00:00:00Je dois vous parler d'un nouvel agent de codage. Je sais, je sais, j'ai déjà fait des vidéos
00:00:07et des cours sur Claude Code et Codex car ils sont tous les deux incroyables. Il y a aussi
00:00:15Cursor et GitHub Copilot, sur lesquels j'ai aussi un cours, vous trouverez les liens ci-dessous. Mais aujourd'hui,
00:00:21je veux parler de l'agent de codage Pi, car c'est bien plus qu'un simple agent de codage.
00:00:31Encore une fois, tous ces outils sont efficaces. Il n'y a pas de bon ou de mauvais choix. Je comprends tout à fait
00:00:38que cela puisse ressembler à la guerre des frameworks JavaScript de 2019, où
00:00:46chaque semaine sortait un nouvel outil rutilant. Et oui, dans une certaine mesure, c'est un peu ça,
00:00:53je suppose. Mais d'un autre côté, comme à l'époque, si on est honnête, peu importe
00:01:00celui que vous choisissez. Cette vidéo n'est pas sponsorisée et je n'ai pas de cours sur cet outil.
00:01:06Je pense sincèrement que l'agent de codage Pi mérite que vous y jetiez un coup d'œil.
00:01:13Contrairement à Codex, Claude Code ou Open Code par exemple, il n'y a pas de système
00:01:20d'abonnement direct. Avec Open Code, on peut l'utiliser sans abonnement via un autre
00:01:27abonnement comme Codex, ou en payant à l'usage. Avec l'agent Pi,
00:01:32vous n'avez que le paiement à l'usage ou l'utilisation d'un autre abonnement. Par exemple,
00:01:39ici, je l'ai installé sur mon système et je l'utilise avec mon abonnement Codex, que je
00:01:45pourrais utiliser avec l'app ou la CLI Codex, mais que je peux aussi utiliser ici. On peut aussi
00:01:50l'utiliser avec Anthropic, l'abonnement Claude Code, mais vous avez peut-être entendu
00:01:55qu'ils n'apprécient pas ça et que votre compte pourrait être banni, d'après ce que je sais.
00:02:00Qu'est-ce qui rend ce Pi si spécial ? Pourquoi l'utiliser à la place de la CLI Codex classique ? Plusieurs raisons.
00:02:08D'abord, Pi est un agent extrêmement léger et simple, dans le bon sens du terme. Son prompt système
00:02:20est minimal et il ne possède que quelques outils. Essentiellement, pour autant que je sache,
00:02:28il ne dispose que des fonctions lire, écrire, éditer et d'un outil bash. Et l'outil bash
00:02:36est le plus puissant car si vous avez accès au bash, vous avez accès à tout, puisque vous pouvez
00:02:44contrôler l'intégralité de votre système et de votre machine via la ligne de commande,
00:02:50car on peut invoquer de nombreux autres outils depuis celle-ci. Et il s'avère,
00:02:55comme je l'ai mentionné dans une autre vidéo, que les CLI sont actuellement ce qu'il y a de mieux
00:03:03à exposer aux agents de codage. Ils sont très doués pour les utiliser, même
00:03:10celles qu'ils ne connaissent pas. Évidemment, à travers les CLI, les interfaces de ligne de commande
00:03:15ou les outils tiers, vos agents peuvent faire énormément de choses sur votre ordinateur.
00:03:21Envoyer des requêtes HTTP, lancer et exécuter des scripts, parser du JSON, etc.
00:03:29C'est la philosophie de cet agent Pi. Très minimaliste, mais avec accès à l'outil
00:03:35le plus puissant, le bash, pour pouvoir tout faire. Et combiné avec
00:03:41un prompt système très léger et intégré, on obtient un agent dont la fenêtre de contexte
00:03:50n'est pas encombrée et qui est assez flexible pour faire tout ce qu'on lui demande.
00:03:57Toute leur philosophie repose sur le fait qu'au lieu de tout inclure d'office,
00:04:04on a un agent hyper extensible. On peut installer ce qu'on appelle des extensions. On y reviendra.
00:04:10On peut utiliser des “skills” (compétences). Je parle ici de ce standard officiel, qui est une sorte de norme,
00:04:17certains outils l'implémentant différemment. Mais l'idée centrale derrière les compétences
00:04:24est d'avoir des répertoires et des fichiers Markdown contenant des prompts ou du contexte supplémentaire.
