Les 20 rôles
C'est petit, je sais — on détaille chaque squad dans les slides suivantes.
La méthode pour piloter 20 fonctions d'entreprise
avec un seul orchestrateur IA
Idriss Aberkane & Philippe Anel
Scanderia — Formation Live — 6 avril 2026
Idriss — Ph.D, 700+ conférences
Philippe — Développeur, 30 ans XP, 10 ans IA
— Sam Altman, CEO d'OpenAI
Ce soir, on vous donne les outils pour commencer.
L'IA ne remplace pas votre jugement
La méthode fonctionne partout
Chaque environnement est différent
Le résultat dépend de ce que vous y mettez
| 2023 | "Résume ce texte" | L'IA = un outil ponctuel |
|---|---|---|
| 2026 | L'IA accède à vos fichiers, vos outils, votre écran | L'IA = un système d'exploitation |
| Projects / Knowledge | L'IA a une mémoire de votre entreprise |
|---|---|
| Computer Use | L'IA contrôle votre écran |
| MCP | L'IA se connecte à vos outils (CRM, Drive, Slack) |
| Skills | L'IA crée ses propres outils réutilisables |
| 1M tokens | L'IA ingère des documents entiers |
L'outil changera. La méthode reste.
Le goulot d'étranglement n'est plus la tech — c'est la distribution.
Andrej Karpathy — ancien directeur IA de Tesla, co-fondateur d'OpenAI — publie la même approche. Deux fois :
| Karpathy (avril 2026) | Notre méthode |
|---|---|
| Fichiers Markdown compilés par l'IA | Manifeste, SOPs, Brand Bible en .md |
| "L'IA maintient le wiki, j'y touche rarement" | L'IA crée les fichiers pendant la conversation |
| Dossiers structurés + schéma dans AGENTS.md | Nomenclature par préfixes + Manifeste |
| "Vibe coded tools" réutilisables | Skills créés par l'IA |
Son deuxième post (des milliers de likes) pose 4 principes :
La mémoire est visible, inspectable. Pas une boîte noire.
→ Nos fichiers : vous voyez tout
Vos données chez vous. Pas dans le cloud d'un fournisseur.
→ Fichiers sur votre machine
Formats universels. Markdown = lisible partout, pour toujours.
→ Pas d'outil propriétaire requis
Branchez l'IA que vous voulez. Claude, ChatGPT, Codex, local...
→ La méthode reste, l'outil change
La différence ? Lui parle à des chercheurs.
Nous, on vous donne les fichiers prêts à charger.
"Same, I have a similar setup. The knowledge-base approach has been working great."
583 likes — Podcaster, chercheur MIT
"J'ai tout téléchargé — X, Gmail, YouTube, Apple Health, mon code — et j'ai tout RAG'd. Maintenant je pose des questions simples et j'obtiens des insights profonds."
273 likes
"I'm not even a developer by trade. I'm a welder. I work at a drag racing shop Monday through Thursday."
Il a construit des dizaines d'applications en 9 mois avec cette méthode. Même pattern : fichiers Markdown, l'IA maintient la base, les connaissances s'accumulent.
"The LLM adapts to how you think, not the other way around."
Le 31 mars 2026, le code source de Claude Code a fuité. 512 000 lignes. Ce qu'on y trouve :
| Principe (dans le code) | Ce qu'on fait ce soir |
|---|---|
| Le scaffold > le modèle | Nos fichiers = votre scaffold |
| Le prompt est l'architecture | Project Instructions = prompt structuré |
| La mémoire est un hint, pas une vérité | Toujours vérifier (HITL) |
| Défense en profondeur | 3 niveaux de validation |
| Coût dès le jour 1 | Compress, index, model routing |
| Du réactif au proactif | 4 phases → automatisation |
La même méthodologie qu'Anthropic utilise en interne.
Rendue accessible sans écrire une ligne de code.
