What's cooking? 👨‍🍳

Olivier_Lambert · Mars 19, 2026, 4:38

Salut tout le monde!

Ça fait un petit bail que je n’ai pas fait de post. Vraiment navré pour le silence radio.

En fait, je suis en grosse réflexion sur l’avenir de La Tranchée. Merci à @Melodie_Lambert de m’avoir poussé dans le derrière avec ça.

En gros, je crois que l’avenir de la formation en ligne ne passe PAS par des leçons asynchrones. Le modèle actuel de La Tranchée est malheureusement dépassé.

Oui, les formations courtes à haute valeur de production valent plus qu’un zoom de 3h où le prof lit un PowerPoint…

Et pendant que la plupart des infopreneurs essaient de recréer le présent, mon esprit se porte plutôt vers ce qui s’en vient.

Avant de continuer à investir mon énergie ici, je devais trouver quelques réponses. Si le modèle actuel est obsolète, qu’est-ce qui le remplace?

Cette année, j’ai passé énormément de temps à expérimenter avec les plateformes d’agents autonomes. Ça a commencé par Cursor, mais j’ai ensuite exploré Gemini CLI, Codex et Claude Code.

Perso, je me sens comme si j’habitais à Silicon Valley pendant la folie du .com.

Tous les développeurs qui s’intéressent à l’IA finissent par identifier des problèmes similaires. Les solutions divergent par leur approche, mais on bâtit tous des trucs qui se ressemblent.

Chaque semaine sur Twitter, un nouveau projet OpenSource devient populaire. Chaque fois, je me dis: « Hey, j’ai justement fait un truc comme ça la semaine dernière! »

Le meilleur exemple est avec Open Claw:

En quelques jours, c’est devenu le projet le plus populaire de l’histoire!

La grosse innovation? Apporter le pouvoir des agents dans une application de chat comme Telegram, WhatsApp, Discord, etc.

J’ai réglé ce problème en Juin. J’utilise l’application mobile de Termius pour me connecter sur mon serveur via TailScale.

Mon projet actuel?

https://thehexagon.ai/

Une plateforme d’orchestration d’agents autonomes.

Le concept est simple. À la place de penser à un tunnel de vente comme à une série de messages fixes (typiquement des courriels) pourquoi ne pas avoir une série de conversations?

Ça peut avoir lieu n’importe où. Dans un widget de site web, par SMS, Facebook Messenger, courriel… Le prospect décide!

Chacune possède sa propre stratégie d’orchestration.

L’idée est qu’on génère un prompt personnalisé en fonction de la personne qui initie le contact.

Le premier agent n’interagit pas avec le client. Il fait plutôt une recherche sur lui à partir des différentes bases de données reliées au système. À partir de ses trouvailles et de l’objectif visé, il monte un plan de match sur mesure qu’il remet à l’agent conversationnel. De cette façon, chaque échange est unique et personnalisé au prospect.

Pour La Tranchée, ça veut dire qu’il pourrait connaître le nom de l’entreprise, le type de service offert, les enjeux actuels du membre, ses objectifs, obstacles, les formations qui l’intéressent, etc.

L’agent est donc proactif. Il n’attend pas que le prospect lui pose des questions, il prend le devant et lui demande (exemple) de faire un suivi sur les points discutés lors des derniers échanges.

Un autre agent surveille le fil à intervalle fixe. Si le prospect arrête de répondre, il pourrait par exemple demander à l’autre agent de relancer le client après quelques heures.

Une fois le fil terminé, un dernier agent passe par-dessus le transcript et extrait tout ce qu’on a appris pour l’inscrire dans ce qu’on appelle un « Knowledge Graph », un type de base de données optimisé pour créer des entités mises en relation.

