Transformer Claude Fable en Superintelligence
Découvrez comment rendre Claude Fable 1000 fois plus puissant grâce aux systèmes d’agents autonomes et au Loop Engineering
📋 Sommaire
- Introduction : La Révolution des Agents IA
- Le Loop Engineering : Architecture de Nouvelle Génération
- Les Trois Blocs du Système
- Seuils de Preuve et Vérification
- Limites et Sécurités du Système
- Construction de l’Architecture Agent
- Skills et Système de Routing
- Gestion de la Mémoire
- Assets et Scripts
- Systèmes Autonomes et Transportables
- Conclusion et Ressources
01 Introduction : La Révolution des Agents IA
La plupart des gens utilisent Claude Fable comme un chatbot, pas comme un système. Mais ce qui rend Claude Fable si puissant, ce n’est pas juste le modèle, c’est sa structure. Nous sommes proches de la super-intelligence artificielle, et elle va arriver cette année.
💡 Le Défi
C’est le défi le plus important en termes de sécurité auquel nous ayons jamais été confrontés. L’idée est d’introduire le moteur agentique dans toutes les structures que vous allez produire à partir de maintenant.
En moins de 48 heures après la publication de mes travaux, j’ai été contacté par une entreprise militaire et une entreprise civile. Ils veulent comprendre comment je structure mes systèmes d’agents. Dans cet article, je vais vous apprendre à constituer des systèmes d’agents IA en utilisant l’architecture de Claude Fable et à les rendre beaucoup plus puissants.
🚀 Ce Que Vous Allez Apprendre
- Comment Claude Fable est devenu le LLM le plus puissant
- Comment copier ce système pour l’appliquer à d’autres IA
- Comment créer des agents autonomes et transportables
- Comment réduire les coûts par 10 tout en augmentant la productivité
02 Le Loop Engineering : Architecture de Nouvelle Génération
Le monde de l’IA a subi un changement majeur dans l’architecture des modèles. GPT 5.6, Claude Mythos, Claude Fable, mais également des modèles comme Gemini Ultra sont des systèmes qui disposent de boucles de raisonnement.
Avant vs Maintenant
Jusqu’à présent, ce qui se passait c’était : vous posiez une question à l’IA et l’IA faisait semblant d’exécuter. L’architecture maintenant est basée sur ce qu’on appelle du loop engineering.
1. Observer l'état actuel de la demande 2. Sélectionner connaissances et outils disponibles 3. Mettre en place une boucle de travail 4. Continuellement réessayer, ajuster, identifier, vérifier 5. Atteindre l'objectif : livrer un modèle complètement fini
⚠️ Pourquoi Ça Consomme Autant de Tokens ?
Claude Fable et Claude Mythos consomment autant de tokens de raisonnement parce qu’ils ne font pas simplement que produire des tokens. Ils produisent des boucles de tentatives jusqu’au moment où ils arrivent à quelque chose de fonctionnel.
03 Les Trois Blocs du Système
Le système de loop engineering est composé de trois blocs principaux :
🎯 Le Déclencheur
Analyse du travail du contexte et identification du besoin
🏗️ L’Architecture
Construction de la boucle de travail avec outils et méthodes
✅ La Vérification
Étape critique pour livrer quelque chose de vraiment fini
Le Point Fragile : La Vérification
L’étape de vérification est très fragile. C’est comme si vous donniez du travail à un collaborateur sans lui avoir dit exactement ce que vous souhaitez obtenir. Chaque partie du système de loop engineering va rendre plus perfectionné le résultat que vous allez obtenir avec Claude Fable.
04 Seuils de Preuve et Vérification
Un élément très important à comprendre : comment l’IA va arriver à savoir si elle a atteint votre but ? C’est là qu’interviennent les seuils de preuve.
Deux Formes de Vérification
📊 Vérification Objective
Les IA sont très bien entraînées pour comprendre comment une application doit être codée. Le modèle dispose déjà de batteries de tests, de checks et de comparaisons. Il sait faire ce qu’on appelle une review de code.
