Construire votre
wiki personnel
assisté par l'IA.
Un guide pas à pas pour transformer Claude, ChatGPT et Gemini en assistants qui construisent et maintiennent une base de connaissances vivante — au lieu de simplement répondre à vos questions. Illustré par le cas concret d'un comptable qui organise ses dossiers clients.
L'idée centrale, en une minute.
Karpathy part d'un constat : quand on utilise ChatGPT ou Claude pour poser des questions sur nos documents, l'IA redécouvre tout à chaque fois. Aucun savoir ne s'accumule. Sa proposition : demander à l'IA de construire et de maintenir un wiki personnel — un ensemble de fichiers texte interconnectés — qui grandit à chaque nouveau document ajouté.
Le principe tient en trois actes. Vous déposez un document brut dans un dossier. L'IA le lit, en extrait l'essentiel, et met à jour les pages concernées du wiki : une fiche client, une note thématique, un index, un journal de bord. La prochaine fois que vous posez une question, l'IA consulte d'abord le wiki — pas les documents bruts. Les liens sont déjà faits. Les contradictions déjà signalées. La synthèse déjà écrite.
Vous, vous choisissez les sources et posez les bonnes questions. L'IA fait tout le reste — le résumé, les renvois, la mise à jour, la tenue de registre. Le wiki devient un artefact qui s'enrichit au fil du temps, au lieu d'une conversation qui s'efface.
Pourquoi un wiki plutôt qu'un simple chat ?
Comparons trois façons courantes de travailler avec l'IA sur vos documents.
| Approche | Comment ça marche | Limite |
|---|---|---|
| Chat simple | Vous copiez-collez un document dans ChatGPT, vous posez une question, vous fermez. | Rien n'est conservé. Tout est à refaire demain. |
| Projet / NotebookLM | Vous uploadez vos fichiers. L'IA cherche dans les morceaux pertinents à chaque question. | Aucune synthèse n'est construite. Les liens entre documents ne sont jamais établis. |
| LLM-Wiki | L'IA lit chaque document, met à jour des pages thématiques, tient un index et un journal. Elle répond d'abord depuis le wiki. | Demande un peu de discipline au démarrage. Mais la connaissance s'accumule. |
Dans un chat classique, l'IA cherche. Dans un LLM-Wiki, l'IA apprend et organise. La différence se voit au bout de trente documents.
Trois couches, un schéma.
Le pattern repose sur une séparation simple. Apprenez ces trois mots et vous avez compris l'essentiel.
À quoi ressemble concrètement un wiki ?
C'est un simple dossier sur votre ordinateur. Pas de base de données, pas de
serveur. Juste des sous-dossiers et des fichiers .md (Markdown, un
format texte lisible). Voici la structure que nous utiliserons pour notre
comptable :
comptabilite-wiki/ ├── raw/ # couche 1 — sources brutes │ ├── 2026/ │ │ ├── clients/ │ │ │ ├── martin-sarl-facture-03.pdf │ │ │ └── dupont-sci-releve-q1.pdf │ │ └── reglementation/ │ │ └── bofip-tva-2026.pdf │ └── mails/ │ └── 2026-04-12-urssaf-martin.eml │ ├── wiki/ # couche 2 — écrit par l'IA │ ├── index.md # catalogue de toutes les pages │ ├── log.md # journal chronologique │ ├── clients/ │ │ ├── martin-sarl.md │ │ └── dupont-sci.md │ ├── sujets/ │ │ ├── tva-intracommunautaire.md │ │ └── cotisations-urssaf.md │ └── synthèses/ │ └── dashboard-avril-2026.md │ └── SCHEMA.md # couche 3 — règles du jeu
C'est tout. Un comptable n'a besoin de rien d'autre pour commencer. Les fichiers Markdown s'ouvrent dans n'importe quel éditeur de texte, et même dans Word.
Notre cas : Sophie, comptable à Bordeaux.