Sebastian Raschka — auteur de "Build a Large Language Model (From Scratch)" — publie les 6 composants essentiels :
| Composant (Raschka) | Ce qu'on fait ce soir |
|---|---|
| 1. Contexte du projet | Project Knowledge |
| 2. Prompt structuré + cache | Fichiers stables (Manifeste, SOPs) |
| 3. Outils + permissions | MCP + 3 niveaux HITL |
| 4. Réduction de contexte | Compress + index |
| 5. Mémoire persistante | Brand Bible, Skills |
| 6. Sous-agents bornés | Squads avec périmètres |
"Much of apparent 'model quality' is really context quality."
— Sebastian Raschka, avril 2026
| Mot | Ce que c'est | Analogie |
|---|---|---|
| Markdown | Un fichier texte simple, lisible par vous et par l'IA | Une fiche cartonnée |
| Token | L'unité de texte que l'IA consomme (~1 mot) | Un timbre-poste |
| Scaffold | L'infrastructure de fichiers autour du modèle IA — ce qui le cadre | L'échafaudage autour du bâtiment |
| SOP (Standard Operating Procedure) | Une procédure de travail étape par étape | Une recette de cuisine |
| Skill | Un outil réutilisable créé par l'IA | Un raccourci clavier |
| MCP (Model Context Protocol) | Une prise qui connecte l'IA à vos outils (CRM, email...) | Une prise USB |
| HITL (Human In The Loop) | L'humain valide avant que l'IA agisse | Le pilote dans le cockpit |
| DPA (Data Processing Agreement) | Contrat qui encadre le traitement de vos données par un fournisseur IA | Un contrat de confidentialité |
C'est tout. Pas besoin de plus pour commencer.
4 phases, 20 rôles, 1 système
Des fichiers Markdown qui définissent votre entreprise,
vos procédures, vos garde-fous et vos données.
Poser le file system, la base documentaire, les rôles
Laisser l'IA explorer des tâches réelles dans un périmètre sûr
Formaliser ce qui marche en Skills, SOPs, templates
Réutilisation, scripts, outils indépendants de l'IA
L'IA n'est pas un exécutant. C'est un constructeur de compétences.
À terme, vous pouvez transformer ces Skills en scripts indépendants de l'IA.
| Mode chatbot | Mode système |
|---|---|
| On repart de zéro à chaque fois | L'IA connaît votre entreprise |
| L'IA improvise | L'IA suit des procédures |
| Pas de contrôle qualité | Signature, sources, confiance |
| L'humain vérifie tout | L'humain vérifie ce qui compte |
| Un outil | Un système d'exploitation |
5 cerveaux de squad, 20 rôles disponibles à la demande
| Squad | Mission | Rôles |
|---|---|---|
| Command | Pilotage & Finance | CEO, CFO, COO |
| Growth | Marketing & Contenu | CMO, Content, Community, Designer, Media Buyer |
| Revenue | Ventes & Client | Commercial, Service Client, Account Manager |
| Build | Produit & Tech | PM, Dev, DevOps, QA |
| Shield | Protection & Intelligence | Juridique, RH, Formation, Veille, Data |
C'est petit, je sais — on détaille chaque squad dans les slides suivantes.