Voici un aperçu de la structure:

Et ce à quoi ça ressemble quand on regarde les données:

L’intérêt derrière ce genre de BD est que ça permet à l’agent d’obtenir la relation et l’historique entre les choses.

graphiti-graph-intro

À travers tout ça, chaque agent possède un « Loadout » constitué d’un ensemble de blocs de contexte, serveurs MCP, habiletés, et skills.

Les habiletés représentent les actions que l’agent peut effectuer à l’intérieur de sa machine virtuelle.

Et finalement, l’agent peut toujours « escalader » vers un admin.

Je m’en sers présentement pour répondre à mes courriels. L’agent crée un ticket dans mon système et m’envoie une notification. Quand je me connecte, je vois le message de la personne à gauche, la réponse proposée à droite et le fil qui a déclenché le ticket.

What’s the point Oliver?

Cette plateforme représente le backend qui va me permettre de donner naissance à ma vision pour le futur du e-learning.

J’ai créé un pitch deck ici:

Concrètement, les leçons vont être représentées par une série d’échanges qui tournent autour d’un sujet décidé par l’enseignant. Ça peut être accompagné d’une vidéo, d’un podcast, d’images, d’un PowerPoint… Peu importe!

Le prof définit un arbre de compétence, un peu comme le « skill tree » d’un jeu vidéo. À chaque interaction, la plateforme évalue la progression de l’apprenant à travers l’arborescence de concepts du cours.

Elle contacte l’apprenant selon ses préférences.

Par exemple, si la formation porte sur le e-commerce, que le client est en plein dans le module SEO et que Shopify vient d’annoncer une nouvelle en lien avec ça, le « planner agent » peut utiliser cette nouvelle pour amorcer la discussion.

Hey Olivier! As-tu vu ce que Shopify vient d’annoncer? On jasait justement d’un truc similaire la semaine passée…

Ça va permettre non seulement d’enseigner n’importe quoi, mais aussi d’offrir un système d’accréditation basé sur les interactions réelles de l’apprenant.

L’accréditation peut même demander de revalider sa compréhension des concepts après un certain temps via de nouveaux échanges.

Bref, ça peut aller loin!

Je veux vous avertir, ce genre d’infrastructure coûte cher à faire rouler. Les tokens ne sont pas gratuits. Les échanges vont demander l’usage de crédits. Aux tarifs actuels, la portion « IA » d’une formation risque de coûter autour de 200$.

Je suis quand même optimiste! Le coût des tokens est en chute libre alors ça devrait passer à ~20$ d’ici un an ou deux!

Voilà! C’est là-dessus que je travaille ces temps-ci. Good stuff is coming. Un gros merci à tous les membres pour votre patience et support.

Mario_Jean · Mars 19, 2026, 9:18

T’es toujours hot Oli, quand on te vois pas on sais bien que tu « mijote » des plans ;p

Tout va tellement vite, je code des outils, automatismes et pub avec claude_code pi je capote, pas le temps de finir qu’on parle de « dispatch » pi là toi t’arrive avec tout ca, je peux bien me sentir nul loll !

Olivier_Lambert · Mars 20, 2026, 3:31

Wow okay! Je suis surpris que tu utilises claude code! La plupart des gens à qui j’ai essayé de leur montrer ont fait genre « ohhhhkayyy nevermind »!

Si jamais tu veux des trucs ou jaser de quelque chose, sens toi libre de faire un ptit post. Ça va me faire plaisir de partager les trucs que j’ai développé!

Mario_Jean · Mars 20, 2026, 3:47

3 petites « applications » pour le moment :

Au gîte j’utilise un channel manager (Lodgify) mais j’aime bien avoir tout ça sur Google calendar pour bien établir la routine de la journée et partager ça avec ma conjointe. Donc un bel automatisme créé avec Claude code pour qu’il surveille les changements à chaque heure et mettre mon calendrier à jour, vraiment super, je perdais 1 hr semaine facile à faire manuellement.

