Un second cerveau n’est pas une mémoire d’entreprise. #49 | On part en prod

Description

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Avec Paul Chevalier (Socratiz), Swann Le Vigouroux (Freelance) et Nicolas Malburet (exFabrica).

Paul, Swann et Nicolas comparent leurs seconds cerveaux et cherchent comment en faire une mémoire d’entreprise.

Enregistrée au Commit, la conférence tech qu’exFabrica organise à Aix-en-Provence, cette table ronde part d’un désaccord : Paul et Nicolas gardent le résultat et laissent filer la donnée brute, Swann garde jusqu’au fichier source pour le réanalyser. Passer à l’échelle de l’entreprise impose ensuite d’empêcher la copie de la mémoire en 5 secondes, de respecter les habilitations et de lui trouver une place à côté des outils qui stockent déjà l’information.

Ce que vous allez apprendre

Ce qu’il faut garder : le savoir raffiné ou jusqu’au fichier brut
Comment ranger une mémoire pour que l’IA ne charge que l’utile
Pourquoi un dossier de markdown ne fait pas une mémoire d’entreprise
Comment gérer les habilitations, y compris quand la mémoire en sait plus que vous
À quoi sert un cerveau d’entreprise face aux outils existants
Pourquoi désactiver la mémoire automatique de votre assistant IA

Ressources mentionnées

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Disponible en vidéo sur Youtube

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Postproduction Audio : Guillaume Lefebvre (https://studioecho.webflow.io/)