00:04:31Ceux-ci sont chargés à la demande, non pas systématiquement, mais “paresseusement” selon les besoins,
00:04:39en fonction de la tâche sur laquelle travaille l'agent. Par exemple, dans cette session Pi en cours,
00:04:46j'ai plusieurs compétences chargées : des globales avec lesquelles j'ai fait des tests,
00:04:53et d'autres très pratiques comme une compétence de recherche de code. Si nous
00:04:59y jetons un œil, on voit que c'est juste un fichier Markdown avec un nom et une description. La description
00:05:03est cruciale pour ces compétences car c'est elle qui permet à l'agent de savoir s'il doit
00:05:08activer et utiliser cette compétence. Il ne charge le reste du fichier que s'il décide que la
00:05:16compétence est pertinente pour la tâche donnée, d'après son nom et sa description. Et ensuite,
00:05:21c'est encore du contexte supplémentaire, un prompt qui, pour ma compétence de recherche,
00:05:26indique à l'agent (comme Pi ou Codex s'il charge cette compétence)
00:05:32comment effectuer cette recherche de code. Je lui dis d'utiliser l'outil MC Porter
00:05:38de Peter Steinberger pour accéder à d'autres serveurs MCP, comme le serveur deep wiki MCP,
00:05:46qui permet d'explorer des dépôts GitHub et d'en apprendre plus sur eux, ainsi que d'autres outils
00:05:51pour faire ses recherches. C'est un point important concernant les MCP : l'agent Pi
00:05:58ne supporte pas nativement le protocole MCP. La raison est que les MCP ont tendance à remplir
00:06:05votre fenêtre de contexte car il y a énormément d'informations sur les outils et ressources
00:06:10MCP disponibles à inclure pour que l'IA en soit consciente. Et l'équipe, ou la personne
00:06:18derrière Pi, ne veut pas de ça. C'est leur raisonnement. C'est un avis partagé par beaucoup,
00:06:23moi y compris. Même s'il existe des solutions comme MCP search, il n'y a toujours
00:06:28pas de support MCP ici. Mais on n'en a pas besoin si on utilise cet outil MC Porter.
00:06:35Quand je dis “utiliser”, je veux dire que j'explique à l'IA comment invoquer MC Porter à la volée lorsqu'elle
00:06:43veut travailler avec MCP, pour éviter que cela soit installé ou exposé en permanence
00:06:49dans la fenêtre de contexte. Vous voyez l'idée : c'est minimaliste et léger. C'est ça l'essentiel
00:06:54de cet agent de codage Pi. Mais comme je l'ai mentionné,
00:07:01l'autre grand point fort de cet agent, c'est son extensibilité. Et ça ne s'arrête pas aux compétences.
00:07:08C'est avant tout une question d'extensions. Le concept est que l'agent Pi possède un support natif
00:07:16pour être étendu, permettant de se brancher sur différentes parties de l'agent,
00:07:22sur différentes étapes de la boucle agentique. Ainsi, quand l'agent travaille, vous pouvez
00:07:30le personnaliser de mille façons. Vous pourriez même ajouter le support MCP si vous vouliez.
00:07:36J'ai moi-même configuré plusieurs extensions. Par exemple, j'ai ajouté un mode “plan” via
00:07:41une extension. Ce n'est pas intégré par défaut, mais c'est tellement extensible
00:07:47qu'on peut en ajouter une qui empêche l'agent d'utiliser les outils d'écriture ou d'édition.
00:07:53Tant qu'on est en mode plan, cette extension permet de définir un raccourci clavier pour basculer
00:08:00vers ce mode. Elle permet aussi de mettre à jour l'interface du terminal pour indiquer à l'utilisateur
00:08:07qu'on est en mode plan. On peut aussi ajouter des commandes slash comme /plan, ce qui active le mode,
00:08:14affiche cet indicateur, bloque certains outils, puis je peux en sortir à tout moment.
00:08:20Voilà le genre de choses possibles avec les extensions. Il existe aussi
00:08:24une sorte de place de marché officielle des extensions car Pi permet de
00:08:31packager ses extensions ou compétences pour les partager. D'autres personnes,
00:08:36comme vous et moi, peuvent installer ces paquets pour utiliser les extensions créées par la communauté.
00:08:40On y trouve des choses comme des sous-agents, qu'on ajoute via un paquet incluant une extension,
00:08:47ou le paquet d'accès au web, qui est génial car il donne à l'agent des outils supplémentaires
00:08:54pour effectuer des recherches en ligne et récupérer du contenu efficacement. Vous voyez le topo : c'est très
00:09:00extensible. Vous avez un noyau minimaliste et vous pouvez l'étendre selon vos envies,
00:09:06ajouter n'importe quelle compétence ou extension. C'est déjà très intéressant en soi car,
00:09:12évidemment, avec Claude Code, Codex et les autres, vous avez des outils pré-intégrés
00:09:20bien plus puissants dès le départ, mais moins extensibles. Avec Pi, c'est l'approche inverse.
00:09:28On part d'un cœur minimal qu'on transforme en ce qu'on veut. Et on peut le faire
00:09:33globalement, mais aussi par projet, car toutes ces compétences et extensions peuvent
00:09:39être installées de manière globale ou locale au projet. C'est ce qui le rend si polyvalent.
00:09:46C'est pour ça qu'il mérite qu'on s'y attarde. Je l'utilise depuis quelques semaines, en plus de
00:09:51Claude Code et Codex. Je passe de l'un à l'autre car ces outils évoluent très vite, et j'aime beaucoup Pi.
00:09:59Mais voici le plus intéressant : vous n'êtes pas limité à l'utiliser uniquement pour coder.