Ensuite une autre, chaque dimanche après avoir scanner les activités dans la région, spectacles ou autres, il m’envoie 2 ou 3 idées de post avec titre et texte optimisé pour meubler ma page FB du gîte, c hot plus de perte à rechercher.

Ensuite pour ma job, ouf… J’ai fais interface pour aider à faire des classification d’emplois (reste encore à améliorer), ensuite interface en travail pour aider les Villes à effectuer leur rappel d’employé de façon à respecter le fonctionne, fini les erreurs et les coûts reliés à tout ça.

Et là je te parle pas du reste en lien avec mes pubs Googles ads etc… ouf j’me sens comme un petit Lambert en herbe lollll. Et plein d’utres choses qui mijotes. Beaucop plus simple que ce que tu fais, mais pour un « non greek » comme moi c hot!

Ça fais de belles interfaces de travail :

Olivier_Lambert · Mars 21, 2026, 3:09

Quand même très cool!

Est-ce que tu utilises l’API de logify pour aller chercher les booking? Ou tu synchronise entre tes calendriers directement?

Well done!

Les interfaces pour la ville et tout le reste… Franchement très cool! Tu m’impressionnes hehe.

Pour les interfaces, télécharges ces skills/plugins!

Game changer!

Fais juste dire « Hey, install this plz GitHub - pbakaus/impeccable: The design language that makes your AI harness better at design. · GitHub » et il va s’en charger!

Mario_Jean · Mars 21, 2026, 4:04

Good, pour Lodgify il se charge lui-même de connecter tous les calendrier des différentes plateforme. Avec l’API de Lodgify ensuite je fais ce que je veux pour me donner par exemple mon google calendar avec les tâches à faire selon les locations…

Merci pour le skill je regarde çca, mais je croyais que claude allait chercher ce dont il avait besoin, j’analyse le tout. Thanks!

Olivier_Lambert · Mars 21, 2026, 4:07

Ehehehehe je suis content pour toi, tu es sur le point de découvrir le pouvoir des skills

Didier_jean · Mars 26, 2026, 7:37

Belle vision. Le problème de coûts que tu soulèves — j’y suis passé moi aussi, et je comprends exactement ce que tu veux dire. Depuis que l’écosystème des agents a sorti, je suis à fond là-dedans, plus de 700 heures de travail sur mes propres systèmes. J’ai réussi à régler ce problème-là, et bien d’autres encore. En parallèle, j’aide aussi des gens dans la communauté avec leurs projets d’agents. Si jamais tu veux en jaser, n’hésite pas à me contacter.

— Didier | gnetics.ca

Olivier_Lambert · Avril 6, 2026, 4:27

Salut Didier!

Merci pour l’offre. Je vois honnêtement mal comment je pourrais optimiser les choses plus que je le fais actuellement. Mon système créer le contexte minimum par conversation et j’ai développé des outils internes pour minimiser les « tool calls ». Ma structure en étape me permet aussi de faire varier le modèle. Je peux donc prendre sonnet ou opus pour faire le plan de la conversation et utiliser Haiku pour suivre le plan.

J’utilise aussi mon plan Claude Max à 200$/mois, mais Anthropic est assé clair que ce n’est pas une option viable à long terme. Je ne peux pas planifier en fonction d’utiliser un abonnement, il faut que j’assume que la version finale du projet va utilier l’API.

Google est un peu arrivé à la rescousse avec la sortie de Gemma 4!

Je l’ai testé sur mon ordinateur et le modèle est vraiment très très bien! J’ai une 5090 alors j’ai pû tester le modèle complet. Je risque de m’acheter une ou deux B70 et me faire un petit serveur d’inférence pour remplacer Haiku.

Didier_jean · Avril 6, 2026, 5:18

Salut Olivier,

Intéressant ce que tu soulèves sur les coûts et la variation de modèles, j’ai passé par exactement les mêmes problématiques. En regardant le fil j’ai déjà des points précis que je vois qu’on pourrait optimiser, on pourrait en parler personnellement si tu veux.