Music by MADiRFAN from Pixabay

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

Speaker #0
La question d'abord qu'on va se poser, c'est de savoir à quoi sert ce cerveau d'entreprise. Parce qu'en fait, on a des tas d'outils qu'on utilise déjà et qui ont déjà leur rôle. Et donc, le fait qu'on va devenir se rajouter ce nouvel outil, il faut qu'il ait un but. Si c'est juste pour faire des copies de tous les messages flac, de tous les mails, j'ai envie de dire qu'il ne sert à rien.
Speaker #1
Recopier vos mails dans une IA n'ajoutera en effet qu'une copie supplémentaire à une information qui existe déjà à 4 endroits, dont 3 périmés. Ce qui manque... C'est ce qu'aucune source ne permet de reconstruire. Le raisonnement que l'expert y ajoute et pourquoi un choix a été fait. Ce savoir vit dans la tête des experts et de plus en plus dans le second cerveau qu'ils construisent avec l'IA. La grande question que l'on se pose, c'est comment le faire passer dans une mémoire d'entreprise. J'ai posé cette question à trois d'entre eux pendant le Comit, une conférence tech qu'Exabrica organise à Aix-en-Provence. Ceci qu'il faut garder déjà, il diverge. Paul Chevalier du cabinet Socrates et Nicolas Malbure, ingénieur chez Exabrica, garde le résultat et laisse filer la donnée brute. A l'inverse, Soin de Vigourou, ancien CTO, garde jusqu'au fichier brut. On verra ensuite ce qu'il faut anticiper pour une mémoire d'entreprise, comment éviter qu'elle se copie en 5 secondes, et que faire quand elle en sait plus que vous n'avez le droit d'en savoir. Inutile de tout noter, nous avons fait un guide de l'épisode qui compare les 3 systèmes côte à côte et rassemble les questions à vous poser avant de vous lancer. Le lien est en description. Pour commencer, chacun présente son système. Vas-y Nicolas, commence.
Speaker #0
Alors, moi du coup j'ai créé un second cerveau essentiellement personnel. L'idée c'est essentiellement de pouvoir prendre des notes sur des tas de choses qui m'intéressent. Donc je peux lui passer par exemple des liens vers des articles, de blogs, des vidéos YouTube, des repo-gits, des tas de choses. Il va essayer de faire ce qu'il va aller récupérer les données, il va les convertir en markdown, il va faire ensuite une analyse avec un élème dessus, c'est-à-dire qu'il va faire un résumé, il va essayer de me donner son avis, il va essayer de prendre du recul. Sur le sujet, moi derrière, je vais prendre une décision sur est-ce que j'intègre ces connaissances à ma base personnelle. Mon LLM va me proposer différents routages et moi je vais prendre des décisions dessus pour voir dans quelle catégorie les choses vont. Est-ce que ça parle d'IR, est-ce que ça parle de géopolitique, est-ce que ça parle d'histoire, etc. Et ensuite, en fonction de mes décisions, ça intègre mon second cerveau. Ça, c'est tout mon système d'investissement. Et ensuite, derrière, j'ai une deuxième application qui est plus un site web qui permet d'afficher tous les comptes rendus, structurés, avec différents niveaux de publication. C'est-à-dire qu'il y a des choses qui sont publiques, donc qui sont consultables vraiment sur Internet. Il y a des choses qui sont en draft, qui sont des brouillons sur lesquels je vais retravailler, parce que le principe, c'est quand même que je valide tout ce que je publie. Et ensuite, il y a des choses qui sont simplement du contenu privé, qui restent uniquement sur mon ordinateur et auxquelles personne n'aura jamais accès.
Speaker #2
Paul ? Pour ma part, l'usage que je fais du second cerveau ou du LMWiki, en fait, il y a deux use cases typiques. Le premier, c'est de faire de la rétro-ingénierie sur du contenu existant. Donc j'envoie un document potentiellement volumineux qui a été fait dans un contexte précis et puis j'en détermine un petit peu l'essence. Je fais comme en quelque sorte une compaction de contexte dans le but de produire un document qui est réutilisable et que je vais intégrer dans une base de connaissances utilisable dans un contexte plus large que le document initial. Donc en gros, potentiellement tous les documents de l'entreprise, toutes les conversations email ou toutes les conversations Slack pourrait être du matériau éligible à cette roue rétro-ingénierie qui permet par exemple de passer d'une... donné, comme un email, à une connaissance, un savoir, comme par exemple un processus. Et après, il y a un deuxième musquette que j'utilise, c'est ce que j'appelle personnellement recherche agentique. Je ne sais pas comment appeler ça différemment. En gros, c'est une conversation que j'entretiens avec mon LLM pour défricher un sujet, essayer de comprendre les enjeux et de travailler un peu la question, la retourner dans tous les sens. Et du coup, là, je suis directement dans une phase de production de points Markdown à partir d'une conversation faite avec l'IA. L'IA me permet d'automatiser le sourcing de ce que je produis, de vérifier mes hypothèses. Et du coup, ça me permet, par exemple, de déterminer des pistes d'axes stratégiques, de peaufiner les spécifications d'un produit, etc. Après, d'un point de vue technique, j'ai commencé très, très simple. Un dossier avec des Markdown dedans et Cloud Cowork qui s'occupe de ça. C'est hyper basique, mais le concept même du LMWiki, comme l'avait un peu théorisé André Carpati, il est là. L'essentiel est là, donc ça marche. Et j'ai aussi, par ailleurs, un coffre Obsidian et puis Cloud qui est connecté à ça, parce qu'on en parle beaucoup, je voulais tester. Il y a une valeur ajoutée, mais quelque part, l'essentiel était déjà, pour moi, de mon côté des choses, selon moi, était déjà fait dans Cowork. Et d'un point de vue professionnel, je travaille aussi dans un groupe de mon entreprise qui s'intéresse aux notions de jumeaux numériques, aux notions de LLM Wiki, de second brain, de mémoire individuelle, des mémoires d'entreprise. On essaye de se faire un vocabulaire interne sur ces notions-là et puis de passer à l'échelle la mémoire individuelle vers une mémoire d'entreprise. Et donc là, ça ouvre à plein plein de questions.
Speaker #1
Ça va être un peu le sujet du jour. Swan, ton système ?
Speaker #3
Mon système, je vais le déplier, l'explication, avec un peu l'historique, mon parcours depuis décembre dernier. Parce que, pour voir, aussi comme toi, j'essaie d'être le plus simple dans mes besoins, et mes besoins ont vachement évolué depuis décembre, donc j'ai changé un peu, pas de carrière, mais l'année dernière j'étais CTO, j'ai arrêté, et je suis revenu sur un projet de dev classique. Ou ce développement-là d'un back-office, d'une application mobile, qu'importe. Ce n'était pas ça pour moi mon vrai objectif. Mon objectif, c'était, maintenant que je suis débarrassé de tout ce qui est charge de CTO, de legacy, de plein de contraintes, un projet from scratch. Je vais à fond dans l'IA et voir ce que ça donne avec pour objectif. progressivement de pouvoir automatiser le plus de choses possibles et m'alléger le cerveau en fait. Donc rapidement, avec l'IA, j'ai construit une équipe de développeurs, des agents, tout ça, mais aussi je lui ai donné toutes les informations de ce projet-là que j'ai voulu enregistrer petit à petit. Puis il y a eu le concept de LLM Wiki d'André Carpati, qui est juste un petit texte. qu'on prend et que lui nous invite à... c'est un peu comme une bouture de plante. On prend et on le replante chez nous et on le fait à notre sauce. Et je l'ai amélioré avec l'utilisation de mois en mois en rajoutant des features. Et donc ça, c'est quelque chose qui, avec chaque discussion avec l'IA, avec l'orchestrateur, il sait que l'on veut enregistrer toutes ces données progressivement dans des fichiers MD. Donc, pour répondre à ta question de base, c'est des fichiers MD. C'est aussi des fichiers HTML qui sont aussi la mémoire, qui sont visuels. Et c'est des repo-gits. Repo-gits à fond parce que, pour moi maintenant, la mémoire, c'est plus important que le code. Et j'ai besoin de voir tout ce qu'il y a dans la mémoire de Cloud, qui n'est pas des fichiers cachés. Tout doit être visible et contrôlé par moi. Et après, à partir de ça, il fait du code, il fait d'autres outputs. Donc, c'est hyper important. Et du coup, mon second cerveau, à la base, ça a été un truc pour un projet précis. Et j'ai aussi un second cerveau personnel où je fais plein de projets personnels, du juridique, de la gestion de piscine. Mais ça, c'était une catastrophe. Et j'ai tendance à bien séparer les deux, en fait. Dans le cerveau de projet, je m'utilise mon cerveau. et le cerveau de projet avec en ligne de mire que tout le monde puisse l'utiliser pour que tout le monde puisse améliorer ses données projet. Pour après peut-être aussi partager la donnée entre tous les projets au niveau de l'entreprise et qui est la gestion de gouvernance et on en reparlera plus tard.
Speaker #1
Donc voilà le parcours un peu progressivement de mes besoins et d'où j'en suis. Merci Swan, ça ouvre quelques questions. J'ai une première question pour toi Paul. Qu'est-ce qu'on ne veut plus perdre aujourd'hui ? Ou au contraire, qu'est-ce qu'on accepte de perdre selon toi ?
Speaker #2
Très bonne question. Alors déjà, le système que j'essaie de mettre en place à l'échelle individuelle et celle de mon entreprise, c'est quelque chose qui est un peu calqué sur une mémoire humaine. Et donc, toute mémoire humaine, pour être utilisable, doit identifier ce qui est important, condenser le contexte, un peu comme la phase de compaction d'un agent de codage par exemple, pour garder ce qui est hyper condensé et hyper important. Et à l'inverse, tout ce qui va être de l'ordre de la data non raffinée, très volumineuse et très peu concentrée en informations importantes, ça, je vais plutôt accepter de laisser filer. Et du coup, ça met en évidence que le cycle de vie de la data n'est pas le même que celui de l'information, qui n'est pas le même que celui du savoir, etc. Et typiquement, dans mon cerveau individuel ou d'entreprise, je mets des informations, des savoirs et des choses qui ont nécessité de la réflexion et de la maturation. et je ne mets pas de données. Donc le cycle de vie de l'email, de la conversation Slack, je laisse filer, et par contre, j'ai besoin de distiller ce matériau comme du minerai brut, grosse quantité, peu concentré, je le concentre et je le mets dans le second brain. Et donc le second brain, lui, comme tu disais, soit moi aussi je le versionne d'un Git pour pouvoir revenir en arrière, pour pouvoir corriger potentiellement une dérive du LLM s'il a entretenu le corpus d'une manière qui ne me convenait pas, pour pouvoir revenir en arrière. Donc cette partie-là, je la versionne, mais par contre, la donnée source qui a permis d'alimenter la mémoire, ça, c'est quelque chose que je peux laisser filer. Et de la même manière, j'utilise la mémoire d'entreprise ou individuelle pour mémoriser des choses, les ressortir, mais aussi pour produire du contenu, pour produire des artefacts, pour produire un HTML de présentation, un PowerPoint de deck commercial, potentiellement du code, une spec. Et tous ces outputs-là, je ne les mets pas dans la mémoire. L'idée, c'est que dans le workflow de travail, je puisse refaire les artefacts facilement à partir de la mémoire. Et du coup, les outputs tels qu'un deck pour UpPoint, je ne le mets pas dedans.
