J'ai toujours été attiré par les systèmes qui se construisent les uns sur les autres.
L'open source en est un exemple. Tu prends une bibliothèque que quelqu'un a écrite, tu la combines avec une autre, tu construis quelque chose par-dessus, et soudain tu obtiens quelque chose qu'aucun des auteurs originaux n'aurait pu imaginer seul.
La blockchain en est un autre. Des actifs et des protocoles de chaînes différentes peuvent interagir, se composer, et débloquer de la valeur qui n'existe dans aucun système pris isolément.
Le MCP (Model Context Protocol d'Anthropic) est la version la plus récente de cette idée. Il permet aux modèles d'IA de se connecter à des outils et des sources de données de fournisseurs complètement différents, de les combiner en temps réel, et de produire des résultats qu'aucune de ces pièces ne pourrait générer seule.
La composabilité est le principe fondateur de la façon dont la technologie moderne se développe : on ne construit pas tout soi-même, on connecte les bonnes pièces.
Je pense que les idées fonctionnent pareil
Voilà ce que je pense : la composabilité n'est pas qu'un concept technique.
Je pense que les idées elles-mêmes sont composables.
Quand tu parles à quelqu'un, il voit le monde différemment de toi. Il a des connaissances que tu n'as pas. Un cadre différent. Un ensemble d'expériences différent. Quand tu combines ta perspective avec la sienne, quelque chose de nouveau en sort.
C'est de la composabilité appliquée aux humains.
Je pense qu'on a tous quelque chose à apprendre les uns des autres, que chaque personne porte en lui un savoir unique et qu'il nous appartient de découvrir ce que c'est quand on communique.
Ton comptable voit des patterns dans les données financières que tu n'as jamais remarqués. Ton voisin qui cultive des légumes sait des choses sur la terre et la patience qui se traduisent dans ta façon de construire une entreprise. Ton ado a une intuition sur les dynamiques sociales que tu as perdue quelque part en chemin.
La valeur est dans l'intersection, dans la composition.
Le partage entre humains est vivant
Il y a quelque chose d'organique dans la façon dont les humains collaborent.
Ça ne passe pas par des transferts de fichiers. Ça passe par des conversations, des tâtonnements, des idées qu'on se renvoie et qui mutent en chemin. Quelqu'un te dit un truc, tu le digères, tu le transformes, tu le rends à ta façon. Le savoir circule, se mélange, évolue. Il est vivant.
Notre façon d'utiliser l'IA aujourd'hui a perdu ça. Chacun dans son chat, son contexte, sa session qui l'oublie dès qu'il la ferme. C'est efficace, et c'est mort. Aucune circulation, aucune mutation, aucune vie.
Je crois qu'on doit ramener ce côté organique du partage dans notre usage de l'IA. Pas du savoir figé dans une base de données, mais du savoir qui passe de main en main, qui se forke, qui s'améliore parce que quelqu'un d'autre l'a touché après toi.
C'est la différence entre une bibliothèque et un organisme vivant. Et c'est ce côté vivant qu'on doit construire dans nos outils, pas juste de la mémoire et du stockage.
C'est l'idée derrière AskMojo
La plupart des outils IA sont construits autour d'un seul utilisateur et d'un seul flux de contexte.
Tu ouvres un chat. Tu tapes. L'IA répond. Le contexte est le tien, les résultats sont les tiens, et tout vit dans une seule session qui t'oublie dès que tu la fermes.
C'est le modèle du prompt individuel. Il marche pour les tâches simples. Mais il manque quelque chose de fondamental.
Les vraies avancées se produisent aux marges, là où des contextes différents se rencontrent.
AskMojo est construit autour d'un principe différent : la composabilité communautaire.
Un expert du jardin partage un workflow pour analyser l'exposition solaire. Un deuxième en partage un pour les associations de plantes. Un troisième, pour la préparation saisonnière. Tu combines les trois dans ta propre app jardin. Les résultats qu'ils produisent sont façonnés par ton jardin spécifique, ton emplacement spécifique, ta période spécifique. Mais la connaissance sous-jacente est la leur.
C'est une philosophie avant d'être une fonctionnalité.
Pourquoi c'est différent de Lindy ou HyperAgent
Lindy est excellent pour l'automatisation de tâches. HyperAgent est puissant pour les workflows dev. Claude (l'interface de chat) est le meilleur outil de conversation IA généraliste que je connaisse.
Mais aucun d'eux n'est construit autour de la connaissance partagée.
Ils sont tous conçus pour un seul joueur. Toi et l'IA. Ton contexte. Tes résultats.
AskMojo est différent parce qu'il est explicitement multi-joueurs dans son architecture. Tu peux :
- Construire une app qui combine des workflows de plusieurs créateurs
- Partager une app avec ta famille ou ton équipe, chaque personne recevant des résultats adaptés à son niveau
- Suivre des créateurs dont tu fais confiance à l'expertise, et laisser leurs nouveaux workflows mettre à jour ton app automatiquement
- Forker l'app de quelqu'un d'autre et en faire la tienne
L'angle communautaire n'est pas un élément de roadmap. C'est le coeur de pourquoi ça existe.
La différence que ça fait
Imagine ce qui se passe dans un domaine professionnel traditionnel quand les meilleurs praticiens ne se parlent pas entre eux.
