L'auteur propose une alternative à la "Ralph loop", appelée "Eric loop", inspirée par le personnage calculateur et manipulateur d'Eric Cartman de South Park. Contrairement à la Ralph loop, la boucle Eric implique une séparation des tâches en plusieurs étapes (planification, exécution, vérification, review) et une formalisation des tâches par une IA. L'auteur illustre ce concept en créant un projet nommé Tiny-till, une application de caisse simple pour marchands ambulants, en utilisant un outil appelé Task-o-matic. L'idée est de mieux contrôler et optimiser l'utilisation des modèles d'IA en séparant les préoccupations et en adaptant les prompts à chaque phase de l'exécution des tâches.

En 2026, l'utilisation d'outils d'IA comme Copilot ou ChatGPT pour générer du code crée des "zones mortes" de 5 à 15 secondes dans le flux de travail des ingénieurs, fragmentant leur journée et réduisant leur productivité. Ces micro-pauses invitent aux distractions, brisant la concentration et le travail en profondeur. L'article propose un protocole "AI Detox" pour maintenir l'état de flux et éviter le coût caché du changement de contexte, qui inclut la perte de temps et la détérioration de la qualité du code.

En 2026, malgré des investissements massifs (30 milliards de dollars), 95% des projets d'IA d'entreprise échouent. Les "ChatGPT internes" promus entre 2023-2025, censés contrôler les données et offrir un avantage compétitif, se révèlent coûteux (250k à 600k €/an) et peu différenciants. La plupart ne sont que des proxys vers des APIs existantes (OpenAI, Anthropic). Les entreprises pivotent vers des solutions comme Copilot ou Claude Enterprise, plus économiques et efficaces. Un échec collectif dû à des coûts sous-estimés, une différenciation illusoire et une surestimation des besoins internes.

L'auteur explore l'évolution de la création logicielle avec l'essor des outils comme Claude Code, marquant un déplacement vers des logiciels personnels et éphémères. Il souligne la chute des barrières d'entrée pour le développement, permettant aux non-développeurs de créer des outils sur mesure pour des besoins spécifiques. Cette tendance s'éloigne du modèle SaaS traditionnel, axé sur la rétention, vers des solutions éphémères, locales et sans friction, optimisées pour l'immédiateté et le contrôle. L'article met en lumière une nouvelle ère où le logiciel devient une utilité personnelle générée, plutôt qu'un produit acheté, reflétant un retour aux origines des tableurs comme outils de résolution de problèmes ponctuels.

Dans cet article, Hugo Lassiège explore comment l’avènement des agents IA en 2025-2026 bouleverse profondément le rôle traditionnel du développeur : de la simple écriture de code à une responsabilité d’architecte, de superviseur et d’industrialisation des pratiques de production logicielle. À travers une revue des évolutions récentes, il montre que ces assistants autonomes transforment les tâches, élèvent les exigences en rigueur architecturale et ouvrent la voie à une mutation durable du métier plutôt qu’à sa disparition — un débat crucial pour tous les ingénieurs et équipes tech qui doivent anticiper et s’adapter à cette révolution

L'article présente une méthode innovante pour améliorer l'utilisation de l'IA dans le développement de logiciels. L'auteur introduit le concept de "Design Log", un dossier versionné dans le dépôt Git contenant des documents markdown qui capturent les décisions de conception à un moment précis. Cette approche permet de résoudre le problème de la "Context Wall", où l'IA commence à faire des suggestions conflictuelles à mesure que le codebase grandit. L'article illustre cette méthodologie avec un exemple concret de l'ajout de "Server Actions" dans le Jay Framework, montrant comment l'IA peut devenir un partenaire architectural en suivant des règles de projet strictes. La méthode permet de passer d'une idée à une mise en production en seulement 48 heures, en favorisant une collaboration socratique et une implémentation traçable.

Ce tutoriel explique comment créer un assistant de codage basique en seulement 200 lignes de Python. Il démystifie le fonctionnement des outils d'IA comme Claude Code, en montrant que leur fonctionnement repose sur une boucle simple : l'IA envoie des requêtes pour lire, lister ou modifier des fichiers, et votre code exécute ces actions localement. L'article détaille l'implémentation de ces trois outils essentiels et montre comment les intégrer dans une conversation avec un LLM pour créer un agent de codage fonctionnel.

