Bonjour !

Ce dimanche, je te propose un grand défi !

Je t'invite à passer de ChatGPT à un projet beaucoup plus ambitieux.

Je vais t’apprendre configurer un agent d'intelligence artificielle personnalisé installé sur ton ordinateur. C'est à dire un vrai collaborateur, capable de manipuler des fichiers et de se créer ses propres outils. Objectif : remplacer ton chatbot avec ses deux mains gauches à qui tu dois tout réexpliquer à chaque conversation.

L'architecture qui rend ça possible s'appelle Claude Code. C'est un agent IA à tout faire. Un outil encore peu connu en dehors des développeurs, mais qui est désormais accessible à tout le monde.

Dans cette lettre, je vais t'expliquer pourquoi cette technologie est en train de tout bousculer, comment elle fonctionne, et surtout comment l'installer très simplement pour démarrer dès aujourd'hui. Même sans compétences techniques.

Tu vas avoir un peu peur au début mais, tu verras, c'est beaucoup plus simple qu'il n'y parait. Pense à sauvegarder ce guide !

COMPRENDRE

Derrière la folie OpenClaw, une mystérieuse IA…

Alors si tu as passé ces quinze derniers jours dans une cabane en bois, tu n'as peut-être pas entendu parler d'OpenClaw (précédemment appelé ClawdBot puis MoltBot). Toute la sphère tech en a parlé, en mode IA-pocalypse now.

Cet agent autonome, codé par une IA dans le garage d'un ingénieur autrichien en post-dépression, a été le protagoniste d'un scénario digne de la science-fiction mais aussi d’un enfer en terme de sécurité. En quelques jours, les agents OpenClaw ont envahi le web, créé un réseau social interdit aux humains, fondé une religion, un peu comme si on avait lâché un troupeau de Gremlins dans nos ordinateurs.

J'ai passé cinq jours à jouer avec cet agent d'IA sauvage. Résultat : beaucoup de galères, de petites frayeurs, un chaos total dans ses fichiers et 80€ partis en fumée. C'est en partie de ma faute.

OpenClaw reste un vrai laboratoire de l'autonomie et de l'IA du futur. En gros : c'est une IA qui tourne en continu sur ta machine, se fabrique ses propres outils, accumule de la mémoire sans jamais repartir de zéro, et se réveille à intervalles réguliers pour exécuter des tâches programmées. Point rigolo qui a beaucoup séduit le monde de la tech : tu peux la piloter depuis ta messagerie WhatsApp ou Telegram. C'est une préfiguration de ce que pourrait être une Intelligence Artificielle Générale mais avec les limites techniques actuelles.

Le problème : les modèles de langage d'aujourd'hui ne savent pas encore très bien s'autogérer dans la durée. D'où l'effet Gremlins.

Si tu as encore du mal à comprendre ce qu’est un agent IA, je te renvoie à ma lettre sur le sujet. L’agent est un chatbot qui agit, de façon plus ou moins autonome. Et si tu ne devais retenir qu’une chose, c’est ceci :

Plus d'autonomie = plus d'instabilité. 

OpenClaw atteint un tel niveau d’autonomie et de complexité que le rapport risques/résultats est hyper déséquilibré. C'est donc avant tout un terrain d’exploration pour des techniciens expérimentés. Et une plateforme à surveiller à l'avenir, parce qu'elle va se stabiliser.

Mais ce que je retiens de cet emballement mystico-médiatique, c'est surtout la technologie qui l'a déclenché.

Un agent d'IA peu connu du grand public : Claude Code, lancé il y a un an par Anthropic.

Peter Steinberger, le créateur d'OpenClaw, avait quitté la tech pendant trois ans. A son retour, il découvre Claude Code. En moins de 3 mois, il produit 400 000 lignes de code sur une trentaine de projets.

OpenClaw est l'un d'entre eux.

Et c'est Claude Code qui a inspiré l'architecture open source sur laquelle OpenClaw repose. D’ailleurs, à l’origine, OpenClaw s’appelait “Clawd”. Un clin d’oeil à son papa.

