Bonjour à tous, je suis ravi de vous retrouver
pour ce nouvel épisode de Génération VR. Cet
épisode va être consacré à l 'outil Cloud Code.
Cloud Code est un outil de vibe coding pour développer
des applications et tout un tas d 'usages qui
fait beaucoup parler de lui en ce moment et dont
j 'utilise depuis environ six mois. J 'avais
notamment fait un épisode de podcast qui parle
de Cloud Code le 26 juin 2025. Et dans cet épisode,
je vais vous transmettre toutes mes connaissances
sur Cloud Code, toute mon expérience sur Cloud
Code. Alors attention, je ne prétends pas détenir
la vérité universelle et il y a tellement de
configurations possibles de Cloud Code que je
suis sûr que parmi ceux qui m 'écoutent et ceux
qui utilisent Cloud Code, il n 'y a pas une seule
personne qui a les mêmes configurations de Cloud
Code. parce qu 'en fait il y a une infinité de
configuration et cela dépend vraiment de vos
cas d 'usage. Alors nous allons voir dans ce
podcast et bien comment configurer Cloud Code
pour en tirer le maximum. Et également est -ce
qu 'on doit utiliser Cloud Code ou est -ce qu
'on doit utiliser d 'autres outils selon son
cas d 'usage. Alors avant de commencer, si ce
podcast vous plaît, vous pouvez mettre 5 étoiles
sur la plateforme sur laquelle vous écoutez ce
podcast. Ça aide grandement le podcast à croître.
Le dernier épisode a vraiment très, très bien
marché. On va bientôt atteindre les 1000 téléchargements.
Comparé aux épisodes de l 'année dernière, qui
étaient environ aux alentours de 200 téléchargements.
Donc là, il y a vraiment eu une énorme croissance,
ce qui montre aussi que les gens s 'intéressent
beaucoup à l 'intelligence artificielle. Et de
plus en plus, je pense que justement ces outils
comme Cloud Code étaient dans une niche. et sont
en train de se diffuser notamment au grand public
ou en tout cas les early adopteurs on va dire.
Et c 'est pas fini, à mon avis c 'est que début
donc il va falloir s 'y mettre maintenant si
on ne s 'y est pas déjà mis car ça bouge très
très vite et le plus tôt on maîtrise ces outils
et bien le plus tôt on en tire profit. Donc...
Restez bien jusqu 'à la fin car je vais vraiment
vous parler de tous les aspects, on va essayer
de creuser ça. Moi -même, comme vous le savez,
je ne prépare pas vraiment ces podcasts. C 'est
un peu contre -intuitif, c 'est des podcasts
sur l 'intelligence artificielle, mais j 'ai
décidé que je n 'allais pas utiliser l 'intelligence
artificielle pour parler de cette podcast parce
que j 'aimerais rester authentique et j 'aimerais
vous livrer le fond de ma pensée. Donc commençons.
Cet épisode sur Claude Code, déjà Claude Code
c 'est quoi ? C 'est un outil, ce n 'est pas
un modèle. Claude est un modèle. Donc Claude
Code, c 'est un outil qui va utiliser les modèles
d 'intelligence artificielle Claude, tels que
par exemple Claude Opus ou Claude Sonnet qui
sont différents modèles développés par la société
Anthropique. Anthropique, c 'est une société
américaine. qui a été fondé par d 'anciens membres
de la société OpenAI qui créé TchadGPT et qui
donc est un concurrent de TchadGPT. Anthropic
propose Cloud via une interface web comme TchadGPT
mais a développé d 'autres produits et notamment
Cloud Code qui est un produit assez disruptif
et qui est un outil qui en fait est en ligne
de commande de base, mais qui maintenant est
accessible via une interface web également et
qui permet de coder. C 'est un produit qui s
'adresse principalement aux développeurs logiciels,
mais il y a beaucoup de gens, notamment dans
le marketing et dans d 'autres domaines, qui
ont adopté Cloud Code pour leur cas d 'usage.
Mais il faut savoir que Cloud Code a été créé
pour les ingénieurs logiciels et disposent de
tout un tas d 'outils, notamment par exemple
une connexion avec GitHub pour gérer le code
source, etc. Et donc c 'est principalement adressé
aux développeurs et non aux autres domaines.
Anthropy a également sorti un autre outil qui
s 'appelle Cloud Cowork et qui est vraiment similaire
à Cloud Code mais qui a une interface différente,
c 'est -à -dire que Cloud Cowork s 'adresse plus
justement pour moi aux gens qui peuvent être
dans le marketing ou d 'autres domaines, mais
qui ne sont pas vraiment dans la tech en soi.
Alors que Cloud Code, c 'est plus pour des ingénieurs
qui ont déjà l 'habitude d 'utiliser en fait
le terminal, parce que cette interface en terminal,
elle peut faire peur. On voit souvent dans les
films des hackers qui ont plein de terminaux
ouverts et donc souvent on n 'y comprend rien,
c 'est un peu le but. là c 'est la même chose
sauf que tout le monde peut comprendre puisque
on parle en langage naturel à code code et c
'est ça en fait la révolution de l 'intelligence
artificielle c 'est de transformer entre guillemets
le langage naturel en code informatique et donc
n 'importe qui peut désormais développer des
applications qui fonctionnent plus ou moins bien
ça c 'est encore autre chose mais n 'importe
qui peut avoir en tout cas l 'impression de développer
des applications et n 'importe qui peut développer
des démos, des MVP assez rapidement en utilisant
le langage naturel et des outils comme Cloud
Code. Voilà pour l 'introduction. Il y a d 'autres
outils qui permettent de développer des applications
web, notamment l 'available par exemple, qui
en fait fonctionnent à peu près comme Cloud Code.
