Avoir accès au meilleur modèle ne suffit plu
Dr. Nagib Moatassime — RPPS 10002078391
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📌 L’essentiel en un coup d’œil
1. C’est quoi, un harness ?
Le moteur, c’est le modèle. Le harness, c’est toute la voiture autour.
2. Trois niveaux
La voiture de concession, la Formule 1, le véhicule construit sur mesure.
3. Levier 1 : le contexte
Instructions, mémoire, skills, données : ce que l’agent sait.
4. Levier 2 : les outils
Connecteurs, MCP, ordinateur : ce que l’agent peut faire — et ce qu’on lui interdit.
5. Levier 3 : les automatisations
Tâches planifiées et déclencheurs : l’agent qui travaille seul.
6. Le bonus : l’évaluation
L’agent relit son travail avant de vous le rendre.
7. L’exemple complet
Un agent d’opérations, assemblé pièce par pièce.
8. Et en médecine ?
Un harness, c’est surtout ce qu’on interdit à l’agent.
9. Questions fréquentes
Faut-il savoir coder ? Lequel choisir ? Et la sécurité ?
🧰 C’est quoi, un harness ?
Du prompt au harness : trois époques en trois ans
Le mot anglais harness désigne un harnais, l’ensemble des sangles et attaches qui permettent d’utiliser la force d’un cheval. En intelligence artificielle, c’est tout ce qui entoure le modèle : ce qu’on lui donne à lire, les outils qu’il peut utiliser, ce qui le déclenche, ce qu’on lui interdit. L’auteur de la vidéo résume l’évolution en trois étapes.
L’analogie de la voiture
Le modèle — GPT, Claude, Gemini — est le moteur. Puissant, mais seul sur un établi, il ne vous emmène nulle part. Le harness, c’est le reste du véhicule : le volant, les roues, le tableau de bord, les freins. Et c’est ce reste qu’on peut adapter.
🚗 Trois niveaux de harness
Concession, Formule 1 ou atelier
La démonstration de la vidéo se fait dans l’application de bureau de ChatGPT, au premier niveau. Mais les principes — et les noms des fichiers — sont les mêmes partout. Ensuite, il y a trois leviers sur lesquels agir, plus un quatrième en bonus.
📖 Levier 1 : le contexte — ce que l’agent sait
Quatre tiroirs
AGENTS.md est le format ouvert lu par Codex et de nombreux agents ; CLAUDE.md est son équivalent chez Claude.Dans la démonstration, l’auteur se met dans la peau d’un responsable des opérations d’une plateforme de VTC en Europe. Il crée un fichier d’instructions qui décrit son rôle, son périmètre, ses responsabilités : c’est la première chose que l’agent lit, à chaque fois. Il dépose ensuite dans le dossier de travail des tableaux d’activité, des présentations et un modèle de fiche d’inscription de chauffeur, puis vérifie que l’agent voit bien ces fichiers — et seulement eux.
Les skills : le manuel qu’on n’ouvre qu’au bon chapitre
Une skill est un dossier qui enseigne une tâche à l’agent : des instructions, des documents de référence, des modèles, parfois des programmes. Leur force tient au dévoilement progressif : l’agent ne voit d’abord que leur nom et une ligne de description. Il n’ouvre le reste que s’il juge la skill utile.
🔌 Levier 2 : les outils — ce que l’agent peut faire
Agir dans le monde, mais pas partout
Au premier niveau, les connecteurs apportaient de l’information. Ici, ils permettent d’agir : envoyer un courriel, écrire dans un tableau, remplir un formulaire. Tout l’art du harness est de donner à l’agent la liberté utile, et pas une de plus.
Dans la démonstration, l’auteur branche la messagerie Gmail et le serveur MCP officiel de Perplexity pour les recherches. Puis il active le pilotage de l’ordinateur : l’agent ouvre Chrome, se rend sur l’outil interne de gestion des chauffeurs et modifie lui-même une affectation, de 25 à 20 chauffeurs. « Ce ne sont pas mes mains qui touchent le clavier. »
⚠️ Une clé d’accès n’a rien à faire dans une conversation
Pour brancher Perplexity, l’auteur colle sa clé d’API directement dans la discussion — en précisant qu’il la supprimera ensuite. C’est un réflexe à ne pas copier : une clé collée dans un échange peut être conservée dans l’historique. Mieux vaut la placer dans les réglages prévus pour cela, ou dans une variable d’environnement.
