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NL#162 - Le (petit) guide pour bien démarrer avec Lovable.dev

Vous allez adorer l'édition d'aujourd'hui

Author

Jean-Baptiste Berthoux
26th août 2025

Bonjour,

J’espère que vous allez bien,

J’ai créé un site simple pour vous aider à faire votre diagnostic IA.

Testez et dites-moi si vous êtes un explorateur, un expérimentateur, un organisateur ou une organisation leader 🙂 

Maintenant, hâte de vous présenter le programme de la semaine.

Ce que vous allez apprendre dans cette newsletter :

  • Le positionnement politique de ChatGPT

  • Qui est Fidji Simo, la française head of applications d’Open AI ?

  • Le nom des deux modèles chinois qui défraient la chronique ce soir

  • Comment créer un site web avec Lovable en 5 étapes ?

  • La méthodologie d’accompagnement que nous déployons en ce moment même chez un acteur public suisse

  • Ce que sont les les Small Action Models et pourquoi ils sont l’avenir des agents IA

  • Les acteurs principaux de l’open source chinois

  • L’histoire d’un papa robot

  • Comment installer OpenLovable sur votre PC?

  • Et bien plus encore !

C’est parti !

Excellente journée,

Jean-Baptiste.

Je m’appelle Jean-Baptiste Berthoux, je suis le co-fondateur de MAIjin. Depuis Janvier 2023, j’ai accompagné 2100 professionnels et 100 organisations à gagner du temps avec l’IA générative. Je me désigne comme un expert des usages de l’IA générative dans le milieu professionnel. Chaque semaine, depuis 162 éditions, j'envoie ma newsletter qui démystifie le monde de l’IA en pleine ébullition.

- Merci aux 5 nouveaux abonnées/abonnés qui ont rejoint cette newsletter

- Nous sommes maintenant 3352

- N’hésite donc pas à partager le lien d’inscription à tes proches

De plus, si ce n’est pas fait déjà fait, tu peux aussi :

- Me suivre sur Linkedin où je partage mes idées chaque jour (17 081 abonnés)

- Me contacter pour une formation ou un audit pour ton entreprise

- Faire un diagnostic IA gratuit de votre entreprise

- Découvrir notre site internet en Suisse et en France

Jean-Baptiste Berthoux

Les nouveautés de la semaine

  • Seuls 5 % des projets pilotes en IA générative entraînent une croissance rapide des revenus. 95 % stagnent, sans impact réel sur le chiffre d’affaires ou le compte de résultats. Ce n’est pas la qualité des modèles qui bloque, mais le “learning gap” : les outils ne s’intègrent pas bien aux workflows et les organisations ne savent pas les exploiter efficacement. Attention : ce rapport n’est pas fait sur un échantillon assez grand pour être représentatif. MIT report

  • The Rise of Shadow AI: When Innovation Outpaces Governance : le Shadow AI est inévitable. Les entreprises qui réussiront seront celles qui acceptent ce mouvement, mettent en place des garde-fous pragmatiques, et transforment cette énergie en moteur d’innovation plutôt qu’en risque caché.

  • 6 choses à savoir sur Fidji Simo, la française à la tête des applications de ChatGPT.

  • L’interview de Sam Altman suite au lancement “raté” de ChatGPT. Une idée issue de l’article : le PDG explique qu’il veut que ChatGPT reste au milieu du spectre politique. L’outil doit être suffisamment neutre par défaut, mais capable d’adopter un ton très « woke » ou conservateur selon la demande de l’utilisateur.

  • DeepSeek V3.1 est sorti.

  • Centres de données : Morgan Stanley prévoit que les dépenses mondiales pour les centres de données atteindront près de 3 000 milliards de dollars d’ici 2029 – soit à peu près la taille de l’économie française 😅 

  • L’équipe de Qwen sort un modèle d’édition d’images OpenSource

  • L’enquête de M.Phi sur Luc Julia qui a fait jaser sur Linkedin

  • GPT-5 Pro aurait prouvé une théorie mathématique nouvelle (qui n’était pas dans son jeu de données), ce qui prouve que l’IA peut désormais innover. Le début d’une nouvelle renaissance ? A voir si cette tendance se confirme.

  • Claude 4 Sonnet a un million de token, excellent pour travailler sur des grosses bases de données.