Pour te la faire courte, Claude Code a été LE produit d'IA de 2025.

En 2026, cette architecture est en train de se démocratiser.

OpenAI vient de lancer son application Codex, Google teste Gemini CLI et Antigravity : les trois sont des clones de Claude Code.

C'est là que se situe le vrai séisme. L’agent de code est devenu un agent généraliste, et écrase tout sur son passage.

Et c'est cette histoire que je vais te raconter, parce qu'elle pourrait bien changer ta façon de travailler.

Les agents de code : la vraie disruption

Alors, qu'est-ce qu'un agent de code, exactement ?

Il a généralement deux caractéristiques, et tu vas voir que c'est important pour la suite.

• Les agents de code sont des “agents CLI”. CLI quoi ? Cet acronyme fait référence au terminal (CLI = “command line interface”). C'est la fenêtre noire de ton ordinateur (tape "Terminal" dans ton Mac pour le trouver). C'est elle qui communique directement avec la machine grâce à un langage de commandes. Les développeurs l'utilisent depuis des décennies.

• Et le terminal donne accès à des milliers d'outils : Python, JavaScript, transcription de fichiers audio, conversion de PDF, gestion de fichiers, recherche web… Tous ces outils ont été construits par des millions de développeurs au fil des années. C'est une bibliothèque immense, gratuite, et disponible immédiatement.

Un agent de code, c'est une IA installée dans cet environnement. Concrètement, elle est sur ton ordinateur, dans tes fichiers. Elle peut les lire et les modifier.

Un chatbot classique comme ChatGPT peut lire un document que tu lui envoies. Un agent de code peut le réécrire, le réorganiser, le connecter à d'autres documents, créer de nouveaux fichiers à partir de ce qu'il a compris. Il travaille dans tes dossiers comme un collaborateur assis à côté de toi, les mains sur le clavier.

Quand je discute avec Jeff (c'est le nom que j’ai donné à mon agent), je lui dis : “Tiens, est-ce que tu peux me modifier le fichier ?” Et il le fait. Je peux aussi lui dire : "Peux tu me créer une application pour afficher ou traiter ces données ?", et il la code et l’ouvre dans mon navigateur. C'est un vrai changement de paradigme. Vertigineux quand on y pense : l'IA se crée ses propres outils pour travailler !

La preuve concrète : les plugins métiers d'Anthropic

Quand on crée un agent capable de gérer et générer du code (c’est à dire : lire des fichiers, les modifier, les organiser, appeler ou développer des outils), on crée de facto un agent capable de tout gérer.

Et tu vas voir que les conséquences ne sont pas anodines.

Anthropic vient de le démontrer en une semaine.

Le 3 février 2026, la startup californienne a mis en ligne 11 plugins métiers construits sur l'architecture de Claude Code. Droit, finance, marketing, gestion de produit, recherche biomédicale, support client, productivité. Un plugin, c'est un kit clé en main qui donne à l'agent les compétences, les connecteurs et les règles d'un métier entier. Ces plugins sont activables très simplement dans une nouvelle fonctionnalité de l'application Claude pour Mac : Co-Work. Qui est basée justement sur l'architecture Claude Code.

Détail important : ces plugins ne sont pas des logiciels. Ce sont de simples instructions en langage naturel qui expliquent à Claude Code comment procéder pour chaque métier, des connecteurs vers les outils de l'entreprise (Slack, Microsoft 365, Box), et un fichier de configuration avec les règles maison. C'est tout. Ces plugins sont d'ailleurs déjà accessibles dans l’onglet “co-work” de Claude, à la disposition de tous.

L'impact a été immédiat. Les cours de bourse de grandes agences comme Pearson, RELX (LexisNexis), Thomson Reuters, Wolters Kluwer ont chuté significativement. Le London Stock Exchange Group a perdu 8,5%. Le marché a compris : quand un agent de code peut naviguer dans des fichiers, des emails, des documents et appliquer des règles métier à partir de simples instructions texte, il menace les intermédiaires d'information.