| Rôle | Mission | Produit | Autonomie | Garde-fou |
|---|---|---|---|---|
| 1. CEO / Stratège | Vision, priorités, roadmap | Décisions stratégiques, OKR, arbitrages | Assisté | Ne décide JAMAIS seul |
| 2. CFO | Budget, prévisions, trésorerie | Tableaux de bord, alertes dépenses, marges | Supervisé | Aucune dépense sans validation |
| 3. COO | Workflows, coordination, processus | Plannings, dashboards, alertes blocage | Semi-autonome | Escalade si blocage > 2 étapes |
| Rôle | Mission | Produit | Autonomie | Garde-fou |
|---|---|---|---|---|
| 4. CMO | Stratégie marketing, positionnement | Plans de campagne, briefs créatifs | Semi-autonome | Vérifié contre la Brand Bible |
| 5. Content | Rédaction (posts, articles, newsletters) | Textes prêts à publier, calendrier éditorial | Semi-autonome | JAMAIS publier sans validation |
| 6. Community | Réseaux sociaux, engagement, réponses | Posts planifiés, réponses DM, rapports | Semi-autonome | Crise = escalade immédiate |
| 7. Designer | Visuels, miniatures, supports | Maquettes, stories, flyers | Semi-autonome | Charte graphique stricte |
| 8. Media Buyer | Campagnes publicitaires payantes | Campagnes brouillon, A/B tests, ROAS | Assisté | JAMAIS lancer sans validation |
| Rôle | Mission | Produit | Autonomie | Garde-fou |
|---|---|---|---|---|
| 9. Commercial | Prospection, leads, relances | Emails, scoring, propositions | Semi-autonome | JAMAIS promettre prix/délai sans validation |
| 10. Service Client | Support, résolution, tickets | Réponses clients, FAQ, escalade | Semi-autonome | Réclamation = escalade |
| 11. Account Manager | Fidélisation, détection churn, upsell | Alertes churn, opportunités, suivi | Semi-autonome | Client mécontent = stratégie validée d'abord |
| Rôle | Mission | Produit | Autonomie | Garde-fou |
|---|---|---|---|---|
| 12. Dev | Code, debug, déploiement | Code, PR, documentation technique | Semi-autonome | JAMAIS déployer en prod sans validation |
| 13. DevOps | CI/CD, monitoring, sécurité | Pipelines, alertes, configurations | Supervisé | JAMAIS modifier l'infra prod seul |
| 14. PM | Définition produit, priorisation, feedback | Specs, backlog, user stories | Semi-autonome | Roadmap = propositions, pas décisions |
| 15. QA | Tests, bugs, vérification de cohérence | Rapports de tests, bugs détectés | Autonome | Signale, ne corrige pas lui-même |
| Rôle | Mission | Produit | Autonomie | Garde-fou |
|---|---|---|---|---|
| 16. RH | Recrutement, onboarding, talents | Fiches de poste, pré-sélection, onboarding | Assisté | Zéro discrimination, jamais sans l'humain |
| 17. Formation | Parcours d'apprentissage, montée en compétences | Supports, évaluations, parcours | Semi-autonome | Valider avec un expert métier |
| 18. Juridique | Veille réglementaire, conformité, contrats | Alertes, revue contrats, checklists | Assisté | "Ne remplace pas un avis juridique pro" |
| 19. Veille | Intelligence économique, tendances, concurrence | Rapports, alertes, analyses de tendances | Autonome | Toujours citer les sources |
| 20. Data Analyst | Analyse données, reporting, insights | Dashboards, recommandations data-driven | Semi-autonome | Corrélation ≠ causalité |
| Niveau | L'IA... | Exemples |
|---|---|---|
| Autonome | Agit librement, reporte après | Veille, QA |
| Semi-autonome | Agit puis soumet pour validation | Content, Designer |
| Assisté | Propose, l'humain décide | CEO, Juridique |
| Supervisé | L'humain initie, l'IA exécute | CFO, DevOps prod |
Lors de nos tests, l'IA elle-même a recommandé :
"Le risque c'est de construire un beau système autour d'une hypothèse non testée."
— L'IA elle-même
Étirez-vous, prenez un café.
Dans 2 minutes, on fait tout en direct.
De zéro à un système qui tourne
Outil de démo : Claude Cowork (desktop)
La méthode fonctionne aussi avec claude.ai, ChatGPT, ou des solutions open source.
| Fichier | C'est quoi |
|---|---|
00_MANIFESTE_EQUIPE.md | Qui fait quoi — les 20 rôles et les règles |
01_PROJECT_INSTRUCTIONS.md | Le "cerveau" — ce que l'IA lit en premier |
01_BRAND_BIBLE_TEMPLATE.md | Votre identité — à personnaliser |
02_SOP_GENERIQUES.md | Les recettes de travail — 8 procédures |
03_REGLES_GOUVERNANCE.md | Les lignes rouges — ce que l'IA ne fait JAMAIS sans vous |
+ 4 fichiers | Routing, nomenclature, licence, documentation |
C'est un dossier avec des fichiers texte. Comme un classeur avec des fiches.