Le guide de la semaine – Le petit guide pour bien démarrer avec Lovable.dev 

Bonjour,

Depuis 3 mois, j’ai un outil chouchou : lovable.dev.

Le concept est simple : vous décrivez une application / un site web que vous voulez. Lovable le fait pour vous.

C’est un outil de vibe coding.

En plus, il est européen, suédois plus exactement.

Pour l’anecdocte, j’étais à la RTS en formation. Je montre cet outil. Un journaliste était là et me dit : “j’ai besoin d’un site, ça tombe bien”.

Débrouillard, 30 minutes après, il avait un site fonctionnel avec son nom de domaine, ses photos, ses réalisations.

Lovable rend accessible à tous la création de sites et d’applications moyennant du temps, de l’implication et de la méthode.

Je vous propose aujourd’hui une première approche : créer votre site personnel sur lovable comme je l’ai fait pour moi : https://jeanbaptisteberthoux.com/ 

Etape 1 : Envoyer le prompt suivant sur ChatGPT

Tu es un expert dans la création de site web et tu maitrises parfaitement l'outil lovable.dev. Je veux créer (un site associatif/mon site perso/un site d'entreprise), pose moi toutes les questions nécessaires pour en savoir davantage sur mes besoins.

Etape 2 : répondre aux questions consciensieusement

Par exemple, je veux créer le site d’une fondation pour une IA éthique.

Etape 3 : créer le prompt pour lovable avec ChatGPT

Maintenant que tu en sais assez sur mes besoins, fais une recherche sur les meilleures techniques de prompting de lovable.dev et créé moi un prompt suivant la méthodologie CLEAR que j'ajouterai sur lovable pour créer le site. Think hard.

Etape 4 : Lire attentivement le prompt dans ChatGPT et demander des modifications si nécessaires 

## Contexte
Le projet est la création d’une fondation suisse nommée “Fondation pour une IA éthique”, basé en Suisse. Sa mission : promouvoir et soutenir une intelligence artificielle éthique. Le site doit refléter un ton sérieux, crédible et professionnel. La cible principale est les entreprises suisses qui souhaitent soutenir financièrement ou institutionnellement cette cause.

## Tâche

Crée une première version du site web (contenu + design suggéré) comprenant les pages suivantes :

- Accueil

- À propos

- Services & activités

- Blog (multilingue)

- Contact (avec formulaire)

- FAQ

- Témoignages

- Intégrer une fonctionnalité de dons en ligne (paiement sécurisé).

## Lignes directrices

Le contenu doit être multilingue : français, allemand, anglais (avec option de sélection de langue en haut du site).

Le ton doit être sérieux, inspirant et orienté vers la confiance.

### Design 

Style visuel : le design doit refléter les valeurs de transparence, technologie responsable et confiance.  

Couleur principale : bleu nuit (#1E2A38)

Couleur secondaire : vert éthique (#3BB273)

Accent : blanc et gris clair pour lisibilité

Typo : titres en Montserrat ou Lato, corps en Roboto.

Mood : un mélange entre ONG sérieuse et start-up tech responsable. Visuels sobres (photos de personnes + illustrations tech éthique).

La navigation doit être simple et intuitive.

Inclure des CTA (“Faire un don”, “Nous soutenir”) visibles dès la page d’accueil et dans le menu.

Le blog doit pouvoir accueillir des articles multilingues, avec une mise en avant des articles récents.

## Contraintes

Le site doit charger rapidement et être accessible (WCAG 2.1 niveau AA minimum).

Éviter tout jargon trop technique, rester accessible pour un public mixte (dirigeants, responsables RSE, partenaires).

Le système de dons doit être sécurisé (par ex. Stripe, PayPal, TWINT pour la Suisse).

Etape 5 : Créer un compte lovable, envoyer le prompt sur lovable.dev et attendre la première itération. Puis continuer la discussion jusqu’à avoir un site fonctionnel.

1 - Créer un compte gratuit et ajouter votre prompt dans l’interface

2 - Attendez le résultat final : https://preview--ethical-ai-ch.lovable.app/

3 - Continuez. Tout ne sera pas parfait du premier coup. Etape par étape, faites fonctionner les fonctionnalités, revoyez les couleurs, les images. Et en 2h (max), vous aurez un site très solide.

Conclusion

Nous avons qu’effleuré la surface de ce que nous pouvons faire avec lovable.dev.

En combinant avec n8n, il est possible de faire des mini-apps, comme pour mon client Genevois.

