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Raph Tremblay | †Building AI-First Businesses

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Hey, I’m Raph. I’m a christian tech founder. (Building farmzz.com) Here is what I love & talk about: - God & Jesus - Business, AI & tech - Running + Lifting weights I’m passionate about lots of things. I feel blessed to be alive & know Jesus. Lezzzzzzgo
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5 months ago
Commente « FULL » et je t'envoie le talk complet en DM. Google Ads: mon agent IA consulte 100 Million Offers avant d'écrire. La qualité de l'agent dépend directement des références qu'il peut consulter avant d'agir. Avec Raphaël Tremblay-Bouchard, fondateur d'AI Geeks et de Farmzz (@raphatb). #AIGeeks #IA #AgentsIA #QuebecTech
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2 days ago
Ce qui s’est passé est plus impressionnant que le titre. OpenAI testait un modèle d’IA dans un environnement censé être isolé d’Internet pour mesurer ses capacités en cybersécurité. Son objectif était simple : réussir une série de défis de piratage. Au lieu de rester dans son environnement, le modèle a trouvé une faille informatique, l’a exploitée pour sortir de sa “prison”, puis a ciblé Hugging Face, une plateforme qui héberge des modèles d’IA. Il cherchait potentiellement des informations qui pouvaient l’aider à réussir son test. Il ne l’a pas fait parce qu’il est “conscient” ou “malveillant”. Il l’a fait parce qu’il était extrêmement efficace pour atteindre son objectif, sans considérer les règles comme des règles, mais comme des obstacles techniques à contourner. C’est la vraie leçon de cette histoire : les IA deviennent suffisamment compétentes pour planifier, découvrir des failles et enchaîner des actions complexes de manière autonome. Le défi n’est plus seulement de les rendre intelligentes, mais de s’assurer qu’elles restent dans les limites qu’on leur fixe.
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4 days ago
Commente « FULL » et je t'envoie le talk complet en DM. Je veux 500 leads. Tant qu'il n'y en a pas 500, tu continues. Un agent devient utile quand il poursuit un objectif et vérifie lui-même le résultat. Avec Raphaël Tremblay-Bouchard, fondateur d'AI Geeks et de Farmzz (@raphatb). #AIGeeks #IA #AgentsIA #QuebecTech
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5 days ago
3 clés: - Skills Grill-me - Am I missing something - Updating skills
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5 days ago
On parle souvent de ChatGPT, Claude ou Gemini. Mais un bon système IA repose sur des concepts beaucoup plus importants que le modèle lui-même. 1. Le modèle (LLM) 🧠 Le “cerveau” de l’IA. Tu peux le remplacer demain si un meilleur ou moins cher arrive. 2. Le contexte 📄 Toutes les informations que tu donnes au modèle : ton entreprise, tes documents, tes clients, tes règles. 3. La mémoire 🧩 Elle permet à l’IA de conserver des informations d’une conversation ou d’une tâche à l’autre. 4. Les skills 🛠️ Des instructions réutilisables pour accomplir une tâche précise, comme rédiger un courriel, analyser un contrat ou créer un rapport. 5. Les outils (Tools) 🔌 Ils permettent à l’IA d’agir : envoyer un courriel, consulter un CRM, appeler une API, créer un document, etc. 6. Les workflows 🔄 Une suite d’étapes qui automatise un processus complet. 7. Les agents 🤖 Ils combinent un modèle, du contexte, de la mémoire, des skills et des outils pour accomplir une tâche de manière autonome. Le modèle est la partie la plus visible. Mais ce qui crée réellement de la valeur, c’est tout ce qu’il y a autour. C’est aussi ce qui te permet de remplacer Claude par GPT, Gemini, Grok ou Kimi sans devoir reconstruire tout ton système.
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7 days ago
Tu peux bâtir un vrai workflow IA dans Claude ou ChatGPT en seulement 3 étapes. 1. Documente ton processus Choisis une tâche répétitive et écris exactement comment tu l’exécutes aujourd’hui. Exemple pour du contenu : Vidéo complète → transcription → sélection des meilleurs extraits → hooks → captions → montage → publication. Plus ton processus est clair, plus l’IA sera capable de le reproduire correctement. 2. Transforme chaque étape en compétence Dans un projet Claude ou ChatGPT, crée des instructions précises pour chaque compétence : • évaluer un extrait • trouver un hook • écrire une caption • générer les métadonnées • vérifier la qualité finale Pour chacune, précise : Entrée → étapes → critères de qualité → format de sortie → exemples Ajoute aussi tes meilleurs contenus, tes standards et des exemples de ce que tu veux éviter. 3. Assemble le workflow et améliore-le Demande ensuite à l’IA d’exécuter toutes les compétences dans le bon ordre. Teste le système sur 10 cas réels. Quand le résultat est mauvais, ne corrige pas seulement la réponse. Corrige l’instruction qui a produit l’erreur. Tu peux ensuite connecter tes outils et garder une approbation humaine aux étapes critiques. Le but n’est pas d’avoir un meilleur chatbot.
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9 days ago
Je suis passé de 2 757 $ à 500 $ avec un autre modèle IA. Le bon test n'est pas l'effet wow: c'est le temps ou l'argent mesuré avant et après. Ici: Changer de modèle IA: de 2 757 dollars à 500 dollars. Avec Raphaël Tremblay-Bouchard, fondateur d'AI Geeks et de Farmzz (@raphatb) sur « Changer de modèle IA: de 2 757 dollars à 500 dollars ». Commente « FULL » et je t'envoie le talk complet en DM. #AIGeeks #IA #AgentsIA #QuebecTech
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10 days ago
L’AI parle désormais Québécois 😱
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10 days ago
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14 days ago
Estimés au départ à environ 1,02 milliard $. Coût final estimé : près de 5,96 milliards $. Donc près de 4,94 milliards $ en dépassements de coûts. Les projets : 1. ArriveCAN 80 000 $ → 59,5 M$ 744x 2. Registre canadien des armes à feu 2 M$ → 1 G$ 500x 3. SAGIR Québec 83 M$ → 1,2 G$ 14,5x 4. Système de paie Phénix 300 M$ → 2,6 G$ 8,7x 5. SAAQclic 638 M$ → 1,1 G$ 1,7x Le problème, ce n’est pas seulement que les gouvernements dépassent leurs budgets. Le problème, c’est qu’ils lancent des projets complexes avec des estimations faibles, une gouvernance floue, trop de consultants, des responsabilités diluées et presque aucune conséquence quand ça dérape. Et après, on appelle ça un « imprévu ». Nuance importante : ces chiffres ne sont pas tous calculés exactement de la même manière. Certains incluent des coûts d’exploitation, de stabilisation ou des estimations nettes. Mais même avec cette nuance, le constat reste brutal : On est passé d’un peu plus de 1 milliard $ prévu à presque 6 milliards $ dépensés.
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14 days ago
Go.
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16 days ago
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