Les noms restent à l'atelier pour l'instant. Voici, pour chacun, le problème qu'il attaque, ce qu'il fait et où il en est. Les pastilles indiquent les territoires qu'il nourrit.
ORC-01Prototype en usage
Une ruche d'agents pour les longues missions
Les agents d'IA s'essoufflent sur les tâches qui durent des jours.
Un service système qui coordonne une équipe d'agents spécialisés, reprend le travail après une interruption et garde chaque agent dans son enclos. Présenté aux Rencontres Linux Québec 2026.
Pile : Rust · Linux · TOML
MEM-02En conception
Un gardien de mémoire pour les grands modèles
Chaque session repart de zéro, et chaque nouvelle version d'un modèle oublie tout ce que la précédente avait appris.
Un petit modèle local placé entre la personne et les grands modèles, qui porte la continuité du travail d'une session et d'une version à l'autre.
Pile : modèle local 3B à 8B · Markdown
ARC-03En usage
Rapatrier des années de conversations avec l'IA
Le travail fait avec les IA est dispersé chez plusieurs fournisseurs, qui peuvent fermer un service ou changer leurs règles.
Une collecte automatique et continue vers une archive personnelle unique, dans un format ouvert et durable, lisible sans aucun logiciel propriétaire.
Pile : Python · cron · JSONL et Markdown
SEC-04Banc d'essai
Une serrure pensée pour les agents autonomes
Un mot de passe protège mal contre un agent qui lit tout ce qu'on lui montre.
Un banc d'essai de contrôle d'accès à plusieurs facteurs indépendants, pour protéger les répertoires sensibles d'un poste où travaillent des agents.
Pile : Python · cryptographie
GOV-05Étude en cours
Diviser pour mieux concevoir
Un modèle qui conçoit et exécute à la fois ne voit pas ses propres angles morts.
Une étude de la coopération entre modèles de familles différentes, chacun tenu à un rôle strict, avec la trace de qui a écrit quoi.
Pile : plusieurs fournisseurs · traçabilité
GOV-06Prototype
Un conseil de modèles qui débattent et votent
Un seul avis de modèle est un avis sans contradiction.
Une séance où plusieurs modèles défendent une position, se répondent et tranchent par un vote, avec le compte rendu de la délibération.
Pile : plusieurs fournisseurs · scripts
MET-07Premier rapport publié
Un détecteur d'assurance mal placée
Un modèle peut affirmer avec 95 % d'assurance une chose qu'il ne sait pas.
Un instrument qui confronte l'assurance déclarée d'un modèle à ce qu'il tient réellement, avec un rapport visuel question par question.
Pile : Python · rapports HTML
MET-08Outil en usage
Lire le raisonnement sur la durée
Sur une longue session, on ne voit pas venir la dérive.
Des outils d'analyse des traces de raisonnement qui repèrent les moments de compréhension, les bascules et les premiers signes de dérive.
Pile : Python · visualisation
FRU-09Concept
Raccourcir la distance entre l'intention et le code
Taper et générer chaque ligne coûte du temps, du contexte et de l'attention, des deux côtés.
Une interface d'écriture d'un nouveau genre entre la personne et l'IA. Le principe reste au laboratoire.
Pile : à venir
FRU-10En entraînement
Un petit modèle à ma voix
Les grands modèles écrivent comme tout le monde.
L'affinage d'un petit modèle ouvert sur un corpus personnel, exécutable localement, sans rien envoyer à l'extérieur.
Pile : ajustement fin · inférence locale
PED-11En classe
Un agent que les étudiants construisent
On comprend mal ce qui reste caché dans une librairie.
Un agent complet en Python pur, bâti en trois étapes avec ses tests, utilisé en laboratoire d'intelligence artificielle.
Pile : Python · tests sans modèle
PED-12En classe
Un modèle local sans droits d'administrateur
Dans un laboratoire d'école, on ne peut rien installer.
Une procédure et des scripts pour installer et servir un modèle local dans un laboratoire verrouillé, pour toute une classe à la fois.
Pile : scripts · serveur local