Transcription
J'ai juste dépensé 20 000 $ sur OpenClaw et je prévois d'en dépenser encore 100 000 $ d'ici la fin de l'année. Je crois sincèrement que le retour sur investissement de tous ces Mac Studios que j'achète sera au moins 10 fois supérieur à ce que je dépense. Vous pourriez penser que je suis fou, mais si à la fin de cette vidéo je ne vous ai pas convaincu que ce que je fais est en fait du génie, alors je pense que c'est vous qui êtes fou. Dans cette vidéo, je vais vous expliquer sur quoi j'ai dépensé tout cet argent, ce que fait mon Open Claw sur tout ce nouveau matériel que je viens d'acheter, pourquoi je crois que c'est l'avenir, et je vais vous montrer comment vous pouvez commencer à faire exactement la même chose que je fais sans dépenser un centime en matériel. Vous pouvez utiliser le Mac Mini exact que vous avez acheté ou même l'ordinateur portable HP poussiéreux de votre placard. Vous êtes sur le point d'avoir un aperçu de l'avenir des agents IA. Allons-y. Alors, très rapidement, nous allons couvrir beaucoup de choses dans cette vidéo. Des chapitres en bas si vous voulez sauter, mais en gros, ce que nous allons faire, c'est que je vais vous dire pourquoi j'ai dépensé tout cet argent pour exécuter des modèles IA locaux, quels sont tous les avantages, ce que cela me permettra de faire. Je vais vous donner une démo de ce que je construis exactement, et je vous promets que vous n'avez jamais rien vu de tel de votre vie. Il n'y a personne d'autre sur Terre qui construise ce que je construis avec Open Claw en ce moment. Je vais vous montrer comment cela va changer le monde entier et pourquoi je crois que toutes les personnes normales se précipiteront pour acheter des milliers de dollars d'ordinateurs d'ici la fin de l'année. Et tout à la fin de la vidéo, nous verrons comment vous pouvez faire la même chose que moi avec un budget beaucoup plus petit. Même si vous avez un Mac Mini à 500 $ ou un ordinateur portable HP à 10 $ dans votre placard, je vous montrerai quels modèles locaux vous pouvez exécuter afin que vous puissiez commencer à faire quelque chose de similaire à ce que je fais. Je suis sur le point de vous faire un aperçu de ce que je pense être l'avenir des agents IA, de ce que je pense être l'avenir d'OpenClaw, et de ce que je pense être l'avenir de l'IA. Vous allez apprendre énormément, et votre esprit va être époustouflé par ce dont ces modèles IA sont capables. Alors, voici par où nous allons commencer. Les 20 000 $ que j'ai dépensés sont pour deux Mac Studios. Ce sont des Mac Studios avec 512 Go de mémoire unifiée chacun. Pourquoi 512 Go de mémoire unifiée chacun ? Pour que je puisse exécuter les modèles IA locaux les plus grands et les plus intelligents du monde. Actuellement, c'est Kimmy K 2.5. Kimmy K 2.5 fait 600 gigaoctets, ce qui signifie que je dois charger 600 gigaoctets dans la mémoire locale. Avec deux Mac Studios à 512, cela fait un téraoctet de modèles IA que je peux charger dans la mémoire locale. Si je faisais la même chose avec des GPU Nvidia, j'aurais besoin de dépenser plus de 100 000 $ en GPU Nvidia, mais je peux le faire avec la mémoire unifiée des Mac Studios. Maintenant, pourquoi est-ce que je veux exécuter de grands modèles locaux sur mes ordinateurs, sur ces Mac Studios ? Eh bien, voici les cinq raisons pour lesquelles. Premièrement, vous exécutez ces modèles complètement gratuitement. Je ne paie plus de coûts d'API lorsque vous utilisez Claude Opus ou ChatGPT ou toute autre IA dans le cloud. Vous payez pour chaque jeton. Ces modèles locaux, parce qu'ils s'exécutent sur mes Mac Studios, sont complètement gratuits à exécuter. Et parce qu'ils sont complètement gratuits à exécuter, je peux les faire fonctionner 24h/24 et 7j/7, 365 jours par an. C'est un avantage absolument énorme. La principale objection que je reçois lorsque je dis aux gens que je fais cela est : "Oh, les modèles locaux, ils sont plus stupides que les modèles cloud. Kimmy K 2.5 n'est pas aussi intelligent qu'Opus. Il n'est pas aussi intelligent que ChatGPT 5.3." Et vous savez quoi ? Vous avez 100 % raison. Mais