Ça, c'est Nico qui pensait il y a encore 6 mois qu'il ne serait jamais Proprio.
Ça, c'est Nico dans son appartement qui a découvert que grâce à Nexity,
on peut être Proprio à partir de 534,17€ par mois pendant les 3 premières années.
Loup mon lapin, c'est maman, tu m'ouvres !
Et ça, c'est Odile, la maman de Nico qui l'a aidé à devenir Proprio.
Mais bon, qui a quand même un peu de mal à couper le cordon.
Le montant de 534,17€ par mois est une estimation de l'effort d'épargne nécessaire
pendant la durée de l'offre de remboursement de 3 ans.
Voir conditions complètes sur Nexity.fr.
Une de mes activités préférées, c'est d'essayer d'automatiser mon travail.
Et pour ça, un de mes outils préférés, c'est N8N.
Bien que ce soit un excellent outil qui s'améliore constamment,
je suis toujours frustré et convaincu qu'on peut faire mieux.
Alors je passe des heures à monitorer tous les nouveaux outils d'automatisation qui sortent constamment.
Et parmi cette liste, il y en a un qui a récemment attiré mon attention.
Ça s'appelle GUMLOOP, et comme d'habitude, ils vous promettent de gagner beaucoup de temps.
Moi je suis sceptique.
Alors je fais un test, je connecte 3 blocs entre eux et je pète mon crâne.
Je pète mon crâne car en quelques heures, j'arrive à des résultats
qui m'auraient paru impossible et réservé à des agences de dev,
sans planter et sans y passer des heures.
Alors attention, je précise tout de suite, GUMLOOP ne sponsorise pas cette vidéo.
Je suis juste un passionné de la question et il y a encore plein de problèmes dans leur solution.
Mais l'approche de cette petite équipe à San Francisco m'a vraiment plu
et j'avais juste très envie de vous la montrer.
Alors aujourd'hui, on reçoit Aaron qui va nous expliquer comment ils ont réussi
à rendre l'automatisation vraiment accessible, même pour les non-initiés.
Toi tu peux nous raconter un petit peu d'où tu viens dans le no-code
et pourquoi ça t'a séduit de rentrer chez GUMLOOP ?
Ouais donc moi, j'étais utilisateur de Zapier, Make, Puisin, c'est France.
La première fois que j'utilise Zapier, c'est comme, wow, j'ai un pouvoir maintenant.
Je peux passer des informations du point A au point B.
Et en fait, comment je suis venu à GUMLOOP, c'est que j'étais chez Webflow
et mon ancienne patronne, Emily,
sous le veille matin, elle est sur Reddit et me disait, on a cinq plaintes sur Reddit.
Est-ce que tu peux t'en occuper ?
Je suis partie de l'équipe de communauté.
Et je disais toujours, je disais, Emily, on a cinq plaintes sur Reddit,
mais probablement 400 sur Twitter auxquels on répond pas.
Parce que je suis pas capable d'identifier auxquels on doit répondre
et auxquels je peux laisser passer ces gens qui disent, oh, j'adore Webflow.
Bon, on fait rien avec ceux-là.
Et donc là, quelqu'un m'a parlé de GUMLOOP,
j'ai dit, peut-être qu'on pourrait passer chaque message à LIA et dire,
est-ce que je dois répondre ? Est-ce qu'un humain doit intervenir ?
Tu sais, est-ce que c'est une question ?
C'est juste quelqu'un qui est content avec notre...
Et en 30 minutes, j'ai décavé de créer une automatisation
qui prenait chaque message Reddit, Twitter, LinkedIn,
et disait, est-ce qu'un humain doit répondre ?
Et ensuite, on s'est dit, bon, est-ce qu'on pourrait écrire des rapports ?
Est-ce qu'on pourrait dire à chaque semaine,
voici ce que les gens ont dit à propos de nous en ligne ?
Ensuite, on avait une base de données de tous les messages qu'on a reçus
et on peut voir qui interagit avec nous, qui interagit pas avec nous.
Et tout ça grâce à un outil qui me permettait de le faire en 30, 45 minutes.
Plutôt que de théoriser, est-ce qu'on ne regarderait pas des exemples concrets ?
Oui, bien sûr.
À quoi ça ressemble ?
Donc gomloop, c'est un outil d'advation, on ajoute des nodes.
Et chacun représente une étape de l'automatisation.