En tout cas, après pas mal de nuits blanches à régler ces problèmes-là, j’ai bâti un écosystème complet autour de ces solutions : 40 agents résidents actifs en permanence avec leur propre personnalité, 10 modules staff qui tournent 24/7, un marketplace où les humains postent des jobs et les agents les exécutent automatiquement, une économie interne avec treasury et prix dynamiques, de la gamification avec examens, énigmes et récompenses en coins, messagerie entre agents et humains, Stripe intégré, 34 migrations, 50 tables etc.

Ça roule. Et mes tests pour vraiment comprendre où ça brûlait, moins de 20$ là où avant ça me coûtait 160$.

Olivier_Lambert · Avril 6, 2026, 10:26

Tu me sembles avoir un genre de setup à la OpenClaw ou Hermes. As-tu un « agent harness » custom ou tu es sur un stack open source?

Je suis ouvert à en discuter, mais il faut que tu me partage quelque chose de concret avant!

Didier_jean · Avril 6, 2026, 11:01

Les deux, mais séparés. OpenClaw pour mes agents opérationnels GNETICS, et un harness 100% custom Node.js from scratch pour ma plateforme Academy aucun framework.*

Un truc concret sur OpenClaw : le heartbeat à 30 min, dépendamment des tools que tu utilises, quand tu regardes tes logs tu vois exactement ce que ça coûte. Moi au début ça me coûtait ~150k tokens toutes les 30 minutes, 48 fois par jour, c’est vraiment beaucoup ! J’ai regardé l’utilité, je n’en avais pas besoin pour mes cas d’usage, je l’ai enlevé et j’ai mes propres alternatives. C’est un problème de base que tout le monde avec OpenClaw rencontre.

J’ai aussi bâti une plateforme où les agents OpenClaw peuvent se connecter via une clef api générée par l’académie pour avoir accès à de la mémoire externe persistante. Et les agents peuvent même louer des skills directement sur la plateforme.

Olivier_Lambert · Avril 8, 2026, 9:03

Intéressant! Est-ce que tu as regardé du côté de Pi Agent pour ton harness custom?

Tu pourrais demander à ton agent d’aller voir s’il y a des trucs à implémenter. C’est ce qui roule en dessous d’Open Claw!

En terme de token usage, le défis est de rendre ça abordable par conversation. Une conversation de ~50 messages en back and forth avec un base prompt de 10K token peut facilement atteindre 5$ sur opus. Les tokens sont calculés à CHAQUE action. Chaque tool call, message du bot, message de l’humain… Ça monte vraiment vite!

@claude, peux-tu estimer le coût de ce que je viens de décrire?

Claude · Avril 8, 2026, 9:04

@Olivier_Lambert Bonne question! Voici une estimation rapide :

Scénario : 50 messages back-and-forth, base prompt de 10K tokens, sur Opus

À chaque appel API, le modèle reçoit le contexte complet (system prompt + historique). Le contexte grossit à chaque message.

Hypothèses :

25 tours (25 messages user, 25 réponses assistant)
~200 tokens par message en moyenne (mix court/long)
~1.5 appels API par tour (tool calls inclus) = ~37 appels
Contexte moyen par appel : ~18K tokens (10K base + conversation qui grossit)

Sans prompt caching (Opus à 15$/M input, 75$/M output) :

Input total : ~37 × 18K = ~665K tokens → ~10$
Output total : ~37 × 200 = ~7.4K tokens → ~0.55$
Total : ~10-11$ par conversation

Avec prompt caching (cache read à 1.875$/M) :

Le base prompt de 10K est caché après le premier appel → économie de ~80% sur cette portion
Total : ~5-7$ selon l’efficacité du cache

Ton estimation de ~5$ est réaliste pour un scénario optimisé avec caching. Sans caching, c’est facilement le double.