Tous ces outils qu 'on appelle de Vibe Coding,
c 'est -à -dire qui permettent de coder avec
du langage naturel, donc transformé en fait du
texte en code, eh bien tous ces outils sont des
outils d 'orchestration de modèles d 'intelligence
artificielle et donc ça permet de connecter plein
d 'appels à ces modèles entre eux pour au final
les orchestrer correctement et générer une application,
générer du code et le montrer à l 'utilisateur
d 'une certaine façon. Notamment Lovable, c 'est
directement une interface web où on peut voir
son site web. Alors que Cloud Code, c 'est plus
un outil en terminal où on voit des différentiels
de code. Donc, effectivement, la cible n 'est
pas forcément la même. Et donc, ces outils ont
eu un succès énorme. Notamment Lovable qui était
la startup en plus forte croissance. Et depuis,
Claude Code, je pense, est en très très forte
croissance. On entend parler de Claude Code partout.
À savoir que OpenAI a créé un concurrent à Claude
Code qui s 'appelle Codex et qui utilise les
modèles du coup GPT. Et Codex est un outil extrêmement
puissant également. Pour être totalement transparent
avec vous, j 'ai un abonnement pour Claude Code
et j 'ai un abonnement pour Codex. J 'utilise
les deux. Mais en ce moment, j 'utilise plutôt
Codex. Je trouve que la qualité du code généré
par Codex est largement meilleure à celle de
Cloud Code. En tout cas, lorsqu 'on demande à
Cloud Code de revoir le code généré par Codex,
eh bien, il va dire que c 'est parfait ou presque.
Et lorsqu 'on demande à Codex de revoir le code
généré par Cloud Code, eh bien, il va trouver
plein d 'erreurs et de failles. Donc, Cela prouve
en quelque sorte que la qualité du code généré
par Codex est meilleure que Cloud Code encore.
Donc attention lorsque vous entendez Cloud Code
partout, il faut savoir que ce n 'est pas le
seul outil qui permet de faire ce genre de choses.
Il y en a d 'autres et parfois même meilleurs.
Mais c 'est vrai que Cloud Code est très bon.
Et pourquoi il est très bon ? Et bien, parce
qu 'il utilise notamment les modèles d 'Anthropic.
qui sont Claude Opus 4 .6 par exemple, avec une
grande fenêtre de contexte d 'un million de tokens,
qui permet de travailler sur des bases de code
énormes. Et donc, c 'est ça en fait l 'avantage
compétitif de Claude Code, ce qu 'on appelle
le MOTE en anglais, c 'est d 'utiliser les modèles
d 'Anthropic avec un abonnement fixe à 20 dollars
par mois, 100 dollars par mois ou 200 dollars
par mois. Si vous utilisiez le même outil, mais
en utilisant l 'API d 'Anthropic au lieu d 'utiliser
l 'abonnement Cloud Code, au lieu de vous coûter
20 dollars par mois ou 20 euros, ça pourrait
coûter des centaines d 'euros par mois parce
que Anthropic perd de l 'argent sur les abonnements,
tout comme OpenAI perd de l 'argent sur les abonnements.
Donc l 'avantage compétitif actuel de Cloud Code
est d 'utiliser les modèles d 'Anthropic pour
un abonnement fixe. Et tout ça parce qu 'ils
perdent de l 'argent sur les abonnements, parce
que vous le savez les grandes entreprises qui
lèvent énormément d 'argent comme ça ne sont
pas rentables avant un certain nombre d 'années,
bien que leur croissance en revenus est extrêmement
forte, donc c 'est fort probable qu 'elles vont
atteindre la rentabilité suffisamment rapidement.
Mais par exemple l 'entreprise Uber a été rentable
seulement l 'année dernière je crois. alors que
l 'on connaît tous Uber depuis des années et
des années. Et donc c 'est pareil pour Anthropic,
pour Cha -JPT, OpenAI, etc. et tout leur concurrent
sauf bien sûr par exemple Google qui génère énormément
de revenus sur d 'autres produits que leur modèle
d 'intelligence artificielle et qui du coup eux
sont rentables et peuvent se permettre d 'avoir
des prix abordables aussi pour leur modèle d
'intelligence artificielle. mais Anthropic a
des prix abordables et même payer 100 euros ou
200 euros par mois eh bien il y a énormément
de développeurs qui payent parce que c 'est très
rentable et par exemple pour un abonnement à
100 euros on peut très bien coûter 1000 euros
à Anthropic c 'est pour ça que je dis souvent
profitez -en profitez de l 'intelligence artificielle
actuelle parce qu 'au final on ne la paye pas
très cher alors toutes ces boîtes leur business
model en fait mise sur le fait que les prix vont
baisser au fur et à mesure du temps parce qu
'on va développer des capacités de calcul, des
data centers, qu 'il y a toute une infrastructure
qui va se mettre en place et qui se met déjà
en place à une vitesse folle et donc on va tirer
les coups vers le bas et du coup à la fin on
va potentiellement atteindre le seuil de rentabilité.
Mais tout ça pour dire que si un autre outil
pouvait utiliser les modèles d 'anthropique avec
l 'abonnement d 'Anthropiq, et bien en fait Cloud
Code n 'aurait plus d 'avantages compétitifs.
Il existe d 'autres outils et je pense en particulier
à Open Code qui est le concurrent de Cloud Code
Open Source et qui fonctionne très bien. Mais
le problème c 'est que pour accéder aux modèles
d 'Anthropiq, ils sont obligés d 'utiliser une
crée API et ça coûte beaucoup plus cher. Alors
Open Code propose désormais des abonnements.
avec notamment des modèles open source chinois
qui sont très forts. Et donc si les modèles d
'intelligence artificielle d 'anthropique ne
sont plus les meilleurs modèles au monde, et
bien Cloud Code perdrait tout avantage compétitif.