La situation
Sophie est experte-comptable indépendante. Elle gère quinze petits clients : artisans, SCI, TPE. Chaque mois, elle reçoit des factures, des relevés bancaires, des mails de l'URSSAF, des circulaires fiscales, des questions clients par SMS. Tout s'empile dans sa boîte mail et dans un dossier À trier sur son bureau. Quand un client l'appelle en octobre pour une question sur une facture de février, Sophie passe vingt minutes à chercher.
Ce qu'elle veut
Une mémoire vivante de son cabinet. Une IA qui connaît chaque client, chaque dossier, chaque échange — et qui peut en trois secondes lui rappeler : où en est Martin avec sa TVA ? Quelles circulaires récentes concernent les micro-entrepreneurs ? Quels clients n'ont pas encore transmis leurs pièces d'avril ?
Ce que nous allons construire avec elle
Un LLM-Wiki installé sur son ordinateur, alimenté à mesure qu'elle reçoit les documents. Au bout d'un mois : quinze fiches clients à jour, une dizaine de pages thématiques (TVA, URSSAF, amortissements…), un tableau de bord mensuel que l'IA génère toute seule.
Claude, ChatGPT ou Gemini : lequel pour ce pattern ?
Les trois grands assistants savent faire ce pattern, mais pas avec la même aisance. Le critère décisif : l'outil peut-il lire et écrire des fichiers sur votre disque de façon autonome ? C'est ce qui distingue un chat d'un vrai archiviste.
Le plus adapté au pattern original de Karpathy. Claude Code (gratuit pour tester, CLI terminal) lit et écrit les fichiers Markdown directement sur votre disque. Claude.ai avec les Projects fonctionne très bien sans code.
✓ Atouts — Manipule des fichiers locaux en natif (Claude Code), suit des instructions longues (SCHEMA.md) avec rigueur, excellent en rédaction française.
✗ Limites — Claude Code demande d'installer un outil en ligne de commande. Sur Claude.ai, il faut recopier le contenu des fichiers entre les messages.
Le plus accessible pour débuter sans technique. Avec les Projects ChatGPT, vous uploadez vos fichiers et gardez le contexte entre conversations. Le mode Canvas permet d'éditer des documents à plusieurs mains.
✓ Atouts — Interface très familière, gestion des PDF scannés excellente, intégration Drive/OneDrive fluide, beaucoup d'utilisateurs francophones donc entraide facile.
✗ Limites — Pas d'accès direct aux fichiers du disque : il faut uploader les sources, télécharger les pages du wiki, ré-uploader. Un peu de friction manuelle.
Le plus pertinent si vous vivez dans Google Drive. Gemini lit directement les fichiers Drive, Docs et Gmail. NotebookLM (gratuit, Google) est excellent pour la partie lecture et synthèse de sources.
✓ Atouts — Énorme fenêtre de contexte (tout le wiki peut tenir en mémoire), accès natif à vos mails et Drive, NotebookLM gratuit pour commencer.
✗ Limites — Moins à l'aise que Claude pour modifier précisément des fichiers structurés. NotebookLM ne réécrit pas les sources, il ne fait que répondre aux questions.
Pour débuter sans technique : ChatGPT avec les Projects, ou Gemini si ses clients passent déjà par Gmail et Drive. Pour la version aboutie : Claude Code si elle accepte d'ouvrir un terminal ; sinon Claude.ai avec des Projects. L'idéal est de commencer avec l'un, et de ne changer que si le besoin se précise.
Installation : de zéro à premier document ingéré.
Voici la séquence complète. Comptez une grosse demi-heure la première fois. Les étapes sont les mêmes quel que soit l'outil choisi ; nous indiquons les variantes au fur et à mesure.
Créer la structure de dossiers sur votre ordinateur
Créez un dossier comptabilite-wiki à la racine de vos documents
(Finder sur Mac, Explorateur sur Windows). À l'intérieur, créez les
sous-dossiers raw/ et wiki/. C'est tout. Aucune
compétence technique requise.
