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.

Addy Osmani partage son workflow de codage avec les modèles de langage (LLM) pour 2026, soulignant l'importance de la planification et de la gestion des tâches. Il recommande de commencer par une spécification détaillée et un plan de projet clair, en collaborant avec l'IA pour définir les exigences et les étapes de mise en œuvre. Ensuite, il suggère de diviser le travail en petites tâches itératives, traitant chaque fonctionnalité ou correction une par une. Cette approche permet de maximiser l'efficacité de l'IA et de maintenir un contrôle humain sur le processus de développement.

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.

Astuce pour obtenir une revue de code par IA en 10 secondes : ajoutez ".diff" à la fin de l'URL d'une PR GitHub, copiez le diff et collez-le dans un LLM comme Claude ou ChatGPT pour une première analyse rapide. Cela permet de détecter des problèmes évidents et d'améliorer le code avant une revue humaine, réduisant ainsi les temps de cycle et facilitant le travail des réviseurs. Une méthode simple et efficace sans besoin d'outils spécifiques.

L’article détaille les essais de l’auteur, les outils testés (Ollama, Jan avec Vulkan/llama.cpp), et les astuces pour configurer un backend compatible afin d’obtenir de bonnes performances sans dépendre de serveurs distants.

Cet article explique comment rédiger un bon fichier CLAUDE.md pour optimiser l'utilisation de l'IA Claude dans un projet de code. Il souligne que les modèles de langage (LLMs) sont sans état et ne connaissent rien du codebase au début de chaque session, d'où l'importance de CLAUDE.md pour les informer. Le fichier doit couvrir le "quoi", le "pourquoi" et le "comment" du projet, mais sans surcharger d'informations non pertinentes, car Claude pourrait les ignorer. Des conseils pratiques sont donnés pour créer un fichier efficace, en suivant les bonnes pratiques d'ingénierie de contexte.

L'article de LVLUP.fr compare l'efficacité des modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, Gemini et Claude avec une méthode mathématique des années 60 pour générer des plannings hospitaliers. Les LLM échouent avec un taux de réussite de 8% et créent des erreurs, tandis que Google OR-Tools, une solution de programmation par contraintes, génère un planning parfait en moins d'une seconde avec 100% de fiabilité. L'article souligne que pour des contraintes strictes, le déterminisme des solveurs est préférable à la créativité des LLM. Il illustre cela à travers un cas concret de planification pour un service hospitalier de 5 infirmiers, en insistant sur l'importance de modéliser les processus et les contraintes avant d'automatiser.

Le projet TOON (Token-Oriented Object Notation) propose un format de données compact et lisible par l'homme, conçu pour optimiser l'utilisation des tokens dans les modèles de langage (LLM). Il combine la structure basée sur l'indentation de YAML avec une disposition tabulaire pour les tableaux uniformes, offrant ainsi une alternative plus économique en tokens au JSON standard. TOON est particulièrement efficace pour les tableaux d'objets uniformes, tout en restant une représentation sans perte du modèle de données JSON. Le projet inclut une spécification complète, des benchmarks, un SDK TypeScript, et des outils pour faciliter son utilisation avec les LLM.

L'article explique comment utiliser des modèles de langage locaux (LLM) pour des tests de sécurité informatique, en insistant sur l'importance d'avoir une autorisation écrite. Il décrit l'installation d'Ollama pour exécuter des LLM localement, puis l'utilisation de Cybersecurity AI (CAI), un framework open source pour des analyses offensives et défensives. L'auteur partage son expérience avec une configuration spécifique et des commandes pour sélectionner un LLM et un profil d'agent, comme le "Red Team Agent" pour des tests de pénétration.

Ce billet introduit l'architecture RAG (Récupération Augmentée par Génération) comme solution aux hallucinations des LLM (Large Language Models). Les hallucinations, résultant du fonctionnement probabiliste des LLM, sont des réponses inventées par l'IA en l'absence de données suffisantes. L'architecture RAG propose de remédier à ce problème en combinant la capacité des LLM à générer du texte avec une base de données fiable et contrôlée. Ainsi, l'IA peut générer des réponses plus précises et sourcées, évitant ainsi les inventions non fondées.

Devstral est un modèle LLM agentique open source développé par Mistral AI, spécialement optimisé pour les tâches de développement logiciel. Il se distingue par sa capacité à résoudre des problèmes complexes de programmation, comme la navigation dans de grandes bases de code, la modification de plusieurs fichiers et la correction de bugs, en agissant de manière autonome. Avec seulement 24 milliards de paramètres, il surpasse certains modèles fermés et open source plus volumineux sur le benchmark SWE-Bench Verified, tout en restant léger et utilisable en local sur des machines avec 32 Go de RAM ou une RTX 4090. Sous licence Apache 2.0, il s’intègre facilement à des frameworks comme OpenHands ou SWE-Agent.

L’article détaille son installation (via Ollama, plugins IDE ou OpenHands) et ses cas d’usage : génération de documentation, refactoring de code, création de projets structurés (ex. Spring Boot en DDD), ou amélioration de projets existants. Bien que performant, son efficacité dépend de la qualité des prompts et de l’environnement fourni. Devstral représente une solution prometteuse pour les développeurs souhaitant un assistant local, sécurisé et puissant, malgré quelques limites comme la génération occasionnelle de code inutile ou trop complexe. Une version "Large" est annoncée pour l’avenir.