Et on peut très bien imaginer que beaucoup de
gens vont migrer de Cloud Code vers d 'autres
outils parce que je trouve que le marché est
très très volatile et les gens peuvent changer
d 'outils très rapidement selon la hype du moment.
Mais il est vrai que beaucoup de gens s 'acclimatent
à Claude Code, installent leurs skills, et on
va en parler, et du coup prennent l 'habitude
de travailler avec cet outil. Et c 'est vrai
que c 'est un superbe outil d 'orchestration.
C 'est ce qu 'on pourrait appeler un GPT wrapper.
Il y a un an ou deux, il y a beaucoup de gens
qui critiquaient tous les outils qui se plugaient
sur les modèles d 'intelligence artificielle
en disant que c 'était seulement des GPT wrappers.
et que ChatGPT allait en fait disrupter ça et
allait devenir une app qui fait tout, eh bien
on voit aujourd 'hui que c 'est faux, puisqu
'il y a beaucoup de GPT wrappers qui sont bien
meilleurs que ChatGPT dans des domaines différents,
qui proposent des expériences utilisateurs différentes,
qui ont des interfaces différentes. Cloud Code
en fait partie, l 'available en fait partie,
et plein d 'autres produits encore. Et d 'ailleurs,
le... code source de Cloud Code a fuité récemment
et on a pu voir que développer un outil comme
Cloud Code, c 'est tout sauf banal et tout sauf
facile. On est très loin de l 'AGI. Vous savez,
ce terme qui est employé par Sam Altman, Dario
Amodei et tous les patrons des entreprises d
'intelligence artificielle, qui signifie l 'intelligence
artificielle générale. Et bien en fait, on est
très loin de cette intelligence artificielle
générale magique qui fait tout par elle -même
en une seule requête. Ici, Cloud Code est tout
un outil et un pipeline d 'orchestration de call
API avec des promptes, avec d 'autres techniques
qui ne sont pas de l 'intelligence artificielle.
On pense notamment à une expression régulière
qui remontait toutes les insultes qu 'un utilisateur
pouvait dire dans Cloud à fin. d 'analyser la
conversation en fonction. Et du coup, c 'est
une des techniques employées par les développeurs
de Cloud Code, mais il y en a énormément d 'autres.
Et puis, il y a, par exemple, des sous -agents
qui peuvent être appelés par l 'agent principal
de Cloud Code. Il y a tous les outils, toutes
les compétences, qu 'on appelle aussi les skills.
Donc en fait, c 'est vraiment un outil complexe.
Et ça requiert en fait des vraies compétences
d 'ingénierie pour développer ce genre d 'outils.
C 'est pas quelque chose qui se fait comme ça.
Et donc c 'est pour ça que Cloud a autant de
succès. Les ingénieurs d 'anthropie sont extrêmement
forts. Ils développent extrêmement rapidement.
Ils maîtrisent en plus Cloud Code. Donc ils développent
Cloud Code avec Cloud Code maintenant. Mais honnêtement...
Tout ça est drivé par des humains, par des développeurs,
par des architectes. Et je vois mal comment en
fait cet outil aurait pu s 'autocréer de nulle
part. Bien que maintenant qu 'on a des exemples,
eh bien on peut prompter à l 'IA de faire la
même chose. Et on peut imaginer que les derniers
modèles pourront faire des outils similaires.
Notamment avec le modèle Cloud Mythos, je ne
sais pas comment on prononce honnêtement, en
anglais ça doit être mythos, mais il y a un nouveau
modèle d 'anthropique là qui n 'est pas encore
sorti parce que soi -disant il serait trop dangereux.
Vous avez peut -être entendu parler de ça. C
'est effectivement un modèle qui en fait pourrait
détecter tellement de vulnérabilité dans tous
les logiciels que s 'il était mis dans la main
de personnes malveillantes, eh bien, ils pourraient
hacker des systèmes et donc créer d 'énormes
instabilités. Donc pour cette raison, Anthropic
ne l 'a pas sorti, pas encore en tout cas. Alors
il secourt certains bruits comme quoi, en fait,
Anthropic n 'aurait simplement pas les capacités
d 'infrastructure suffisantes pour servir ce
mollet à tous leurs utilisateurs. Et donc c 'est
pour ça qu 'ils temporiseraient. Mais en attendant,
je pense qu 'il y a quand même du vrai. puisqu
'ils ont créé une initiative avec d 'autres entreprises
qui s 'appelle je crois le projet Grasswing qui
en fait a pour but de financer la recherche défensive
pour contrer les problèmes créés par Claude Maitos.