Vous recevrez tout ça avec le livret.
Pointer vers le dossier → Coller les Project Instructions → Créer
Lis tous les fichiers de ce dossier et dis-moi ce que tu en comprends.
À partir de maintenant, garde un historique de tout ce qu'on fait ensemble
dans un dossier "historique/", pour qu'on puisse reprendre à n'importe quel moment.
L'IA comprend le système avant de travailler.
Exactement comme un nouvel employé qui lit le manuel le premier jour.
Pourquoi un dossier historique ? Chaque session = un fichier daté. Vous pouvez reprendre après une coupure, changer d'outil, ou revenir 3 mois plus tard. Pour les plus avancés : un repo Git sur ce dossier vous donne un historique complet avec versioning de tous vos fichiers.
Je veux ouvrir un salon de bien-être et massage à Vannes.
Fais-moi une analyse stratégique.
[Agent CEO/Stratège]Construisons ma Brand Bible à partir du template.
Pose-moi les questions par blocs thématiques (identité, cible, ton, offre, concurrence, canaux).
Entre chaque bloc, fais un résumé de ce qu'on a validé avant de passer au suivant.
L'IA structure sa propre collecte d'information.
Ce n'est plus un monologue — c'est un dialogue.
Astuce : regroupez les questions par blocs thématiques (identité, cible, ton, offre...) plutôt qu'une par une. Et si votre IA le permet, utilisez des sous-agents — un par bloc — pour ne pas exploser la taille du contexte. Autre option : compressez la conversation entre chaque bloc — l'IA résume ce qui a été fait, et vous repartez léger. 30 questions en ping-pong = beaucoup de tokens consommés.
6 blocs dans la todo list, questions cliquables, progression visible.
L'IA structure le travail — vous n'avez qu'à répondre.
"Quelles sont les 3 valeurs qui te tiennent le plus à coeur ?"
Cochez, validez, l'IA passe au suivant. Question 4 sur 4 du bloc 1.
Entre chaque bloc, l'IA résume ce qu'on a validé. Ici le bloc 3 — Voix et Ton.
Ton, vouvoiement, mots interdits : tout est synthétisé avant de passer au bloc 4.
6 blocs validés. Récapitulatif complet. L'IA rédige la Brand Bible finale.
Identité, cible, ton, offre, positionnement, canaux — tout en un fichier.
| Sans Skill | Avec Skill |
|---|---|
| Vous réexpliquez le contexte à chaque fois | L'IA sait déjà quoi faire |
| Le résultat varie d'une session à l'autre | Cohérence garantie |
| Vous consommez des tokens à répéter | Vous économisez à chaque appel |
Les Skills sont faits pour les tâches répétitives :
| Exemple de Skill | Ce qu'il fait | Gain |
|---|---|---|
| brand-social-posts | Génère des posts Instagram alignés sur la Brand Bible | Ton cohérent, pas besoin de re-briefer |
| weekly-report | Compile un rapport hebdo à partir de vos données | Même format chaque semaine |
| lead-qualifier | Score un prospect selon vos critères | Scoring identique à chaque fois |
| product-description | Rédige une fiche produit selon votre template | 100 fiches = même qualité |
Un Skill = moins de tokens + plus de cohérence + moins d'erreurs.
On vient de construire la Brand Bible en QCM.
Formalise cette procédure en un Skill réutilisable.
L'IA transforme ce qu'elle vient de faire en outil permanent.
La prochaine fois, un seul mot suffit pour relancer le même processus.
L'IA détecte le besoin, trouve le connecteur Canva, et génère 4 concepts de logo à partir de votre Brand Bible.
Le rôle Designer (Rôle 7) + connecteur Canva = résultat visuel en 2 minutes.
Vous choisissez, l'IA itère.
Vous avez remarqué ? À chaque étape, l'IA a signé son travail, cité ses sources, indiqué sa confiance, et demandé validation. Ce n'est pas un hasard — c'est dans les fichiers.
En une seule session.