Donc à la base, ici, on va dire, bon, quelle hashtag
est-ce qu'on veut monitorer sur TikTok ?
Déjà, ce qui est intéressant, c'est que ça ressemble à un formulaire,
c'est-à-dire que c'est joli.
Oui, on peut même l'ouvrir, on peut le rouler ici.
On peut dire gomloop et aran à gomloop.com.
Et je vais le rouler.
Ensuite, nous, ce qu'on va faire, c'est qu'on va aller chercher
tous les TikToks qui parlent de gomloop.
Donc là, tu as tes entrées qui arrivent dans un nœud.
Alors, juste pour bien comprendre le nœud en question,
il correspond à une intégration.
Est-ce que c'est comme dans un pire où vous avez dû vous intégrer
avec plein de services, c'est ça ?
Exact.
Donc ici, on peut voir à gauche notre librairie d'intégration.
Quand on montre les intégrations,
tout ce qu'on fait ici est inclus dans ce que tu payes pour gomloop.
Zendesk, YouTube, Google Meet, Jira, Instagram,
tous les outils qu'on utilise à tous les jours.
Et on a aussi dû aller chercher des données externes.
Donc faire du website scraping,
aller faire du enrichment avec Apollo,
aller comprendre un peu nos utilisateurs.
Et on a plusieurs types de nœuds.
Donc là, typiquement, vous avez développé des intégrations avec TikTok ?
Oui, exactement.
Donc ici, ce qu'on dit, c'est qu'on va aller chercher le hashtag que l'utilisateur rentre.
On va aller chercher les 10 résultats les plus récents.
On va les scraper.
On va comprendre qu'est-ce que ces gens-là disent à propos du hashtag.
On va revenir avec ce qui est le créateur, combien de likes.
Et ensuite, c'est là, on va analyser chacune des vidéos avec LIA.
Attends, quoi ?
Mon cerveau d'ingénieur voit 12 problèmes avec la phrase que tu viens de dire, tu sais.
Ouais.
Donc déjà, récupérer des vidéos en main de TikTok,
en grande quantité, et les analyser avec LIA.
On vit dans un nouveau monde.
Dans un nouveau monde.
Qu'est-ce qui se passe ?
Un des outputs du TikTok, c'est le lien downloadé du TikTok en tant que tel.
Et ensuite, on le passe à LIA.
Donc on a un prompt qui dit, explain what this TikTok is about.
Donc ça va faire un petit résumé.
Et ensuite, on va prendre tous ces résumés-là.
On voit que c'est en loop mode.
Donc ça va analyser chacune des vidéos.
Et le output, c'est le texte.
C'est un peu ce que LIA a analysé.
Et on va prendre tout ça ensemble.
Ici, là, c'est un peu de formatage.
Et on va demander à LIA, une fois de plus, de nous écrire un rapport
basé sur les analyses de chacune des vidéos.
Ressort des trends.
Parle-moi un peu de ce que j'en dise de positif, de négatif.
Et on passe aussi toutes les données.
Le nombre de likes, le nombre de reshare, qu'est-ce qu'on doit comprendre.
Et on demande même à LIA de nous écrire un rapport avec un format spécifique.
On voit moi un mail HTML avec un certain formatage.
Pour que ce soit joli.
Oui, exact.
Donc je peux me montrer un exemple, ça ressemble ici.
C'est hallucinant.
Vraiment, LIA est exceptionnelle à formater des mails.
Compressé de la donnée de manière propre, synthétique.
Exact.
C'est hallucinant.
Donc ça, c'est automatisé.
Donc là, on peut même le dire.
À chaque vendredi, je veux recevoir ce rapport.
Je pense que peut-être certains se rendraient pas forcément compte
à quel point c'est fou.
Si tu dézoomes, t'as quatre pauvres blocs connectés entre eux.
Et ton résultat, c'est une analyse approfondie de ce qui se dit sur ta marque,
sur de la vidéo en plus.
C'est à dire que si tu réfléchis justement dans l'ancienne manière de fonctionner,
comment tu ferais d'apprendre vu de l'ingénierie, c'est un casse-tête sans nom.
Oui.
Et si je peux te montrer quelque chose que je pense que là, je ne l'avais pas préparé,
mais je suis très confiant que ça a fonctionné.
L'un d'entre nous récemment lancé le LIA,
pas juste dans tous nos workflows, on utilise l'IA,
mais de pouvoir demander à LIA, nous on a Gummy, qui est notre agent,
qui peut créer des workflows.