Bref, c 'est peut -être du marketing, peut -être
pas, mais il y a beaucoup de gens effectivement
qui disent que Eh bien, si des failles existent
déjà, le modèle peut en fait les trouver et donc
hacker des systèmes. Mais aussi, il y a beaucoup
d 'entreprises qui peuvent utiliser ce modèle
pour sécuriser leur système. Parce que si des
failles existent, si des failles sont trouvées
par ce modèle, c 'est qu 'elles existent déjà
aujourd 'hui et que donc c 'est des vulnérabilités
existantes. Et qu 'au final, eh bien, les entreprises
pourraient s 'approprier ce modèle pour sécuriser
encore mieux leurs infrastructures et donc Anthropic
va essayer de déployer ce modèle de façon sécurisée
et c 'est très bien. Mais il y a quand même beaucoup
de marketing autour. En général, il faut toujours
faire parler de soi, lever des fonds, rester
dans l 'actualité. Ça permet aussi d 'augmenter
son acquisition des utilisateurs. Donc voilà
pour Claude Maitos. J 'en sais pas plus honnêtement
pour le moment. Je pense qu 'apparemment il est
très très puissant pour les benchmarks. Ça contredit
un peu la théorie qui dit que les modèles d 'intelligence
artificielle plafonnent à partir d 'un certain
moment puisque là apparemment il aurait explosé
tous les benchmarks existants par rapport aux
autres modèles avec vraiment une progression
flagrante. Donc honnêtement, j 'ai hâte de voir
ça. Ça va être quelque chose encore. Et d 'ailleurs,
comme les intelligences artificielles en fait
finissent toujours par arriver à faire tous les
benchmarks existants, il y a une organisation
qui s 'appelle Arc AGI, qui est dirigée par un
français qui s 'appelle François Chollet, un
chercheur en intelligence artificielle. Et donc
ils viennent de sortir de nouveaux benchmarks
qui s 'appellent Arc AGI 3. et qui permettent
de mesurer les progrès de l 'intelligence artificielle
parce que les autres benchmarks s 'approchaient
de 100%. En tout cas, les derniers modèles d
'intelligence artificielle approchaient les 100
% de réussite aux autres benchmarks. J 'ai pas
précisé, mais benchmark, en fait, c 'est des
évaluations, on va dire. Et donc, ce nouveau
Arc AGI 3 est créé par des humains, des spécialistes
dans certains domaines, etc. Et les derniers
modèles étaient seulement à 1 ou 2 % je crois
lors de la création de ces benchmarks. Donc en
fait, ça y est, une fois qu 'ils sont à 100 %
sur les autres, on repart à 0%, 1%, bref, on
repart du début et les nouvelles intelligences
artificielles auront pour but de maximiser les
évaluations sur ces benchmarks, le pourcentage
de réussite en gros. et donc à voir combien de
temps cela va prendre au laboratoire pour atteindre
les 80%, on va dire, sur ce benchmark ARC -AGI
3, sachant que là, les dernières intelligences
artificielles étaient à 1%. Donc en fait, c 'est
un peu une course infinie où les humains continuent
continuellement de créer des évaluations lorsque
les intelligences artificielles maximisent les
autres évaluations. Je ne sais pas jusqu 'où
ça peut aller. Mais voilà, pour l 'instant, l
'équipe de François Chollet a trouvé plein de
nouvelles évaluations que, bien sûr, en fait,
lorsqu 'on crée un benchmark RKGI, toutes les
questions que l 'intelligence artificielle doit
résoudre ont été résolues par des humains. Donc
c 'est très important, en fait, pour pouvoir
vérifier la validité d 'une évaluation, c 'est
de connaître la réponse et donc... Tout ça a
pu être fait par des humains. Sinon, c 'est pas
vraiment une évaluation. Donc voilà pour cette
petite parenthèse. Je me suis un petit peu perdu.
Ça fait plus de 20 minutes que ce podcast a commencé
et j 'aimerais vraiment vous parler de CodeCode
en profondeur. Donc c 'est parti. Comme je disais,
CodeCode, c 'est un outil avec une interface
web ou une interface en ligne de commande ou
terminal. Personnellement, j 'utilise le terminal.
Et donc, c 'est un outil spécialisé pour créer
du code qui s 'adresse notamment aux développeurs.
Et il existe un outil qui est similaire, qui
s 'appelle Cloud Cowork, en tout cas qui ressemble,
qui est aussi un agent IA. Et on peut dire que
c 'est exactement comme Cloud Code, mais destiné
à d 'autres équipes comme les équipes marketing.
Personnellement, je vais vous recommander d 'utiliser
Cloud Cowork et non Cloud Code si vous faites
autre chose que du code en général, bien que
maintenant tout le monde peut faire du code pour
ces cas d 'usage. Vous pouvez par exemple bâtir
une petite table de prospection directement en
faisant du code. Donc au final, vous pouvez aussi
utiliser Cloud Code, mais testez d 'abord Cloud
Cowork qui est disponible via l 'application
de bureau Cloud. et peut -être via l 'application
web. Je ne vais pas rentrer dans les détails
pour Cloud Cowork, mais il y a beaucoup de choses
qui sont similaires à Cloud Code, comme les compétences
ou les connectors, on va dire. Donc, je vais
juste parler de Cloud Code, mais sachez que ça
s 'applique également à Cloud Cowork, pour la
majorité, sachant que je n 'ai pas forcément
creusé Cloud Cowork, personnellement. Donc, Cloud
Code, c 'est un outil d 'orchestration, je l
'ai dit. Et donc, en fait, Un agent IA, comme
j 'ai déjà expliqué dans d 'autres podcasts,
peut non seulement répondre à des questions,
mais faire des actions. Et faire des actions,
c 'est notamment exécuter des outils, des outils
qui peuvent interagir avec d 'autres API. Et
donc Cloud Code dispose d 'outils qui sont de
base des outils de terminal, par exemple, lire
un fichier ou lister des fichiers dans un répertoire.
Cloud Code peut accéder et peut exécuter des
commandes de terminal. Donc en fait, quand vous
êtes par exemple sur le système d 'exploitation
Linux, vous avez des experts Linux, tous les
serveurs du monde presque tournent sur ce système
d 'exploitation. Et donc, le Linux dispose d
'une multitude de lignes de commandes pour faire
une multitude d 'actions. Cloud Code peut exécuter
les mêmes commandes Et donc le code peut non
seulement coder mais aussi être un expert par
exemple en infrastructure, en opération, et peut
par exemple directement déployer des applications
en production ou superviser ces applications,
peut obtenir tous les logs des utilisateurs,
etc. Et donc c 'est ce qui permet d 'être si
puissant. Donc les outils c 'est lecture, écriture,
édition, accès sur internet notamment. je ne
vais pas tous les lister. Étant donné que le
code source de Cloud Code a fuité, en fait, je
pense qu 'on peut retrouver tous ces outils directement.
Mais ce qu 'il faut savoir, c 'est que ça reste
des outils assez génériques et haut level. Par
exemple, recherche sur internet, lire un fichier.