Ce billet explique comment configurer Google Jules, une IA, pour automatiser les tâches de QA, sécurité et performance d'un projet Symfony avec Docker. L'auteur, ne pouvant consacrer beaucoup de temps à la maintenance, utilise Jules comme une équipe de support asynchrone. Il décrit le défi de rendre l'IA compatible avec Docker et partage un script Bash qui configure l'environnement pour que Jules puisse interagir avec la stack complexe (Docker, PostgreSQL, Redis, Meilisearch) sans compromettre l'intégrité du projet. Le script gère la détection dynamique du contexte, les permissions Git et Docker, et permet à Jules de piloter le daemon Docker de la machine hôte.

L’article explique pourquoi adopter une approche « AI-First » (utiliser l’IA en premier pour résoudre tous les problèmes) peut être contre-productif. L’auteur souligne que l’IA excelle pour les tâches répétitives ou nécessitant peu de réflexion, comme la rédaction de brouillons ou la correction, mais qu’elle est inadaptée pour les travaux exigeant une compréhension approfondie, du contexte ou une réflexion stratégique. En effet, l’IA ne peut pas remplacer la pensée humaine, surtout lorsqu’il s’agit de prendre des décisions complexes ou de comprendre les nuances d’un problème. Elle est utile pour automatiser des parties mineures d’un projet, mais son utilisation systématique peut conduire à des résultats médiocres et priver les équipes de l’opportunité d’apprendre et de réfléchir par elles-mêmes. L’auteur recommande plutôt d’intégrer l’IA de manière ciblée, en complément des compétences humaines, et de privilégier l’expérimentation pour identifier les cas où elle apporte une réelle valeur ajoutée.

En 2026, jusqu’à 79 % des tâches traditionnellement confiées aux développeurs juniors pourraient être automatisées par l’IA, remettant en cause les méthodes de formation classiques (syntaxe → implémentation → architecture). Le marché de l’emploi junior se contracte (-40 % à -46 % d’offres selon les pays), mais le vrai défi est pédagogique : former des profils capables de concevoir et d’évaluer des architectures logicielles, plutôt que de simplement produire du code. Les juniors doivent désormais maîtriser l’architecture, les patterns de conception, l’infrastructure et l’audit de code dès le début de leur apprentissage, l’IA prenant en charge la syntaxe. Des expérimentations émergent, comme l’introduction du System Design dès les premières semaines ou l’utilisation de l’IA comme outil d’apprentissage critique. Sans cette inversion, les juniors risquent de devenir des copier-colleurs rapides, générant du code qui "marche" en démo mais accumule dette technique et bugs en production. L’enjeu : éviter une génération de développeurs coincés au niveau débutant, incapables de devenir seniors. Pour les managers, cela implique de repenser le mentorat, de privilégier la qualité à la quantité, et d’encourager l’apprentissage par l’échec et l’analyse. Les écoles et entreprises pionnières (comme Columbia Engineering) testent déjà ces approches, mais la France reste en retard. La question n’est plus de savoir s’il faut changer, mais comment s’y prendre.

Ce guide expert partage un retour d'expérience sur l'utilisation de Claude Code, une IA générative, pour améliorer sa pratique du développement. L'auteur explique comment repenser son approche pour tirer pleinement parti de l'IA, en insistant sur l'importance de la précision dans les requêtes, de l'itération progressive et de la collaboration avec l'IA pour le débogage. Il détaille également la configuration optimale de l'environnement, notamment l'intégration avec VS Code et les extensions complémentaires recommandées. L'article aborde les fondamentaux de l'interaction avec l'IA, les techniques avancées et les limites à connaître pour une utilisation efficace.

L'article explore les défis de financement des projets open source à l'ère des LLM, illustré par le cas de Tailwind. La documentation, autrefois source majeure de trafic et de revenus, voit son importance diminuer face à l'essor des assistants IA. Tailwind refuse d'optimiser sa documentation pour les LLM, craignant une baisse supplémentaire de trafic et de revenus, ce qui a conduit à des licenciements. Cependant, cette stratégie pourrait s'avérer non viable à long terme, car les développeurs se tournent vers les LLM pour accéder aux informations. Le débat dépasse Tailwind, touchant d'autres projets open source comme Nuxt, et soulève des questions sur la monétisation des outils open source dans un paysage technologique en mutation.

L'auteur, DamyR, partage son avis sur l'utilisation de l'IA dans le domaine SRE/DevOps. Il critique l'usage de l'IA comme simple outil de complétion de code, trouvant cette utilisation inefficace et perturbante pour son flux de travail. Il préfère les solutions existantes comme les snippets et les LSP (Language Server Protocol), qu'il juge plus efficaces, fluides et personnalisables. Cependant, il reconnaît les atouts de l'IA dans d'autres contextes, comme l'aide à la correction de configurations complexes, en collaboration avec un outil comme Claude. Il encourage à utiliser l'IA de manière complémentaire plutôt que comme un remplacement des outils traditionnels.