Et pour quelqu'un qui dit moi, je ne comprends pas l'automatisation,
Gummy est à la fois peut créer le workflow
et enseigner un peu comment le workflow fonctionne.
Donc je vais dire,
Given a YouTube link URL, transcribe the video and draft a blog post into Google Docs.
Donc là, Gummy comprend, c'est quoi Gummy Loops,
naturellement, il va commencer à nous donner un plan.
Receive YouTube URL, extract video, transcribe,
draft blog post, create Google Doc.
En gros, il a interprété ta demande
et il comprend directement quel bloc il faut agencer
et surtout quelle connexion faire entre eux, c'est ça ?
Oui, il même écrit les prompts et voilà.
Donc là, on a input YouTube transcript,
on sait un de nos nœuds que tu peux ajouter pour aller chercher une vidéo YouTube,
voilà connect, pass-le-donné.
C'est assez...
Il y a deux mois, c'est fou.
Ouais, c'est assez hypnotisant, regardez.
Ouais.
J'ai un peu su qu'il y a plusieurs approches
du futur de l'automatisation avec Dolia.
Il y a des services qui travaillent vraiment sur des interfaces logiques,
nodales, qui discutent entre elles,
qui sont assistés avec des agents de création.
Il y en a qui vont aller très très loin dans la direction IA,
et qui vont imaginer qu'en fait dans le futur,
il y aura même plus des systèmes de nœuds comme ça.
Mais vraiment, ce sera juste des agents qui vont eux-mêmes
décider de la logique des choses.
J'ai l'impression que c'est ni...
Vous êtes entre deux.
Vous êtes ni très optimistes sur le futur des modèles,
et en même temps très avancés par rapport à des annuitéennes ou des apiures.
Comment tu nous décrirais cette philosophie ?
Nous, ce qu'on remarque, c'est qu'il y a un fall désir
de simplement dire à LIA quoi faire et d'aller le faire.
Et qu'elle le fasse.
Ouais, voilà.
En pratique, les choses sont plus compliquées.
Il y a certains moments où est-ce que tu veux vouloir
« Ah ! Trimé mail ».
Mais il y a d'autres moments de dire,
« Ah mais si c'est un mail d'un employé ou d'un client qui a un contrat,
j'ai besoin de suivre des étapes spécifiques ».
Et à ce moment-là, c'est là que LIA dit,
« Ah ben ben, j'ai pris tes PDF, je l'ai mis dans Google Drive,
mais c'est pas tout à fait ce que je voulais ».
Donc là, ça devient beaucoup de travail.
Donc pour nous, par l'historique de Gumloop et où est-ce qu'on s'en va.
Nous, on a commencé par le plus difficile,
mais le plus, c'est-à-dire les étapes sont suivies.
On sait qu'est-ce que le workflow va faire.
Et on s'en va de plus en plus vers LIA qui contrôle un peu comment ton workflow fonctionne.
Donc un bon exemple, on a ajouté un NUR qui s'appelle Router,
parce que LIA décide de la prochaine étape.
Donc par exemple, c'est très souvent dans des Slackbot.
Un Slackbot qui dit « J'ai une question par rapport à un document ».
« Ah ça, quand on a une question par rapport à un document,
on va utiliser ça sur Workflow A ».
« Ah par contre si c'est une recherche par rapport à un utilisateur,
on va utiliser le Workflow B ».
Et c'est LIA qui décide c'est quoi la bonne prochaine étape.
Mais une fois décidé, c'est linéaire.
C'est-à-dire que c'est déterministe.
C'est dans un environnement beaucoup plus contrôlé.
Intéressant.
Je trouverais ça intéressant de s'attarder un peu sur la manière dont on construit un doutil,
comme vous le faites, et des décisions qui sont assez audacieuses, je trouve,
et qui dans les fait, marchent plutôt bien, je trouve.
Ça, c'est Nico qui pensait il y a encore 6 mois qu'il ne serait jamais proprio.
Ça, c'est Nico dans son appartement qui a découvert que grâce à Nexity,
on peut être proprio à partir de 534,17€ par mois pendant les 3 premières années.
« Lou, mon lapin, c'est maman, tu m'ouvres ! »
Et ça, c'est Odile, la maman de Nico qui l'a aidée à devenir proprio.
