On me demande souvent quels outils j’utilise au quotidien. Voici ma stack complète, avec les raisons derrière chaque choix.
Pour le travail avec les LLMs
Claude Code — Mon outil principal pour tout ce qui touche au code et à l’exploration de codebases. La qualité du suivi d’instructions et la fenêtre de contexte large en font mon premier choix.
Claude.ai — Pour les conversations longues, la rédaction de specs, les brainstormings. J’utilise les projets pour garder le contexte entre les sessions.
ChatGPT — Pour les tâches où j’ai besoin de générer des images (DALL-E), ou quand un client est dans l’écosystème OpenAI et que je dois tester dans leur environnement.
Mistral Le Chat — Pour les projets avec des contraintes de confidentialité données. Hébergement européen, utile pour certains clients.
Pour le prototypage d’agents
n8n (self-hosted) — Pour les workflows d’agents simples à modérer. Interface visuelle, intégrations prêtes à l’emploi, déploiement rapide. Idéal pour valider un cas d’usage avant de coder.
LangChain / LangGraph — Quand il faut des agents plus complexes avec de l’état et des boucles. Plus de code, plus de flexibilité.
Claude Code + MCP — Pour les prototypes qui doivent interagir avec des systèmes réels dès le départ. La combinaison la plus puissante que j’ai trouvée.
Pour la gestion de projet
Linear — Pour le suivi des tâches et des sprints. Interface claire, intégrations GitHub, notifications intelligentes.
Notion — Pour la documentation des agents : prompts systèmes, schémas de données, décisions d’architecture, résultats d’évaluations.
Loom — Pour partager des démos asynchrones avec les clients. Beaucoup plus efficace qu’une réunion pour montrer “comment l’agent se comporte dans ce cas”.
Pour l’évaluation
Braintrust — Plateforme d’évaluation de LLMs. Permet de définir des datasets de test, de faire tourner des évaluations automatisées, de comparer les versions de prompts.
Google Sheets — Pour les évaluations manuelles sur des petits datasets. Simple, partageable, suffisant pour 50-100 cas de test.
Pour rester à jour
Anthropic Discord — Les annonces de nouvelles fonctionnalités arrivent souvent là en premier. Communauté active de développeurs.
The Batch (Andrew Ng) — Newsletter hebdomadaire, bon signal/bruit sur les avancées importantes.
Twitter/X — Je suis une cinquantaine de chercheurs et practitioners. Beaucoup de bruit, mais les threads techniques valent souvent le coup.
Ce que j’ai arrêté d’utiliser
Les plateformes no-code IA grand public — Séduisantes au départ, mais les limites arrivent vite dès qu’on sort des cas d’usage simples.
Les wrappers LLM propriétaires — Plusieurs startups proposent leur “couche d’abstraction” au-dessus des LLMs. Dans la pratique, ça ajoute de la complexité et de la dépendance sans vraie valeur ajoutée pour la plupart des projets.
La règle que j’applique : si je peux faire la même chose directement avec l’API du LLM en 2 heures, je ne paie pas pour un wrapper.
Pour aller plus loin :