Speaker #1
Swan, je veux bien ton avis aussi sur ce sujet complémentaire, sur justement, qu'est-ce que tu gardes dans ce second cerveau qu'on retrouve nulle part d'autre ? Pourquoi on a besoin de second cerveau du coup, quelque part ? Pourquoi les livrables, le code, etc., ça ne suffit pas ?
Speaker #3
Alors c'est pas encore un livrable, cette mémoire. de projet. Ça pourrait le devenir. Le début de tout ça, c'est de me dire, ça va me faciliter la vie, ma charge de choses à savoir dans ma tête. Je fais beaucoup de parallèles entre nos cerveaux et l'IA et ce qu'on cerveau, il y a plein de choses qui ressemblent. Tout ce que j'ai dans la tête, je veux le dumper, tout ce que j'entends lors des réunions sur Slack, dès que j'ai une petite information du projet, je lui dis et il sait qu'il doit enregistrer. Ça sert à quoi ? Je me disais que ça sert à faciliter ma vie ensuite quand un client pose une question sur un truc. Je n'ai pas à réexpliquer tout à l'IA à chaque fois que je lui parle. Je lui donne un copier-coller dans Slack de Arnaud m'a dit un nanana. Il sait qu'il y a Arnaud dans le projet. Je ne vais pas avoir à le corriger derrière. Donc absolument toutes les données que j'ai moi du projet, je trouve que ça facilite ma vie par la suite. ça aide du coup à réfléchir mieux, à déléguer la réflexion à ce second cerveau, après qu'elle fasse le plus de choses pour moi, tout en étant pédagogue avec moi une fois qu'elle a des résultats après des réflexions, puis que j'en suis responsable, que je comprenne tout le procédé de pensée.
Speaker #1
La difficulté qui peut arriver, c'est... Que alimenter ce second cerveau, ça peut nécessiter un peu d'effort. Si par exemple, le système le plus simple, c'est je construis quelque chose et je fais un export dans un fichier MD, mais ça nécessite de qu'est-ce que je mets dans le fichier MD, etc. Je pose des questions, de le relire, ça peut être lourd, etc. Nicolas, toi je sais que tu as un système qui est plutôt très léger, où la capture est assez facile. pour alimenter le second cerveau. Qu'est-ce que tu en penses ? Qu'est-ce que tu veux partager là-dessus ? Comment on fait pour que ça soit simple, que ça reste simple ?
Speaker #0
Alors, je dirais que ce n'est pas forcément le but que ce soit simple, dans le sens où il faut quand même qu'il y ait un effort. C'est-à-dire qu'en fait, tu peux assez facilement tout automatiser. Mais le problème c'est que derrière tu ne sais plus ce qu'il y a dans ton second cerveau. Alors que pour moi le but c'est quand même que mon premier cerveau sache d'abord, connaisse toutes les informations, et en fait le deuxième cerveau est plus une aide, une béquille, pour se souvenir des choses. Donc en fait, toute la partie acquisition des informations, c'est assez facile de se brancher à des tas de sources d'informations. Et ensuite derrière effectivement le LLM nous aide pour tout synthétiser. mais ensuite derrière je pense que pour moi il y a encore un vrai travail humain de validation au niveau de qu'est-ce qu'on garde ensuite derrière comme on le disait tout à l'heure le but c'est pas forcément d'aller tout garder, d'aller garder toute la data brute à l'entrée, moi au début j'avais commencé par le faire Mais rapidement, j'en suis rendu compte qu'en fait, ça ne me servait à rien. Je ne les réalisais jamais, les choses. Ça n'avait pas de valeur en soi, en fait, juste de la date à brut. La date de tour chez Danguitte aussi, ça n'avait pas de sens. En fait, je savais vraiment les données traitées et analysées et comprises que je garde. Et du coup, en fait, il y a quand même une partie d'intervention humaine pour moi qu'on doit garder.
Speaker #1
On parle beaucoup de second cerveau et on parle beaucoup de cas personnels. La question c'est la mémoire d'entreprise, comment on bascule entre ce gros cerveau et la mémoire d'entreprise, qu'est-ce qu'on garde dans ce gros cerveau, qu'est-ce qu'on met dans la mémoire d'entreprise, quelles sont les opérations automatiques, manuelles qui doivent alimenter l'un l'autre. Swan, sur cette architecture et cette imbrication entre ce gros cerveau et la mémoire d'entreprise, je veux bien ton point de vue.
Speaker #3
Je peux répondre juste à la fin ? Désolé, ça me casse ton truc. Il n'y a aucun problème. Juste parce qu'on a des usages différents. Les fichiers source que tu donnes à un PDF, à un second cerveau, moi, je les garde tant que ça peut me servir plus tard. Pourquoi ? Parce qu'il y a différents types de second cerveau qui traitent la donnée différemment. Parce qu'en fait, la vérité d'une donnée, se trouve dans ce fichier brut que tu lui donnes. Ensuite, sur le moment, il va en faire une analyse des fichiers MD qui seront utiles selon le contexte, mais peut-être que plus tard, une nouvelle analyse devra être faite du fichier source plutôt que ce fichier-là, parce qu'il aura pris des raccourcis et figé ça dans un MD qui sera peut-être obsolète avec des nouvelles données sur le contexte. Donc, sauf sur des projets temporaires comme... Un truc con, c'était une recherche d'un véhicule à un moment sur le Boncoin où ils me faisaient des recherches et ils stockaient. Ça, ça s'archive vite. Mais des trucs qui, par exemple pour ma comptabilité, mes factures... Alors, je les garde dans mon repository Git, mais c'est privé, c'est crypté, il y a plein de trucs de protection. Mais ça, j'en ai besoin pour plus tard. Et du coup, il y a le fichier brut et l'analyse.
Speaker #1
Voilà, c'était différentes utilisations. Oui, oui. Puis en plus... Avec l'évolution des modèles et des capacités, peut-être que tu peux avoir des analyses meilleures sur les données brutes. C'est ça.
Speaker #3
À chaque fois qu'il y a un nouveau modèle de fou qui arrive, je passe une semaine à tout repasser mes projets avec une nouvelle intelligence. Vas-y, envoie-moi des résultats encore meilleurs qu'avant. Je m'éclate.
Speaker #1
Génial. Et donc, ta question. Ma question, c'est qu'est-ce que tu gardes ? Comment tu fais pour mettre dans une mémoire d'entreprise, une mémoire partagée avec les collègues ? Et qu'est-ce que tu fais comme opération pour peut-être retirer des choses au passage ? Je ne sais pas.
Speaker #3
Oui. Déjà, j'ai tendance à dire, j'essaie de garder tout ce que moi, j'ai besoin de savoir pour gérer le projet, je garde dedans. Mais l'important, c'est que ce soit bien structuré et que l'IA, et elle le sait qu'il faut que ce soit bien structuré, pour que quand on fait une nouvelle conversation, elle se réhydrate, elle se recharge avec... en sachant à quoi elle sert, tout ça, mais qu'elle, en fonction des questions qu'on lui pose, et pas d'entrée de jeu, qu'elle recharge des choses dans le contexte. Parce qu'une IA avec un contexte sinon trop chargé, il en faut beaucoup maintenant, mais elle devient plus bête. Donc le but étant qu'elle est juste, comme vous en fait, quand vous faites une tâche au travail et que vous avez trop trop d'informations en tête, des fois il y a besoin d'aller faire un tour dehors ou d'arrêter pour vider le contexte dans votre tête. Bye. et reprendre le truc de manière plus frais. Du coup, j'essaie de tout mettre, mais bien rangé pour qu'elle sache où aller, et c'est même pas moi qui le fais, c'est elle, où aller chercher les données. Après, il y a des... Tu m'aiguilles vers ça, comme le second cerveau, on peut mettre tellement de choses dedans, que comme le cerveau humain, vous emmagasinez plein de choses la journée comme informations que vous ne vous rendez même pas compte. Je ne sais pas, moi. ta position, tout ça. Je l'ai en tête, mais sans le conscientiser. Et la nuit, quand on dort, on se rappelle, on range tout ça. Et du coup, c'est peut-être abusif comme parallèle, mais du coup, là, j'ai une commande, et plein de gens ont une commande, Dream, rêve, pour ranger, ou tu peux l'appeler autrement, moi, je l'ai appelée Dream, pour qu'une fois par mois, ça va archiver les choses qui sont anciennes. pas automatiquement, en me demandant, en faisant la liste, ça c'est vieux, ça c'en est où, ça, etc. Et en reclassant, restructurant les dossiers, les MD, les HTML qui sont de la donnée aussi, de la mémoire, pour, comme vous, classer dans, je ne sais pas comment ça s'appelle dans la mémoire, mais dans des zones de mémoire qui sont archivées ou dans un... Aussi, c'est un autre concept que j'ai dans mon LLM Wiki, c'est la mémoire chaud, hot, hot.html, ou MD, où il y a tous mes sujets chauds, elle sait que quand je lui parle, c'est comme ma to-do liste aujourd'hui. Du coup, c'est une grosse passe avec plein de sous-agents pour cliner ma mémoire une fois par mois peut-être.
Speaker #1
La question qui arrive derrière, c'est au début, on a son cerveau à soi, avec ses informations, puis on commence à mélanger ou séparer. Mais des choses personnelles et des choses plutôt pour l'entreprise. Les choses d'entreprise, on les monte dans une mémoire d'entreprise. Cette mémoire d'entreprise, comment on fait pour gérer la sécurité, les habilitations, etc. Et donc là, c'est plus pour toi, Paul. Quand on a une mémoire d'entreprise... Il faut bien parler au logo. Quand on a une mémoire d'entreprise, comment on fait pour gérer les habilitations qu'on a naturellement dans nos systèmes ? Je prends l'entraîneur d'entreprise, on sépare bien qui a accès à quel projet, quels sont les dossiers de direction d'entreprise, quels sont les dossiers sensibles, etc. Comment on fait ça sur une mémoire ou en théorie, qu'on peut accéder à tout quoi ?
Speaker #2
Effectivement, il y a plein de problèmes qui se posent quand on essaie de passer à l'échelle, une mémoire individuelle à l'échelle de l'entreprise. Je n'ai pas la prétention d'avoir réponse à tout, mais je me suis posé des questions et je continue encore à essayer d'affiner mes positions vis-à-vis de ça. Déjà, le premier constat qui n'est juste pas possible avec un dossier rempli de markdown, c'est qu'on peut le copier-coller et que du coup, on est en mesure d'exfiltrer des informations précieuses, raffinées, élaborées, qui ont beaucoup de valeur pour l'entreprise. On est en mesure de les copier-coller en 5 secondes et du coup, potentiellement, c'est une pertinence pour l'entreprise. Et pour le secret industriel, pour toutes ces choses-là, ça, ce n'est pas possible.
Speaker #1
C'est limite trop portable.
Speaker #2