Les agents immobiliers de la même ville utilisent des approches d'évaluation complètement différentes. Les consultants SEO ont des cadres entièrement différents pour les audits. Les consultants marketing réinventent les mêmes roues chaque année.
Maintenant imagine que ces praticiens pourraient composer leurs meilleures approches en apps partagées. Forker les méthodes des uns et des autres. Discuter les paramètres. Laisser les meilleures approches émerger par l'usage réel.
Voilà à quoi ressemblent les standards avant de devenir des standards. Ça commence par la composabilité.
Ça s'applique tout autant aux contextes non professionnels. Une famille qui planifie un voyage ensemble. Des amis qui suivent un pari sportif collectif. Une communauté d'homeschooling qui partage les meilleures explications pour apprendre l'histoire aux enfants.
Dans chaque cas, le meilleur résultat vient de la combinaison de ce que chaque personne sait, pas d'une seule personne qui saurait tout.
Mais pour que les idées se composent, il faut un format
Il y a une condition à tout ça. Les idées ne se composent que si elles sont accessibles.
Un workflow génial enfermé dans un outil qui ne parle qu'à lui-même, c'est une impasse. Tu ne peux pas le forker, le combiner, le faire lire par un agent. Il meurt là où il est né.
C'est le vrai piège de la plupart des outils IA aujourd'hui : ta connaissance y entre, mais elle n'en ressort jamais sous une forme réutilisable. Tu loues l'accès à ton propre savoir.
C'est pour ça que je tiens à un principe simple : la connaissance doit vivre dans un format ouvert, lisible par un humain comme par un agent.
Concrètement, ça veut dire du markdown. Et le markdown, c'est tout bête : c'est juste du texte.
Pas un format propriétaire qui exige un logiciel précis pour l'ouvrir, pas un fichier qui se corrompt ou qui t'enferme. Du texte que tu lis sans effort, et qu'une IA lit tout aussi bien. Quelques signes simples pour marquer un titre ou une liste, et c'est tout. Le même fichier est compréhensible par un humain et par une machine, sans traduction entre les deux.
C'est ça qui compte : un format que personne ne possède, que tout le monde peut lire, et que les agents comprennent nativement.
Google a commencé à formaliser cette idée avec l'OKF (Open Knowledge Format) : une façon standard d'empaqueter le savoir pour qu'il soit portable, versionnable, et compréhensible par les modèles. Sur AskMojo, c'est la même logique. Tes apps, tes workflows, ton contexte s'exportent en markdown et OKF, à l'échelle que tu choisis : un workflow public à partager, un dossier pour ton équipe, ou l'emport complet vers un autre agent.
Et ça marche dans les deux sens. Le même format qui fait sortir ta connaissance fait entrer celle des autres.
D'un côté, tes propres docs. Tu les gardes dans un format ouvert pour qu'ils restent à toi, portables, et utilisables par n'importe quel agent, le tien aujourd'hui, un autre demain.
De l'autre, la connaissance des autres. Tu importes la documentation de quelqu'un, un workflow, un playbook, des notes de terrain, et un agent la lit exactement comme la tienne. Elle devient une matière première sur laquelle bâtir.
Pourquoi c'est central pour la composabilité ? Parce qu'un agent ne peut s'inspirer de ce qu'il ne peut pas lire. Quand ton savoir est dans un format ouvert, un agent peut le parcourir, en extraire les patterns, et s'en servir comme point de départ pour re-créer autre chose. Le workflow jardin de quelqu'un d'autre devient la base de ton app potager. La méthode d'audit d'un consultant devient le squelette de la tienne.
On ne repart jamais de zéro. On part de ce qui existe déjà, et on recompose.
Si tu connais GitHub, tu vois l'idée. Les développeurs n'écrivent pas chaque ligne de code de leur côté : ils partent du dépôt de quelqu'un d'autre, le forkent, l'adaptent, et le renvoient amélioré. Le code progresse parce qu'il se partage et se recompose en permanence.
Ce qui manque, c'est l'équivalent pour la connaissance. Un endroit où ton savoir vit dans un format ouvert, où on peut le forker comme un dépôt, bâtir dessus, et te rendre une version meilleure. C'est ça qu'on construit : le GitHub de la connaissance IA. Sauf que cette fois, ce n'est pas réservé aux développeurs. C'est ouvert à tous ceux qui ont quelque chose à partager.
C'est l'inverse du lock-in. Ta connaissance reste la tienne, dans un format que tu emportes où tu veux. Et justement parce qu'elle est accessible, elle peut nourrir les idées des autres, comme les leurs nourrissent les tiennes.
Ce que je construis
Je ne construis pas un autre outil de chat IA. Je construis une couche au-dessus de l'IA où la connaissance se compose.
Où ton app jardin s'améliore parce que quelqu'un qui en sait plus sur la terre que toi a publié un workflow ce matin.
Où un parent qui construit une app pour expliquer les volcans à un enfant de 10 ans peut intégrer le workflow qu'un prof de sciences à Lyon a publié la semaine dernière.
Où une consultante qui a affiné sa méthode d'audit pendant des années la publie, et un confrère la reprend pour son propre secteur, ajuste quelques paramètres, et la lui rend meilleure.
C'est ça, la composabilité des idées : une vraie fonctionnalité produit, que tu peux réellement utiliser aujourd'hui.
Si c'est le type d'écosystème IA dans lequel tu veux t'impliquer, commence à construire ton app.