240 milliards de tokens pour construire une vraie usine IA

240 milliards de tokens en trois mois. Qu’est-ce qu’on construit avec une telle consommation d’IA ?

Alexandre raconte à PPC les coulisses de La Factory, une plateforme en développement chez TGV pour permettre aux équipes de faire évoluer leurs applications grâce à des agents IA.

Au départ, un problème très concret : des applications créées pour les métiers, des demandes de modifications qui s’accumulent... Alexandre construit alors une plateforme IA où les utilisateurs peuvent annoter leur application, choisir les changements et laisser les agents les réaliser.

Design, correction de bugs, nouvelles fonctionnalités : trois missions principales, derrière lesquelles se déploie une organisation beaucoup plus vaste. Alexandre explique comment il pilote entre 45 et 60 agents dans une journée, avec un organigramme, des responsables de programme et un tableau de suivi.

Nous parlons prototypes, passage en production, cybersécurité, mémoire des agents et choix des modèles, notamment Claude et Codex. Mais aussi du coût annoncé en dizaines de milliers d’euros, des essais, des erreurs et de l’impact environnemental.

Alexandre partage ce qui fonctionne, ce qui demande encore du travail et ce qu’une entreprise peut reprendre dès maintenant pour expérimenter.

Et pour aller plus loin :

Vidéo Numerama : « Tout le monde se trompe sur l’eau consommée par l’IA »

Une question sur les agents, les prototypes ou leur organisation ? Retrouvez Alexandre sur LinkedIn

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Chapitres

00:00:00 Construire avec l’IA, seul et avec des agents

00:00:35 240 milliards de tokens : pourquoi autant ?

00:01:21 La Factory : le projet et ses utilisateurs

00:03:54 Modifier une application avec des commentaires

00:05:50 Design, bugs, fonctionnalités : les agents spécialisés

00:07:32 Créer les outils internes jamais prioritaires

00:09:44 Adoption et gouvernance des applications

00:11:40 D’où viennent les 240 milliards de tokens ?

00:13:59 Combien coûte cette expérimentation ?

00:15:08 Plusieurs modèles et moins de dépendances

00:16:31 Organiser et piloter des dizaines d’agents

00:19:34 Des agents qui travaillent aussi la nuit

00:20:32 Qui reprend la main si Alexandre s’absente ?

00:21:52 Confier le résultat à l’IA

00:23:43 Un projet de R&D encore en construction

00:26:49 Réduire les tokens sans perdre la précision

00:28:39 Essais, erreurs et consommation utile

00:30:09 Une journée de pilotage des agents

00:31:57 Mémoire, contexte et agents experts

00:33:48 Intervenir et recadrer les agents

00:35:26 Le harness : donner des outils et des règles à l’IA

00:38:16 Contraindre les délais et la complexité

00:39:17 Pourquoi viser un premier résultat à 8 sur 10 ?

00:40:27 Énergie, eau et impact environnemental

00:43:14 Partager l’expérience et construire du bon logiciel

00:44:25 Ce qu’une entreprise peut expérimenter dès maintenant

00:45:24 Quel profil pour mener ce type de projet ?

00:47:04 La suite et les ressources d’Alexandre

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