Garry Tan a récemment publié un long article intitulé « Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work », dans lequel il détaille comment il a conçu un « deuxième système de cerveau » piloté par des AI agent. Il affirme qu’au cours des cinq derniers mois, l’IA lui a permis de redevenir builder, et même de transformer radicalement sa façon de travailler au quotidien en tant que CEO de Y Combinator.
YC CEO : l’avenir appartient à ceux qui construisent des compoud AI systems
Garry Tan estime que la plupart des gens utilisent encore l’IA comme une simple fenêtre de discussion, mais la vraie opportunité réside dans le fait d’en faire une sorte de « système d’exploitation (operating system) » : un système capable de mémoriser en continu, d’accumuler, de se mettre à jour et de relier des connaissances personnelles, des réunions, de la lecture et des workflows de travail. Il va même jusqu’à déclarer : « L’avenir appartient à ceux qui construisent des compound AI systems, plutôt qu’à ceux qui utilisent simplement les outils d’IA centralisés de grandes entreprises. »
(Côté partenaire de YC : comment utiliser l’IA pour construire une entreprise de zéro ; les startups doivent traiter l’IA comme un système d’exploitation, pas comme un outil)
Cela rejoint aussi notre précédent reporting : que ce soit dans les Y Combinator Summer 2026 Requests for Startups (RFS) ou dans le Startup School où la partenaire YC Diana en a parlé, il est question d’un changement de l’entrepreneuriat IA : on passe de « améliorer l’efficacité personnelle » à « reconstruire les organisations et les processus industriels ». L’IA ne devrait pas être seulement un outil d’efficacité utilisé occasionnellement par les entreprises ; elle doit, dès le premier jour, être conçue comme le système d’exploitation de toute la société.
(YC publie 15 directions de startups que la structure veut financer pour le Summer 2026 : l’entrepreneuriat IA ne consiste pas à intégrer un Chatbot dans le produit)
L’IA l’aide à transformer des livres bouddhistes en « miroir de vie »
Garry Tan explique qu’en lisant récemment le livre « When Things Fall Apart » de l’écrivaine bouddhiste Pema Chödrön, il a pris pour la première fois conscience, de manière vraiment concrète, de la puissance du personal AI. Il demande à son système d’IA d’exécuter un processus « book mirror » : d’abord, décomposer les 22 chapitres du livre ; puis, plusieurs sub-agent accomplissent en parallèle deux tâches : résumer les idées de l’auteur et relier chaque idée à sa propre vie.
Et ce n’est pas un simple discours spirituel général, mais une combinaison directe avec :
le contexte familial
l’historique de l’entrepreneuriat
le travail chez YC
les notes de fin de nuit
l’historique de lecture
le contenu discuté avec le therapist
les échanges avec des fondateurs
En sortie finale, le système produit une « brain page » longue de 30 000 mots.
Par exemple, lorsqu’il est question de groundlessness (absence de racines), le système relie cela à une conversation précise qu’il a eue la semaine précédente avec un founder. Quand il parle de fear, il cite les schémas de comportement signalés par le therapist. Et quand il est question de letting go, il relie à la sensation de liberté créative qu’il a notée tard dans la nuit.
Garry Tan indique que l’ensemble du processus ne lui prend qu’environ 40 minutes. Il estime qu’un thérapeute même payé 300 dollars de l’heure ne pourrait pas réaliser une analyse similaire en 40 heures, car les humains ne peuvent pas charger en même temps tous les contextes de travail, l’historique de lecture, les comptes rendus de réunions et la cartographie des relations, alors que l’IA le peut.
La vraie clé n’est pas le modèle, mais le « système de compétences »
Cependant, Garry Tan pense que, pour un AI agent, l’élément vraiment important n’est pas un modèle unique, mais les « skills ». À l’heure actuelle, son système inclut plus de 100 AI skills et environ 100 000 pages de base de connaissances.
Il appelle cette architecture :
Fat skills. Fat code. Thin harness.
Autrement dit :
Harness (runtime/router) doit rester léger
Skills doit être massif
La vraie valeur réside dans les connaissances, le workflow et les données
Il utilise actuellement Anthropic Claude Opus 4.7 pour la précision (precision), GPT-5.5 pour le rappel et l’extraction (recall & extraction), DeepSeek V4-Pro pour le travail créatif (creative work), Groq + Llama pour l’inférence à grande vitesse, tandis que OpenClaw et Hermes Agent assurent le routing.
Garry Tan estime : « Le modèle, c’est juste le moteur ; le reste, c’est la voiture. » Les AI agent ne sont plus seulement un prompt : ce sont des workflows cumulables, et Garry Tan insiste sur le fait qu’il ne prompt presque plus d’IA aujourd’hui. Le plus important est le skill system.
Par exemple :
meeting-ingestion
media-ingest
enrich
perplexity-research
investor-update-ingest
email-triage
calendar-check
Chaque skill est un module de workflow réutilisable, testable et composable. Et surtout, il a aussi créé un meta-skill nommé « Skillify ». Lorsqu’il constate qu’un workflow se répète, il suffit d’entrer : skillify this
Le système analyse alors les opérations qui viennent d’être faites, extrait des schémas réutilisables, crée un skill file, ajoute un resolver routing system et les accumule pour tous les futurs workflow.
100 000 pages de base de connaissances : l’IA ressemble davantage à un système nerveux qu’à une armoire de fichiers
Garry Tan explique qu’il maintient actuellement une base de connaissances structurée d’environ 100 000 pages. Pour chaque personne, entreprise, réunion, livre, Podcast, article, idée, il crée une page dédiée. Et à chaque fin de meeting, l’IA génère automatiquement un transcript, crée des résumés, met à jour la page des personnes, met à jour la page des entreprises, met à jour la timeline, met à jour les open threads, et met à jour le relationship context.
Cela signifie que l’IA ne se contente plus de stocker des données : elle commence à agir comme un « système nerveux ». Il décrit que l’armoire de fichiers ne fait que stocker des éléments, tandis que le système nerveux relie, rappelle, met à jour et infère.
À l’ère de l’IA, le plus important est le personal compound system
En conclusion, le point de vue central de Garry Tan est très tranché : les personnes les plus fortes ne seront pas forcément celles qui utilisent les meilleurs modèles, mais celles capables de construire :
leur propre knowledge graph
leurs propres workflows
leur propre skill system
leur propre personal AI OS
Car à mesure que chaque livre est lu, chaque réunion a lieu, chaque amélioration de skill est apportée et que chaque mise à jour de données s’accumule en continu, tout le système d’IA commence à produire un compound effect. Il affirme même que, même aujourd’hui, il code encore à deux heures du matin chaque jour : ce n’est pas parce qu’il a trop de travail, mais parce que : « l’IA me rend la joie d’être builder. »
Cet article de Garry Tan : « Je donne maintenant très peu de prompts à l’IA ! » CEO de YC explique les « workflows IA cumulables » a d’abord été publié sur Chaine News ABMedia.