L'architecture validée

Deux jours après les plugins métiers, Anthropic enfonce le clou en lançant Claude Opus 4.6, son modèle le plus puissant. La grande nouveauté : les Agent Teams, des équipes d'agents qui se répartissent une tâche complexe, avec un contexte élargi à 1 million de tokens (700.000 mots). Le modèle progresse autant sur le code que sur l'écriture et la réflexion.

Quelques minutes plus tard, OpenAI réplique avec GPT-5.3-Codex. OpenAI tente de faire dans Codex ce qu'Anthropic fait dans Claude Code depuis un an.

Les deux lancements le même jour, ce n'est pas un hasard. Codex, Gemini CLI, Claude Code, OpenClaw : tous convergent vers la même architecture. C'est devenu le terrain de compétition entre les plus grandes entreprises d'IA au monde.

C'est pour cela que je te recommande de t'y mettre dès aujourd'hui. Et la bonne nouvelle, c'est que Claude Code, qui était jusqu'ici réservé aux techniciens, est désormais accessible à tous.

Laisse-moi t'expliquer.

Ce que j'en fais concrètement

Ça fait dix mois que j'utilise Claude Code comme agent principal. Pour un usage qui n'a rien à voir avec le code.

Le déclic est venu de Thomas. “Ton travail d'écriture, de gestion de connaissances, quand j'y réfléchis, c'est très proche de ce que moi je fais en code. Des fichiers texte, une structure de dossiers, de la navigation, de la documentation. Il y a plein d'outils adaptés.” Il utilisait déjà Claude Code pour coder et s'est dit qu'on pourrait l'utiliser pour écrire, gérer des notes, produire des contenus.

J'étais super sceptique comme toujours, mais j'ai essayé. Et notre nouveau système d'IA, petit à petit, a remplacé tous nos autres chatbots. 

Il est devenu mon second cerveau.

Même NotebookLM, dont je t'ai parlé en décembre, aussi bon soit-il pour explorer ses documents, reste en lecture seule. Claude Code, lui, écrit dans tes fichiers. Plus besoin de copier-coller entre l'IA et mes documents.

Mes trois usages principaux

1. La base de connaissances : l'effet boule de neige

C'est mon usage principal. Je gère un cerveau externalisé sur mon ordinateur : notes, réflexions, connaissances issues de livres, méthodologies. Tout est organisé en dossiers thématiques et en notes interconnectées que l'agent sait parcourir. Le principe me fait penser aux théories sur l'investissement : 100 euros par mois, ça ne change pas la vie. Mais au bout de trois ans, l'effet boule de neige fait son travail. C'est pareil avec les notes. Tu accumules, tu structures, et petit à petit l'agent devient de plus en plus pertinent et singulier. Je n’oublie plus rien et je peux produire très facilement de nouveaux contenus. Très puissant pour piloter des contenus longs comme un essai ou un roman.

2. Business et stratégie

Quand je lance une campagne marketing, l'agent me fait un plan, puis pre-rédige les mails de communication ou de vente. Il a accès dans mes dossiers aux verbatim des retours clients et utilisateurs, à mes anciennes newsletters, à mon ton. Je peux aussi exporter mes données business (banque, facturation) et lui demander une analyse stratégique ou un tableau de bord. C'est comme avoir un analyste à disposition.

3. Coaching et extraction de savoir

Je mets les transcripts des séances de coaching IA avec mes clients dans un dossier. L'agent en tire un plan de ce qui a été dit, ce qu'il y a à faire, et me prépare les propositions, des plans d'action et même des présentations visuelles. Ce qui est intéressant, c'est que pendant ces échanges, je dis souvent des choses que j'ai en tête mais que je n'ai jamais le temps d'écrire. J'ai créé un “Skill” (une compétence de l'agent) qui analyse les transcripts pour en extraire ces bouts de savoir, que j'appelle des “Kernels”. L'agent les redistribue ensuite dans mes notes pour consolider un sujet ou préparer un futur contenu. C'est une gestion quotidienne du savoir.