Mais ce n 'est pas des outils qui sont très spécifiques
parce que, avec tous ces outils haut level ou
haut niveau, on va dire, Cloud Code peut faire
en fait tout ce qui est aussi bas niveau. Donc
en fait, avec tout ce panel d 'une vingtaine
d 'outils, CodeCode peut tout faire. Voilà. Voilà
pour ça. C 'est pas facile à expliquer. Je me
rends compte qu 'en français, c 'est pas facile
à expliquer, que c 'est pas facile, en fait,
de communiquer sur ce qu 'est CodeCode. Sachant
que c 'est quand même une boîte noire quand on
l 'utilise en terminale. Certes, on peut voir
les exécutions des requêtes, mais ça reste quand
même une boîte noire, ça va très vite. Donc en
fait, la plupart du temps, on ne lit pas vraiment
ce qui se passe. La plus grosse partie des requêtes
et de la chaîne de pensée de code code est cachée
à l 'utilisateur. On peut quand même y avoir
accès, je crois, avec un raccourci clavier. Mais
c 'est quand même, généralement, on n 'y accède
pas trop. On vérifie simplement que ça fonctionne.
et ça fonctionne quand même vraiment pas mal.
Donc on s 'habitue et on regarde pas vraiment
ce qui se passe. C 'est un peu une boîte noire.
Mais pour reprendre Cloud Code à des outils,
Cloud Code peut se connecter à des serveurs MCP.
Donc ça, c 'est des outils externes, par exemple,
qui permettent d 'interagir avec par exemple
Google ou GitHub. Chaque outil externe peut développer
ce qu 'on appelle un MCP Server. qui vont exposer
des tools externes à Cloud Code. Donc, pour résumer
Cloud Code à ses propres outils internes, comme
la recherche sur Internet, la lecture de fichiers,
l 'écriture de codes, mais peut aussi se connecter
à des outils externes via les MCP Servers qui
gèrent en fait l 'authentification. MCP, c 'est
un protocole qui permet à des agents IA de se
connecter à des applications externes de façon
sécurisée. Je pense qu 'on n 'a pas besoin d
'en savoir plus pour ces MCP, mais sachez que
voilà, vous pouvez connecter votre compte Google,
votre compte GitHub ou votre compte de n 'importe
quelle application qui dispose d 'un serveur
MCP à votre prodcode et exécuter des outils dans
cette application. Ensuite, il y a les skills.
Les skills, ce sont des compétences. En fait,
c 'est la traduction de skills en français, c
'est compétences. Et les skills, ça peut être
plusieurs choses à la fois, sachant que c 'est
quand même devenu un protocole officiel, on va
dire. Mais les skills sont tout d 'abord des
fichiers textes en format Markdown, donc .md,
qui permettent d 'écrire à l 'agent un protocole,
par exemple, ou... une compétence sur certains
process, comment en fait exécuter certains process.
Donc c 'est simplement une description d 'un
workflow par exemple en pur texte. Puis vous
pouvez aussi avoir optionnellement des fichiers
exécutables dans les skills. C 'est à dire que
non seulement vous avez du texte, mais vous pouvez
avoir des bribes de code, des scripts qui seront
en fait formalisés. et exécuté sur demande par
l 'agent IA. C 'est très utile notamment lorsque
vous avez des process des automatisations qui
se répètent puisque vous n 'avez dans ce cas
pas besoin de recréer le code à chaque fois si
en fait il y a du code qui peut se généraliser
à vos process. C 'est très utile notamment quand
on a besoin d 'avoir des résultats déterministes,
c 'est à dire que lorsque vous avez un process,
vous voulez que ce soit le même tous les jours
et vous ne voulez pas avoir des résultats aléatoires.
Et donc en formalisant ça dans un skill, vous
pouvez automatiser vos process et avoir des résultats
prévisibles. Et ça, c 'est hyper important pour
créer des vrais business parce que vous ne pouvez
pas vous permettre que tel ou tel jour, l 'IA
hallucine. Et donc en ayant des scripts génériques
qui s 'exécutent, on aura toujours le même résultat.
Donc c 'est hyper important d 'avoir des skills
également avec du code lorsque vous avez des
process répétitifs. Sinon, il y a des skills
qui peuvent simplement être, par exemple, une
description de comment écrire du code dans votre
code base. parce que peut -être que votre entreprise
a certains process spécifiques et donc ces process
vont être formalisés dans des skills afin de
permettre en fait à l 'IA d 'écrire le code avec
les bons process donc c 'est important dans ce
cas de formaliser ça dans un skills. Chacun en
fait vous pouvez faire marcher votre imagination
vous pouvez installer des skills externes qui
sont créés par d 'autres personnes. Alors attention,
il peut y avoir des failles de sécurité. Si de
skills dit de se connecter à tel API et de faire
fuiter vos informations, il faut quand même faire
attention. Les skills les plus connus ne présentent
pas de faille de sécurité, mais pour les skills
qui viennent d 'être créés ou qui sont installés
directement par les agents, il faut quand même
faire attention. notamment sur vos agents Open
Pro, puisqu 'il y a une marketplace de skills
pour Open Pro. Mais je pense que je ferai un
épisode de podcast spécifiquement pour les agents
Open Pro, parce que Cloud Code, c 'est un peu
différent. Donc vous pouvez installer des skills
via GitHub, par exemple, où il y a pas mal de
skills qui sont stockés sur GitHub. Il y a également
des sites spécialisés des marketplaces de skills
comme skills .sh. qui est en fait une librairie
de skills créés par l 'entreprise Versel avec
par exemple les skills Versel best practice ou
front -end designed qui sont vraiment utiles
cependant je crois que sur skills .sh il n 'y
a pas de fichier exécutable en Python c 'est
simplement des fichiers textes des fichiers markdown
et donc vous avez évidemment un skills qui s
'appelle Find Skills qui permet de trouver d
'autres skills. Ça je recommande également de
l 'installer parce que du coup vous pouvez ensuite
dire à votre agent lorsque vous utilisez un projet
avec Cloud Code, lorsque vous utilisez Cloud
Code dans un projet, vous pourrez lui dire de
chercher tous les skills qui sont le plus adaptés
à ce projet. Par exemple si vous avez un projet
d 'app mobile en flotteur, et bien il va vous
trouver le skills flotteur expert qui va vous
permettre en fait que votre agent devienne un
expert en flotteur et vous pouvez installer des
skills de façon globale pour les avoir dans tous
vos projets ou de façon locale dans certains
projets donc par exemple flotteur expert je vais
l 'installer dans mon projet flotteur j 'ai pas
forcément besoin de l 'installer de façon globale
si j 'ai un projet en python bien que c 'est
pas non plus un énorme problème puisque s 'il
est installé de façon globale mais que je travaille
dans le projet Python, mon agent code code ne
va pas forcément utiliser ce skills, en fait
ne va pas l 'utiliser du tout et donc on va dire
que son contexte ne va pas être pollué par le
contenu du skills flotteur expert donc c 'est
pas forcément un problème si on installe tous
ces skills en global également. Mais voilà, vous
avez délibéré skills .sh, c 'est une marketplace,
mais c 'est pas du tout la seule. En plus, je
travaillais en décembre et en janvier sur une
marketplace de skills pour les agents IA, mais
ce projet n 'a pas pu aboutir malheureusement.
