Quatre-vingt-dix-sept essais, cinq articles techniques et quatre études de cas — ça fait beaucoup. Voici quatre parcours selon où tu te trouves en ce moment.
« J'utilise Cursor ou Claude Code tous les jours et je veux m'améliorer »
Commence par la Partie 6 — Le développeur comme utilisateur. Elle s'adresse aux développeurs qui utilisent déjà un assistant IA comme outil quotidien.
Ensuite, les essais essentiels : #13, #52, #54, #65. Puis lis l'étude de cas Cursor pour comprendre comment l'outil que tu utilises a été bâti.
« Je bâtis mon premier système agentique »
Commence par la Partie 1 — Travailler avec les agents pour installer les modèles mentaux corrects. Continue avec la Partie 3 sur la construction.
Puis attaque les articles techniques : RAG et Evals. Termine avec l'étude de cas WHOOP Coach — un exemple mature d'architecture RAG + évaluations en production.
« J'évalue si investir dans l'IA pour mon équipe »
Lis d'abord l'étude de cas Klarna — le contre-exemple le plus instructif, l'arc triomphe → fissures → correction. C'est le cas qui te protège des erreurs coûteuses.
Ensuite, les essais #7 (Human in the Loop), #27 (Evals) et #53 (You Are Responsible). Termine avec Duolingo pour voir ce qu'une transformation AI-first implique réellement — pipeline de contenu, workforce, risque de subsumption.
« Je débogue un agent qui ne marche pas »
Essais #4, #22, #25, #34, #36 — les plus pratiques sur le debugging. Puis l'article Evals pour bâtir un vrai filet de sécurité.
Si le problème est architectural plutôt que tactique, reviens aux Parties 3 et 4 des essais.
Ressource vidéo recommandée
Pour une vue d'ensemble des compétences nécessaires au développement agentique, cette vidéo résume bien la transition de « prompt engineer » à « agent engineer » — système, outils, RAG, fiabilité, sécurité, observabilité et pensée produit :