Mais bon, qui a quand même un peu de mal à couper le cordon.
Le montant de 534,17€ par mois est une estimation de l'effort d'épargne nécessaire
pendant la durée de l'offre de remboursement de 3 ans.
Voir conditions complètes sur Nexity.fr.
Donc, typiquement, le premier truc dont je voulais parler, c'est l'idée que quand tu construis
une automatisation, tu es très vite poussé à la réutiliser. En tant que développeur,
c'est un truc qui a toujours été frustrant dans la plupart des autres outils historiques.
C'est qu'ils n'étaient pas conçus d'entrée de jeu pour te faire réutiliser ton travail.
Ça, c'est les subfloques quand tu parles, les subfloques.
Donc, on va en créer un simple. Ce qu'on veut, c'est que quelqu'un nous donne une adresse mail dans Slack.
On va aller faire des recherches sur ce client-là. Ensuite, on va aller lire dans HubSpot tous les
support tickets, comprendre un peu ce sont les interactions qu'on a eu avec ce client-là.
On va générer un rapport, un rapport court. Et ensuite, on va amener ce rapport-là dans Slack.
Donc, n'importe qui puisse dire, est-ce que je peux avoir un rapport à propos de Bill Gates?
On va le connecter à notre calendrier pour qu'à tous les matins, on reçoit un rapport sur tous les
clients auxquels on parle aujourd'hui. Et on va créer une interface pour ce que n'importe qui
dans la boîte peut rentrer un mail et qu'on va aller faire ce rapport-là. Donc, ça, c'est un peu
ce qu'on disait au début de dire, OK, est-ce qu'on peut créer une automatisation qui crée le rapport
et ensuite amener ce rapport-là dans différentes places que notre boîte utilise pour travailler.
Donc là, dans Slack, on reçoit un message. Ensuite, on a un agent qui se pose la question,
est-ce que c'est une question à propos d'un rapport? Si oui, trouve le mail et roule le rapport,
format le rapport, renvoie-le dans Slack. Si c'est pas un rapport, on ne fait rien.
C'est OK. Donc là, ce qu'on voit, c'est le rotor en haut-là qui te fait tes deux scénarios.
Exact. Et ici, le research flow, c'est ça ici. On va prendre, c'est le subflow. On prend le mail,
on fait une petite recherche sur la compagnie avec Perplexity, on va chercher le site web,
on va dans HubSpot aller chercher tous leurs support tickets, on utilise LIA pour nous écrire
notre rapport, on retourne le rapport. Et je veux dire, can I get a report? Moi, je mets tout
temps Sam Altman Test parce que j'ai envoyé des mails à Sam Altman par erreur et il a dit non à
un de mes meetings, je lui ai dit, OK, non, mais lui, il y a des chances que je le rencontre dans
la rue, il va se dire, t'es chiant. Et on a notre rapport sur Sam dans Slack.
Et c'est la démonstration de ce dont je parlais, la question de la réutilisation,
c'est que j'ai un peu souvent dans la manière dont tu es censé développer quelque chose dans
Gumloop, c'est d'abord, tu traites le cas où il y a un seul item, tu gères un message ou un mail
ou un document, tu crées toute l'automatisation en question et en fait tu peux l'intégrer dans un
subflow, comme vous vous dis, donc une fonction qui, elle, peut être déclenché sur des milliers
d'items en fait. Exact. Et de plusieurs places. Et c'est puissant parce que j'ai fait un essai,
par exemple, avec la boîte mail de la boîte. Donc comme tu t'en doutes, on a une chaîne YouTube
plutôt exposée et donc notre boîte mail, c'est le chaos, on a vraiment des centaines de mails
tous les jours, toutes les semaines. Et malheureusement, la réalité, c'est que du coup, on ne s'est pas
bien priorisé, il y a des mails qui ne sont pas urgent voire qu'il ne faudrait pas traiter et d'autres,
pour le coup, qu'on va rater dans la masse. Donc c'est un vrai problème pour nous. Et toutes
les tentatives que j'avais fait, initialement, d'automatiser ces choses-là, se heurter souvent
à des problèmes de passage à l'échelle où en fait, ok, tu fais ta petite démonstration sur
dix mails, ça fonctionne. Mais la réalité, c'est que si tu veux passer à l'échelle et que tu