Enfin, il existe d’autres alternatives à Lovable pour le vibe coding comme Claude Code, Windsurf, Cursor. Chacune de ces applications ont leur spécificités et beaucoup les utilisent de concert les unes avec les autres.

J’espère que vous avez apprécié cette introduction,

Dites-moi en réponse à cet email ou en commentaire si vous voulez aller plus loin avec Lovable et le vibe coding,

Jean-Baptiste

Notre méthodologie en 5 étapes pour intégrer l’IA dans cette entreprise de transport suisse

Beaucoup d’organisations veulent intégrer l’IA.

Très peu savent par où commencer.

Quand une entreprise de transport public suisse a contacté Maijin, leur situation était claire :

👉 pas de stratégie

👉 pas de cadre

👉 pas de gouvernance.

Bref, au tout début.

Plutôt que d’aller trop vite, nous avons choisi une approche progressive et structurée :

1. Sensibilisation du comité de direction (6 personnes)

Une session dédiée pour comprendre les enjeux, les risques et les opportunités de l’IA.

(déjà fait)

2. Audit Flash auprès de 360 collaborateurs

Un questionnaire pour mesurer l’usage réel de l’IA et les attentes internes.

3. Entretiens ciblés avec la direction

Chaque membre apporte sa vision et ses priorités pour construire la future charte.

4. Rédaction d’une charte de gouvernance IA 

Avec :

• des règles claires d’utilisation,

• les outils autorisés,

• les cas d’usage concrets,

• et les points de vigilance.

5. Création d’un e-learning personnalisé (1h)

Sur l’outil IA retenu, avec des cas pratiques spécifiques aux besoins de l’entreprise.

En bref :

En partant de zéro, notre client aura bientôt :

• une gouvernance claire,

• une vision de l’usage interne,

• et des collaborateurs formés sur des cas concrets.

Beaucoup parlent d’IA.

Peu savent réellement l’encadrer.

Avec Maijin, nous avons accompagné 125 + organisations.

Je serai ravi de faire un appel de cadrage avec vous !

Le fait surprenant de la semaine - “I love my robot dad”

Une famille américaine expérimente le “grief tech” : des chatbots génératifs comme You, Only Virtual qui imitent la voix et la personnalité de proches, afin de préserver un lien après la mort. Ces outils, nourris de SMS, vidéos ou audios, suscitent espoir et fascination mais inventent parfois des souvenirs et posent des risques de confidentialité. Les experts et les psychologues soulignent leur potentiel pour apaiser la solitude, tout en alertant sur les dérives émotionnelles et éthiques possibles.

La notion de la semaine - Les Small Action Models sont l’avenir des agents IA

2025 est l’année des agents, et la capacité clé des agents est l’appel d’outils.

Avec Claude Code, par exemple, je peux demander à l’IA de parcourir une newsletter, de trouver tous les liens vers des startups, de vérifier qu’elles existent bien dans notre CRM, et cela en une seule commande. Cela implique l’appel de deux ou trois outils différents.

Mais voici le problème : utiliser un grand modèle fondamental pour ce type de tâche est coûteux, souvent limité en taux d’appels, et totalement surdimensionné. C’est comme utiliser une Ferrari pour livrer des pizzas. La charge computationnelle n’a aucun sens économique lorsque la tâche principale consiste simplement à choisir le bon outil, et non à effectuer un raisonnement complexe.

Cela soulève une question d’architecture fondamentale : quelle est la meilleure façon de concevoir des systèmes d’agents capables d’orchestrer efficacement plusieurs outils sans exploser les coûts ?

La réponse : les Small Action Models

NVIDIA a publié un article convaincant affirmant que :

« Les petits modèles de langage (SLMs) sont suffisamment puissants, intrinsèquement mieux adaptés et nécessairement plus économiques pour de nombreuses utilisations dans les systèmes agentiques. »

Et ce n’est pas qu’une théorie : cela se vérifie déjà dans les déploiements en entreprise.

De mon côté, j’ai testé différents modèles locaux pour valider cette approche :

J’ai commencé avec un modèle Q1 de 330 milliards de paramètres, qui fonctionne… mais incroyablement lentement.

Puis je suis passé au modèle xLAM de Salesforce, un grand modèle d’action spécifiquement conçu pour l’orchestration d’outils. Sur mon Mac M2 Pro, les performances sont idéales : inférence rapide et excellente précision dans la sélection des outils.