Version développeur
Si vous savez utiliser un terminal, créez un dépôt Git dès le départ :
git init. Vous aurez l'historique de chaque modification gratuitement.
Choisir un éditeur pour lire confortablement le wiki
Les fichiers Markdown s'ouvrent dans n'importe quel éditeur de texte, mais on voit mieux le résultat dans un outil adapté. Trois options gratuites :
Obsidian (recommandé) — vue graphe, liens entre pages, fonctionne hors ligne, gratuit pour usage personnel. C'est ce que Karpathy utilise. Typora — plus simple, moins de fonctionnalités. VS Code avec l'extension Markdown Preview — si vous êtes développeur et déjà installé.
Rédiger le fichier SCHEMA.md
C'est la pièce la plus importante. Ce fichier explique à l'IA comment elle doit travailler : structure des pages, conventions de nommage, que faire quand un nouveau document arrive. Nous fournissons ci-dessous un modèle complet que Sophie peut copier-coller tel quel, puis ajuster.
Où placer ce fichier selon l'outil
Claude Code : renommez-le CLAUDE.md et placez-le à
la racine du dossier comptabilite-wiki. Claude le lira automatiquement
à chaque session.
ChatGPT Projects : ouvrez votre projet, allez dans "Instructions"
et collez-y le contenu du SCHEMA.
Gemini : créez un Gem personnalisé ou collez le schéma dans la
première instruction de chaque nouvelle conversation.
Initialiser les deux fichiers pivots : index.md et log.md
Créez ces deux fichiers vides dans wiki/. L'IA les remplira
toute seule à partir du premier document ingéré. index.md est
le sommaire de votre wiki. log.md est le journal de bord.
Déposer le premier document et lancer l'ingestion
Sophie glisse la facture martin-sarl-facture-03.pdf dans
raw/2026/clients/. Puis elle ouvre son IA et lance la commande
d'ingestion (prompt complet fourni plus bas). L'IA lit le PDF, crée la page
wiki/clients/martin-sarl.md, met à jour index.md
et ajoute une ligne à log.md.
Bravo. Le wiki vit. Chaque document suivant enrichira cette fondation.
Les trois opérations quotidiennes.
Une fois le wiki installé, toute votre vie avec l'IA se résume à trois verbes : ingérer, interroger, faire le ménage. Karpathy les appelle ingest, query, lint.
Opération 1 — Ingérer (ajouter un document)
Chaque fois qu'un document arrive (facture, mail, circulaire, compte rendu
d'appel), vous le déposez dans raw/ et vous demandez à l'IA de
l'ingérer. Elle lit, discute avec vous des points importants, rédige une page
de synthèse, met à jour les fiches clients et thématiques concernées, ajoute
une entrée au journal. Un seul document peut toucher dix à quinze pages du wiki
en une seule passe.
Opération 2 — Interroger
Vous posez une question. L'IA consulte d'abord l'index, ouvre les pages pertinentes, synthétise une réponse avec ses sources. Point subtil mais important : les bonnes réponses peuvent être archivées dans le wiki. Une comparaison que vous avez demandée, une analyse, un tableau de rapprochement — tout cela mérite de devenir une page. Vos explorations s'accumulent, comme les sources.
Opération 3 — Faire le ménage (lint)
Une fois par mois, vous demandez à l'IA d'auditer le wiki : contradictions entre pages, informations périmées, pages orphelines sans lien entrant, concepts évoqués qui mériteraient leur propre page, liens manquants. L'IA propose une liste d'améliorations ; vous validez, elle corrige. C'est ce qui évite que le wiki ne devienne un cimetière de notes.
Les prompts prêts à copier.
Voici les textes à coller tels quels — adaptés pour une comptable, et transposables à n'importe quel métier en changeant quelques mots.