C'est beaucoup trop portable, beaucoup trop précieux, beaucoup trop publié dans un repo git qui ne nous apporte même pas des fois. Et il y a des choses comme ça qui du coup m'ont fait réfléchir à un design que je suis en train d'implémenter et qui en fait est un cerveau d'entreprise qui est hébergé dans le SI de l'entreprise. Et du coup, en interagissant avec ce cerveau, en l'exploitant, on lui fait faire des choses, on lui fait faire des artefacts, on lui fait faire du HTML, du PowerPoint, mais jamais... Dans un cas d'usage commun, il va nous présenter toute sa base de connaissances, il va nous l'afficher. Du coup, il y a différents niveaux de droit. Il y a celui qui peut dialoguer, interroger la base de connaissances pour produire du contenu avec des garde-fous, peut-être du rate limiting, peut-être des habilitations par sujet qu'on peut traiter, etc. Il y a ceux qui vont pouvoir modifier, enrichir la mémoire. Ce n'est pas tout le monde qui redéfinit un processus RH ou un processus compta. Et donc là, c'est les personnes qui sont habilitées à le faire qui vont pouvoir modifier la mémoire à ces endroits-là. Il y a aussi des questions du coup de, mais dans la mémoire, quand on fait le processus d'ingestion de la donnée de l'entreprise dans la seconde ligne, comment on fait ? Du coup, là, j'essaye de me calquer sur ce qui tourne déjà. J'essaye de constater le processus là où il tourne. Exemple, un échange de mail. Si je t'envoie un email, je suis l'émetteur, tu es le récipendeur. Et par conséquent, le seconde loin, il peut comprendre qu'on est tous les deux habilités à avoir l'information. Si je suis en copie, je suis habilité à avoir l'information. et sinon je ne suis pas habilité. Donc après il y a toute une gestion de comportementation, de porosité entre les cercles, etc.
Speaker #1
On peut réintégrer peut-être des règles d'entreprise. Oui,
Speaker #2
on peut réincorporer des groupes dans un milieu d'entreprise, dans notre ID, on peut réincorporer ce qui se fait dans les conversations, etc. Une question qui se pose aussi, c'est quand le second cerveau, on sait plus qu'une personne dans l'entreprise, est-ce qu'elle va dire je sais beaucoup de choses qui sont intéressantes mais je n'ai pas le droit de te le dire ou est-ce qu'elle le met complètement ? l'information qu'on n'est pas censé avoir. Du coup, je pense qu'il y a plusieurs politiques à mettre en œuvre ou à envisager, pas forcément la même pour tout, mais une possibilité serait de dire je t'invite à contacter telle personne dans l'entreprise qui a des informations sur le sujet qui pourraient être utiles. Et du coup, la seconde brain, plutôt qu'à exfiltrer l'information qu'elle n'est pas censée exfiltrer, elle peut rediriger vers la personne humaine qui a l'information et du coup réincorporer la passation de l'information dans un processus humain naturel.
Speaker #1
Génial, génial. Et du coup, ça fait une mémoire de plus, ça fait un système encore en plus. Donc on met des documents dans un intranet SharePoint, par exemple. On discute sur Slack, on a une documentation vivante dans Notion. On a des transcripts de réunions. On garde tous ces transcripts de réunions, ils sont très précieux. Donc on a plein d'endroits où on a d'informations. Nicolas, toi, ton avis, comment on fait pour éviter d'avoir encore une information à droite à gauche et surtout à la fin de se dire on a quatre fois l'information dans les sites d'entreprise et il y en a trois qui ne sont pas à jour ?
Speaker #0
Pour moi, la question d'abord qu'on va se poser, c'est de savoir à quoi sert ce cerveau d'entreprise. Parce qu'en fait, on a des tas d'outils qu'on utilise déjà et qui ont déjà leur rôle. Et donc en fait le fait qu'on veut venir se rajouter ce nouvel outil, il faut qu'il ait un but. Si c'est juste effectivement pour faire des copies de tous les messages-lags, de tous les mails, j'ai envie de dire qu'il ne sert à rien. En fait les informations on les avait déjà. Donc la question qu'il faut voir c'est en fait à quoi sert ce second cerveau. Et donc pour moi un premier usage super intéressant de ce second cerveau c'est qu'on peut très facilement y mettre tout ce qui est transcription de réunion, qui sont des choses que jusqu'à présent on perdait. parce que personne ne s'amusait à retaper les comptes rendus de réunion à chaque fois. Et ensuite, derrière, tout ce qui est agrégation, surtout ce qui est travail fait. On sait que dans la façon dont on travaille aujourd'hui, d'un côté on a les specs, et ensuite derrière on espère que le code qui est créé par les développeurs correspond à peu près aux specs. Et on prie pour que les specs soient à peu près au jour par rapport à ce qu'il y a dans le code. Alors qu'en fait, aujourd'hui, avec les LLM... On arrive assez facilement à automatiser et à simplifier la création de specs qui sont réellement à jour par rapport à ce qu'il y a dans le code. Donc moi, je vois vraiment le second salon d'entreprise à deux extrémités dans le travail. C'est d'un côté tout ce qui est en fait les intentions et toutes les discussions qui font en fait la raison de pourquoi est-ce qu'on a fait les choses, quels étaient nos besoins, toutes les contraintes, toutes les discussions qu'on a eues. Et de l'autre côté, vraiment documenter proprement l'existant de ce qui a été fait. Et ça pour moi c'est vraiment les deux grands usages du second serveur d'entreprise et du coup effectivement à ce niveau là en fait on voit que c'est pas en soi une copie de ce qu'on avait déjà. C'est des choses qu'on aurait pu faire mais qu'on aurait demandé en fait beaucoup de temps et en fait le but voilà c'est de pouvoir automatiser et simplifier en fait ce travail là. Et voilà donc en fait c'est un complément en fait à toutes les applications qu'on avait déjà même si du coup ils s'interfacent avec, ils récupèrent toutes les données.
Speaker #1
Super. Et du coup, comment ça va tenir dans trois ans ? Comment on fait pour que ça reste à jour, ça reste vivant, et qu'on ne se retrouve pas avec certaines parties qui sont plus alignées avec comment l'entreprise a évolué, etc. Comment on gère ça sur un temps long, Swan, à ton avis ? C'est de la perspective, mais je prends l'heure de ton avis. Ça ne me stresse pas du tout, ça. Parce que je vois ça comme de la pâte à modeler un peu.
Speaker #3
Il faut se lancer dedans, il faut enregistrer de la donnée. Les modèles qui arrivent sont de plus en plus intelligents avec des capacités de plus en plus énormes. Du coup, déjà, par rapport à ce que vous disiez juste avant, pour moi, un second cerveau aussi, j'ai tendance à tout centraliser dedans, même si les sources de vérité, Notion, Jira, tout ça, sont ailleurs. des... Dès que possible, ou moi sur un projet perso, quand je peux centraliser tout ce qui est autour d'un projet dans le second cerveau, je trouve que c'est meilleur. Pourquoi je dis ça déjà ? Je ne sais plus. Pour le futur, c'est une pâte à modeler, donc c'est malléable et qui peut se restructurer. C'est pour ça que je commençais simple avec des fichiers MD, puis d'HTML, puis peut-être qu'un jour il y aura des standards. C'est sûr qu'il faudra changer. prends ta mémoire et tu le redonnes à une IA qui va remodeler ça. Aucun stress sur ça.
Speaker #1
Génial. Pour conclure, j'ai une petite question pour tous les trois. Vous avez droit à une phrase. Ça va être hyper court. Une phrase courte. C'est vraiment, si vous avez un conseil, une première action pour lundi matin, pour ceux qui regardent, qui sont avec nous aujourd'hui et ceux qui nous regarderont dans la vidéo plus tard. Vas-y, Paul, commence. Après, une phrase pour toi, Swan, une phrase pour toi, Nicolas, pour conclure.
Speaker #2
Oui, alors, l'idée, ce serait de dire si ce n'est pas déjà fait, de commencer un second brain à titre individuel, parce qu'il y a trop de choses, trop de bribes d'informations, de qualités, de valeurs, qui sont diluées dans une conversation Slack, un email, etc. Et, quelque part, c'est trop dommage de ne pas constituer dès maintenant un corpus qui commence à accumuler de la connaissance. Et après, dans tous les cas, aujourd'hui, on a parlé de systèmes plus ou moins élaborés pour gérer ça. Je pense qu'il y a des solutions qui vont sortir. Chacun y va de sa bonne idée. Moi, je travaille sur un produit qui fait ça. Mais le produit qui le fait, ce n'est pas ça qui a de la valeur. Ce qui a de la valeur, c'est votre seconde loin à vous. Et puis, le conseil que je vais m'appliquer à moi, c'est d'écouter toutes les bonnes idées, les échanges qu'on a eus et regarder dans mes specs ce que je peux changer, ce que je peux simplifier, ce que je peux modifier. pour modifier ma spec de produit.
Speaker #1
Parce que l'IA est très bon aussi pour s'aider à construire et à maintenir son second cerveau. Donc, on utilise son second cerveau pour améliorer son second cerveau. Swan, un conseil ?
Speaker #0
Une action pour lundi matin ?
Speaker #1
Une action ? Enlever la mémoire automatique de votre cloud global et pour reprendre le contrôle de ce qu'il a dans la tête parce qu'à chaque fois que vous conversez avec lui sur Cloud Code ou autre, il enregistre des choses qui sont des fois des raccourcis qu'il prend ou il pense que c'est ainsi pour... Il y a quelque chose des fois qu'il ne sait pas, il va se dire « Ah ben c'est sûrement ça » , donc après peut-être qu'il va l'enregistrer dans la mémoire, et vous, vous ne le voyez pas. Et du coup, ça drift par rapport à la réalité, et donc c'est hyper important. La mémoire est plus importante que le code aujourd'hui dans le source-control, je pense. Et j'ai pas fini ma phrase. Et lancez-vous, en fait, il faut y aller, et pensez, laissez, soyez créatifs, demandez à l'IA plus que ce que vous pensez qu'elle peut faire.
Speaker #0
Génial. Nicolas ?
Speaker #2
C'est être un peu dans le même état d'esprit, c'est-à-dire essayer des choses, lancez-vous. Même si vous n'êtes pas tech, essayez quand même de créer quelque chose. Vous serez surpris et vous apprendrez des choses en le faisant. Dans tous les cas, ce sera intéressant. Essayez des choses.
Speaker #0
Génial. Merci à tous les trois. C'est un sujet qui me plaît beaucoup. sujet de second cerveau mémoire externe donc c'était très sympa d'avoir ce petit échange aujourd'hui un petit tableau ronde c'est un format un peu différent par rapport à ce qu'on fait d'habitude un petit message pour ceux qui vont suivre ça en différé sur Youtube ou qui vont nous écouter sur leur plateforme de podcast préféré, abonnez-vous likez, partagez, voilà c'est assez simple, trois verbes et puis à bientôt pour un prochain contenu avec Sabrika Merci encore. Choisir ce qu'on garde, dans un second cerveau comme dans une mémoire d'entreprise, n'est pas qu'une affaire d'organisation. Dans une solution agentique, le résultat dépend du contexte qu'on fournit à l'agent et du cadre dans lequel il travaille. C'est le contexte de l'Armess Engineering. Lui donner les bons fragments de mémoire, c'est obtenir le bon résultat du premier coup. Choisir ces fragments devient donc une question d'ingénierie, que nos clients du transport et de la logistique se posent déjà. Que ce soit pour outiller le développement logiciel avec des agents, standardiser et fédérer les initiatives via local ou bâtir un socle d'agents métiers partagés, la mémoire, le contexte et le harnais sont au cœur de ces systèmes. Et concevoir et réaliser ces systèmes, c'est le métier d'Extrabrica, l'ingénierie logicielle sur mesure pour la supply chain. Et parce que nous allons jusqu'à la réalisation, nous pouvons tenir une promesse simple, votre logiciel aboutira, nous nous engageons dessus contractuellement. Et n'oubliez pas, le monde se divise en deux catégories. Ceux qui suivent vont pas en prod.

