Une équipe d'une personne qui fonctionne comme un système
En janvier 2026, le site était une construction Wix conçue dans Figma. En février, il est passé au code. Aujourd'hui, 13 études de cas clients paraissent en anglais et en français, générées et jamais modifiées à la main, et chaque mise en ligne franchit six contrôles automatisés. Là où un script applique une règle, rien n'a dérivé ; là où seule la prose décrivait une règle, la revue a trouvé onze écarts. Un contrôle de confidentialité garde désormais les noms de clients hors du code, où trois s'étaient glissés avant qu'il existe. La boucle analytique est en place ; elle démarre avec la diffusion.
Vehicle — le praticien
Vehicle — les collaborateurs
Interface — ce qui a été livréUne pratique indépendante doit faire trois choses à la fois : être trouvée, montrer des preuves et rester exacte en deux langues. Il n'y a pas d'équipe. L'IA accélère la construction, mais elle accélère aussi les erreurs. Après huit semaines, une revue a trouvé onze endroits où les notes du projet ne correspondaient plus au code.
J'ai traité la pratique comme un système à concevoir, pas comme un site web à construire. D'abord, j'ai appris les mots du marché : j'ai étudié comment les acheteurs et les recruteurs cherchent, et j'ai séparé leurs mots en deux listes qui ne se mélangent jamais dans un même contenu. Ensuite, j'ai mis toute ma carrière dans un seul classeur — 18 mandats, 30 résultats documentés, 13 cas — et j'en ai généré chaque page d'étude de cas : un chiffre n'existe qu'à un seul endroit. Puis j'ai décidé qui fait quoi : une matrice d'allocation, adaptée de l'intégration humain-système (HSI) de la NASA, attribue chaque tâche à moi, à l'IA ou à un script. Si un script peut vérifier un fait, c'est le script qui le vérifie. Chaque session d'IA lit d'abord le même règlement, et des diagrammes tranchent ce que les mots laissent ouvert. Enfin, je consigne chaque décision (43 à ce jour) et j'audite la dérive chaque mois.
En janvier 2026, le site était une construction Wix conçue dans Figma. En février, il est passé au code. Aujourd'hui, 13 études de cas clients paraissent en anglais et en français, générées et jamais modifiées à la main, et chaque mise en ligne franchit six contrôles automatisés. Là où un script applique une règle, rien n'a dérivé ; là où seule la prose décrivait une règle, la revue a trouvé onze écarts. Un contrôle de confidentialité garde désormais les noms de clients hors du code, où trois s'étaient glissés avant qu'il existe. La boucle analytique est en place ; elle démarre avec la diffusion.
Tous les guides sur l'IA disent « allez plus vite ». Peu disent comment rester exact. La plupart des équipes ont adopté des outils d'IA sans changer l'organisation du travail. Ici, c'est moi qui décide, et je suis designer, pas ingénieur : je ne peux pas relire chaque ligne que l'IA écrit. Sans structure, la vitesse rend le travail impossible à réviser, donc impossible à livrer.
La force est dans la paire : l'IA pour la vitesse, l'architecture de l'information pour la direction. Sans ma carrière transformée en tableur, je n'aurais jamais pu construire tout cela sans perdre la tête. Le classeur est devenu la graine : chaque page, chaque contrôle et chaque outil a poussé à partir de sa structure. J'ai toujours su que la structure façonne la surface, et j'ai des études de cas à ce sujet. Travailler seul l'a rendu visible en un seul endroit : sans structure, il n'y avait rien à piloter, seulement de la production.
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