🎨 Vérification Subjective
Si vous demandez à l’IA d’exécuter du travail de type humain (rapport d’analyse, optimisation fiscale, calcul pour un positionnement sur un marché), le problème c’est que le modèle ne sait pas ce qui est bon. Il n’a pas connaissance du réel.
CAS 1 : Architectures connues → Le modèle connaît les boucles basées sur l'objectif → Il peut mener parfaitement la tâche jusqu'au bout CAS 2 : Pas de test de vérification connu → Vous devez intervenir et modifier les instructions → Définir des critères objectifs modélisables
05 Limites et Sécurités du Système
⚠️ Faille Critique
Si vous ne mettez pas des freins à ce système, il pourrait brûler l’intégralité de vos tokens en une seule session. Le système peut créer une infinité d’itérations, la seule limite étant votre budget.
Les Sécurités à Mettre en Place
- Cadrage d’itération : Combien de fois autorisez-vous l’IA à lancer des tests autonomes ? (4, 10, 50 essais)
- Gestion de la stagnation : Si l’IA fait des boucles sans résoudre le problème, vous utilisez tous vos tokens sans résultat
- Système de rollback : Comment l’IA revient-elle en arrière si elle est bloquée ?
- Boucle temporelle : Limite de temps (ex: 30 minutes maximum)
- Heartbeats : Systèmes de capteurs qui envoient des informations sur l’état de fonctionnement
06 Construction de l’Architecture Agent
Un agent IA peut fonctionner avec un seul fichier : le prompt système. Chez Claude, c’est le fichier claude.md. Chez votre agent IA, il s’appellera agent.md.
Structure de Base
1. Définir un objectif clair 2. Configurer l'environnement de travail 3. Donner accès au répertoire des outils 4. Intégrer les règles de fonctionnement - Tâches autorisées - Interdictions - Contraintes
💡 Conseil Pro
Votre agent n’est pas simplement un fichier, c’est une orchestration. Il doit disposer de :
- Un système de prompt
- Un fichier script
- Un fichier de mémoire
- Un fichier d’assets
Architecture Complète
L’architecture des agents récursifs doit être structurée ainsi :
Déclenchement (automatisation/heartbeat/prompt)
↓
Analyse de contexte
- Identifier objectif, périmètre, données
- Vérifier contraintes, risques, critères
↓
Construction de la boucle (Loop Design)
- Définir objectif, outils, tests
- Créer diagnostics
↓
Boucles de travail
- Exécution itérative
- Vérification continue
↓
Résultat fonctionnel validé07 Skills et Système de Routing
Pour ne pas surcharger le cerveau de l’agent, on va utiliser ce qu’on appelle un routing. Le routing, c’est la fonction skill qui va nous permettre d’appeler des fonctions spécifiques en fonction de la zone d’instructions.
Qu’est-ce qu’une Skill ?
📋 Définition
Une skill ressemble de très près à l’architecture d’un système d’agent IA. Au lieu de s’appeler agent.md, elle s’appelle skill.md (compétence). Elle dispose également de scripts, de références et d’assets.
Nom : < 64 caractères Description : < 255 caractères Instructions : Processus détaillé Scripts : Fonctions exécutables Assets : Ressources nécessaires Références : Documentation
08 Gestion de la Mémoire
Comment redémarrer une nouvelle session sans perdre le contexte, le travail en cours, et dépenser beaucoup plus de tokens que prévu ? C’est là qu’intervient la gestion de la mémoire.
Les Trois Types de Mémoire
📚 Mémoire Persistante
Fichier memory.md – Garde la cohérence tout au long des sessions
⚡ Mémoire Temporaire
Auto-nettoyante – Pour les tâches complexes (10-20 étapes)
🔄 Fichier d’Échange
Communication entre agents et skills
📊 Étude Apple (Juillet 2026)
La capacité de stocker de l’information entre la VRAM et le stockage améliore très significativement la qualité du travail d’un LLM.
Optimisation de la Mémoire
Lorsque vous demandez à l’IA de résoudre une tâche en plusieurs étapes, autorisez-la à utiliser la mémoire temporaire uniquement pour le bloc de la tâche à réaliser. Une fois terminée, elle peut l’effacer. On retire ainsi des éléments de la mémoire en optimisant la zone d’échange du système.