Description

📅 Discutons de VOTRE projet

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Avec Paul Chevalier (Socratiz), Swann Le Vigouroux (Freelance) et Nicolas Malburet (exFabrica).

Paul, Swann et Nicolas comparent leurs seconds cerveaux et cherchent comment en faire une mémoire d’entreprise.

Ce que vous allez apprendre

Ce qu’il faut garder : le savoir raffiné ou jusqu’au fichier brut
Comment ranger une mémoire pour que l’IA ne charge que l’utile
Pourquoi un dossier de markdown ne fait pas une mémoire d’entreprise
Comment gérer les habilitations, y compris quand la mémoire en sait plus que vous
À quoi sert un cerveau d’entreprise face aux outils existants
Pourquoi désactiver la mémoire automatique de votre assistant IA

Ressources mentionnées

Pour contacter ou suivre les invités

Disponible en vidéo sur Youtube

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Postproduction Audio : Guillaume Lefebvre (https://studioecho.webflow.io/)

Music by MADiRFAN from Pixabay

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

Speaker #0
La question d'abord qu'on va se poser, c'est de savoir à quoi sert ce cerveau d'entreprise. Parce qu'en fait, on a des tas d'outils qu'on utilise déjà et qui ont déjà leur rôle. Et donc, le fait qu'on va devenir se rajouter ce nouvel outil, il faut qu'il ait un but. Si c'est juste pour faire des copies de tous les messages flac, de tous les mails, j'ai envie de dire qu'il ne sert à rien.
Speaker #1
Recopier vos mails dans une IA n'ajoutera en effet qu'une copie supplémentaire à une information qui existe déjà à 4 endroits, dont 3 périmés. Ce qui manque... C'est ce qu'aucune source ne permet de reconstruire. Le raisonnement que l'expert y ajoute et pourquoi un choix a été fait. Ce savoir vit dans la tête des experts et de plus en plus dans le second cerveau qu'ils construisent avec l'IA. La grande question que l'on se pose, c'est comment le faire passer dans une mémoire d'entreprise. J'ai posé cette question à trois d'entre eux pendant le Comit, une conférence tech qu'Exabrica organise à Aix-en-Provence. Ceci qu'il faut garder déjà, il diverge. Paul Chevalier du cabinet Socrates et Nicolas Malbure, ingénieur chez Exabrica, garde le résultat et laisse filer la donnée brute. A l'inverse, Soin de Vigourou, ancien CTO, garde jusqu'au fichier brut. On verra ensuite ce qu'il faut anticiper pour une mémoire d'entreprise, comment éviter qu'elle se copie en 5 secondes, et que faire quand elle en sait plus que vous n'avez le droit d'en savoir. Inutile de tout noter, nous avons fait un guide de l'épisode qui compare les 3 systèmes côte à côte et rassemble les questions à vous poser avant de vous lancer. Le lien est en description. Pour commencer, chacun présente son système. Vas-y Nicolas, commence.
Speaker #0
Alors, moi du coup j'ai créé un second cerveau essentiellement personnel. L'idée c'est essentiellement de pouvoir prendre des notes sur des tas de choses qui m'intéressent. Donc je peux lui passer par exemple des liens vers des articles, de blogs, des vidéos YouTube, des repo-gits, des tas de choses. Il va essayer de faire ce qu'il va aller récupérer les données, il va les convertir en markdown, il va faire ensuite une analyse avec un élème dessus, c'est-à-dire qu'il va faire un résumé, il va essayer de me donner son avis, il va essayer de prendre du recul. Sur le sujet, moi derrière, je vais prendre une décision sur est-ce que j'intègre ces connaissances à ma base personnelle. Mon LLM va me proposer différents routages et moi je vais prendre des décisions dessus pour voir dans quelle catégorie les choses vont. Est-ce que ça parle d'IR, est-ce que ça parle de géopolitique, est-ce que ça parle d'histoire, etc. Et ensuite, en fonction de mes décisions, ça intègre mon second cerveau. Ça, c'est tout mon système d'investissement. Et ensuite, derrière, j'ai une deuxième application qui est plus un site web qui permet d'afficher tous les comptes rendus, structurés, avec différents niveaux de publication. C'est-à-dire qu'il y a des choses qui sont publiques, donc qui sont consultables vraiment sur Internet. Il y a des choses qui sont en draft, qui sont des brouillons sur lesquels je vais retravailler, parce que le principe, c'est quand même que je valide tout ce que je publie. Et ensuite, il y a des choses qui sont simplement du contenu privé, qui restent uniquement sur mon ordinateur et auxquelles personne n'aura jamais accès.
Speaker #2
Paul ? Pour ma part, l'usage que je fais du second cerveau ou du LMWiki, en fait, il y a deux use cases typiques. Le premier, c'est de faire de la rétro-ingénierie sur du contenu existant. Donc j'envoie un document potentiellement volumineux qui a été fait dans un contexte précis et puis j'en détermine un petit peu l'essence. Je fais comme en quelque sorte une compaction de contexte dans le but de produire un document qui est réutilisable et que je vais intégrer dans une base de connaissances utilisable dans un contexte plus large que le document initial. Donc en gros, potentiellement tous les documents de l'entreprise, toutes les conversations email ou toutes les conversations Slack pourrait être du matériau éligible à cette roue rétro-ingénierie qui permet par exemple de passer d'une... donné, comme un email, à une connaissance, un savoir, comme par exemple un processus. Et après, il y a un deuxième musquette que j'utilise, c'est ce que j'appelle personnellement recherche agentique. Je ne sais pas comment appeler ça différemment. En gros, c'est une conversation que j'entretiens avec mon LLM pour défricher un sujet, essayer de comprendre les enjeux et de travailler un peu la question, la retourner dans tous les sens. Et du coup, là, je suis directement dans une phase de production de points Markdown à partir d'une conversation faite avec l'IA. L'IA me permet d'automatiser le sourcing de ce que je produis, de vérifier mes hypothèses. Et du coup, ça me permet, par exemple, de déterminer des pistes d'axes stratégiques, de peaufiner les spécifications d'un produit, etc. Après, d'un point de vue technique, j'ai commencé très, très simple. Un dossier avec des Markdown dedans et Cloud Cowork qui s'occupe de ça. C'est hyper basique, mais le concept même du LMWiki, comme l'avait un peu théorisé André Carpati, il est là. L'essentiel est là, donc ça marche. Et j'ai aussi, par ailleurs, un coffre Obsidian et puis Cloud qui est connecté à ça, parce qu'on en parle beaucoup, je voulais tester. Il y a une valeur ajoutée, mais quelque part, l'essentiel était déjà, pour moi, de mon côté des choses, selon moi, était déjà fait dans Cowork. Et d'un point de vue professionnel, je travaille aussi dans un groupe de mon entreprise qui s'intéresse aux notions de jumeaux numériques, aux notions de LLM Wiki, de second brain, de mémoire individuelle, des mémoires d'entreprise. On essaye de se faire un vocabulaire interne sur ces notions-là et puis de passer à l'échelle la mémoire individuelle vers une mémoire d'entreprise. Et donc là, ça ouvre à plein plein de questions.
Speaker #1
Ça va être un peu le sujet du jour. Swan, ton système ?
Speaker #3
Mon système, je vais le déplier, l'explication, avec un peu l'historique, mon parcours depuis décembre dernier. Parce que, pour voir, aussi comme toi, j'essaie d'être le plus simple dans mes besoins, et mes besoins ont vachement évolué depuis décembre, donc j'ai changé un peu, pas de carrière, mais l'année dernière j'étais CTO, j'ai arrêté, et je suis revenu sur un projet de dev classique. Ou ce développement-là d'un back-office, d'une application mobile, qu'importe. Ce n'était pas ça pour moi mon vrai objectif. Mon objectif, c'était, maintenant que je suis débarrassé de tout ce qui est charge de CTO, de legacy, de plein de contraintes, un projet from scratch. Je vais à fond dans l'IA et voir ce que ça donne avec pour objectif. progressivement de pouvoir automatiser le plus de choses possibles et m'alléger le cerveau en fait. Donc rapidement, avec l'IA, j'ai construit une équipe de développeurs, des agents, tout ça, mais aussi je lui ai donné toutes les informations de ce projet-là que j'ai voulu enregistrer petit à petit. Puis il y a eu le concept de LLM Wiki d'André Carpati, qui est juste un petit texte. qu'on prend et que lui nous invite à... c'est un peu comme une bouture de plante. On prend et on le replante chez nous et on le fait à notre sauce. Et je l'ai amélioré avec l'utilisation de mois en mois en rajoutant des features. Et donc ça, c'est quelque chose qui, avec chaque discussion avec l'IA, avec l'orchestrateur, il sait que l'on veut enregistrer toutes ces données progressivement dans des fichiers MD. Donc, pour répondre à ta question de base, c'est des fichiers MD. C'est aussi des fichiers HTML qui sont aussi la mémoire, qui sont visuels. Et c'est des repo-gits. Repo-gits à fond parce que, pour moi maintenant, la mémoire, c'est plus important que le code. Et j'ai besoin de voir tout ce qu'il y a dans la mémoire de Cloud, qui n'est pas des fichiers cachés. Tout doit être visible et contrôlé par moi. Et après, à partir de ça, il fait du code, il fait d'autres outputs. Donc, c'est hyper important. Et du coup, mon second cerveau, à la base, ça a été un truc pour un projet précis. Et j'ai aussi un second cerveau personnel où je fais plein de projets personnels, du juridique, de la gestion de piscine. Mais ça, c'était une catastrophe. Et j'ai tendance à bien séparer les deux, en fait. Dans le cerveau de projet, je m'utilise mon cerveau. et le cerveau de projet avec en ligne de mire que tout le monde puisse l'utiliser pour que tout le monde puisse améliorer ses données projet. Pour après peut-être aussi partager la donnée entre tous les projets au niveau de l'entreprise et qui est la gestion de gouvernance et on en reparlera plus tard.