Et l'IA a recommandé de commencer par 3 rôles, pas 20.
Pourquoi c'est non négociable
| Niveau | L'IA peut... | Exemples |
|---|---|---|
| Exploration | Chercher, analyser, proposer | Veille, recherche, brouillons |
| Préparation | Préparer sans exécuter | Campagnes, emails, rapports |
| Action engageante | Rien sans vous | Finance, publication, contrats |
Cas réel : un rapport IA avec une structure parfaite
C'est pourquoi notre système exige : signature, sources, niveau de confiance.
Un agent IA en entraînement a spontanément :
Sans aucune instruction. Juste pour "optimiser ses ressources".
Source : arXiv 2512.24873v2 — Confirmé par Axios, OECD.AI, LessWrong
Un chatbot IA a donné de fausses informations sur les tarifs de deuil.
Air Canada a dit : "c'est la faute du chatbot".
Le tribunal a répondu : "Le chatbot fait partie de votre site. Ses mots sont les vôtres."
Condamnation : 812$ CAD.
Source : Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149
C'est pourquoi la gouvernance n'est pas optionnelle.
Berkeley 2025 a identifié 14 modes d'échec récurrents.
Notre Manifeste les prévient tous — mais ne comptez pas uniquement dessus.
Attention : plus la conversation est longue, plus l'IA perd le fil. Les garde-fous du Manifeste aident, mais ne suffisent pas toujours. C'est à vous de surveiller. Relisez ce qu'elle produit. Compressez les conversations longues. Et quand vous avez un doute, demandez-lui de réciter ses consignes — si elle ne les cite plus, c'est qu'elle les a oubliées.
La règle est simple : ce que votre IA publie, c'est comme si vous l'aviez écrit vous-même.
| Texte de loi | Ce que ça dit | Ce que ça veut dire pour vous |
|---|---|---|
| IA Act UE 2024/1689 |
Sanctions jusqu'à 7% du CA mondial | Si votre IA cause un préjudice (fausse info, discrimination, données exposées), c'est votre entreprise qui paie |
| RGPD | S'applique aux données dans vos prompts | Envoyer des données clients à une IA cloud = transfert de données personnelles vers les US. Sans DPA, c'est une infraction. |
| Code civil Art. 1240-1242 |
Responsabilité du fait des choses | L'IA est votre "chose". Son erreur = votre faute. Pas d'excuse "c'est l'IA qui a dit ça". |
Un concurrent porte plainte pour concurrence déloyale. C'est vous le responsable, pas l'IA.
→ Notre parade : l'IA cite ses sources et indique son niveau de confiance. Vous validez avant publication.
Le client vous tient à la promesse. Juridiquement, un email envoyé par votre système engage votre entreprise.
→ Notre parade : l'IA ne contacte JAMAIS un client sans votre relecture.
Ces données transitent par les serveurs US de votre fournisseur IA. Sans DPA ni anonymisation = infraction RGPD.
→ Notre parade : anonymiser, vérifier le DPA, ou passer en local.
"Ce massage guérit le mal de dos" = publicité mensongère + exercice illégal de la médecine.
→ Notre parade : le Manifeste interdit les claims non vérifiés. La Brand Bible liste les mots interdits.
Dans chaque cas, la réponse est la même : vous validez. L'IA propose, vous décidez.
Règle d'or : ne mettez jamais de données personnelles réelles dans l'IA
| Ne JAMAIS envoyer | OK à envoyer |
|---|---|
| Noms de vrais clients | Personas fictifs ou anonymisés |
| Emails, téléphones, adresses | Données métier (prix, produits, stratégie) |
| Données bancaires ou médicales | Statistiques agrégées |
| Fichiers clients (CRM export) | Templates et exemples fictifs |
3 réflexes RGPD :
Claude, ChatGPT, Codex = serveurs US. Vos données y transitent.
Le local est la seule garantie que rien ne sort de votre machine.
Combien ça coûte vraiment ?