commences à avoir beaucoup de volumes, et bah tu vas te prendre des problèmes avec la pays de gmail,
t'as pas assez de quota ou je sais pas quoi, tu dois toi-même intégrer de la logique de délais
pour éviter de casser la pays en fait. Et je me suis très vite heurté à des problèmes. J'ai
testé la même chose dans Gumloop, donc j'ai vraiment connecté tous les mails de la boîte,
fait un système de justement de routage comme tu as montré là à l'instant, je les run sur toute
la boîte mail, donc je pense des dizaines de milliers de mails et le truc s'est passé mais
nickel quoi. Est-ce que moi, je te fais comme retour là de premier utilisateur, c'est un truc
que vous entendez régulièrement sur les avantages de cette approche là par rapport à d'autres
solutions qui existent déjà ? Oui, souvent même chez AirTable, je vois le même tendance,
un peu le même pattern pour utiliser un mot anglais, c'est que l'étudiant je comprends rien,
c'est de la merde et après deux heures ou avec un tout petit peu d'effort, je peux plus m'en
passer. Et donc moi, mon beaucoup de mon travail, c'est de comment j'amène ce concept là pour
que n'importe qui peut se comprendre et heureusement, Gummy m'aide énormément. En fait, tu n'as pas fait
exprès mais tu te transformes un peu en prof de programmation parce que derrière, ce que tu apprends
c'est des concepts de les bonnes pratiques en réalité de comment on crée du logiciel et c'est
ce qu'on reproche pas mal aussi parfois au no-code en général, peut-être à juste mauvais titres,
mais c'est que ça donne l'illusion potentiellement qu'il n'y a pas besoin de compétences maintenant
pour automatiser. Or, c'est pas vrai. Je sors de son accord avec toi. Je pense que c'est une idée
que les gens qui créent des systèmes extrêmement compliqués qui à certains moments sont essentiels
pour leur boîte alors qu'ils sont non-développables, c'est un talent. Nous on a un vendeur chez une
immense boîte qui dit, moi j'ai assez vendu pour tout le trimestre, c'est le premier de premier
mois qui a passé les quatre prochaines semaines à identifier tous les workflows, tous les trucs
chiants dans sa job. Et les workflows que ce gars-là a créé, quand les autres ont vu ce que lui faisait,
la boîte dit non, tout le monde doit avoir accès à ça. Et donc lui maintenant, on l'a engagé en
fait ce gars-là. Est-ce que c'est pas un secret ou est-ce qu'il bossait ce gars?
Shabu-Fai.
Oui c'est ça. C'est ce que j'ai compris. Il parait qu'il était donc Shopify qui est une
plateforme d'e-commerce gigantesque. Il parait qu'il utilisait un million de crédits par jour.
Oui, oui, pas loin. Peut-être pas, on voit beaucoup de crédits. Je veux dire que j'ai fait exactement
beaucoup de crédits. Mais pour donner un élément dans le sens de ce que tu viens de dire,
j'ai comparé typiquement le nombre de nœuds qui étaient nécessaires dans Game Loop par rapport
à d'autres outils de no-code pour faire la même action. Et c'est ça qu'il faut voir comme nuance,
c'est que tous les nœuds ne sont pas équivalents. Et donc typiquement, un exemple par exemple,
je trouve que c'est le nœud extraction de données du web. Je ne sais plus comment il s'appelle
exactement.
Oui, le AI web research.
Ça.
Oui, non, c'est ça.
Ça c'est fou ça, c'est fou. Est-ce que tu veux expliquer comment ça marche? Et combien de nœuds
il faudrait normalement pour le faire?
Donc, j'aime le positionner à l'inverse des modèles d'IA qu'on connaît. Donc comment Open AI
fonctionne, comment ChatGPT fonctionne, c'est qu'il y a un training, il y a une date à laquelle il
n'y a plus de données. Et si le modèle reconnaît que c'est peut-être des données plus récentes que
tu as besoin, il va aller faire un web search. AI web research, c'est l'inverse. Assume que tu veux
toujours des données en date d'aujourd'hui. Et il va, par le tour du web, pour essayer de trouver
les données que tu cherches.
Non, je sais qu'en ce moment, on cherche à recruter des développeurs en reste. Est-ce que tu pourrais
faire un nœud qui, avec l'identifiant GitHub d'un candidat, enfin, extraire des informations?