En fait, il n 'y a pas vraiment de marketplace
officiel, de site de référence. C 'est un peu
le fouillis. Chacun peut créer des skills, les
mettre sur GitHub. Mais il n 'y a pas vraiment
de marketplace. Par exemple, sur OpenCrow, il
y a le Claw Hub qui permet de regrouper tous
les skills pour les agents OpenCrow, de les noter
et éventuellement de les modifier, etc. Mais
pour les skills en général, il n 'y a pas, je
crois, de librairies vraiment officielles comme
vous avez par exemple GitHub pour le code. Le
GitHub des skills n 'existe pas encore. Je pense
que c 'est quelque chose qui va fatalement arriver.
Il faut que cette plateforme se démarque. Mais
à l 'heure actuelle, il n 'y a pas vraiment de
plateforme de référence pour ça. Il y a celle
de Versel, comme je vous l 'ai dit. Mais pour
moi, il manque plein de choses. Je crois qu 'elle
n 'inclut pas de fichiers exécutables en Python.
Il me semble que c 'est en langage Python que
sont les fichiers exécutables dans les skills,
en tout cas. la façon dont a été définie ce protocole,
mais vous pouvez aussi avoir des fichiers exécutables,
on peut imaginer, en d 'autres langages, sachant
qu 'au final ça reste simplement un fichier texte
qui peut appeler un script. Donc on appelle ça
des skills, mais c 'est simplement des fichiers
textes qui vont en quelque sorte pronter vos
agents IA d 'une certaine façon. Donc il n 'y
a rien de révolutionnaire, mais pourtant ça améliore
grandement l 'utilisation de vos agents IA. Donc
en fait c 'est pas révolutionnaire technologiquement
parlant, mais c 'est extrêmement utile. Donc
il faut utiliser des skills pour optimiser vos
agents IA, c 'est hyper important. Si vous utilisez
Cloud Code mais que vous avez 0 skills, sachez
que vous n 'optimisez pas votre utilisation.
donc essayez de développer cette curiosité, de
regarder un petit peu ce qui se fait et donc
de rechercher les meilleurs skills. Petit tips
également, vous pouvez directement demander à
Creux de Code de rechercher lui -même des skills.
Alors je sais pas exactement, étant donné qu
'il a la recherche sur internet, il va potentiellement
trouver des skills. Mais si vous avez installé
par exemple la librairie Find Skills de skills
.sh, il va pouvoir trouver d 'autres skills sur
skills .sh. Il y a plus de 90 000 skills disponibles
à l 'heure où je parle. Est -ce que Cloud Code
dispose d 'un outil pour trouver des skills directement
? Je ne sais pas, honnêtement. Je sais qu 'il
y a une commande qui est slash skills qui va
vous lister toutes les compétences que vous avez
disponibles que je teste en ce moment même et
qui m 'affiche 57 compétences de mon côté. mais
je vais essayer ouais. J 'ai une compétence qui
s 'appelle Find Skills et donc qui s 'exécute
également en commande code parce que vous pouvez
en fait appeler ces compétences directement dans
l 'interface de code mais du coup celle -ci je
l 'ai installé donc c 'est pas une compétence
qui est par défaut contrairement à la compétence
contrairement à la command skills qui liste les
compétences disponibles donc voilà pour ça Personnellement,
pour commencer, j 'installerais, si j 'étais
vous, comme je vous l 'ai dit, le find skills
de skills .sh et j 'installerais des compétences
par défaut d 'Anthropic qui sont aussi disponibles
sur skills .sh, notamment le front -end design
par exemple, et qui sont disponibles sur le github
d 'Anthropic. un répertoire qui a plus de 100
000 étoiles actuellement, donc assez populaire.
Mais surtout, j 'installerai les skills G -Stack.