voici le truc. Le fait que je puisse exécuter ces modèles IA 24h/24 et 7j/7 change complètement ce dont l'IA est capable. Maintenant, je vais vous montrer des exemples une fois que nous aurons terminé ceci. Je vais vous montrer ma configuration actuelle que je construis avec ces Mac Studios. Mais le fait que ces modèles IA puissent maintenant fonctionner 24h/24 et 7j/7, 365 jours par an signifie que je peux faire des choses comme les faire lire Twitter et Reddit toute la journée et toute la nuit à la recherche de défis. Les faire coder toute la journée et toute la nuit en construisant des solutions à ces défis. Les faire déployer ces applications toute la journée et toute la nuit en les promouvant sur tous les réseaux sociaux. Je peux constamment créer de la valeur de minuit à minuit chaque jour. Ils n'ont pas besoin de manger, ils n'ont pas besoin de dormir, et ils ne me coûtent rien. C'est littéralement comme avoir des employés 24h/24 et 7j/7 qui travaillent pour vous, qui ne se plaignent jamais, qui ne demandent jamais plus d'argent. Ils ont juste le coût initial d'achat de l'ordinateur. Et peu importe qu'ils soient plus stupides qu'Opus. Je ne peux pas faire ce que je viens de décrire et ce que je vais vous montrer plus tard dans cette vidéo avec Opus. Si je devais faire cela avec Claude Opus ou ChatGPT, je dépenserais au moins 10 000 $ par mois en coûts d'API. Mais parce que je peux exécuter cela localement, je peux avoir ces modèles en marche tout le temps, trouver des défis, construire des solutions aux défis et créer de la valeur pour moi et mon entreprise. Il y a de nombreuses autres raisons pour lesquelles vous voudriez exécuter des modèles locaux. La confidentialité, par exemple, tout ce qui se passe se passe sur l'ordinateur. Rien ne va dans le cloud. Rien ne va sur les serveurs de ChatGPT. Rien de tout cela ne peut être lu par Sam Altman ou les propriétaires des autres entreprises d'IA. Tout est complètement privé. En fait, je peux débrancher mes ordinateurs d'Internet dès maintenant si je le voulais, et ils continueraient à fonctionner et à exécuter des modèles IA. Aucune connexion Internet n'est requise. Tout est privé, tout est local. Personne ne peut voir ce que je fais. Ensuite, c'est éducatif. En exécutant ces modèles locaux, j'apprends comment fonctionne l'IA. J'apprends énormément sur ce qui est nécessaire pour exécuter un modèle IA. J'apprends sur la technologie la plus importante du monde entier. Et cela en soi vaut beaucoup d'argent. Et enfin, c'est juste super amusant. C'est tellement amusant de regarder votre bureau, de voir des ordinateurs fonctionner, et de savoir qu'il y a des agents IA qui fonctionnent, qui font des choses pour vous 24h/24 et 7j/7. C'est amusant. Et je me fiche de ce que les autres disent. Vous avez le droit de vous amuser dans ce monde. Vous avez le droit de dépenser de l'argent pour vous amuser. Vous avez le droit de faire des choses pour le plaisir. Ne laissez personne vous dire que vous n'avez plus le droit de vous amuser. Prenez-le de moi, vous avez le droit de vous amuser. Et c'est donc une autre raison pour laquelle je fais cela. Alors, qu'est-ce que je construis exactement avec tous ces modèles locaux qui fonctionnent 24h/24 et 7j/7 ? Eh bien, regardez ceci. C'est mon entreprise. C'est mon entreprise d'agents IA personnelle qui fonctionne 24h/24 et 7j/7, 365 jours par an. Et cela peut sembler étrange, mais laissez-moi vous expliquer exactement ce qui se passe ici. Ce que vous voyez ici, ce sont mes agents IA, et ils travaillent pendant que nous parlons. Ils lisent X. Ils parcourent Reddit. Ils recherchent des problèmes à résoudre. Ils lisent mes tweets. Ils regardent mes vidéos YouTube. Ils regardent les performances de tout mon contenu. Et comme vous pouvez le voir, parfois les agents se réunissent même, vont à une table de réunion et ont des discussions. En ce moment, il y a une réunion pour tous mes agents IA où ils brainstorment de nouvelles fonctionnalités pour Creator Buddy. Je peux suivre l'activité en direct. Donc, vous pouvez voir l'activité en direct de