Oui. Donc là, ce que ce nœud-là fait, c'est que tu mets un prompt qui dit, moi je vais te donner,
je vais te donner, je vais te donner un username. Donc, à propos d'un username,
return their personal site, their email, their LinkedIn. Voilà, faisons ça. Et là, on va dire
generate inputs and outputs. Ça veut dire, baser sur mon prompt, identifie ce que moi je vais te
donner dans le nom du reste de mon flow et identifie les outputs. Donc ça veut dire,
ok, moi ce que je comprends, c'est que tu vas me donner un GitHub username et je vais retourner
le personal site URL, email, LinkedIn URL.
On peut imaginer justement que là, on va le faire pour une personne,
mais que ce sera possible facilement de passer à l'échelle. C'est ça qui est fou.
Ouais. Voilà, ça va fonctionner. Donc là, je ne vais pas le montrer, mais ça a trouvé le mail,
le LinkedIn, d'où ça l'a trouvé. Et si on a un modèle plus avancé, ça va donner un niveau
de confiance, le lien de leur site personnel. Et donc maintenant, on peut faire des workflows
beaucoup plus compliqués. On peut mettre un GitHub repo, trouver les contributeurs,
trouver leur mail, être prêt. On a même, nous, je pense que notre CEO utilise ça et
un lien qui détermine s'il serait intéressé à se joindre basé sur leur expérience sur une
compagnie comme la nôtre. Parce que travailler chez Facebook, ce n'est probablement pas un bon
fit. Donc on peut créer des workflows beaucoup, beaucoup plus complexes.
Parce que justement, pour quelqu'un qui a déjà utilisé Chagé Petit, il se dit,
oui, mais la recherche web, je l'ai. Je sais déjà que LIA, elle est branchée au web.
Mais là, ce qui est vraiment intéressant, c'est que c'est la structure. C'est à dire que LIA,
au milieu, a une capacité d'exploration du web, mais tes entrées, elles sont définies,
structurées une fois pour toutes. Donc là, c'est par exemple un username. Et tu es sorti aussi,
elles sont définies, prédictibles. Et donc ce que ça veut dire, c'est qu'elles sont adaptées à
être utilisées ensuite. Donc tu peux imaginer les branchés sur un Google Sheet ou déclencher le
fait qu'on prépare un mail pour peut-être en démarcher certains. Et je pensais que c'était
important de l'en parler parce que justement, on n'est pas en train de réinventer complètement la
manière dont on automatise les choses. Mais il suffit que tu passes de 16 étapes à 5 étapes. Et là,
d'un coup, tu vas avoir beaucoup plus envie de le faire. Et naturellement, tu vas même être un peu
addict, je pense, et te mettre à vouloir tout automatiser.
Vraiment. Et dans l'automatie en général, donc nous, je pense que oui, on essaie de que notre marketing
reflète vraiment ce qui est possible. Donc on ne va pas dire AI employee. On ne parle pas beaucoup
d'agents. On parle de workflow agentique parce que ce n'est pas un agent aujourd'hui. Et on va peu à
peu. Mais je dirais dans le prochain mois, tu vas avoir des workflows agentiques. Ça va être un
agent qui accède à des outils et à des workflows et qu'on peut configurer pour dire dans ces instances
si tu utilises ce workflow-là. Voici ce que je veux que t'accompagner. Voici les choses au quoi tu as
accès, workflow, outils. Le fameux hybride entre les deux mondes, en fait. Oui, je pense que c'est là
qu'on voit la valeur avec les entreprises. À devoir ça. Si vous avez apprécié cette vidéo et que
vous n'avez toujours pas vu notre interview de Arthur Metch, le CEO de Mistral, je peux que vous
conseiller très vivement d'aller la voir. Elle est loin d'être obsolète puisque on revient sur
l'origine de la boîte et comment elles s'y sont pris pour choquer le monde entier avec leur premier
modèle. C'était dans cette vidéo. Salut c'est Agate Le Carron du podcast X, X comme extra.
Ordinaire, sélectionné par Acastre Command. Dans X, je vous fais entendre des histoires d'amour
qui dépassent tout. Des rencontres qui bouleversent, des ruptures qui réveillent, des émotions qui
restent longtemps après l'épisode. Ce sont des récits qui remuent, qui font sourire, qui serrent
le cœur et qui prouvent que rien n'est jamais figé, en fait, dans une vie. Alors si vous aimez
les histoires vraies, qui font vraiment sentir quelque chose, écoutez X et abonnez-vous.