Speaker #1
Donc voilà le parcours un peu progressivement de mes besoins et d'où j'en suis. Merci Swan, ça ouvre quelques questions. J'ai une première question pour toi Paul. Qu'est-ce qu'on ne veut plus perdre aujourd'hui ? Ou au contraire, qu'est-ce qu'on accepte de perdre selon toi ?
Speaker #2
Très bonne question. Alors déjà, le système que j'essaie de mettre en place à l'échelle individuelle et celle de mon entreprise, c'est quelque chose qui est un peu calqué sur une mémoire humaine. Et donc, toute mémoire humaine, pour être utilisable, doit identifier ce qui est important, condenser le contexte, un peu comme la phase de compaction d'un agent de codage par exemple, pour garder ce qui est hyper condensé et hyper important. Et à l'inverse, tout ce qui va être de l'ordre de la data non raffinée, très volumineuse et très peu concentrée en informations importantes, ça, je vais plutôt accepter de laisser filer. Et du coup, ça met en évidence que le cycle de vie de la data n'est pas le même que celui de l'information, qui n'est pas le même que celui du savoir, etc. Et typiquement, dans mon cerveau individuel ou d'entreprise, je mets des informations, des savoirs et des choses qui ont nécessité de la réflexion et de la maturation. et je ne mets pas de données. Donc le cycle de vie de l'email, de la conversation Slack, je laisse filer, et par contre, j'ai besoin de distiller ce matériau comme du minerai brut, grosse quantité, peu concentré, je le concentre et je le mets dans le second brain. Et donc le second brain, lui, comme tu disais, soit moi aussi je le versionne d'un Git pour pouvoir revenir en arrière, pour pouvoir corriger potentiellement une dérive du LLM s'il a entretenu le corpus d'une manière qui ne me convenait pas, pour pouvoir revenir en arrière. Donc cette partie-là, je la versionne, mais par contre, la donnée source qui a permis d'alimenter la mémoire, ça, c'est quelque chose que je peux laisser filer. Et de la même manière, j'utilise la mémoire d'entreprise ou individuelle pour mémoriser des choses, les ressortir, mais aussi pour produire du contenu, pour produire des artefacts, pour produire un HTML de présentation, un PowerPoint de deck commercial, potentiellement du code, une spec. Et tous ces outputs-là, je ne les mets pas dans la mémoire. L'idée, c'est que dans le workflow de travail, je puisse refaire les artefacts facilement à partir de la mémoire. Et du coup, les outputs tels qu'un deck pour UpPoint, je ne le mets pas dedans.
Speaker #1
Swan, je veux bien ton avis aussi sur ce sujet complémentaire, sur justement, qu'est-ce que tu gardes dans ce second cerveau qu'on retrouve nulle part d'autre ? Pourquoi on a besoin de second cerveau du coup, quelque part ? Pourquoi les livrables, le code, etc., ça ne suffit pas ?
Speaker #3
Alors c'est pas encore un livrable, cette mémoire. de projet. Ça pourrait le devenir. Le début de tout ça, c'est de me dire, ça va me faciliter la vie, ma charge de choses à savoir dans ma tête. Je fais beaucoup de parallèles entre nos cerveaux et l'IA et ce qu'on cerveau, il y a plein de choses qui ressemblent. Tout ce que j'ai dans la tête, je veux le dumper, tout ce que j'entends lors des réunions sur Slack, dès que j'ai une petite information du projet, je lui dis et il sait qu'il doit enregistrer. Ça sert à quoi ? Je me disais que ça sert à faciliter ma vie ensuite quand un client pose une question sur un truc. Je n'ai pas à réexpliquer tout à l'IA à chaque fois que je lui parle. Je lui donne un copier-coller dans Slack de Arnaud m'a dit un nanana. Il sait qu'il y a Arnaud dans le projet. Je ne vais pas avoir à le corriger derrière. Donc absolument toutes les données que j'ai moi du projet, je trouve que ça facilite ma vie par la suite. ça aide du coup à réfléchir mieux, à déléguer la réflexion à ce second cerveau, après qu'elle fasse le plus de choses pour moi, tout en étant pédagogue avec moi une fois qu'elle a des résultats après des réflexions, puis que j'en suis responsable, que je comprenne tout le procédé de pensée.
Speaker #1
La difficulté qui peut arriver, c'est... Que alimenter ce second cerveau, ça peut nécessiter un peu d'effort. Si par exemple, le système le plus simple, c'est je construis quelque chose et je fais un export dans un fichier MD, mais ça nécessite de qu'est-ce que je mets dans le fichier MD, etc. Je pose des questions, de le relire, ça peut être lourd, etc. Nicolas, toi je sais que tu as un système qui est plutôt très léger, où la capture est assez facile. pour alimenter le second cerveau. Qu'est-ce que tu en penses ? Qu'est-ce que tu veux partager là-dessus ? Comment on fait pour que ça soit simple, que ça reste simple ?
Speaker #0
Alors, je dirais que ce n'est pas forcément le but que ce soit simple, dans le sens où il faut quand même qu'il y ait un effort. C'est-à-dire qu'en fait, tu peux assez facilement tout automatiser. Mais le problème c'est que derrière tu ne sais plus ce qu'il y a dans ton second cerveau. Alors que pour moi le but c'est quand même que mon premier cerveau sache d'abord, connaisse toutes les informations, et en fait le deuxième cerveau est plus une aide, une béquille, pour se souvenir des choses. Donc en fait, toute la partie acquisition des informations, c'est assez facile de se brancher à des tas de sources d'informations. Et ensuite derrière effectivement le LLM nous aide pour tout synthétiser. mais ensuite derrière je pense que pour moi il y a encore un vrai travail humain de validation au niveau de qu'est-ce qu'on garde ensuite derrière comme on le disait tout à l'heure le but c'est pas forcément d'aller tout garder, d'aller garder toute la data brute à l'entrée, moi au début j'avais commencé par le faire Mais rapidement, j'en suis rendu compte qu'en fait, ça ne me servait à rien. Je ne les réalisais jamais, les choses. Ça n'avait pas de valeur en soi, en fait, juste de la date à brut. La date de tour chez Danguitte aussi, ça n'avait pas de sens. En fait, je savais vraiment les données traitées et analysées et comprises que je garde. Et du coup, en fait, il y a quand même une partie d'intervention humaine pour moi qu'on doit garder.
Speaker #1
On parle beaucoup de second cerveau et on parle beaucoup de cas personnels. La question c'est la mémoire d'entreprise, comment on bascule entre ce gros cerveau et la mémoire d'entreprise, qu'est-ce qu'on garde dans ce gros cerveau, qu'est-ce qu'on met dans la mémoire d'entreprise, quelles sont les opérations automatiques, manuelles qui doivent alimenter l'un l'autre. Swan, sur cette architecture et cette imbrication entre ce gros cerveau et la mémoire d'entreprise, je veux bien ton point de vue.
Speaker #3
Je peux répondre juste à la fin ? Désolé, ça me casse ton truc. Il n'y a aucun problème. Juste parce qu'on a des usages différents. Les fichiers source que tu donnes à un PDF, à un second cerveau, moi, je les garde tant que ça peut me servir plus tard. Pourquoi ? Parce qu'il y a différents types de second cerveau qui traitent la donnée différemment. Parce qu'en fait, la vérité d'une donnée, se trouve dans ce fichier brut que tu lui donnes. Ensuite, sur le moment, il va en faire une analyse des fichiers MD qui seront utiles selon le contexte, mais peut-être que plus tard, une nouvelle analyse devra être faite du fichier source plutôt que ce fichier-là, parce qu'il aura pris des raccourcis et figé ça dans un MD qui sera peut-être obsolète avec des nouvelles données sur le contexte. Donc, sauf sur des projets temporaires comme... Un truc con, c'était une recherche d'un véhicule à un moment sur le Boncoin où ils me faisaient des recherches et ils stockaient. Ça, ça s'archive vite. Mais des trucs qui, par exemple pour ma comptabilité, mes factures... Alors, je les garde dans mon repository Git, mais c'est privé, c'est crypté, il y a plein de trucs de protection. Mais ça, j'en ai besoin pour plus tard. Et du coup, il y a le fichier brut et l'analyse.