L'auteur, un informaticien et ancien expert judiciaire, partage son parcours et son évolution de perception envers l'IA. Il raconte comment il a découvert Internet et l'IA dans les années 80, avec enthousiasme et passion, en travaillant sur des projets innovants comme la reconnaissance de caractères et la détection de tumeurs. Cependant, il exprime aujourd'hui des réserves face aux dérives actuelles de l'IA, comme la génération de fausses vidéos, la destruction d'emplois, et l'aggravation des inégalités. Il conclut en disant qu'il aime l'IA, mais pas celle d'aujourd'hui, marquée par des excès et des conséquences négatives.

Cet article explore comment enseigner aux agents IA à interpréter les données de performance, en s'appuyant sur une version modifiée de Chrome DevTools. Vinicius Dallacqua partage son expérience de création d'un assistant IA spécialisé dans la performance, en mettant l'accent sur la transformation des données brutes en informations exploitables. Il aborde les défis de la visualisation des données, l'amélioration continue de DevTools par l'équipe Chrome, et son projet PerfLab visant à réduire la barrière d'entrée pour les développeurs. L'objectif est d'automatiser l'extraction d'informations pertinentes à partir des fichiers de traces de performance.

Stan partage son expérience en tant que mainteneur de projets open source (openvpn-install et wireguard-install) et explique comment Claude Code l'a aidé à gérer son backlog important. Grâce à l'IA, il a pu mettre en place des tests automatisés dans Docker, ce qui lui a permis de traiter plus efficacement les bugs et les demandes de fonctionnalités. Il décrit son workflow, les défis rencontrés et les améliorations apportées, comme la gestion des logs et l'ajout de fonctionnalités demandées depuis longtemps. Un témoignage intéressant sur l'impact des outils d'IA sur la maintenance de projets open source.

Cordon est un outil open-source qui utilise des embeddings de transformateurs et des scores de densité pour identifier des anomalies sémantiques dans de grands fichiers de logs, réduisant ainsi les logs massifs aux sections les plus anormales pour une analyse plus facile. Il filtre les motifs répétitifs et met en avant les événements inhabituels ou regroupés. Cordon supporte plusieurs backends comme sentence-transformers, llama.cpp, et des APIs distantes (OpenAI, Gemini, etc.). Il peut être installé via PyPI ou depuis la source, et offre une utilisation en ligne de commande ainsi qu'une API Python. Pour une explication détaillée de la méthodologie, un article sur Red Hat Developer est disponible.

Steve Yegge partage six nouvelles astuces pour mieux coder avec des agents, basées sur ses expériences récentes. Parmi celles-ci, il souligne que le logiciel est désormais jetable, avec une durée de vie inférieure à un an, rendant les réécritures plus faciles et intelligentes que les corrections. Cette approche remet en question les conseils traditionnels, comme ceux de Joel Spolsky, et ouvre la voie à des architectures modernes et maintenables, posant un défi aux fournisseurs de SaaS tiers.

AGENTS.md est un format ouvert et simple pour guider les agents de codage, utilisé par plus de 60 000 projets open source. Il sert de complément au README.md en fournissant des instructions spécifiques pour les agents, comme les étapes de construction, les tests et les conventions, tout en gardant le README concis et axé sur les contributeurs humains. Le fichier AGENTS.md est compatible avec divers agents de codage et outils, et peut être adopté librement par quiconque trouve cela utile.

Hugo Lassiège y explore les impacts concrets de l’IA sur les agences tech et PME en 2025, à travers des retours de CTO et responsables. L’IA a révolutionné leur fonctionnement : facturation à la valeur plutôt qu’au temps, réduction des risques, mais aussi goulots d’étranglement côté clients et difficulté à recruter des juniors, faute de recul suffisant pour collaborer avec ces outils. Son adoption divise : entre contraintes écologiques (l’IA consomme moins qu’un humain pour une tâche équivalente), perte de sens pour certains développeurs, et pression performance pour ceux qui la rejettent. Malgré les craintes d’une bulle (comparée à l’éclatement de 2000), l’IA semble durable, notamment dans la niche du développement. Enfin, son omniprésence dans les discours et pitchs commence à lasser, créant un paradoxe entre nécessité et saturation. Un état des lieux terrain, entre opportunités et défis humains.