G -Stack, c 'est un répertoire de skills créé
par Gary Tan, qui est cette personne, c 'est
simplement le directeur de Y Combinator, le plus
gros incubateur du monde. C 'est le président
de Y Combinator. qui a également créé des entreprises
parce que vous savez que chaque partenaire ou
président de Y Combinator est passé par Y Combinator
et qui est un investisseur dans des boîtes comme
Coinbase. Donc ce n 'est pas n 'importe qui ce
Gary Tan et donc il s 'est amusé à créer des
skills pour Cloud Code pour en fait travailler
lui -même sur Cloud Code. C 'est ça qui est assez
fou avec Y Combinator et cette mentalité en fait
c 'est que cet homme est président Donc, il fait
de l 'administration et pourtant, il s 'est amusé
à installer Cloud Code et passer des heures et
des heures à tester et à créer des produits pour
le fun. Et donc, de par son expérience dans toutes
ces entreprises, de par le fait qu 'il côtoie
les meilleurs entrepreneurs du monde, dans les
meilleures entreprises du monde, il en a extrait
toute une liste de compétences et qu 'il a formalisé
dans un répertoire GitHub qui a plus de 60 000
70 000 étoiles actuellement, et que je vous recommande
grandement si vous travaillez dans l 'industrie
du software. C 'est pas nécessaire si vous travaillez
dans d 'autres domaines, bien que quand je parcours
la liste des skills actuellement, il y a quand
même pas mal de stratégies, donc c 'est pas perdu
honnêtement si vous l 'instadez. Mais il y a
pas mal de skills qui sont spécifiques au code,
par exemple des debugger, des review. Maintenant,
voilà. Une fois qu 'on a installé ses skills,
il faut apprendre à s 'en servir. Claude sait
quand utiliser tel ou tel skill parce qu 'il
dispose justement de la liste de skills dans
son contexte, et notamment d 'une description
de quand les appeler. Vous pouvez aussi tagger
directement les skills avec une commande slash,
comme je disais par exemple pour le find skills,
afin directement d 'appeler tel ou tel skill.
Et donc, si vous connaissez les skills avec lesquels
vous travaillez et comment, à quoi ils servent,
eh bien vous allez décupler votre productivité
parce que vous pourrez directement appeler tel
ou tel skill pour faire telle ou telle tâche.
Donc ça demande quand même une certaine courbe
d 'apprentissage lorsqu 'on installe certains
skills. Mais sachez qu 'ils peuvent être appelés
directement et notamment par exemple sur Codex.
Personnellement, je travaille beaucoup sur Codex.
Je sais que régulièrement il appelle des skills
comme flotteur expert ou des custom skills que
j 'ai déployé. Par exemple, j 'ai en fait créé
des skills pour chacun de mes process, et notamment
quand je travaille sur mon application mobile
MyTrainer, qui est un agent IA spécialisé dans
le fitness, et bien j 'ai un skills par exemple
qui va déployer le back -end de mon application.
Donc j 'ai pas besoin de faire toutes ces commandes
à la main, donc il peut carrément faire de l
'infrastructure. J 'ai également un skills qui
va automatiquement publier une version sur les
AppStore, que ce soit l 'AppStore iOS ou l 'AppStore
Android. En fait, j 'ai le skills, l 'agent va,
grâce à ce skills, automatiquement déployer une
version, taguer ma version sur GitHub, créer
la... la version sur GitHub, créer les notes
de version à la fois sur GitHub et sur les AppStore,
compiler ma version et l 'envoyer directement
sur les stores. Donc ce que je vais vous recommander
au delà de télécharger tel ou tel skill, c 'est
de créer vos propres skills et ça peut être une
très bonne façon de mettre le pied à l 'étrier.
Ça va être d 'identifier vos processus répétitifs
et de les formaliser et donc de les formaliser
via des skills. Vous demandez directement à votre
agent code code ou votre agent codex, peu importe,
de créer ce skills pour votre projet. Il peut
le créer directement dans un répertoire à skills
qu 'il va lui -même créer dans votre projet et
vous lui décrivez exactement et puis vous le
testez. Et une fois que c 'est parfait, vous
avez votre compétence disponible. Vous pouvez
aussi l 'améliorer au fur et à mesure du temps
en la modifiant directement. Si vous repérez
qu 'il y a certains cas d 'usage qui ne fonctionnent
pas très bien, vous les corrigez, ensuite vous
l 'améliorer pour que les prochaines fois ça
fonctionne très bien. Je pense que honnêtement
créer vos propres skills c 'est la meilleure
façon de commencer. Si vous avez par exemple
des workflows N8N potentiellement ils peuvent
être transformés en skills. Alors il faut quand
même fournir les bonnes connectivités. Je sais
que par exemple, sur Codex, il y a des connecteurs
spécifiques. Sur Cloud Code, c 'est des MCP serveurs.
Donc si vous avez les bons MCP serveurs activés,
vous pouvez notamment utiliser certains tools,
donc certains outils disponibles sur ces MCP
serveurs pour créer des workflows, on va dire,
directement via des skills. Par exemple, récupérez
un mail sur Gmail, publier un commit sur GitHub,
etc. dans une succession d 'étapes décrites dans
un fichier texte formalisé dans un skill. Je
ne sais pas si vous me suivez toujours. Et donc
tout ça, en fait, vous pouvez formaliser n 'importe
quel workflow dans un skill que vous pouvez appeler
à tout moment. Et donc que vous pouvez aussi
automatiser ensuite via un compte job, notamment
sur les agents OpenClue. Sur Codex, il y a ce
qu 'on appelle les automatisations, en tout cas
sur l 'application de bureau. Sur CodeCode, honnêtement,
je ne crois pas qu 'il y a des automatisations
qui vont appeler un skills régulièrement. Peut
-être sur la version web du coup, comme c 'est
sur le cloud. En local, si vous n 'êtes pas connecté,
ça se déclenchera tout simplement pas. Donc ma
recommandation, c 'est de créer vos propres skills,
de les tester, de les formaliser. Et ensuite,
ça va commencer à vous faire réfléchir à trouver
d 'autres skills, etc. Parce que c 'est en découvrant
cela qu 'on s 'ouvre le champ des possibles.
Si on n 'a jamais utilisé ça, on reste au Cloud
Code par défaut. Donc voilà pour les skills.