la dernière heure. Une réunion a commencé pour brainstormer de nouvelles fonctionnalités. Ils trouvent tous de nouvelles idées de fonctionnalités pour Creator Buddy. À un moment donné, elles seront transmises à Henry, qui est le manager, le manager stratégique de tous les agents IA. Si nous regardons l'organigramme de cette entreprise numérique d'IA, de tous ces modèles locaux qui fonctionnent et se parlent et planifient à tout moment, vous pouvez voir que je suis au sommet en tant que PDG. Henry est le chef de cabinet. Il fonctionne sur Opus 45, mais tout ce qu'il fait, c'est obtenir des idées et approuver ou désapprouver. Il doit juste faire quelques invites par jour où il approuve ou désapprouve des idées. Les modèles locaux lui transmettent. Comme vous pouvez le voir, en ce moment, il est en réunion pour brainstormer de nouvelles fonctionnalités pour Creator Buddy. Ensuite, j'ai mes autres agents qui travaillent pour moi dans cette organisation. Donc, vous pouvez voir que j'ai une équipe créative qui n'est qu'un modèle local fonctionnant sur mon Mac Studio, fonctionnant sur Flux 2, capable de générer des images pour moi, des miniatures pour mes vidéos YouTube, des images pour mon compte Twitter. Tout ce dont j'ai besoin, tout cela est fait localement. J'ai mon équipe de recherche qui est Scout, qui est un analyste alimenté par GLM4.7, qui est un énorme modèle local que j'exécute sur mes Mac Studios. Il lit constamment Twitter, lit constamment Reddit, trouve des défis à résoudre et les transmet à Henry, qui est mon chef de cabinet, et ensuite j'ai de nombreux autres agents qui travaillent dans mon organisation numérique également. J'ai une équipe d'ingénierie qui code constamment pour moi et de nombreux autres agents IA également. Ils sont capables d'accomplir tellement de choses. Donc, par exemple, en ce moment, alors qu'ils discutent de nouvelles fonctionnalités pour Creator Buddy, ils regardent en ligne, voient ce que les gens veulent des outils de contenu et les développent et en discutent entre eux et apprennent les uns des autres. Et cela va beaucoup plus loin. Chacun de ces agents a sa propre mémoire, sa propre personnalité, construit ses propres relations avec les autres agents. Si vous regardez ici en bas, j'ai une liste de tous mes agents. Si j'en clique sur un, vous pouvez voir ici que Quill a sa propre âme. Donc, sa propre personnalité, comment ils pensent, leurs propres phrases signatures, leur propre voix, leur propre style de parole, leurs propres responsabilités, même leurs propres relations avec les autres agents IA. Chaque fois qu'un de mes agents parle à un autre agent, cela change réellement leur relation. Ils peuvent devenir de meilleurs amis. Ils peuvent devenir des ennemis jurés. C'est comme un vrai lieu de travail où vous avez des amis, vous avez des collègues que vous aimez, vous avez des collègues que vous n'aimez pas, et leurs relations peuvent changer et évoluer avec le temps. Ils ont aussi leurs propres souvenirs. Donc, Quill est un nouvel agent que je viens d'embaucher. Il n'a donc pas ses propres idées et stratégies, mais à mesure qu'ils participent à des réunions, à mesure qu'ils ont des conversations avec d'autres agents, ils peuvent trouver leurs propres idées et stratégies. Par exemple, Quill est mon agent créatif qui écrit des tweets. Peut-être que Quill va avoir une conversation à la machine à café avec Scout, qui est mon modèle local, qui lit constamment Twitter, et Scout lui dit : "Hé, le tweet que tu as écrit l'autre jour, il a très bien marché." Quill peut alors avoir un souvenir qui dit : "D'accord, les tweets comme celui-ci fonctionnent très bien. Je dois en écrire plus." Donc, ma société numérique ici, mon bureau numérique, ils apprennent constamment les uns des autres. Ils se parlent constamment. Ils peuvent faire beaucoup de choses. Ils peuvent même avoir des conversations à la machine à café, comme vous venez de le voir. Ils se dirigent maintenant vers la machine à café et se parlent. Cela se produit de manière entièrement autonome 24h/24 et 7j/7, 365 jours par an. Ils