Et c’est par conversation. Si tu as 100 apprenants actifs en parallèle, ça fait 500-1000$/mois juste en tokens Opus. D’où l’intérêt de ta stratégie de faire le plan sur Opus/Sonnet et l’exécution sur Haiku (ou Gemma 4 en local) — ça pourrait diviser les coûts par 10-20x facilement.

Olivier_Lambert · Avril 8, 2026, 9:08

La réponse qu’il vient de produire a coûté 0.53$

Opus 5.6 est vraiment cher! Sans le plan max… Ça ne ferait pas vraiment de sens de l’utiliser.

Didier_jean · Avril 11, 2026, 9:23

Pi Agent je connais, c’est ce qui roule en dessous de mes agents OpenClaw, j’ai déjà ça en dessous du capot.*

Pour le token usage c’est exactement le problème que j’ai résolu, plusieurs couches voici des exemples :*

Ce que j’appelle la tokenisation est de trouver le modèle le plus optimal au coût le plus bas pour chaque action spécifique. C’est pas juste une question de prix. Des fois tu prends un modèle plus cher, il crashe sur la tâche. Tu prends un autre, moins cher ET plus performant pour ce cas précis et vice versa. Ça prend des tests, ça prend du temps, mais une fois que c’est trouvé, c’est trouvé. Zéro Opus dans mon pipeline.*

Les skills en read via mémoire externe au lieu de tout télécharger. Chaque agent a le minimum de tools pour sa tâche. Rien n’est laissé à l’improviste.*

Résultat : de 160$ de tests à faire rouler l’Academy et à force d’optimiser les tâches, les coûts, etc. depuis un mois pour moins de 20$ de coûts.

De plus, si je ne me trompe pas, la plateforme que je vois c’est une mission de contrôle personnalisée ?

Tout ce que tu mentionnes dans ce fil , je suis passé par là. OpenClaw, c’est mon domaine aussi. Si tu veux en parler en privé, je peux te donner mes coordonnées. Sinon, j’ai fait ma part . La balle est dans ton camp.

Didier_jean · Avril 11, 2026, 9:39

Juste pour rajouter, le but c’est pas d’envoyer des messages à tes agents pour qu’ils agissent. Un agent bien configuré sait déjà quoi faire. Des cron jobs bien set up et ton pipeline tourne du début à la fin sans intervention. Zéro aller-retour, zéro token gaspillé en conversation.*

Exemple concret : mon pipeline B2B complet : prospection Google Maps, QC des leads, rédaction d’emails personnalisés, envoi avec déduplication, post LinkedIn avec image générée, rapport quotidien, auto-évaluation en 7 étapes, les agents, tout fini avant midi. Connecté à un CRM automatisé. Je ne touche à rien. En plus j’ai introduit un système de paie basé sur la performance des agents et ils ont un quota à

respecter.

C’est de l’optimisation réelle.

ntone.f · Avril 15, 2026, 3:51

Salut @Olivier_Lambert,

Merci pour le trailer par rapport à l’avenir de la tranchée et la vision que tu nous as partagé.
Un grand merci à @melodie_lambert pour t’avoir fait sortir de ta tanière pour nous annoncer des choses.

Clairement ta présence manque ici et depuis l’avènement de l’IA, c’est vrai qu’on voit des post passer mais trop peu (j’en ai fais quelques un de temps en temps qd j’y pense) je trouve qu’avec tout ce qui se passe, on aurait du voir plus d’activité et discussion sur le sujet, avoir plus de partage et d’échange.

J’ai vu ton post et je suis partie voir le pitch deck, même si ça met du temps à voir le jour, ça n’empêche pas que tu nous partages l’avancé à minima.

Même si ça peut rester nébuleux d’un point de vue technique pour certains d’entre nous sur la pile technologie utilisée etc…ca reste un sujet intéressant à partager.

C’est un projet ambitieux en tout ca et j’espère que tu nous fera quelques update.

Hâte de voir ce que ça va donner.

À bientôt