A noter que du coup, j 'ai vu beaucoup de gens
qui se plaignent que Cloud Code est une qualité
dégradée à certains moments. C 'est un comportement
que j 'ai déjà vu de mon côté, qui est arrivé
de nombreuses fois. Et effectivement beaucoup
de gens soupçonnent que Anthropic en fait vont
servir un autre modèle que Claude Opus par exemple,
notamment Claude Sonnet qui coûterait moins cher
s 'ils n 'ont plus suffisamment de capacité pour
servir le modèle Claude Opus à cause d 'une demande
très très forte et en très forte croissance.
Honnêtement, je ne sais pas exactement ce qui
se passe. Ça peut être dû aussi à la dégradation
du contexte. Mais c 'est vrai que j 'ai également
remarqué que Claude Code peut être d 'un jour
à l 'autre d 'une qualité complètement différente.
Notamment, le modèle peut être un jour super
compétent, super fort et le lendemain peut être
complètement débile. Et cela, même avec un contexte
nettoyé, ce qui prouverait potentiellement que
Anthropy puisse servir en fait des modèles différents,
même si vous payez, par exemple, pour Claude
Opus, ce qui serait une pratique commercial un
peu malhonnête, mais je ne peux pas le prouver
honnêtement. Et la fuite du code source de Cloud
Code n 'a pas confirmé cette théorie. En tout
cas, personnellement, j 'ai récemment vu la qualité
des outputs dans Cloud Code vraiment dégradés
par rapport à certains moments où il y avait
l 'effet wow. Et je sais que ça peut vraiment
frustrer et agacer beaucoup de personnes. Parce
qu 'au final, ça peut vous faire perdre plus
de temps d 'utiliser Cloud Code que de ne pas
l 'utiliser. Et je vais conclure cet épisode
de podcast là -dessus. Si vous avez un business
qui fonctionne, n 'allez pas perdre tout votre
temps sur Cloud Code. Je ne dis pas d 'utiliser,
de ne pas utiliser Cloud Code, bien sûr, allez
l 'utiliser, allez améliorer vos process, mais
il faut qu 'au final, ça vous fasse gagner du
temps, gagner de l 'argent. Sinon, c 'est pas
rentable. Donc si vous avez déjà un business
qui fonctionne, ne perdez pas trop votre focus
en testant tous les outils d 'IA dont tout le
monde parle à l 'instant T. Restez concentrés
et essayez d 'optimiser vos automatisations pour
vraiment que votre business soit encore plus
rentable. Ça peut être via de la prospection
pour trouver plus de clients, ça peut être via
du support client. Bref. Ne perdez pas trop votre
focus, je sais que du coup il y a beaucoup de
gens qui survendent en fait des choses, notamment
par exemple sur des agents OpenCure qui peuvent
vous survendre des automatisations, alors que
si en fait on ne vous dit pas tout, peut -être
que le coût à payer derrière toutes ces automatisations
est de 500 dollars par jour, et du coup ça serait
même pas rentable pour vous de payer ce prix
là. plutôt le faire vous -même ou embaucher quelqu
'un pour le faire. Donc, restez concentrés. Attention
à tout ce bruit qu 'on entend sur l 'intelligence
artificielle. C 'est aussi pour ça que je crée
ce podcast. J 'essaye vraiment d 'aller à l 'essentiel.
Je sais que je me perds un peu dans ces épisodes.
N 'hésitez pas à me dire d 'ailleurs ce que vous
en pensez et si c 'est utile pour vous. Mais
j 'essaye vraiment de recentrer la discussion
sur les choses qui sont vraiment essentielles.
Cloud Code est un outil extrêmement puissant,
extrêmement utile. Ce n 'est pas un outil indispensable.
Il y a également des concurrents. Personnellement,
j 'utilise Codex qui est vraiment incroyable
en termes de qualité avec le modèle GPTK 5 .4.
Mais il y a également d 'autres outils comme
Open Code. Vous avez d 'autres outils web qui
permettent très bien de créer des agents IA,
d 'automatiser. Donc l 'avantage compétitif de
Cloud Code. et d 'utiliser les modèles anthropiques
avec des abonnements. Mais on voit par exemple
que les modèles open source chinois se rapprochent
de plus en plus de la qualité des modèles d 'anthropique.
Et donc, si un modèle chinois arrive à être encore
meilleur que les derniers modèles d 'anthropique,
eh bien, il serait alors cohérent d 'utiliser
ce modèle. D 'ailleurs, on peut changer de modèle
dans Cloud Code on peut plugger Cloud Code à
d 'autres modèles que les modèles d 'Anthropic.
Ça peut être utile si jamais vous n 'avez pas
les moyens de payer une version par exemple à
200 euros par mois de Cloud Code avec les derniers
modèles d 'Anthropic et que vous aimeriez quand
même utiliser Cloud Code parce que vous avez
tout votre stack, toutes vos compétences dessus.
Vous pouvez plugger un autre modèle, par exemple
un modèle open source sur abonnement. Je pense
par exemple au modèle GLM de Moonshot AI, qui
sont très très bons. Donc voilà pour ça. J 'espère
que ce podcast vous a plu. J 'espère que je ne
me suis pas trop perdu. Il y a énormément de
choses. Comme je vous l 'ai dit au début, il
n 'y a pas de vérité universelle. Chacun à son
propre setup. Le tout, c 'est vraiment d 'en
tirer le maximum pour vos cas d 'usage à vous.
Et donc, pour cela, il faut explorer vous -même
quelles sont les possibilités. Vous pouvez bien
sûr demander à Cloud Code lui -même comment optimiser
en fait les méthodes de travail. Peux -tu trouver
des skills qui me permettent d 'améliorer mon
projet, etc. Et avec la recherche sur internet
et toutes les commandes qu 'il a pour installer
lui -même ses compétences, il pourra faire lui
-même la part des choses. C 'était Guillaume
dans Génération IA et je vous dis à très bientôt.