⏰ Levier 3 : les automatisations — l’agent qui part seul
À heure fixe, ou quand quelque chose arrive
Les automatisations font travailler l’agent sans qu’on le lui demande. Elles s’appuient sur les deux leviers précédents : les outils pour agir, le contexte pour savoir comment.
Premier exemple : chaque lundi à 9 h, l’agent interroge Perplexity sur les grands événements de la semaine — un concert au Stade de France, par exemple — et produit des prévisions de demande par zone et par créneau, avec trois scénarios : bas, central, haut. Second exemple : quand un chauffeur écrit, l’agent récupère ses informations dans le fichier clients, remplit la fiche d’inscription grâce à la skill, et lui répond. L’auteur insiste : il vérifie que l’agent n’a pas accès à trop de choses, car c’est là que naissent les comportements imprévus.
🔎 « Hook » : un mot qui recouvre deux choses
La vidéo appelle hook une automatisation déclenchée par un événement extérieur, comme l’arrivée d’un courriel. Dans Claude Code, Codex ou DeepSeek Harness, le mot a un sens plus précis : un petit programme qui s’exécute à un moment du travail de l’agent — avant qu’il n’utilise un outil, par exemple — et qui peut bloquer l’action. Il n’existe pas de hook « réception d’un courriel » dans Claude Code : ce déclenchement relève d’un service extérieur qui appelle l’agent. Les deux sont utiles ; le second est le meilleur garde-fou qui soit.
✅ Le levier bonus : l’évaluation
L’agent se relit avant de rendre sa copie
Sans évaluation, l’humain lance l’agent, reçoit un résultat, et vérifie tout lui-même : la qualité, mais aussi les risques liés aux accès de l’agent. Avec l’évaluation, le résultat repasse par l’agent plusieurs fois avant de vous parvenir. Il juge sa production, l’améliore, signale ce qui lui manque ou ce qui lui paraît risqué.
L’auteur recommande une skill qu’il nomme « autorarch », sans doute autoresearch : le principe, popularisé par le chercheur Andrej Karpathy et repris dans plusieurs skills communautaires, fait tourner l’agent en boucle — essayer, mesurer, garder ce qui améliore, jeter le reste.
⚠️ Un élève qui corrige sa propre copie
Une IA qui s’évalue seule peut se noter avec indulgence. Les évaluations les plus fiables reposent sur des critères mesurables (un test passe ou non, un champ est rempli ou non), ou sur un second agent qui n’a pas produit le travail. Et une skill trouvée en ligne se lit avant de s’installer : elle peut exécuter du code sur votre machine.
🧩 L’exemple complet, et ce qu’il faut retenir
Un agent d’opérations, assemblé pièce par pièce
Le moteur ne suffit plus
Un bon modèle avec un bon harness bat un meilleur modèle mal entouré.
Trois leviers
Contexte, outils, automatisations — et l’évaluation pour finir.
Partir de l’agent
Non plus « comment faire ceci avec l’IA ? » mais « comment mon agent peut-il le faire ? »
L’empathie agentique
Se mettre à la place de l’agent : que voit-il, que lui manque-t-il, où risque-t-il de déraper ?
⚖️ Ce qui est juste, ce qui est à nuancer
Affirmation par affirmation
| Affirmation | Statut | Précision |
|---|---|---|
| Le harness compte autant que le modèle | Exact | C’est aujourd’hui l’avis général des éditeurs d’agents : le même modèle donne des résultats très différents selon ce qui l’entoure. |
| Le fichier d’instructions est lu à chaque fois | Exact | AGENTS.md et CLAUDE.md sont chargés automatiquement au début de chaque session. |
| L’agent ne voit que le nom et la description des skills | Exact | C’est le dévoilement progressif décrit par Anthropic : le reste n’est lu qu’au besoin. |
| Un hook se déclenche à la réception d’un courriel | À nuancer | Ce sens existe dans certains outils d’automatisation ; dans Claude Code, un hook réagit aux étapes du travail de l’agent, pas à la boîte mail. |
| L’agent juge lui-même la qualité de son travail | À nuancer | Utile, mais complaisant si les critères sont flous. Préférer des critères mesurables ou un second agent. |
| Coller sa clé d’API dans la discussion | À éviter | Elle peut rester dans l’historique. La placer dans les réglages ou une variable d’environnement. |
| Mieux vaut optimiser le harness que changer de modèle | Souvent vrai | Pas toujours : pour une tâche au-dessus des capacités du modèle, aucun harness ne compense. |
| « Autorarch », une skill essentielle | Selon la vidéo | Probablement autoresearch, décliné en plusieurs skills communautaires. À relire avant installation. |
🩺 Et en médecine ? Un harness, c’est d’abord ce qu’on interdit
Les mêmes leviers, réglés dans l’autre sens
Dans l’exemple de la vidéo, chaque levier sert à donner plus de pouvoir à l’agent. Dans un cabinet médical, la logique s’inverse : chaque levier sert d’abord à borner l’agent. Le contexte lui impose les protocoles du médecin, les outils sont en lecture seule, les automatisations sont des garde-fous, et l’évaluation vérifie avant que le médecin ne décide.