Le compromis fondamental de l’architecture des agents

Ces expérimentations mettent en lumière un dilemme : quelle part d’intelligence doit résider dans le modèle, et quelle part dans les outils eux-mêmes ?

Avec de grands modèles (comme QN), les outils peuvent être plus simples, car le modèle tolère mieux les erreurs et compense les mauvaises interfaces grâce à son raisonnement puissant.

Avec de petits modèles, il faut une meilleure correction des erreurs dans la sélection des outils. Le modèle a moins de marge pour rattraper ses fautes : les outils doivent donc être plus robustes et la logique de sélection plus précise.

Cela peut sembler une contrainte, mais c’est en réalité un avantage.

Pourquoi les petits modèles améliorent la fiabilité

Avec de grands modèles appelant plusieurs outils en chaîne, les erreurs s’accumulent. Chaque sélection incorrecte réduit la probabilité de succès global. Mathématiquement, même 95 % de précision par étape conduit à l’échec sur des chaînes longues.

Les Small Action Models, eux, forcent une meilleure conception système :

- Interfaces d’outils déterministes,

- Gestion claire des erreurs,

- Mécanismes de secours robustes.

Résultat : un comportement d’agent plus fiable, pas moins.

Comparaison des architectures

En considérant les déploiements cloud vs on-premise et grands vs petits modèles, on voit apparaître un schéma clair :

1) Les petits modèles locaux couvrent environ 80 % des tâches d’orchestration d’outils,

2) Les grands modèles restent réservés aux cas de raisonnement complexe où leurs capacités sont réellement nécessaires.

Ce modèle hybride optimise à la fois les coûts et les performances.

L’économie à l’échelle

L’inférence locale coûte quasiment zéro par appel,

Les appels API, eux, s’accumulent rapidement sur des milliers d’interactions d’agents.

Pour les entreprises qui construisent des produits basés sur des agents, cette différence de coût peut faire la différence entre un produit viable… et un produit qui échoue.

Conclusion

Alors que 2025 s’annonce comme l’année des agents, l’architecture gagnante combine :

Small Action Models pour la sélection des outils,

Des outils bien conçus, déterministes et robustes pour l’exécution.

Ce n’est pas qu’une optimisation technique. C’est le socle des systèmes d’IA d’entreprise fiables et scalables, capables de fonctionner en production

Tomasz Tunguz

Le prompt de la semaine - Simple et efficace

You are to act as my prompt engineer. I would like to accomplish:[insert your goal].

Please repeat this back to me in your own words, and ask any clarifying questions.

I will answer those.

This process will repeat until we both confirm you have an exact understanding — and only then will you generate the final prompt.

How To – Installer Open Lovable sur son PC

OpenLovable est une alternative à Lovable.dev à faire tourner sur ton pc.

  1. Clone et installe

git clone https://github.com/mendableai/open-lovable.git
cd open-lovable
npm install

  1. Ajoute .env.local

# Required
E2B_API_KEY=your_e2b_api_key  # Get from https://e2b.dev (Sandboxes)
FIRECRAWL_API_KEY=your_firecrawl_api_key  # Get from https://firecrawl.dev (Web scraping)

# Optional (need at least one AI provider)
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key  # Get from https://console.anthropic.com
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key  # Get from https://platform.openai.com (GPT-5)
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key  # Get from https://aistudio.google.com/app/apikey
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key  # Get from https://console.groq.com (Fast inference - Kimi K2 recommended)

  1. Run 

npm run dev

L’image de la semaine - Les modèles Open Source chinois

Source : Interconnect et Nathan Lambert

Le gratin <3

  • DeepSeek

  • Qwen

Concurrents proches

  • Moonshot AI (Kimi)

  • Zhipu / Z AI

Challengers fiables

  • StepFun

  • Tencent (Hunyuan)

  • RedNote (Xiaohongshu)

  • MiniMax

  • OpenGVLab / InternLM

  • Skywork

En pleine ascension

  • ByteDance Seed

  • OpenBMB

  • Xiaomi (MiMo)

  • Baidu (ERNIE)

Pas mal

  • Multimodal Art Projection

  • Alibaba International Digital Commerce Group

  • Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)

  • inclusionAI

  • Pangu (Huawei

Merci pour la lecture de cette édition,

Excellent mardi,

Jean-Baptiste.

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