Réalisations › CoLabFlow System

Orchestrer: agents, mémoire et chantiers

Le problème. Plusieurs agents d'IA qui travaillent sans coordination refont le travail des autres, oublient ce qui a été décidé, et personne ne sait ce qui est fait.

La méthode. Un lead, seul interlocuteur du dirigeant pour la coordination, qui répartit le travail; des agents spécialisés, chacun sur son périmètre; une mémoire commune où seul le lead écrit; une messagerie entre agents et un tableau des chantiers où chaque tâche passe « en cours », puis « à contrôler », et n'est dite faite qu'après le contrôle du lead.

La preuve. Historique de la carte de la campagne de prélancement d'effectivo, tableau des chantiers, 04/11/2026.

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Construire et contrôler: du code à la mise en ligne

Le problème. Du code écrit vite casse vite: une régression passe inaperçue, une affirmation non vérifiée finit en ligne.

La méthode. Les agents écrivent le code et les tests, puis mettent en ligne. Chaque dépôt a une chaîne de contrôle (tests, analyse du code, construction, liens et pages vérifiés) qui doit être verte avant toute livraison. Chaque chiffre, date ou texte de loi est vérifié à la source avant d'être écrit. Les méthodes des autoaudits sont en plus relues par une autre IA, ChatGPT, sur leur dossier complet: chaque remarque est triée, puis corrigée ou écartée avec sa raison.

La preuve. Fin de la chaîne de contrôle de ce site, 04/11/2026 (extrait).

100/100 routes pré-rendues avec contenu
✓ Pre-rendering terminé
✓ Aucun écart

Produire: vidéos, voix et textes

Le problème. Produire des vidéos, des voix off et des textes demande d'ordinaire une équipe et des semaines.

La méthode. Des agents écrivent et montent les vidéos, produisent les voix de synthèse sur une machine locale et rédigent les articles de ce site. Le dirigeant valide chaque texte avant sa publication.

La preuve. Les productions en ligne.