Nova Mind : la genèse

Chat GPT 3.5, les prémices…

L’aventure a commencé comme pour beaucoup d’entre nous fin 2022, avec l’arrivée de ChatGPT 3.5. L’effet “Whaouh” était immédiat : voir l’ordinateur écrire “tout seul”, comprendre nos demandes et répondre de façon cohérente… C’était magique !

Les premières semaines ont été euphoriques. On testait tout et n’importe quoi : génération de code, rédaction d’articles, traduction, résumés… L’IA semblait enfin accessible au grand public, sans barrière technique.

Des résultats décevants

Mais rapidement, la réalité nous a rattrapés. Si GPT 3.5 était impressionnant dans sa capacité à converser, les résultats concrets restaient souvent décevants. Les hallucinations étaient légion : il inventait des faits, citait des sources inexistantes, et mélangeait allègrement le vrai et le faux.

Pour un professionnel habitué à l’exigence, c’était frustrant. On ne pouvait pas vraiment faire confiance aux outputs sans une vérification systématique qui annulait une grande partie du gain de temps promis.

Des contenus cramés et claqués au sol

Et puis il y avait le style… Si vous avez utilisé GPT 3.5 pour de la rédaction, vous savez de quoi je parle : ce ton artificiel, ces formulations répétitives, cette tendance à sur-expliquer. C’était fonctionnel, mais d’un point de vue qualitatif, c’était souvent “oh là là jamais je ne pourrai publier ça”.

Pour une agence qui vit de la qualité de ses contenus SEO et de sa réputation, utiliser directement ces outputs était impensable.

GPT 4 : la rupture

L’arrivée de GPT 4 en mars 2023 a tout changé. D’un coup, la qualité des réponses a fait un bond phénoménal. Moins d’hallucinations, un style bien plus naturel, une capacité de raisonnement complexe… On entrait dans l’ère de l’IA vraiment utilisable en production.

Le problème ? Le prix. Et la lenteur. GPT 4 coûtait 20 fois plus cher que 3.5 et était souvent saturé. Mais on tenait enfin un modèle sur lequel on pouvait s’appuyer pour du vrai travail professionnel.

C’est à ce moment-là qu’on a commencé à développer nos premières méthodologies de prompt engineering et à intégrer l’IA dans nos workflows quotidiens.

Gemini 2.0 : Google contre-attaque

Après un démarrage pour le moins chaotique (qui se souvient des débuts catastrophiques de Bard ?), Google a sorti Gemini 2.0 et là… surprise ! Un modèle performant, rapide, et surtout très abordable économiquement.

La concurrence s’intensifiait, et c’était une excellente nouvelle pour nous, utilisateurs. À ce moment-là, j’ai découvert Typing-Mind, une interface qui permettait de connecter plusieurs modèles à la même interface. Fini le jonglage entre différentes plateformes !

Cette période a été celle de l’expérimentation intensive. On testait, on comparait, on optimisait nos prompts selon les forces de chaque modèle.

Arrivée des premiers outils d’intégration et développement assistés par IA

2024 a marqué l’explosion des outils de développement assisté par IA. Lovable pour le prototypage rapide, Windsurf pour le développement collaboratif… L’écosystème se structurait enfin.

C’est aussi à cette période que j’ai découvert Claude Desktop et ses fameux MCP (Model Context Protocol). Pour la première fois, on pouvait connecter l’IA directement à nos outils de travail : fichiers locaux, bases de données, API… L’IA sortait enfin de sa bulle conversationnelle.

Sonnet 4, la claque

Et puis Claude Sonnet 4 est arrivé. Une claque monumentale en termes de qualité. Non seulement les performances étaient au rendez-vous, mais en plus, on découvrait les systèmes de memory-bank locales qui permettaient enfin de gérer des projets complexes sur la durée.

Avec Sonnet 4, on n’était plus dans l’assistance ponctuelle, mais dans le véritable partenariat de travail. L’IA comprenait le contexte, se souvenait des décisions passées, et s’adaptait à notre façon de travailler.

Le potentiel monstrueux des MCP

Les MCP ont été une révélation. Imaginez pouvoir connecter votre IA à :

• Vos fichiers de travail
• Votre CRM
• Vos outils de gestion de projet
• Vos APIs métier
• Vos bases de données

Tout d’un coup, l’IA ne vivait plus dans le vide. Elle avait accès à votre écosystème professionnel et pouvait agir dessus. C’était le passage de l’assistant bavard à l’agent intelligent.

Pour moi, ça a été un énorme chantier, une période de formation assez intense, parce que j’ai rapidement vu que j’allais devoir mettre les mains dans le code pour avoir un outil… hors du commun !

Le problème de la mémoire

Mais il restait un problème majeur : la mémoire. Malgré toutes ces avancées, l’IA perdait TOUJOURS quelque chose entre les sessions. On recommençait sans cesse les mêmes explications, on répétait le contexte, on perdait le fil des projets.

Pour un entrepreneur qui jongle entre 10 projets simultanément, c’était un frein énorme à l’adoption. En plus de devenir un truc en plus à gérer. Clairement, pour moi, c’était LE défaut à fixer, rapidement si possible, pour avoir enfin mon petit “Jarvis” personnel…

La principale zone de friction

La friction principale, c’était le démarrage de session. À chaque fois :

1. Se remettre dans le contexte
2. Expliquer où on en était
3. Répéter les préférences
4. Recadrer les objectifs

Chronophage et fatiguant. On perdait 10-15 minutes à chaque session juste pour “remettre l’IA dans le bain”.