Speaker #1
Voilà, c'était différentes utilisations. Oui, oui. Puis en plus... Avec l'évolution des modèles et des capacités, peut-être que tu peux avoir des analyses meilleures sur les données brutes. C'est ça.
Speaker #3
À chaque fois qu'il y a un nouveau modèle de fou qui arrive, je passe une semaine à tout repasser mes projets avec une nouvelle intelligence. Vas-y, envoie-moi des résultats encore meilleurs qu'avant. Je m'éclate.
Speaker #1
Génial. Et donc, ta question. Ma question, c'est qu'est-ce que tu gardes ? Comment tu fais pour mettre dans une mémoire d'entreprise, une mémoire partagée avec les collègues ? Et qu'est-ce que tu fais comme opération pour peut-être retirer des choses au passage ? Je ne sais pas.
Speaker #3
Oui. Déjà, j'ai tendance à dire, j'essaie de garder tout ce que moi, j'ai besoin de savoir pour gérer le projet, je garde dedans. Mais l'important, c'est que ce soit bien structuré et que l'IA, et elle le sait qu'il faut que ce soit bien structuré, pour que quand on fait une nouvelle conversation, elle se réhydrate, elle se recharge avec... en sachant à quoi elle sert, tout ça, mais qu'elle, en fonction des questions qu'on lui pose, et pas d'entrée de jeu, qu'elle recharge des choses dans le contexte. Parce qu'une IA avec un contexte sinon trop chargé, il en faut beaucoup maintenant, mais elle devient plus bête. Donc le but étant qu'elle est juste, comme vous en fait, quand vous faites une tâche au travail et que vous avez trop trop d'informations en tête, des fois il y a besoin d'aller faire un tour dehors ou d'arrêter pour vider le contexte dans votre tête. Bye. et reprendre le truc de manière plus frais. Du coup, j'essaie de tout mettre, mais bien rangé pour qu'elle sache où aller, et c'est même pas moi qui le fais, c'est elle, où aller chercher les données. Après, il y a des... Tu m'aiguilles vers ça, comme le second cerveau, on peut mettre tellement de choses dedans, que comme le cerveau humain, vous emmagasinez plein de choses la journée comme informations que vous ne vous rendez même pas compte. Je ne sais pas, moi. ta position, tout ça. Je l'ai en tête, mais sans le conscientiser. Et la nuit, quand on dort, on se rappelle, on range tout ça. Et du coup, c'est peut-être abusif comme parallèle, mais du coup, là, j'ai une commande, et plein de gens ont une commande, Dream, rêve, pour ranger, ou tu peux l'appeler autrement, moi, je l'ai appelée Dream, pour qu'une fois par mois, ça va archiver les choses qui sont anciennes. pas automatiquement, en me demandant, en faisant la liste, ça c'est vieux, ça c'en est où, ça, etc. Et en reclassant, restructurant les dossiers, les MD, les HTML qui sont de la donnée aussi, de la mémoire, pour, comme vous, classer dans, je ne sais pas comment ça s'appelle dans la mémoire, mais dans des zones de mémoire qui sont archivées ou dans un... Aussi, c'est un autre concept que j'ai dans mon LLM Wiki, c'est la mémoire chaud, hot, hot.html, ou MD, où il y a tous mes sujets chauds, elle sait que quand je lui parle, c'est comme ma to-do liste aujourd'hui. Du coup, c'est une grosse passe avec plein de sous-agents pour cliner ma mémoire une fois par mois peut-être.
Speaker #1
La question qui arrive derrière, c'est au début, on a son cerveau à soi, avec ses informations, puis on commence à mélanger ou séparer. Mais des choses personnelles et des choses plutôt pour l'entreprise. Les choses d'entreprise, on les monte dans une mémoire d'entreprise. Cette mémoire d'entreprise, comment on fait pour gérer la sécurité, les habilitations, etc. Et donc là, c'est plus pour toi, Paul. Quand on a une mémoire d'entreprise... Il faut bien parler au logo. Quand on a une mémoire d'entreprise, comment on fait pour gérer les habilitations qu'on a naturellement dans nos systèmes ? Je prends l'entraîneur d'entreprise, on sépare bien qui a accès à quel projet, quels sont les dossiers de direction d'entreprise, quels sont les dossiers sensibles, etc. Comment on fait ça sur une mémoire ou en théorie, qu'on peut accéder à tout quoi ?
Speaker #2
Effectivement, il y a plein de problèmes qui se posent quand on essaie de passer à l'échelle, une mémoire individuelle à l'échelle de l'entreprise. Je n'ai pas la prétention d'avoir réponse à tout, mais je me suis posé des questions et je continue encore à essayer d'affiner mes positions vis-à-vis de ça. Déjà, le premier constat qui n'est juste pas possible avec un dossier rempli de markdown, c'est qu'on peut le copier-coller et que du coup, on est en mesure d'exfiltrer des informations précieuses, raffinées, élaborées, qui ont beaucoup de valeur pour l'entreprise. On est en mesure de les copier-coller en 5 secondes et du coup, potentiellement, c'est une pertinence pour l'entreprise. Et pour le secret industriel, pour toutes ces choses-là, ça, ce n'est pas possible.
Speaker #1
C'est limite trop portable.
Speaker #2
C'est beaucoup trop portable, beaucoup trop précieux, beaucoup trop publié dans un repo git qui ne nous apporte même pas des fois. Et il y a des choses comme ça qui du coup m'ont fait réfléchir à un design que je suis en train d'implémenter et qui en fait est un cerveau d'entreprise qui est hébergé dans le SI de l'entreprise. Et du coup, en interagissant avec ce cerveau, en l'exploitant, on lui fait faire des choses, on lui fait faire des artefacts, on lui fait faire du HTML, du PowerPoint, mais jamais... Dans un cas d'usage commun, il va nous présenter toute sa base de connaissances, il va nous l'afficher. Du coup, il y a différents niveaux de droit. Il y a celui qui peut dialoguer, interroger la base de connaissances pour produire du contenu avec des garde-fous, peut-être du rate limiting, peut-être des habilitations par sujet qu'on peut traiter, etc. Il y a ceux qui vont pouvoir modifier, enrichir la mémoire. Ce n'est pas tout le monde qui redéfinit un processus RH ou un processus compta. Et donc là, c'est les personnes qui sont habilitées à le faire qui vont pouvoir modifier la mémoire à ces endroits-là. Il y a aussi des questions du coup de, mais dans la mémoire, quand on fait le processus d'ingestion de la donnée de l'entreprise dans la seconde ligne, comment on fait ? Du coup, là, j'essaye de me calquer sur ce qui tourne déjà. J'essaye de constater le processus là où il tourne. Exemple, un échange de mail. Si je t'envoie un email, je suis l'émetteur, tu es le récipendeur. Et par conséquent, le seconde loin, il peut comprendre qu'on est tous les deux habilités à avoir l'information. Si je suis en copie, je suis habilité à avoir l'information. et sinon je ne suis pas habilité. Donc après il y a toute une gestion de comportementation, de porosité entre les cercles, etc.
Speaker #1
On peut réintégrer peut-être des règles d'entreprise. Oui,
Speaker #2
on peut réincorporer des groupes dans un milieu d'entreprise, dans notre ID, on peut réincorporer ce qui se fait dans les conversations, etc. Une question qui se pose aussi, c'est quand le second cerveau, on sait plus qu'une personne dans l'entreprise, est-ce qu'elle va dire je sais beaucoup de choses qui sont intéressantes mais je n'ai pas le droit de te le dire ou est-ce qu'elle le met complètement ? l'information qu'on n'est pas censé avoir. Du coup, je pense qu'il y a plusieurs politiques à mettre en œuvre ou à envisager, pas forcément la même pour tout, mais une possibilité serait de dire je t'invite à contacter telle personne dans l'entreprise qui a des informations sur le sujet qui pourraient être utiles. Et du coup, la seconde brain, plutôt qu'à exfiltrer l'information qu'elle n'est pas censée exfiltrer, elle peut rediriger vers la personne humaine qui a l'information et du coup réincorporer la passation de l'information dans un processus humain naturel.
Speaker #1
Génial, génial. Et du coup, ça fait une mémoire de plus, ça fait un système encore en plus. Donc on met des documents dans un intranet SharePoint, par exemple. On discute sur Slack, on a une documentation vivante dans Notion. On a des transcripts de réunions. On garde tous ces transcripts de réunions, ils sont très précieux. Donc on a plein d'endroits où on a d'informations. Nicolas, toi, ton avis, comment on fait pour éviter d'avoir encore une information à droite à gauche et surtout à la fin de se dire on a quatre fois l'information dans les sites d'entreprise et il y en a trois qui ne sont pas à jour ?