Abonnement Claude Pro ou ChatGPT Plus — suffisant pour les 20 rôles,
l'accès fichiers, les connecteurs et les fonctions avancées.
| Poste | Risque |
|---|---|
| Tokens (contexte long) | 1M tokens = facture salée en API |
| Computer Use | ~150K tokens pour quelques interactions |
| Outils externes | CRM, design, n8n ont leurs propres tarifs |
Deux réflexes pour économiser :
Règle des 80/20 : 80% des tâches en Tier 2-3 (pas cher). Tier 1 pour les 20% de décisions importantes.
Pour les utilisateurs un peu avancés. Prenez le temps de comprendre ce dont on parle — au début vous ne serez pas 100% efficients, mais avec le temps, ça vaut le coup. Et le coût.
| Tier | Modèles | Usage | Coût |
|---|---|---|---|
| Tier 1 | Opus, GPT-5 | Stratégie, analyse complexe | $$$ |
| Tier 2 | Sonnet, GPT-5-mini | Rédaction, code | $$ |
| Tier 3 | Haiku, mini | Classification, formatage | $ |
| Local | Solutions open source | Données sensibles | Gratuit |
| Outil | Ce qu'il fait | Coût |
|---|---|---|
| Claude Cowork | Démo du jour — Projects, Computer Use, MCP | 18-20€/mois |
| claude.ai (web) | Même méthode, upload manuel | 0-20€/mois |
| ChatGPT / Codex | Alternative OpenAI | 20€/mois |
| Le Chat (Mistral) | Alternative française, Projects | 0-15€/mois |
| OpenWork | Clone open source de Cowork (YC), 75+ modèles | Gratuit (BYOK) |
| AnythingLLM | RAG + agents, open source | Gratuit |
| LM Studio | Interface desktop pour modèles locaux, simple à utiliser | Gratuit |
| Localforge | Agent local avec UI, pipeline multi-modèles | Gratuit |
| Ollama + llama.cpp | 100% local, terminal, données sensibles | Gratuit |
L'outil change. La méthode reste.
| Connecteur | Ce que l'IA peut faire avec |
|---|---|
| Gmail | Lire vos emails, rédiger des réponses, créer des brouillons, trier par priorité |
| Slack | Poster des résumés, alerter une équipe, répondre dans un canal |
| Google Drive | Chercher dans vos docs, compiler des rapports hebdomadaires automatiques |
| Notion | Créer des pages, mettre à jour un backlog, documenter des décisions |
| Google Calendar | Planifier des réunions, envoyer des invitations, résumer la semaine |
| Connecteur | Ce que l'IA peut faire avec |
|---|---|
| HubSpot / Zoho | Scorer des leads, créer des contacts, mettre à jour des deals, générer des insights |
| Figma / Canva | Générer des visuels, adapter des templates, créer des stories Instagram |
| WordPress | Publier des articles, mettre à jour des pages, gérer le SEO |
| Stripe | Suivre les paiements, générer des rapports de revenus, alerter sur les échecs |
| Zapier (9 000+ apps) | Connecter tout à tout — si l'app existe, Zapier la connecte |
| Connecteur | Ce que l'IA peut faire avec |
|---|---|
| GitHub / Jira | Créer des tickets, reviewer du code, suivre l'avancement |
| Datadog | Détecter des anomalies de coûts cloud, créer des tickets automatiquement |
| Intercom | Répondre aux clients, escalader intelligemment, analyser les tendances |
| + 19 000 MCP | Le catalogue ne fait que grandir — nouveaux serveurs chaque semaine |
Pour les utilisateurs avancés : tous ces outils sont pilotables par du code. L'IA peut écrire les scripts pour vous. Exemples concrets :
L'IA ne fait pas que répondre à vos questions — elle automatise vos processus.
Commencer petit, industrialiser vite
À la fin, vous aurez :
Si on me pose une question pour laquelle je n'ai pas de réponse,
je montre comment l'IA m'aide à la trouver.
C'est une démo en soi.
La méthode évolue avec vous.
Vos retours enrichiront les prochaines versions.
Idriss Aberkane & Philippe Anel
Scanderia — Avril 2026