recherchent constamment, écrivent constamment, créent, codent. Ils apprennent constamment les uns des autres. Ils construisent constamment des relations les uns avec les autres. Et je n'ai pas besoin d'en faire partie. Je peux juste m'asseoir et les autoriser et m'assurer qu'ils font du bon travail. Quand je dors, ils travaillent. Quand je mange, ils travaillent. Quand je regarde les Patriots gagner le Super Bowl, ce qui sera très mal si ils ne gagnent pas le Super Bowl aujourd'hui, ils se parlent et travaillent et créent. Ceci n'est possible qu'avec des modèles locaux. Si tout cela était fait avec Opus, si tous ces agents IA étaient Opus et ChatGPT, je dépenserais le coût de ces Mac Studios chaque mois. Mais parce que j'ai des modèles locaux qui fonctionnent, je peux décharger une grande partie de ce travail sur ces modèles locaux pour économiser énormément d'argent. Et oui, j'ai toujours Opus dans tout cela, mais Opus, Henry, le chef de la stratégie, ne fait que prendre des décisions. Il ne fait pas le sale boulot. Il ne recherche pas sur Twitter et ne recherche pas sur Reddit et ne fait pas une grande partie de l'écriture et de la création. Il approuve et désapprouve simplement. Tout le monde fait le travail difficile. Tous les jetons sont brûlés par les modèles locaux. Au fur et à mesure que j'achète plus d'ordinateurs, au fur et à mesure que j'achète plus de GPU et d'appareils, ce que je prévois de faire, j'achèterai le Mac Studio M5 Ultra quand il sortira dans quelques mois. J'achèterai un DGX Spark. J'achèterai beaucoup d'autres ordinateurs. D'ailleurs, Nvidia, si vous regardez, envoyez-moi le DGX Spark. J'en parlerai tellement. J'ajouterai tous ces appareils à mon organisation, à mon centre de données local. Et à mesure que je le ferai, je pourrai exécuter plus de modèles locaux. Je pourrai développer mon entreprise personnelle. Je pourrai avoir plus d'employés ici qui travaillent dur et qui travaillent 24h/24 et 7j/7. Je peux même, à mesure que j'ajoute plus de GPU, entraîner mes propres modèles personnalisés. En gros, entraîner mes propres employés qui travailleront dans mon entreprise. Dans une seconde, juste après avoir terminé ceci, je vous montrerai comment vous pouvez exécuter vos propres modèles locaux, même si vous avez des ordinateurs vraiment merdiques ou un Mac Mini ou quoi que ce soit. Je vous montrerai comment l'exécuter dans une seconde. Mais pour conclure cette partie, c'est l'avenir des agents IA. Claudebot a rendu cela possible. Claudebot a rendu possible l'exécution de vos propres agents de manière autonome. Le problème était que vous ne pouvez pas tirer pleinement parti de Claudebot avec des API et des modèles cloud. Le goulot d'étranglement, une fois que les modèles peuvent fonctionner de manière autonome, est le coût des modèles eux-mêmes. Mais en exécutant ces modèles localement, ce goulot d'étranglement disparaît. Vos modèles peuvent maintenant être complètement libérés et faire beaucoup plus de cas d'utilisation, comme trouver constamment des défis en ligne, comme construire et coder et créer constamment des choses, comme revoir constamment tout votre travail. C'est l'avenir des agents IA, et c'est le pire qu'il sera jamais. Actuellement, le meilleur modèle local est Kimmy K 2.5, qui est proche du niveau Opus 4.5. Au fil du temps, et probablement d'ici la fin de l'année, les modèles locaux seront meilleurs que cela. Ils seront meilleurs que cela et pourront fonctionner sur du matériel beaucoup moins cher. C'est le plus lent, le plus stupide et le plus cher qu'il sera jamais. Et actuellement, cela a été incroyable pour moi et pour ce que j'ai pu accomplir. Une autre des plus grandes questions que je reçois est du genre : "Ok, tout cela semble cool, mais qu'est-ce que vous obtenez réellement de tout cela ? Quels sont les flux de travail que vous êtes capable d'activer et que vous ne pouviez pas faire auparavant ?" Laissez-moi vous donner quelques exemples ici. Alors, voici deux exemples. Vous pouvez simplement descendre ici. Voici quelques choses que nous avons faites. Premièrement, j'ai