Speaker #0
Pour moi, la question d'abord qu'on va se poser, c'est de savoir à quoi sert ce cerveau d'entreprise. Parce qu'en fait, on a des tas d'outils qu'on utilise déjà et qui ont déjà leur rôle. Et donc en fait le fait qu'on veut venir se rajouter ce nouvel outil, il faut qu'il ait un but. Si c'est juste effectivement pour faire des copies de tous les messages-lags, de tous les mails, j'ai envie de dire qu'il ne sert à rien. En fait les informations on les avait déjà. Donc la question qu'il faut voir c'est en fait à quoi sert ce second cerveau. Et donc pour moi un premier usage super intéressant de ce second cerveau c'est qu'on peut très facilement y mettre tout ce qui est transcription de réunion, qui sont des choses que jusqu'à présent on perdait. parce que personne ne s'amusait à retaper les comptes rendus de réunion à chaque fois. Et ensuite, derrière, tout ce qui est agrégation, surtout ce qui est travail fait. On sait que dans la façon dont on travaille aujourd'hui, d'un côté on a les specs, et ensuite derrière on espère que le code qui est créé par les développeurs correspond à peu près aux specs. Et on prie pour que les specs soient à peu près au jour par rapport à ce qu'il y a dans le code. Alors qu'en fait, aujourd'hui, avec les LLM... On arrive assez facilement à automatiser et à simplifier la création de specs qui sont réellement à jour par rapport à ce qu'il y a dans le code. Donc moi, je vois vraiment le second salon d'entreprise à deux extrémités dans le travail. C'est d'un côté tout ce qui est en fait les intentions et toutes les discussions qui font en fait la raison de pourquoi est-ce qu'on a fait les choses, quels étaient nos besoins, toutes les contraintes, toutes les discussions qu'on a eues. Et de l'autre côté, vraiment documenter proprement l'existant de ce qui a été fait. Et ça pour moi c'est vraiment les deux grands usages du second serveur d'entreprise et du coup effectivement à ce niveau là en fait on voit que c'est pas en soi une copie de ce qu'on avait déjà. C'est des choses qu'on aurait pu faire mais qu'on aurait demandé en fait beaucoup de temps et en fait le but voilà c'est de pouvoir automatiser et simplifier en fait ce travail là. Et voilà donc en fait c'est un complément en fait à toutes les applications qu'on avait déjà même si du coup ils s'interfacent avec, ils récupèrent toutes les données.
Speaker #1
Super. Et du coup, comment ça va tenir dans trois ans ? Comment on fait pour que ça reste à jour, ça reste vivant, et qu'on ne se retrouve pas avec certaines parties qui sont plus alignées avec comment l'entreprise a évolué, etc. Comment on gère ça sur un temps long, Swan, à ton avis ? C'est de la perspective, mais je prends l'heure de ton avis. Ça ne me stresse pas du tout, ça. Parce que je vois ça comme de la pâte à modeler un peu.
Speaker #3
Il faut se lancer dedans, il faut enregistrer de la donnée. Les modèles qui arrivent sont de plus en plus intelligents avec des capacités de plus en plus énormes. Du coup, déjà, par rapport à ce que vous disiez juste avant, pour moi, un second cerveau aussi, j'ai tendance à tout centraliser dedans, même si les sources de vérité, Notion, Jira, tout ça, sont ailleurs. des... Dès que possible, ou moi sur un projet perso, quand je peux centraliser tout ce qui est autour d'un projet dans le second cerveau, je trouve que c'est meilleur. Pourquoi je dis ça déjà ? Je ne sais plus. Pour le futur, c'est une pâte à modeler, donc c'est malléable et qui peut se restructurer. C'est pour ça que je commençais simple avec des fichiers MD, puis d'HTML, puis peut-être qu'un jour il y aura des standards. C'est sûr qu'il faudra changer. prends ta mémoire et tu le redonnes à une IA qui va remodeler ça. Aucun stress sur ça.
Speaker #1
Génial. Pour conclure, j'ai une petite question pour tous les trois. Vous avez droit à une phrase. Ça va être hyper court. Une phrase courte. C'est vraiment, si vous avez un conseil, une première action pour lundi matin, pour ceux qui regardent, qui sont avec nous aujourd'hui et ceux qui nous regarderont dans la vidéo plus tard. Vas-y, Paul, commence. Après, une phrase pour toi, Swan, une phrase pour toi, Nicolas, pour conclure.
Speaker #2
Oui, alors, l'idée, ce serait de dire si ce n'est pas déjà fait, de commencer un second brain à titre individuel, parce qu'il y a trop de choses, trop de bribes d'informations, de qualités, de valeurs, qui sont diluées dans une conversation Slack, un email, etc. Et, quelque part, c'est trop dommage de ne pas constituer dès maintenant un corpus qui commence à accumuler de la connaissance. Et après, dans tous les cas, aujourd'hui, on a parlé de systèmes plus ou moins élaborés pour gérer ça. Je pense qu'il y a des solutions qui vont sortir. Chacun y va de sa bonne idée. Moi, je travaille sur un produit qui fait ça. Mais le produit qui le fait, ce n'est pas ça qui a de la valeur. Ce qui a de la valeur, c'est votre seconde loin à vous. Et puis, le conseil que je vais m'appliquer à moi, c'est d'écouter toutes les bonnes idées, les échanges qu'on a eus et regarder dans mes specs ce que je peux changer, ce que je peux simplifier, ce que je peux modifier. pour modifier ma spec de produit.
Speaker #1
Parce que l'IA est très bon aussi pour s'aider à construire et à maintenir son second cerveau. Donc, on utilise son second cerveau pour améliorer son second cerveau. Swan, un conseil ?
Speaker #0
Une action pour lundi matin ?
Speaker #1
Une action ? Enlever la mémoire automatique de votre cloud global et pour reprendre le contrôle de ce qu'il a dans la tête parce qu'à chaque fois que vous conversez avec lui sur Cloud Code ou autre, il enregistre des choses qui sont des fois des raccourcis qu'il prend ou il pense que c'est ainsi pour... Il y a quelque chose des fois qu'il ne sait pas, il va se dire « Ah ben c'est sûrement ça » , donc après peut-être qu'il va l'enregistrer dans la mémoire, et vous, vous ne le voyez pas. Et du coup, ça drift par rapport à la réalité, et donc c'est hyper important. La mémoire est plus importante que le code aujourd'hui dans le source-control, je pense. Et j'ai pas fini ma phrase. Et lancez-vous, en fait, il faut y aller, et pensez, laissez, soyez créatifs, demandez à l'IA plus que ce que vous pensez qu'elle peut faire.
Speaker #0
Génial. Nicolas ?
Speaker #2
C'est être un peu dans le même état d'esprit, c'est-à-dire essayer des choses, lancez-vous. Même si vous n'êtes pas tech, essayez quand même de créer quelque chose. Vous serez surpris et vous apprendrez des choses en le faisant. Dans tous les cas, ce sera intéressant. Essayez des choses.
Speaker #0
Génial. Merci à tous les trois. C'est un sujet qui me plaît beaucoup. sujet de second cerveau mémoire externe donc c'était très sympa d'avoir ce petit échange aujourd'hui un petit tableau ronde c'est un format un peu différent par rapport à ce qu'on fait d'habitude un petit message pour ceux qui vont suivre ça en différé sur Youtube ou qui vont nous écouter sur leur plateforme de podcast préféré, abonnez-vous likez, partagez, voilà c'est assez simple, trois verbes et puis à bientôt pour un prochain contenu avec Sabrika Merci encore. Choisir ce qu'on garde, dans un second cerveau comme dans une mémoire d'entreprise, n'est pas qu'une affaire d'organisation. Dans une solution agentique, le résultat dépend du contexte qu'on fournit à l'agent et du cadre dans lequel il travaille. C'est le contexte de l'Armess Engineering. Lui donner les bons fragments de mémoire, c'est obtenir le bon résultat du premier coup. Choisir ces fragments devient donc une question d'ingénierie, que nos clients du transport et de la logistique se posent déjà. Que ce soit pour outiller le développement logiciel avec des agents, standardiser et fédérer les initiatives via local ou bâtir un socle d'agents métiers partagés, la mémoire, le contexte et le harnais sont au cœur de ces systèmes. Et concevoir et réaliser ces systèmes, c'est le métier d'Extrabrica, l'ingénierie logicielle sur mesure pour la supply chain. Et parce que nous allons jusqu'à la réalisation, nous pouvons tenir une promesse simple, votre logiciel aboutira, nous nous engageons dessus contractuellement. Et n'oubliez pas, le monde se divise en deux catégories. Ceux qui suivent vont pas en prod.

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