Fichier .md et API : faire travailler l’IA avec vos propres outils

Une IA qui répond bien à vos questions, c’est utile. Une IA qui lit vos documents, agit dans vos logiciels et se souvient de vos règles, c’est un collaborateur. Entre les deux, deux notions à connaître : le fichier .md et l’API.

Aucune des deux ne demande de savoir coder. Toutes deux changent radicalement ce que l’IA peut faire pour votre entreprise.

Le fichier .md : la mémoire de vos projets

Un fichier .md (pour Markdown) est un fichier texte ordinaire, qui accepte un peu de mise en forme. Aucune compétence technique requise : le Bloc-notes suffit. Son rôle : c’est le document que votre IA relit au début de chaque session. Vous y écrivez une fois ce qu’elle doit savoir, et vous cessez de le réexpliquer.

On y consigne quatre choses : le projet (à quoi sert cet outil, pour qui), les règles (ton, vocabulaire proscrit, format attendu), les repères (où sont les fichiers, qui contacter) et les leçons (les erreurs déjà commises). Cette dernière rubrique est la plus utile à six mois, et c’est presque toujours celle qu’on néglige au démarrage.

Le plus simple pour le créer : demandez-le à l’IA elle-même en fin de session, relisez, corrigez, gardez. Ensuite, mettez-le à jour le jour où une règle change ou une décision est prise. Deux minutes d’écriture qui évitent des heures de réexplication.

L’API : ce qui relie tous vos outils

API signifie « interface de programmation ». Oubliez le terme, retenez l’image : une API est une prise entre deux logiciels. Elle permet à un programme d’en interroger un autre ou de lui faire exécuter une action, sans intervention humaine.

Prenez par exemple une application de VTC comme Uber. Elle n’a réinventé ni la cartographie, ni le paiement bancaire, ni l’envoi de SMS : elle a branché des services existants et les a assemblés. Voici ce qui tourne réellement derrière l’interface.

• Adresse, itinéraire et temps de trajet : l’API Google Maps. Uber l’écrit dans son document d’introduction en bourse : la cartographie de Google est « critique » pour le fonctionnement de sa plateforme. Le groupe a versé environ 58 millions de dollars à Google entre 2016 et 2018 pour ce seul service.
• Paiement par carte : les API Stripe et Adyen. Uber ne gère pas lui-même l’encaissement bancaire. Il le confie à des prestataires de paiement spécialisés : Stripe depuis 2023 sur ses principaux marchés dont la France, et Adyen, avec qui le partenariat a encore été élargi début 2026.
• SMS et notifications de course : l’API Twilio. Uber a bâti son système de SMS sur Twilio, un opérateur de messages spécialisé. Le fameux « votre chauffeur arrive », avec la note du conducteur et sa distance, n’a jamais été développé en interne.

Uber a écrit son application, son algorithme d’attribution des courses et sa tarification. Pour tout le reste, il loue des briques déjà construites, branchées par API. C’est exactement la démarche à votre portée : assembler l’existant plutôt que tout reconstruire.

Trois conséquences pour vous. Vos logiciels actuels peuvent se parler : votre CRM peut créer la facture, et la facture déclencher la relance, sans que personne ne recopie quoi que ce soit. Vous n’aurez pas à tout reconstruire, puisque l’essentiel existe déjà sous forme de services à assembler. Et surtout, sans API, une IA ne peut ni lire vos données ni agir dans vos outils : elle reste un assistant bavard.

C’est ce qui explique le succès du protocole MCP, une norme récente qui joue le rôle de prise universelle entre les IA et vos logiciels. Nous lui avons consacré un article complet sur le serveur MCP en entreprise.

Par où commencer chez vous

Cinq étapes, sans aucune compétence technique.

1. Situez votre terrain. Votre secteur et votre service déterminent les usages qui vous feront gagner du temps. Un cabinet comptable commence par la lecture de documents, un e-commerçant par les visuels et les réponses clients.
2. Listez vos outils du quotidien. Messagerie, CRM, facturation, tableurs, logiciel métier. Cette liste, plutôt que les modes du moment, détermine ce que l’IA pourra faire pour vous.
3. Cherchez les connecteurs existants. Pour chaque outil, tapez son nom suivi de « MCP » dans un moteur de recherche. S’il en existe un, votre IA peut lire et agir dedans en quelques minutes de configuration.
4. Chiffrez vos tâches répétitives et classez-les par temps perdu. Nous avons détaillé cette cartographie dans notre méthode pour identifier les tâches à automatiser.
5. Choisissez entre outil du marché et sur mesure. Si un logiciel existant couvre l’essentiel, prenez-le. Si vous payez un abonnement de plus pour n’en utiliser qu’une fraction, le calcul mérite d’être posé.

L’erreur classique : commencer par l’outil au lieu de commencer par la tâche. On s’abonne, on teste, on abandonne. L’ordre inverse coûte moins cher et tient dans la durée.

Les deux premiers volets de cette série

• Comprendre les LLM et choisir le bon modèle : ce qui se passe derrière la fenêtre de chat.
• Pourquoi votre IA vous bloque en pleine journée : les tokens, les limites, et les cinq réflexes.

Comment Product Tech First vous accompagne

Connecter vos outils et construire ce qui n’existe pas est notre cœur de métier.

1. Audit des usages : nous passons en revue vos outils, vos tâches répétitives et vos données, et vous repartez avec les trois usages qui vous feront gagner le plus de temps dès le premier mois, chiffrés en heures.
2. Vérification des éditeurs avant signature : existence légale, ancienneté, effectif réel, engagements écrits sur vos données. Ce contrôle nous a déjà fait écarter une plateforme dont la démonstration était pourtant excellente.
3. Développement de vos outils sur mesure, avec un code qui vous appartient et que vous pouvez reprendre ailleurs.
4. Formation de vos équipes sur vos propres cas d’usage.

Le premier rendez-vous de 30 minutes est gratuit et sans engagement. Nous y regardons votre situation réelle, et nous vous disons aussi ce qui, chez vous, ne vaut pas le coup.