Twelve Consulting — en mission chez Rothschild & Co
Ce site est un carnet, pas une vitrine. J'y publie ce que je comprends du travail à l'ère des modèles de langage : ce qui tient en production, ce qui casse, ce que ça change pour les équipes. J'écris pour clarifier ma pensée — si ça vous sert aussi, tant mieux.
Presque tout le monde peut citer un outil d'IA qui lui fait gagner du temps. Beaucoup moins de gens peuvent dire s'ils sont devenus plus compétents grâce à lui — ou simplement plus dépendants. Plaidoyer pour une IA qui construit la compétence au lieu de l'éroder en silence.
Les projets que je partage ouvertement, avec leur code et leur raisonnement.
Apprendre à évaluer un produit qui embarque de l'IA — du premier run qui échoue au dossier d'évaluation remettable à un décideur.
Tester un produit IA n'a rien à voir avec tester un logiciel classique : plusieurs réponses peuvent être acceptables, et la comparaison exacte ne tient plus. Ce cours ne compare pas des modèles ; il apprend à définir ce que « digne de confiance » veut dire pour un produit donné, puis à le prouver. Sept modules, huit exercices corrigés et un capstone, pensés pour des profils métier qui doivent valider un système IA avant sa mise en production.
Trois formats, une seule règle : ne rien écrire que je ne pense vraiment.
Réflexions de fond : IA au travail, pilotage produit, apprentissage technique. Format long, position assumée et datée.
Format court : un outil, une lecture, une trouvaille technique, et pourquoi ça mérite votre attention.
Course à pied, habitudes de travail, à-côtés. Ce qui n'entre dans aucune case professionnelle mais façonne le reste.
Ce qui m'occupe aujourd'hui, mis à jour quand ça change.
Cadrage des cas d'usage, roadmap, évaluation de la qualité des réponses (LLM-as-a-judge), garde-fous et conformité RGPD / AI Act. Le sujet passionnant n'est pas le modèle : c'est ce qu'il faut construire autour pour qu'on puisse lui faire confiance.
Objectif assumé : ne plus seulement piloter des projets agentiques, mais savoir les monter moi-même en local. Un product owner qui sait lire et écrire le code arbitre mieux — et se fait moins raconter d'histoires.
Un dépôt public pour aider les profils métier à tester sérieusement un produit IA. Parce que « ça a l'air de marcher » n'est pas un protocole de test.
Voir le dépôtSeize kilomètres et une côte que tout le monde redoute. Je prépare, je note ce qui marche, et ça finira probablement dans la catégorie Perso.
Du terrain commercial au pilotage produit IA, en passant par une startup montée de zéro.
Un désaccord argumenté vaut mieux qu'un accord poli. Si un billet vous fait réagir, ou si vous voulez confronter une idée, écrivez-moi.