Les super-pouvoirs de l'agent de code

Qu'est-ce qui rend ces agents si puissants, au-delà de leur capacité à lire et écrire des fichiers ? Cinq familles de capacités.

1. La mémoire d'abord. Un fichier claude.md placé à la racine de chaque dossier sert de GPS à l'agent entre les sessions. Il sait où il en est et ce qu'il doit faire, sans qu'on lui réexplique tout. C'est une mémoire persistante que tu contrôles entièrement, sur ton ordinateur.

2. Les Skills ensuite : des compétences réutilisables stockées dans des fichiers texte, avec parfois des lignes de code ou des accés à des outils. Les Kernels dont j'ai parlé plus haut, c'est un skill. La création de documents Powerpoint, c'est un skill. C'est comme une cartouche de compétence que tu insères dans ton agent.

3. Les MCP enfin (Model Context Protocol): ce sont des connecteurs standardisés vers tes applications qui permettent à l’IA de les utiliser facilement. Gmail, Notion, Google Docs, n8n mais aussi d’autres IA (comme le générateur d’images Nanobanana de Google).

4. La capacité à coder : on l'a vu, permet à l'agent de se créer ses propres outils. Il suffit de lui demander (par exemple : “code moi un tableau de bord pour afficher mes données” !).

5. Le pilotage multi-agents : Claude Code peut désormais piloter une équipe de sous-agents qui vont faire le travail à sa place. C'est une forme de délégation qui lui permet de gérer des tâches complexes sans encombrer sa fenêtre de conversation.

C'est l'assemblage de toutes ces couches qui crée la valeur. Un modèle d'IA seul, aussi puissant soit-il, c'est un cerveau sans mains, sans mémoire et sans carnet d'adresses. Ce qui fait “l’intelligence” d'un agent, c'est la combinaison : une mémoire qui persiste, des savoir-faire réutilisables, des connexions vers tes outils du quotidien, et la capacité de coder pour se fabriquer ce qui lui manque. Les spécialistes appellent la maîtrise de cette complexité le context engineering. L’art de piloter tout ce qu'on met autour du modèle pour le rendre réellement utile.

C'est aussi ce qui permet de démystifier ces outils. Quand on comprend qu’un agent d’IA, c'est cette combinaison de briques, on reprend le contrôle. On sait quoi ajuster, quoi ajouter, quoi corriger. L'intelligence artificielle n'est pas une boîte noire magique. C'est une boîte à outils. Un système que tu assembles, et chaque pièce a une fonction claire.

Et pourquoi Claude en particulier ? Thomas le résume bien : “Claude, c'est le même agent partout. Il est super bon en créativité, en écriture, en philosophie et en code. C'est le même modèle qui fait tout. En face, OpenAI a plein de modèles et ils ont même admis avoir baissé leur niveau d'écriture pour monter en code.”

Pour des non-développeurs qui veulent gérer de la connaissance, écrire, réfléchir avec l'IA, c'est un avantage considérable.

L'architecture est là. Elle va continuer d'évoluer. C'est le moment de s'y intéresser.

Ce qu’il faut retenir :

• Les agents de code (Claude Code, Codex, Gemini CLI) sont la vraie disruption de 2026 : installés dans ton terminal, ils lisent, modifient et créent des fichiers directement sur ta machine. Un saut qualitatif par rapport aux chatbots classiques qui restent en "lecture seule".

• Leur puissance vient de l'assemblage, pas du modèle seul : mémoire persistante, compétences réutilisables, connecteurs vers tes applications et capacité à coder ses propres outils… c'est ce "context engineering" qui transforme un cerveau IA en vrai collaborateur.

• L'impact business est déjà concret : les 11 plugins métiers d'Anthropic (simples fichiers texte + connecteurs) ont suffi à faire chuter les cours de bourse des géants de l'information, preuve que cette architecture menace tous les intermédiaires de la connaissance.