✅ Ce que la vidéo apporte au cabinet
- Un fichier d’instructions relu à chaque session : les règles du cabinet, écrites une fois
- Des skills : une par tâche (courrier, certificat, ordonnance type), ouvertes seulement au besoin
- Des tâches planifiées pour le travail sans patient : veille, rappels, statistiques anonymes
- Une relecture systématique avant que le médecin ne voie le résultat
🚫 Ce qu’il ne faut pas transposer
- Donner à l’agent le contrôle de l’ordinateur où se trouve le dossier médical
- Répondre automatiquement aux messages de patients
- Connecter la messagerie du cabinet à un service étranger
- Laisser l’agent juger seul de son propre travail
🏥 Le parallèle avec l’exemple de la vidéo
Le chauffeur qui écrit et reçoit sa fiche d’inscription remplie, c’est exactement le patient qui décrit sa demande en ligne. La différence tient en une ligne : au cabinet, la fiche ne part jamais seule. L’IA aide à comprendre et à préparer ; le médecin examine, décide et signe.
❓ Questions fréquentes
🧰 Harness, agent, modèle : quelle différence ?▼
Le modèle comprend et rédige. Le harness est tout ce qui l’entoure : instructions, outils, déclencheurs, permissions. L’agent, c’est le modèle et son harness ensemble, capables d’agir.
💻 Faut-il savoir programmer ?▼
Non pour le premier niveau : la démonstration se fait en langage courant, dans l’application ChatGPT. Pour régler finement un harness de développeur ou en construire un, quelques notions de fichiers et de ligne de commande deviennent utiles.
📄 Que mettre dans le fichier d’instructions ?▼
Qui vous êtes, votre métier, votre périmètre, vos règles et vos interdits. Restez court : ce fichier est relu à chaque session, et tout ce qu’il contient occupe de la place dans l’attention de l’agent.
🧩 Où trouver des skills ?▼
On peut les écrire soi-même — l’agent sait le faire à partir d’un exemple, comme dans la vidéo — ou en télécharger. Dans ce second cas, lisez-les avant de les installer : une skill peut contenir des programmes qui s’exécutent sur votre machine.
🔐 Est-ce risqué de laisser un agent piloter son ordinateur ?▼
Oui, si ses accès ne sont pas bornés. Limitez-le aux applications et aux dossiers nécessaires, gardez une validation humaine pour toute action irréversible — envoi, suppression, paiement — et ne lui ouvrez jamais un espace qui contient des données sensibles.
🩺 L’IA du cabinet agit-elle seule ?▼
Non. Elle aide à comprendre et à préparer votre demande. Aucune ordonnance, aucun arrêt de travail, aucun certificat n’est émis sans l’examen et la décision du médecin.
💡 Pourquoi ce sujet sur un site médical ?▼
Parce que la fiabilité d’une IA en santé dépend moins du modèle choisi que de ce qu’on l’autorise à faire. Le harness est précisément l’endroit où l’on écrit ces limites.
📚 Sources
- La vidéo — Elliott Pierret, C’est quoi le Harness pour les Agents IA ? Je t’explique TOUT !, 2026. Consulter
- Anthropic — Equipping agents for the real world with Agent Skills, 16 octobre 2025 : le dévoilement progressif. Consulter
- AGENTS.md — le format ouvert d’instructions pour agents (Codex, Jules, Cursor…). Consulter
- Claude Code — documentation des hooks : événements, blocage d’un outil par le code de sortie 2. Consulter
- LangChain — The Anatomy of an Agent Harness. Consulter
- Harness Engineering: Anatomy, Architecture, and Evolution of Coding Agents — A Source-Code Study of Eleven Systems, arXiv 2609.00006, 2026. Consulter
- Autoresearch pour Claude Code — exemple de skill communautaire de boucle d’expérimentation. Consulter
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