L’article présente comment renforcer un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) en intégrant Neo4j, une base de données graphe, pour améliorer la pertinence et la précision des réponses générées par un LLM (comme Claude d’Anthropic via AWS Bedrock). L’approche combine le LLM pour extraire et structurer des données semi-structurées (via des prompts ciblés) et Neo4j pour stocker ces données sous forme de graphe, permettant des requêtes complexes et contextualisées. Grâce à LangChain, les questions en langage naturel sont traduites en requêtes Cypher, exploitant ainsi la puissance des relations pré-établies dans Neo4j pour fournir des réponses précises, même sur des données métiers spécifiques. L’auteur souligne aussi l’importance de la sécurité, de la performance, et de l’itération sur les prompts pour optimiser les résultats. Une solution idéale pour des cas d’usage professionnels où la précision et le contexte sont cruciaux.

Cet article de Clever Cloud explore comment passer d’un prototype fragile à un serveur MCP (Model-Compute-Provider) fiable et sécurisé en production. L’auteur partage des leçons tirées de projets concrets, comme RAGmonsters, et insiste sur l’importance de concevoir des serveurs spécifiques au domaine plutôt que génériques pour garantir sécurité et prévisibilité. Les principes clés incluent la définition d’outils étroits et bien nommés, l’utilisation de types d’entrée/sortie stables, un comportement déterministe, le principe du moindre privilège, et une explicabilité intégrée. La sécurité, l’observabilité et l’évaluation continue sont présentées comme des piliers essentiels pour transformer une démonstration en infrastructure robuste, adaptée à un client aussi imprévisible qu’un LLM. L’article détaille aussi comment structurer les capacités (outils, ressources, prompts), sécuriser les accès, et surveiller les performances pour une intégration réussie en production. Une lecture indispensable pour qui souhaite industrialiser l’usage des agents LLM.

L’API Platform Conference 2025 célèbre les 10 ans du framework avec des annonces fortes et un double focus : performance extrême et expérience développeur (DX). Côté performance, l’intégration d’extensions PHP écrites en Go (via FrankenPHP) et le support natif de gRPC pour PHP ont volé la vedette, permettant des gains inédits en rapidité et stabilité, comme en témoigne l’adoption par Laravel Cloud. API Platform 4.2 a aussi été dévoilé, avec des outils comme l’ObjectMapper de Symfony pour simplifier la transformation d’objets et des gains de performance multipliés par 2 ou 3.

La deuxième journée a mis l’accent sur la DX : schémas JSON pour la configuration YAML dans Symfony, l’arrivée de PIE (remplaçant moderne de PECL), et des réflexions sur l’Agent Experience (AX) pour mieux collaborer avec les IA. Fabien Potencier a notamment proposé d’ajouter un fichier llms.txt pour faciliter l’intégration des LLM. Enfin, des conférences sur les feature flags, la contribution au cœur de PHP, et l’histoire des femmes dans la tech ont rappelé l’importance de l’humain et de l’outillage moderne. En résumé, PHP se réinvente comme un écosystème hybride, performant et centré sur les développeurs, invitant à tester FrankenPHP, adopter les nouvelles pratiques DevOps et repenser l’architecture des projets. Une édition résolument tournée vers l’avenir ! 🚀

Wojtek Jurkowlaniec explique comment il maintient un projet de 10 000+ lignes de code en combinant design manuel, documentation vivante (fichiers DESIGN et ARCHITECTURE), et itérations courtes et indépendantes. Le processus repose sur une séparation claire des rôles : l’humain définit la vision et l’architecture, tandis que le LLM génère du code, propose des refactors et accélère l’implémentation, toujours guidé par des documents à jour. Chaque feature est développée par étapes, testée et committée, avec une trace écrite des corrections dans un CODING-GUIDELINES.md pour éviter la dette technique. La clé ? Traiter le LLM comme un outil de transformation de texte, pas comme un co-développeur, et garder le code toujours dans un état fonctionnel. L’auteur insiste sur l’importance de documenter systématiquement et de refactorer régulièrement pour éviter l’accumulation de chaos, tout en limitant le contexte fourni au LLM pour éviter les hallucinations. Une méthode qui privilégie la consistance à la vitesse, et qui permet de scalabiliser l’usage des LLM même sur des codebases complexes.

L'auteur explique que les bons ingénieurs logiciels fonctionnent en boucle : ils construisent un modèle mental des besoins, écrivent du code, comparent le résultat avec leur modèle, puis ajustent le code ou les exigences. Les LLMs, bien qu’efficaces pour générer ou modifier du code, échouent à maintenir ces modèles mentaux cohérents. Ils se perdent face aux échecs de tests, hallucinent des détails, et peinent à gérer le contexte ou à zoomer entre le global et le local — des capacités essentielles pour résoudre des problèmes complexes. Même avec des avancées, ils restent des outils d’assistance, pas des développeurs autonomes : c’est à l’humain de garantir la justesse des exigences et du code, surtout sur des projets non triviaux. On préfèrera donc miser sur une collaboration humain-agent, mais le développeur reste aux commandes.

Gonzalo Ayuso partage un projet d’agent IA personnalisé pour recommander des films, développé avec Python et Strands Agents. L’objectif ? Automatiser le choix de son film du samedi après-midi en croisant les horaires des cinémas locaux (via SadeCines.com), ses notes et préférences personnelles (Letterboxd), ainsi que les critiques (IMDb/Metacritic). L’agent utilise des outils comme un navigateur sandboxé pour scraper le web, un interpréteur de code Python sécurisé pour traiter les données, et des prompts détaillés pour affiner les recommandations selon ses goûts (action, science-fiction, comédie) et exclusions (films familiaux, drames). Le code, simple et basé sur AWS Bedrock, illustre le potentiel des agents multi-outils, même si l’auteur reconnaît un certain over-engineering pour un usage individuel. Le projet, open source, montre comment combiner LLM, scraping et exécution de code de manière sécurisée pour créer un assistant sur mesure.

Il s'agit d'un serveur MCP donnant accès aux API de Open Meteo pour les utiliser avec des LLM