Le fichier SCHEMA.md (pièce maîtresse)
À placer à la racine du dossier. C'est long, mais à rédiger une seule fois.
Prompt d'ingestion (à utiliser à chaque nouveau document)
Prompt d'interrogation
Prompt de ménage mensuel (lint)
Prompt de synthèse de fin de mois
Quatre semaines pour mettre Sophie en orbite.
Un calendrier réaliste pour qu'un cabinet atteigne un wiki utile sans s'épuiser. À adapter au rythme de chacun.
Fondations
Créer la structure de dossiers. Installer l'éditeur (Obsidian). Rédiger le SCHEMA.md à partir du modèle fourni. Ingérer manuellement trois clients pilotes : ceux que Sophie connaît le mieux. Pas plus. Objectif : sentir le rythme et ajuster le schéma.
Montée en charge
Ajouter les douze clients restants, un par demi-journée. Ingérer les documents de l'année en cours uniquement — pas d'historique pour l'instant. Commencer à poser des questions concrètes pour valider que le wiki sert vraiment au quotidien.
Pages thématiques
Créer les pages thématiques transverses : TVA, URSSAF, régimes fiscaux des micro-entrepreneurs, amortissements. L'IA détecte ces besoins toute seule à partir de la semaine 2 — il suffit de valider ses propositions.
Premier lint, premier dashboard
Lancer le premier audit mensuel. Générer le tableau de bord d'avril. Évaluer honnêtement : est-ce que cela fait gagner du temps ? Ajuster le SCHEMA.md en conséquence. À ce stade, le wiki contient typiquement 40 à 60 pages et devient un vrai outil de travail.
Les pièges qu'il faut connaître.
Ce pattern n'est pas magique. Plusieurs critiques sérieuses lui sont adressées dans la communauté ; les anticiper évite de grosses déceptions.
Les hallucinations s'y installent silencieusement
Si l'IA se trompe en écrivant une page, elle risque de s'appuyer sur cette
erreur plus tard. C'est le risque numéro un. Parade : toujours
conserver dans chaque page un lien explicite vers les documents de raw/
qui l'ont alimentée, et relire les pages clients une fois par mois. Ne jamais
supprimer les sources brutes.
Le wiki grossit plus vite que votre capacité à le relire
Au-delà de 200 pages, il devient impossible de tout surveiller. Parade :
utiliser l'opération lint tous les mois sans faute ; ne pas avoir peur de laisser
l'IA archiver des pages devenues obsolètes dans un sous-dossier archives/.
Données sensibles : ne pas télécharger n'importe quoi n'importe où
Les données comptables sont couvertes par le secret professionnel. Avant d'envoyer des pièces clients à un service cloud, vérifiez vos engagements : les offres Pro, Team ou Enterprise de Claude et ChatGPT n'utilisent pas vos données pour l'entraînement, mais les offres gratuites peuvent le faire. Pour des dossiers particulièrement sensibles, envisagez une IA locale (Ollama, LM Studio) qui ne laisse rien sortir de votre machine.
C'est un outil d'appoint, pas un remplaçant
Ni l'IA ni le wiki ne remplacent le jugement du comptable. Les interprétations de textes, les conseils clients, les choix fiscaux restent de la responsabilité humaine. Le wiki accélère la récupération de l'information et la rédaction des synthèses — pas les décisions.
Karpathy le formule ainsi : l'humain cure les sources, dirige l'analyse, pose les bonnes questions. L'IA fait tout le reste. Ne pas inverser ces rôles. Si vous laissez l'IA décider seule de ce qui mérite d'entrer dans le wiki, vous finirez avec beaucoup de pages et peu de connaissances.
Parlons de votre cas concret.
Que vous soyez comptable, avocat, médecin, consultant ou chef de PME — le pattern LLM-Wiki s'adapte à votre métier. Nous pouvons vous montrer comment, sur vos propres documents, en moins d'une heure d'appel.
Version française adaptée — Édition pratique pour professionnels indépendants.