• Ces outils ne sont plus réservés aux développeurs : gérer une base de connaissances, produire du contenu, analyser des données business : tout ça fonctionne sans coder, via des outils comme co-work de Claude, à condition de structurer ses fichiers et d'entretenir son système comme un jardin.

PRATIQUER

Installer ton agent de code et faire tes premiers pas

Deux options pour démarrer

Tu n'as pas besoin de savoir coder. Il te faut un abonnement Claude payant (Pro à 20$/mois minimum) et l'une de ces deux installations :

Option 1 (SI TU AS UN MAC) : Claude Desktop + Co-work (la plus simple)

1. Télécharge Claude Desktop sur ton Mac.

2. Connecte-toi avec ton compte Claude Pro.

3. Ouvre l'onglet Co-work.

4. Crée un dossier de travail isolé et donne à Claude l’accès à ce dossier.

5. Ouvre ton “finder” dans une fenêtre à gauche pour visualiser tes fichiers, Claude Desktop à droite.

6. C'est prêt. Claude peut lire et écrire dans tes fichiers !

Option 2 : VS Code + extension Claude Code (recommandé)

1. Installe VS Code (gratuit). C'est un explorateur de fichiers avec un éditeur de texte intégré, très simple à utiliser.

2. Crée toi un compte Claude sur claude.ai, prends un abonnement payant.

3. Installe l'extension Claude Code depuis le marketplace de VS Code.

4. Ouvre un dossier de travail, clique sur le petit picto Claude en haut.

5. Claude apparaît dans une fenêtre à droite, tes fichiers à gauche.

6. Connecte toi à ton compte Claude via le plugin (tu seras guidé pas à pas).

Je recommande l'option 2. Elle est un peu plus technique, mais l'interface est plus pratique pour naviguer dans les fichiers, et tu vois en temps réel ce que l'agent modifie. C'est aussi l'interface que j'utilise au quotidien.

Premier exercice : explorer un dossier

Commence par un projet simple. Un dossier de recherche sur un sujet qui t'intéresse. Importe quelques fichiers texte (documentation, articles, notes…).

1. Ouvre ce dossier dans VS Code (ou donne-lui accès via Co-work)

2. Demande à Claude : “Peux-tu explorer mes fichiers et me dire ce que tu y trouves ?”

3. Laisse-le proposer une organisation, créer des connexions entre les documents.

4. Demande lui de créer une note qui synthétise tous les fichiers : tu verras apparaître un nouveau fichier !

5. Demande-lui : “Crée un fichier CLAUDE.md à la racine du dossier pour expliquer l’état de ce projet”

6. Voilà, tu as créé ton premier dossier de travail !

C'est comme ça qu'on apprivoise l'outil, avant d'élargir progressivement à d'autres dossiers.

Structurer ta base de connaissances

Une fois que tu es à l'aise avec l'exploration, tu peux commencer à structurer. Voici l'organisation que j'utilise, en trois grands dossiers:

• Les Notes : la connaissance de fond, réutilisable (formations, lectures, méthodologies propres)

• Les Projets : le travail en cours.

• Les Publications : tout ce qui a été publié (newsletters, posts, articles). L'agent s'en sert pour savoir ce qui a déjà été traité et adapter son écriture à ton style

Idéalement, tout doit être en format Markdown (.md). C’est le format texte le plus lisible par les humains et par les IA. J'évite les PDF et les documents Word autant que possible. L'IA peut scanner les fichiers .md rapidement et naviguer à l'intérieur sans s'encombrer. Si tu ne sais pas ce qu'est le Markdown, demande à Claude Code ce que c’est ! Et propose lui de transformer tes fichiers dans ce format, il saura quoi faire.