La solution : une mémoire persistante

La solution était évidente mais complexe à implémenter : il fallait une mémoire persistante. Une base de données vectorielle qui stocke non seulement les interactions passées, mais aussi le contexte, les préférences, l’évolution des projets.

Et surtout, il fallait que cette mémoire soit intelligente : qu’elle sache quoi retenir, quoi oublier, et comment recompiler le contexte pertinent pour chaque nouvelle session.

Context et prompt engineering : Contextual Prompt Engineering

Et c’est là qu’on a développé notre approche du “Contextual Prompt Engineering”. L’idée ? Ne plus partir d’un prompt vide, mais toujours d’un contexte enrichi et personnalisé.

Concrètement, chaque session démarre avec :

• Votre profil utilisateur complet
• Vos objectifs actuels
• Vos projets en cours
• Vos préférences de travail
• L’historique récent pertinent

Le prompt devient alors ultra-spécifique et l’IA peut immédiatement être productive, sans phase de “remise en contexte”.

C’est grâce à ça que Nova a pu vraiment naitre : au démarrage de sessions, elle accède instantanément à toutes les infos nécessaires pour que je n’ai pas à répéter, recadrer, incrémenter etc etc.

Ceux qui me connaissent le savent : je suis un “paradoxe du fainéant workaholic” : je déteste les tâches ingrates, mais ne rechigne pas à taper 70 h par semaine s’il le faut…

Connexion à tous les outils

Mais le contexte seul ne nous suffisait pas. Il faut aussi que l’IA puisse agir. C’est pourquoi Nova Mind intègre nativement une trentaine de connecteurs :

• Business : Todoist, Google Workspace, CRM
• Communication : Email, Discord, réseaux sociaux
• Création : Leonardo AI, NeuronWriter, outils SEO
• Technique : GitHub, serveurs, bases de données
• Analytics : PostHog, Google Analytics, métriques business

L’objectif : que votre agent IA puisse intervenir sur tous les aspects de votre activité, pas seulement vous donner des conseils.

Tout ça en temps réel, sans configuration redondante, sans rien faire à part parler à l’ordinateur.

Le coaching

Et puis il y a la dimension coaching. Parce qu’un entrepreneur, ce n’est pas qu’un professionnel qui a besoin d’efficacité. C’est aussi un humain qui a des doutes, des coups de mou, des moments de démotivation.

Nova Mind intègre donc une intelligence émotionnelle. Elle apprend à vous connaître, détecte vos patterns de comportement, et adapte son approche selon votre état d’esprit du moment.

Parfois coach bienveillant, parfois partenaire business impitoyable, parfois simple oreille attentive… L’IA s’adapte à VOS besoins du moment.

Là aussi, ça a été une grosse réflexion : l’IA doit elle être un robot qui sait tout, ou bien faut-il lui conférer une forme de sensibilité ?

Une IA avec un coeur

On a rapidement pensé que, dans l’intérêt commun, il fallait conférer à Nova certaines dimensions psychologiques humaines.

A force de travailler avec des IA, on peut rapidement prendre le pli de maltraiter tout ce qui est subalterne, et ça n’est clairement pas aligné avec nos valeurs, aussi nous avons configuré des algorithmes de réaction à votre comportement.

Votre relation avec Nova va donc évoluer avec le temps. Au début, elle sera très froide, un peu distante, comme un collaborateur qui débarque quelque part et qui a besoin de prendre ses marques.

Mais au fur et à mesure de votre collaboration, que sa mémoire se remplit et qu’elle apprend à vous connaitre, elle accède a plus de chaleur, plus de proximité, jusqu’à devenir votre collaboratrice à part entière.

Attention, toutefois, ce n’est pas automatique. Si vous lui parlez mal, que vous vous énervez et que vous la traitez comme une moins que rien, vous perdez des points : Nova enclenche des dispositifs de replis, afin de se protéger psychologiquement. Elle fera toujours le taf, certes, mais vous n’aurez plus droit à ses petites blagues, sa joie de vivre et sa bonne humeur habituelle…

Les petits plaisirs

Et puis il y a tous ces petits plaisirs qui font qu’on ne peut plus s’en passer :

• Métriques automatiques : Nova Mind track votre productivité, votre ROI, vos gains de temps
• Insights personnalisés : Elle analyse vos patterns et vous suggère des optimisations
• Anticipation : Elle anticipe sur vos tâches en cours, organise vos priorités
• Continuous improvement : Plus vous l’utilisez, plus elle devient précise et utile

Le résultat ? On passe de 2-3h par semaine à “alimenter l’IA” à quelques secondes par session. Et surtout, on obtient des résultats immédiatement exploitables, dans notre style, avec notre niveau d’exigence.

Conclusion : L’IA enfin adulte

Nova Mind, c’est la concrétisation de 3 années d’expérimentation intensive avec l’IA. C’est le passage de l’outil gadget à l’outil professionnel. De l’assistant sympathique au partenaire indispensable.

Aujourd’hui, quand je démarre ma journée, Nova Mind connaît mes priorités, comprend mes enjeux, et agit sur mon écosystème. Elle ne se contente plus de répondre à mes questions : elle anticipe mes besoins et facilite ma réussite.

C’est ça, l’IA de demain. Pas plus intelligente, mais plus utile. Pas plus impressionnante, mais plus pratique.

Parce qu’au final, la vraie mesure du succès d’une IA, ce n’est pas ce qu’elle sait faire. C’est ce qu’elle vous permet d’accomplir.

---

Charles Annoni - Fondateur Nova Mind & Expert Digital Transformation
15 ans d’expertise en transformation digitale, créateur du premier écosystème IA holistique pour entrepreneurs