Le constat : l'IA, un fantasme tech ?
Lors d'une recherche utilisateur menée pour un client, une évidence nous a frappés : l'IA reste un fantasme pour les professionnels de la tech, mais dans la vraie vie ? Les gens l'utilisent comme "un Google plus puissant et plus amical". Point.
Ce que nous avons aussi observé :
- - Les équipes digitales sont bridées par les choix LLM imposés par leur entreprise
- - Créer des agents IA nécessite du temps et de la compréhension technique — luxe rare en prod
- - Les forfaits IA grand public sont vite limités, alors que l'API offre bien plus de flexibilité
- - Ce qui rend vraiment l'IA accessible ? Les échanges naturels (texte, audio). Pour un public senior par exemple, l'audio surpasse même le SMS.
Le déclic ? En voyant les équipes autour de nous coincées entre contraintes tech et manque de temps, nous avons voulu prototyper des interactions audio pour tester avec des utilisateurs finaux. Problème : aucun outil ne permettait de le faire simplement, sans restrictions artificielles.
La vision : l'IA agentique accessible à tous
Notre objectif : rendre l'IA agentique accessible au plus grand nombre, sans compétences techniques, en assemblant des briques comme dans ce célèbre jouet Danois — ce que tout le monde sait faire.
Blocks, c'est un éditeur visuel de workflows IA qui permet de :
- - Créer des agents (par exemple: conversationnels = brique texte + brique audio)
- - Connecter des sources de données tierces (Google Drive, Nextcloud, dropbox, notion...)
- - Changer de modèle LLM (GPT, Claude, Gemini, Mistral) en un clic
- - Intégrer des collection sémantique (RAG)
Un outil pensé pour plusieurs, pas pour un seul
Nous n'avons pas créé un outil qui règle nos problèmes. Nous avons créé un outil qui règle les problèmes de plusieurs utilisateurs types : designers qui veulent prototyper des interactions IA, chefs de projet qui ont besoin de tester des concepts rapidement, entrepreneurs qui veulent valider une idée sans recruter une équipe tech.
Avec quelques briques et un peu d'imagination, on peut faire beaucoup de choses. On peut suivre le plan… ou faire son propre plan.
Vision à long terme : créer ses propres briques
Aujourd'hui, Blocks propose des briques prêtes à l'emploi. Demain ? Les utilisateurs pourront créer leurs propres briques.
Parce que la vraie démocratisation de l'IA, ce n'est pas juste assembler ce qui existe. C'est pouvoir étendre, personnaliser, et partager ses propres composants. C'est transformer Blocks en plateforme ouverte où chacun peut contribuer, réutiliser, et innover.
Le projet : itérations rapides et design
Prototyper pour apprendre
Nous avons commencé par tester des briques : une fonction audio ici, une recherche sémantique là, une connexion API ailleurs. Ces briques ont fonctionné. Elles sont devenues des blocks.
Mais comment les relier facilement ? Faire des traits. Simple. Visuel. Intuitif.
Résultat : un éditeur de flux où on connecte des blocs par drag & drop, comme on dessinerait un schéma au tableau.
Itérer avec les vrais problèmes
Problème #1 : La demo qui plante
Nous utilisions toujours le même LLM. Pendant une démo, il tombe en rade.
Solution ? Nous avons ajouté l'interchangeabilité des modèles : GPT, Claude, Gemini, Mistral. Un clic, et on switch. Plus jamais bloqué par un seul provider.
Problème #2 : Les testeurs qui spamment
Le chat ne montrait pas que le LLM réfléchissait avant de répondre. Résultat ? Les testeurs (3 au final) relançaient immédiatement une autre demande, créant des bugs en cascade.
Solution ? Nous avons ajouté un indicateur visuel : "l'iA réfléchit...". Simple. Efficace. Fin des bugs.
Un vrai process design
Blocks, c'est du design appliqué au code :
- Tester rapidement avec des briques fonctionnelles
- Observer les comportements réels des utilisateurs
- Itérer en fonction des blocages observés
- Simplifier l'interface pour rendre l'invisible visible
Et oui, nous avons beaucoup développé avec Claude. L'ironie n'échappe à personne. 🦩
Les résultats : un prototype qui fonctionne
Cas d'usage concret
Un chat conversationnel pour chercher de l'inspiration culinaire et faire ses courses, testé avec des utilisateurs finaux.
Résultat ? Ça fonctionne. L'assemblage de blocks produit un agent IA cohérent, capable de gérer des interactions complexes.
Ce qui marche
- - Interchangeabilité des modèles LLM : né d'une panne en demo, devenu une feature clé
- - Recherche sémantique pertinente : ChromaDB intégré nativement
- - Intégrations tierces : Google Drive opérationnel, Nextcloud en approche
- - Audio conversationnel : interactions vocales fluides
- - UX pensée pour les vrais comportements : indicateurs visuels, feedback constant
- - Gestion de la consommation : contrôle des accès et des coûts API
Métriques
Des heures de tests avec 3 utilisateurs alpha pour valider chaque brique, affiner les parcours, et s'assurer que l'expérience reste simple malgré la complexité sous-jacente.
Un agent qui simule des interactions complexe en audio
Nous sommes de ceux qui préfère faire plutôt que de ceux qui disent "on va faire ! "
Il y a beaucoup de gens qui disent qu'ils vont faire. Chez Pamela, on fait sans le dire.
Pourquoi ? Parce que c'est en testant qu'on apprend. Pas en planifiant. Pas en réfléchissant pendant des mois. En prototypant, en cassant, en itérant.
Au pire ? Si ça rate, on aura juste investi un peu de temps pour beaucoup d'apprentissage.
Blocks en est la preuve :
- Une démo qui plante → on ajoute l'interchangeabilité des LLM
- Des testeurs qui spamment → on ajoute un indicateur visuel
- Des briques qui fonctionnent → elles deviennent des blocks
Chaque problème rencontré a produit une solution. Chaque test a affiné le prototype. Chaque itération nous a rapprochés d'un outil qui fonctionne vraiment.
Le meilleur moyen de savoir si une idée tient la route, c'est de la confronter au réel. Rapidement. Sans filet. Avec de vrais utilisateurs sur le terrain*.
Et maintenant ?
Blocks est en alpha fermée. L'objectif ? Finaliser les process, sécuriser la gestion des accès, et préparer une beta publique pour ceux qui veulent créer des agents IA sans se noyer dans la tech.
L'ambition : démocratiser l'IA agentique au moins chez Pamela et ses clients. Pas pour remplacer les devs, mais pour donner aux designers, chefs de projet, et entrepreneurs les moyens de prototyper et tester leurs idées rapidement.
Parce que prototyper et tester, c'est essentiel. C'est comme ça qu'on apprend. Qu'on itère. Qu'on crée des outils qui résolvent de vrais problèmes.
Nous continuons à itérer sur Blocks, à tester de nouvelles choses et surtout à l'utiliser au quotidien dans nos rôles de designers.
Et au final, l'IA ne sera vraiment accessible que le jour où on pourra l'assembler des comportements comme des briques. 🦩