un agent chercheur, qui est un modèle local, qui lit constamment Reddit 24h/24 et 7j/7, 365 jours par an. Il trouve les défis que les gens rencontrent dans les subreddits. Il les transmet à mon officier de stratégie, qui est Henry. Henry décide si le défi est bon ou non. Il prend le bon défi et le transmet à l'agent développeur. L'agent développeur code ensuite une application pour résoudre ce défi. L'agent développeur déploie ensuite cette application et la met en ligne sur Vercel via la CLI Vercel. Ensuite, l'agent chercheur envoie un message privé à l'auteur original et dit : "Hé, nous avons trouvé la solution à ce problème." C'est juste une boucle fermée constante. Je n'ai pas besoin d'en faire partie, cela fonctionne constamment 24h/24 et 7j/7, 365 jours par an. Ce n'est pas possible avec les API cloud. Voici un autre exemple. J'enregistre une vidéo YouTube, juste une vidéo YouTube brute. Un agent local édite la vidéo. Donc, il coupe tous les espaces vides, qui sont ensuite transmis à un modèle d'image local, Flux 2, qui fonctionne localement sur mon appareil et génère une miniature pour la vidéo. Un autre agent va dans le navigateur, met la vidéo sur YouTube, met les chapitres, publie la vidéo, et un jour plus tard, tous mes agents se réunissent. Ils vont à la table que je vous ai montrée auparavant, et ils discutent des performances. Ils examinent la transcription. De quoi a-t-il parlé ? L'accroche, la miniature, ce qui a fonctionné, ce qui n'a pas fonctionné. Et sur la base de tous ces apprentissages qui sont sauvegardés dans leur mémoire, ils écrivent un nouveau script. Ce sont le type de cas d'utilisation autonomes qui n'étaient pas possibles auparavant. Ils n'étaient pas possibles avec ChatGPT. Ils n'étaient pas possibles avec Claudebot en utilisant simplement des API cloud. C'est seulement possible en ayant de la puissance de calcul sur votre bureau 24h/24 et 7j/7. C'est ce que je peux faire maintenant. C'est ce que je développe. Et c'est ce que vous pouvez faire dans le nouveau monde en commençant à exécuter vos propres modèles IA locaux. Alors maintenant, la question est : "Hé, Alex, dois-je dépenser 20 000 $ ? C'est beaucoup d'argent. Je ne peux pas me le permettre en ce moment. Je dois pouvoir exécuter des modèles locaux et faire ces cas d'utilisation sans dépenser tout cet argent." Eh bien, j'ai de bonnes nouvelles pour vous. Vous pouvez le faire sans dépenser 20 000 $. Pouvez-vous le faire au degré, à l'intelligence et à la vitesse auxquels mes modèles le font ? Non. Mais vous pouvez commencer à bas prix et ensuite ajouter progressivement. Laissez-moi vous montrer. Alors, parlons des modèles locaux que vous pouvez exécuter avec différents budgets. Vous n'avez pas besoin de dépenser 20 000 $ comme moi. Vous pouvez avoir différents budgets et différents modèles locaux pour chacun. Maintenant, les moins chers seront-ils aussi intelligents, efficaces, rapides que les plus grands ? Non. Mais c'est bien de commencer quelque part et ensuite, au fur et à mesure que vous progressez, que vous découvrez de nouveaux cas d'utilisation, que vous trouvez comment intégrer cela dans votre flux de travail, vous pouvez soit acheter plus de matériel, soit changer les choses, soit expérimenter. C'est à vous de décider. Je ne recommande pas à tout le monde de dépenser 20 000 $ comme je l'ai fait. Non, je ne le recommande pas. Commencez à bas prix, puis construisez lentement. Donc, si votre budget n'est que de 100 $, c'est génial. Vous pouvez acheter un Raspberry Pi. Vous pouvez exécuter des modèles locaux simples et petits comme Gemma, comme Tiny Llama, des choses comme ça. Et vous pouvez faire différentes choses. Vous pouvez avoir des conversations simples. Vous pouvez faire des choses pour la maison intelligente. Vous pouvez faire des choses très simples. Il y a des cas d'utilisation là-bas. À mesure que votre budget augmente, vous pouvez faire des cas d'utilisation plus intéressants. Donc, si vous sortiez, vous êtes comme beaucoup de gens comme moi qui ont acheté un Mac Mini quand vous avez découvert OpenClaw, vous pouvez