Nous avons commencé avec une chaîne YouTube et une conviction tenace.
En 2024, Agile avait mauvaise réputation — et pas entièrement sans raison. Vingt ans de mauvaise application, des usines à certifications, des diagrammes SAFe qui occupaient des murs entiers, des consultants qui avaient transformé un état d’esprit en exercice de conformité et en vache à lait. Le désenchantement était réel, et il était mérité.
Sous tout cela, l’intuition de fond — qu’un travail complexe ne peut pas être géré de la même manière qu’un travail simple, qu’il faut faire confiance aux personnes les plus proches du problème pour le résoudre, et qu’il n’est pas possible de gérer des inconnues avec un diagramme de Gantt — tenait toujours. Elle n’était pas devenue fausse du seul fait d’avoir été détournée. Et la désinformation avait masqué la véritable valeur d’Agile, à grands frais pour les entreprises comme pour les travailleurs.
Notre objectif était donc de rétablir les faits. De séparer l’état d’esprit Agile de l’industrie Agile. Et de répondre à une question : tout cela s’applique-t-il à l’IA ?
Un engagement quotidien et un problème de flux de travail
Nous avons lancé la chaîne YouTube le 10 septembre 2024. Une vidéo par jour. C’est un engagement de contenu considérable, et il exigeait un flux de travail — l’IA est donc immédiatement devenue partie intégrante de notre processus.
Notre approche : commencer par un déversement d’idées. Les idées, la structure, les objectifs de la vidéo — tout cela venait d’abord, entièrement rédigé à la main. Puis nous le confiions à Claude pour une première version.
Ce que Claude faisait bien était frappant. Il pouvait prendre un flot d’idées en vrac et en tirer quelque chose de structuré et de cohérent qui préservait l’intention, le ton et la voix d’origine sans les aplatir. Non pas en suivant l’entrée à la lettre — mais en l’interprétant, en l’enrichissant là où cela avait du sens, en se retenant là où ce n’était pas le cas. La première version ressemblait à l’idée d’origine, simplement mise en ordre.
Et puis il y avait un écart. Les versions étaient bonnes — et un peu lourdes. Accessibles aux personnes déjà familières de cet univers, mais n’atteignant pas tout à fait le public plus large que nous devions toucher.
C’est là qu’est intervenu ChatGPT.
Deux moitiés d’un tout
Confier la version de Claude à ChatGPT a révélé quelque chose que nous n’attendions pas. ChatGPT apportait un autre ensemble de forces : il distillait, resserrait et rendait les choses plus nettes depuis un autre point de vue. Il ajoutait une texture factuelle — des détails précis qui ancraient les idées dans le concret. Le résultat était plus facile à suivre sans perdre la substance sous-jacente.
La combinaison était nettement meilleure que chacun des deux pris isolément. Claude façonnait l’idée fidèlement ; ChatGPT peaufinait la restitution. Et renvoyer ensuite le résultat à Claude pour un dernier passage faisait souvent émerger une ou deux observations pénétrantes qui amélioraient encore le texte.
Trois voix. Un résultat plus riche.
La question
Le flux de travail fonctionnait. Et il était épuisant.
Chaque message passait par nous — écrire un prompt, lire la réponse, la copier ailleurs, écrire le prompt suivant, lire la réponse suivante, copier de nouveau. Aller et retour, aller et retour. Le relais manuel entre deux modèles qui se complétaient manifestement était productif et implacable.
À un moment, nous avons posé la question évidente : et s’ils pouvaient simplement se parler ?
Pas une grande théorie. Pas une vision produit. Du pragmatisme pur — pour être honnête, de la paresse. Le copier-coller représentait beaucoup de travail, et l’amélioration évidente consistait à laisser des IA collaborer jusqu’à obtenir quelque chose dont elles convenaient qu’il avait assez de valeur pour être soumis à l’évaluation humaine.
Or la question s’est révélée plus vaste qu’elle n’en avait l’air.
Car dès lors que nous demandions comment faire collaborer directement deux IA, nous ne posions plus une question technique. Nous demandions ce que signifie même la collaboration entre des participants IA. Si la structure compte — faute de quoi on obtient d’amusantes vidéos YouTube d’IA enfermées dans des échanges sans fin. Et ce qu’il advient du résultat lorsque deux modèles aux forces différentes abordent le même problème sans qu’un humain traduise entre eux.
Ces questions sont le sujet de tout le reste de ce blog.
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