09 Assets et Scripts
C’est ici qu’on rentre dans le point le plus intéressant de Claude Fable et Claude Mythos, et de cet échec dont Anthropic et toute l’industrie de l’IA ne vous parlent jamais.
Le Problème de la Mesurabilité
Si Claude Fable et Claude Mythos arrivent à produire du travail fini, c’est qu’ils sont capables de lancer des tests de vérification. Mais la condition est que votre objectif soit mesurable.
⚠️ Le Défi
Si vous produisez du code, c’est simple : on sait quand ça marche. Mais si vous travaillez sur du droit, de l’analyse ou de l’assurance, l’IA ne peut pas définir un critère mesurable.
Solution : Agent Récursif de Boucles Amélioratives
1. Le système charge besoin, contexte, compréhension 2. Il vérifie s'il dispose des connaissances 3. Il crée la boucle de travail : - Objectif, outils, test, diagnostic, preuve 4. S'il a un doute : → Il demande à l'utilisateur : "Quels tests dois-je mener ?" 5. Il apprend et stocke l'information 6. Il réutilise plus tard ces connaissances
Rôle des Assets et Scripts
Lorsque le modèle ne sait pas comment résoudre une tâche, vous allez lui donner les éléments pour qu’il modélise l’information et crée des blocs de connaissances réutilisables. Il va apprendre de votre travail, de vos procédures, de votre logique.
🎯 Objectif Final
Passer d’un système d’agent IA que vous ne contrôlez pas à un agent IA que vous maîtrisez pour créer des procédures standardisées. Votre agent est une architecture composée de mémoire, de fichiers d’apprentissage, de scripts d’exécution.
10 Systèmes Autonomes et Transportables
Une fois que vous avez modélisé ce mode de fonctionnement, vous pouvez l’appliquer à d’autres modèles moins chers. J’ai multiplié ma productivité par 10 : de 3 jours, je suis passé à 8 heures pour produire des agents IA.
Architecture Transportable
🚀 Système Autonome
Imaginez que l’interface soit en fait un serveur qui n’a pas besoin d’avoir de clé API. C’est directement le LLM que vous utilisez qui lance le fonctionnement du serveur et se place à l’arrière du backend.
✓ Transportable d'ordinateur en ordinateur ✓ Complètement autonome ✓ Pas besoin de clé API ✓ Fonctionne avec n'importe quelle IA locale ou distante ✓ Déployable sur toutes machines et interfaces ✓ Changez d'abonnement ou de LLM : tout reste fonctionnel
Exemple Concret : Gestion des Emails
J’avais plus de 2 500 emails dans ma boîte de réception. J’ai conçu un système d’agent IA capable de :
- Se lancer sur un serveur local
- Récupérer les emails par des fonctions MCP
- Exécuter des algorithmes de classification
- 70% des emails pré-triés par l’IA
- Trier 200 emails en 15 secondes
- Connecter plusieurs comptes
- Extraire entre 200 et 2 500 emails en quelques secondes
💰 Optimisation des Coûts
J’ai codé mon agent avec Claude Fable, mais je le lance avec le modèle GLM 5.2 sur Hermes, 20 fois moins cher. Si vous possédez l’architecture, vous êtes capable de tout structurer.
11 Conclusion et Ressources
Vous êtes maintenant face à la structure d’un système capable d’exécuter du travail et de produire des résultats selon des critères objectifs. Vous êtes capable de transformer un simple LLM en une machine d’exécution de travail.
🎓 Pour Aller Plus Loin
Toutes les informations détaillées se trouvent dans les formations disponibles :
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Niveau 3 & 4
Agents de boucles récursives et systèmes autonomes avancés
Le Mot de la Fin
Vous pouvez intégrer cette nouvelle architecture en utilisant Claude Fable et payer 50 dollars le million de tokens, ou reconstruire l’architecture de l’agent et l’appliquer à d’autres modèles beaucoup moins chers. Lorsque vous rencontrerez une situation technique très difficile, utilisez cette architecture ajoutée aux capacités d’un modèle comme Claude Fable, et vous serez réellement en train de produire du travail avec l’intelligence artificielle.
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