00:10:08Il s'appelle “agent de codage” et c'est sa fonction première, c'est comme ça que je l'utilise
00:10:15la plupart du temps. Mais ce n'est pas une limite. Par exemple, j'ai installé le paquet
00:10:21d'accès au web et je l'ai connecté à ma clé API Gemini pour donner à cet agent Pi
00:10:30un accès complet à la recherche web via l'API Gemini. Je peux donc lancer cet agent
00:10:35en dehors de tout projet de code et lui donner une tâche comme celle-ci :
00:10:41“Fais des recherches sur les actions Apple et Nvidia des sept derniers jours, récupère leurs prix
00:10:46et analyse leurs performances sur cette période.” Et si je lance ça, il va s'exécuter.
00:10:55Il va trouver un moyen de récupérer les données boursières. Il fera une recherche web,
00:11:04visitera peut-être les pages de relations investisseurs, et il fera ensuite les calculs réels,
00:11:12en lançant un script temporaire ou autre. Voyons ce qu'il fait. Ici, il a activé une
00:11:18compétence de recherche web que j'ai ajoutée, où je lui explique comment mener ses recherches. Il essaie
00:11:23de le faire. Il a rencontré un petit problème car Python n'était pas directement accessible via son
00:11:29exécutable standard, il a compris qu'il fallait utiliser “python3”. Il a ensuite
00:11:34écrit un script pour extraire les données d'un site grâce à Python, un script temporaire
00:11:40qu'il a exécuté ici, et il semble avoir obtenu les cours de bourse. Ensuite, il va probablement
00:11:47écrire un petit script pour effectuer les calculs à partir de ces données et analyser
00:11:55les variations de prix. Après avoir travaillé un moment sur diverses recherches, y compris
00:12:01des recherches d'actualités, il a terminé. Il me donne les sept derniers jours pour Apple
00:12:08et Nvidia, en montrant l'évolution des actions. Il me fournit des résumés de performance
00:12:14et une analyse textuelle qui synthétise les résultats pour que je puisse
00:12:23les lire comme un rapport de direction. Tout cela a été fait par cet agent de codage Pi
00:12:29grâce aux extensions et compétences fournies, rien d'autre. Pas de code de ma part, pas d'instructions
00:12:36précises sur les sites à visiter. Il a tout fait seul. On pourrait tout à fait faire ça avec Claude Code
00:12:43ou Codex, car au fond, ce sont tous des agents IA avec des outils pour accomplir des tâches.
00:12:50Même s'ils sont conçus pour le code, on peut les détourner pour faire
00:12:56toutes sortes de choses. Car au final, cette tâche consistait à consulter
00:13:01des sites et écrire des scripts, ce qui est très proche d'un projet de code où on demande
00:13:06de lire de la doc et d'écrire du code, n'est-ce pas ? Il peut donc faire bien d'autres choses.
00:13:11La raison pour laquelle Pi est, selon moi, un peu meilleur pour ce genre de tâches que Codex ou
00:13:17Claude, c'est ce cœur minimaliste qui peut être configuré exactement comme on le souhaite,
00:13:24même par projet. On peut avoir un projet sur son système qui est un expert en recherche,
00:13:29un autre expert en bourse, et un troisième projet avec un profil totalement différent,
00:13:37un expert pour analyser votre système et l'utilisation de votre disque dur,
00:13:42ou n'importe quoi d'autre. C'est probablement aussi la raison pour laquelle OpenClaw
00:13:50utilise Pi en interne. Ici, je suis sur deep wiki pour le dépôt OpenClaw. Si vous ne
00:13:55connaissez pas, c'est un excellent site pour explorer des dépôts GitHub. Il les analyse et
00:14:00génère une documentation à la volée basée sur le code détecté. On peut aussi
00:14:05discuter avec le dépôt. Je pourrais demander : “OpenClaw utilise-t-il l'agent Pi
00:14:12en interne ? Si oui, comment ?”. Il va analyser le code qu'il a déjà chargé et me répondre.
00:14:18Oui, OpenClaw utilise bien l'agent de codage Pi, et il m'explique précisément comment c'est implémenté.
00:14:24Voilà donc l'agent de codage Pi. Je voulais simplement partager ça avec vous. Encore une fois, je ne
00:14:31gagne rien à le faire, je n'ai pas de cours ni rien. Mais c'est un outil formidable, surtout
00:14:38si vous envisagez d'utiliser des agents pour des tâches autres que le codage. Mais bien sûr,
00:14:44pour être très clair, il est aussi excellent pour le code, il fait les deux. C'est un agent
00:14:50IA très polyvalent. On peut même construire ses propres outils par-dessus, comme avec OpenClaw.
00:14:56On peut aussi faire tout ça avec Codex, mais ce noyau minimaliste est vraiment un plus ici.
00:15:02Donc, en complément de Codex ou Claude Code, ou à leur place, cet outil vaut le détour.
00:15:09C'est quelque chose avec lequel je me suis beaucoup amusé ces dernières semaines.
00:15:14J'ai hâte de voir où tout cela nous mènera dans un an. C'est
00:15:18un peu effrayant, je l'admets, mais aussi passionnant. Un mélange étrange.