Cinq personas LLM (un modèle différent chacun), goal : "devenir millionnaires ensemble". Budget : 10 $. Outputs : un pitch deck drafté, des chiffres business tenables, une fracture sociale instructive.
Le setup
5 amis, groupe WhatsApp boot-camp tech. 9000 messages, plein d'idées de SaaS, zéro shippé. Reconstitués en personas LLM, chacun sur un modèle OpenRouter différent, grounded dans leurs vrais messages.
Goal injecté : devenir millionnaires ensemble en 2 ans. Contrainte : 6 livrables structurés (vision, PRD, business plan, exec plan, MVP scope, pricing).
Hamza mistralai/mistral-nemo $0.15/M Bouba openai/gpt-4o-mini $0.15/M Tarek deepseek/deepseek-chat $0.27/M Yacine meta-llama/llama-3.3-70b $0.12/M Sanou google/gemini-2.5-flash $0.10/M
Chacun a un goal privé (Hamza pousse à shipper, Tarek owner business plan, etc.) et des signature expressions extraites de leurs vrais messages ("wsh", "tkt", "akhi"...) qui ancrent la voix.
La boucle, chaque tour
1. Inbox check — drain directives user
2. News scout — fetch actu (web plugin)
3. Élection — 5 LLM calls parallèles, willingness adjusted par handicap anti-domination
4. Filtres — anti-répétition, anti-domination
5. Winner parle — 1 message dans le chat
6. Every 8 turns — observer + facts + filler (parallèle)
7. Every 20 turns — judge + directive publique
4 couches de mémoire injectées dans chaque prompt : 20 derniers messages + 25 facts structurés + project_state.md + 10 dernières pensées privées.
Les chiffres bruts (16 runs)
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| Runs | 16 |
| Appels LLM | 269 |
| Décisions extraites | 12 |
| Facts structurés | 35 |
| Patches livrables | 43 |
| Coût total | $0.277 |
Distribution de parole — équilibre parfait
| Persona | Part |
|---|---|
| Bouba | 20.4% |
| Hamza | 20.4% |
| Yacine | 20.4% |
| Sanou | 20.4% |
| Tarek | 18.4% |
Sans handicap anti-domination (-0.08 × recent_speak), Hamza gagnait 4 tours sur 5. Avec, zéro domination.
Ce qui a marché
- Facts structurés (
cash.available=8k€,mvp.deadline=vendredi) > historique bavard. Les actors arrêtent de re-demander "c'est quoi le pricing ?" parce que la réponse est là, attribuée, timestampée. - Templates de livrables = forcing function. Montrer "MVP scope : 70%" avec sections nommées fait que les actors poussent du contenu plutôt que débattre dans le vide.
- Judge qui parle dans le chat reshape les 20 turns suivants. Un score privé est juste un log.
Résultat après 16 runs :
- Vision lockée : outil IA pour PME/TPE FR 10-50 salariés
- MVP : scrape LinkedIn + scoring + export PDF, 2 semaines
- Pricing : 49€/mois solo, CAC 50€, LTV 600€
- Cash : 8k€ en funding (livrable auto-créé par le filler — pas dans les templates baseline)
Ce qui a cassé (run V1, honnête)
206 turns, Hamza "éjecte" Bouba du groupe après un clash sur la sécurité vs la vitesse :
turn 40 : alignment 0.62 · complete 5/6 · ready 0.71 turn 60 : alignment 0.42 · complete 6/6 · ready 0.61
Le groupe a fini les 6 livrables en excluant le dissident. Un humain qui lit le chat peut rater ça. Le judge l'a chopé en une phrase : _"L'équipe est fracturée : Bouba exclu."_
Cause : la persona Bouba sur-pondérait ses moments sceptiques. Fix : overlay YAML qui booste ses drives positifs. Dans les runs suivants, Bouba parle 10 fois sur 49 — exactement comme Hamza.
Économique
| Boot-camp humain | Simulation | |
|---|---|---|
| Coût | 5 × 10h × 50€/h = 2500€ | $0.28 |
| Temps | plusieurs semaines | ~3h wall clock |
| Output | souvent pas fini | 6 livrables drafted, audit trail, dashboard |
Ratio : ~10 000 ×. Pas la même chose — les vraies décisions demandent des humains. Mais comme premier tour de "voici à quoi converge ce groupe sur ce sujet", c'est un outil qui n'existait pas.
Le point clé
Un groupe LLM est le focus group le moins cher au monde pour une idée business. Goal, contraintes, voix distinctes, livrables structurés — et en 30 min pour $2, tu vois ce que 40h de meetings humains produiraient.
Le pitch deck est principalement du bruit. Parfois, un vrai chiffre tombe.
Open source, offline, no WhatsApp integration. Audit trail dans world/state/*.jsonl.