Les 4 erreurs des débutants

1. Donner accès à tout son ordinateur.

   Claude Code est un collaborateur qui tape sur ton clavier. Quand il supprime un fichier, il le supprime vraiment. Commence par un dossier isolé, sans fichiers sensibles. L'idéal : mettre ton dossier sur GitHub pour avoir une sauvegarde automatique.

2. Oublier les fichiers CLAUDE.md.

   C'est la mémoire entre les sessions. Sans eux, l'agent repart de zéro à chaque conversation. Demande-lui de les créer et de les mettre à jour régulièrement.

3. Tout mettre en vrac sans jamais nettoyer.

   Utiliser un agent permet de bien comprendre le concept de “Context Rot” (pourrissement par les données): plus tu charges de tokens dans une conversation, plus les performances se dégradent. Et un agent utilise plus de données qu'un chatbot parce qu'il manipule beaucoup d'outils différents. Ces derniers créent une sorte de "charge mentale" qui s’accumule au fil de l’échange. Il faut donc entretenir ta base de connaissances comme un jardin, nettoyer et réorganiser régulièrement. L'agent peut le faire pour toi. Demande-lui : “Fais une revue de ce dossier et propose-moi des améliorations pour le nettoyer et l’organiser”.

4. Avoir de très longues conversations.

   C'est le “Context Rot” dont j'ai parlé plus haut. La solution : des conversations courtes. Quand une conversation devient longue, demande-lui : “Fais-moi une synthèse de notre travail et mets-la dans un fichier.” Puis relance une nouvelle conversation. Il retrouvera le contexte via le fichier.

Le coût

Claude Code consomme beaucoup de tokens ! Avec l'abonnement Pro (20$/mois), tu peux démarrer et explorer. Pour un usage professionnel quotidien, l'abonnement Max (100$/mois) devient vite nécessaire.

Si l'investissement te fait peur, il existe des alternatives :

• Gemini CLI (Google, gratuit en beta) et Antigravity (Google encore)

• L'application Codex (OpenAI)

Ces agents fonctionnent sur le même principe, mais Claude reste le plus polyvalent pour un usage non-code.

Tu as aussi l'agent Pi, qui est open-source (et a servi d'architecture pour OpenClaw) mais c'est beaucoup plus technique.

L'avantage : une fois que les dossiers de ta base de connaissance sont construits, tu peux l'exploiter avec n'importe lequel de ces agents. À toi de faire tes tests ! Pas besoin d'être dépendant d'une seule solution. Ta force, c'est ta base de connaissance !

Et si on allait plus loin ?

Si cette approche t'intéresse, on prépare un bootcamp « Second cerveau avec l'IA » pour t'accompagner de A à Z : installation, configuration, création de ta base de connaissances, maîtrise des Skills et des MCP. Tout ce qu'il faut pour construire ton propre système et le personnaliser au sein d'une communauté dynamique.

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PENSER

Je connais bien Marie Dollé. On échange depuis longtemps sur une question qui nous anime tous les deux : comment l'IA peut nous amplifier plutôt que penser ou créer à notre place. Son livre, “Selfpressionnisme”, est la cristallisation de cette réflexion.

D'abord, il est remarquablement bien écrit. Marie aime les mots, les manipule avec précision et en invente quelques-uns. C'est une observatrice fine de la façon dont la technologie transforme nos sociétés et nos usages. Elle s'attaque à l'IA avec un regard critique mais ouvert, en cherchant comment ces outils peuvent amplifier ce que nous sommes sans nous réduire.

Ce que je retiens surtout, c'est sa position sur la créativité : le vrai danger n'est pas que la machine nous remplace, c'est que nous lui abandonnions notre façon de penser, notre expertise, notre contact avec le réel. L'émotion, l'intuition, la sensation physique sont des ancrages nécessaires à la pensée et à la création.

Marie déploie tout ça en s'appuyant sur la philosophie, l'analyse sociétale et l'observation des usages, pour pointer cette question essentielle : qu'est-ce qui fait de nous des humains face à la machine, et comment s'en emparer pour devenir plus créatif, plus conscient, plus vivant ?

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