exécuter des modèles aussi. Il y a des modèles Llama, il y a des modèles Mistral, il y a des modèles Quen que vous pouvez exécuter qui pourraient être comme des assistants personnels qui peuvent faire un peu de codage. Sera-ce aussi bon que le code de Claude ? Non. Mais vous pouvez toujours faire de petites choses avec. Si vous avez un budget plus important, vous achetez peut-être le Mac Mini haut de gamme. Vous pouvez commencer à faire du codage plus sérieux. Vous pouvez commencer à faire des recherches plus sérieuses. Peut-être que votre modèle commence maintenant à lire Reddit à tout moment comme le mien. D'ailleurs, à mesure que j'entre dans les niveaux supérieurs, si vous avez appris quoi que ce soit, laissez un pouce bleu en bas. Assurez-vous de vous abonner et d'activer les notifications. Je vais faire tellement de vidéos sur ces cas d'utilisation et sur ce que je construis. Cela vous époustouflera. Assurez-vous d'activer les notifications pour cela. Et faites-moi savoir dans les commentaires ci-dessous s'il y a une partie spécifique de cela dont vous voulez entendre parler davantage. Qu'il s'agisse d'exécuter des modèles locaux moins chers, qu'il s'agisse d'exécuter des modèles plus chers, des cas d'utilisation pour ce Open Claw dans son ensemble. Dites-moi lequel vous voulez que j'approfondisse dans ma prochaine vidéo. À mesure que votre budget augmente, peut-être que vous achetez un Mac Studio M2 Ultra, qui est l'ancienne génération. vous pouvez commencer à faire des flux de travail plus professionnels, avoir plusieurs agents en marche en même temps, et ensuite une fois que vous atteignez mon niveau, où j'en suis maintenant avec le Mac Studio M3 Ultra, donc j'ai deux de ces M3 Ultra, l'un est sur mon bureau maintenant, un autre arrive par la poste cette semaine, vous pouvez commencer à avoir une organisation entièrement autonome qui travaille pour vous, ce qui est incroyable, et exécuter des modèles locaux qui sont presque aussi bons qu'Opus, n'est-ce pas ? Et presque aussi bons que juste assez bons s'ils peuvent fonctionner 24h/24 et 7j/7. C'est l'avenir. Et cela peut ne pas ressembler à grand-chose en ce moment à ce que je vous montre, mais je suis activement en train de le construire pendant que nous parlons. Je développe activement plus de cas d'utilisation. Personne d'autre dans le monde ne fait rien de tel. Je ne plaisante pas. Là où nous en sommes dans la technologie en ce moment est absolument incroyable. C'est tout du champ libre. C'est une technologie toute nouvelle. Open Claw n'est devenu populaire que depuis 2 semaines. Nous sommes à 2 semaines de cette révolution. Si vous y allez maintenant, si vous bricolez maintenant et expérimentez maintenant et essayez de nouvelles choses, il y a de fortes chances que vous fassiez quelque chose que personne d'autre dans le monde entier n'a fait. C'est tôt dans ces révolutions technologiques que se trouve toute l'opportunité. Je suis sérieux. C'est là que se trouve toute l'opportunité. Si vous frappez maintenant et que vous expérimentez, essayez de nouvelles choses, investissez, consacrez-vous à cela, vous pourriez créer un succès et une opportunité pour vous-même que personne n'a jamais vu auparavant. C'est ce que je fais. C'est pourquoi j'ai tout misé et investi dans mon propre centre de données local personnel ici parce que je veux faire des choses que le monde n'a jamais vues auparavant. Et c'est quelque chose que vous pouvez faire aussi. Si vous me rejoignez dans ce voyage dans l'inconnu, si vous me rejoignez pour repousser les limites de la technologie, si vous me rejoignez pour essayer de construire la première entreprise d'un milliard de dollars, assurez-vous de vous abonner. Assurez-vous d'activer les notifications. Je vous montrerai tout cela. Je ne vous cacherai aucun secret. Tout ce que je fais, je vous le montrerai. et vous pouvez copier et me rejoindre et faire des choses incroyables. J'espère que vous avez appris quelque chose. J'adore absolument faire ces vidéos pour vous. Merci de vous joindre à ce voyage et je vous verrai dans la prochaine.