, ça

00:19:51 tombe bien parce que juste ici, il y a

00:19:53 une vidéo qui s'affiche où je vous

00:19:54 propose de créer votre premier agent

00:19:57 avec moi en 30 minutes sans taper aucune

C'est quoi le Harness pour les Agents IA ? Je t'explique TOUT !

Transcription horodatee