L'article présente WebLLM, une technologie développée par l'équipe MLC-AI qui permet d'exécuter des modèles de langage de grande taille (LLMs) directement dans le navigateur, sans infrastructure serveur. En utilisant WebAssembly (WASM) et WebGPU, WebLLM télécharge et stocke localement les modèles, permettant ainsi une utilisation hors ligne après le chargement initial. Cette approche offre des avantages en termes de confidentialité et de sécurité, car les données ne sont pas envoyées à des serveurs distants.

L'article explore l'intégration de fonctionnalités d'intelligence artificielle dans les applications, en se concentrant sur deux approches principales : le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et le fine-tuning. Le RAG combine la génération de texte avec la recherche d'informations externes pour améliorer la qualité des réponses générées, tandis que le fine-tuning adapte un modèle pré-entraîné à des tâches spécifiques en le réentraînant sur des données spécialisées. L'article détaille les différences entre ces méthodes et propose une implémentation pratique d'un système RAG utilisant Symfony et Elasticsearch. Le processus inclut la création d'embeddings à partir de données, leur stockage dans une base de données vectorielle, et l'utilisation d'un modèle de langage pour générer des réponses contextuelles. Le projet, disponible sur GitHub, permet d'expérimenter avec différents cas d'utilisation et modèles d'embeddings. En conclusion, l'article souligne comment la combinaison de RAG et de fine-tuning peut créer des applications AI plus intelligentes et réactives.

L'article dénonce la "merdification" du web causée par le SEO et l'IA, qui génèrent du contenu de faible qualité et surchargent les infrastructures. L'auteur appelle à un retour aux petites communautés et à des espaces alternatifs pour échapper à cette dégradation. Il conclut que de nombreux clients préfèrent suivre des modes technologiques sans comprendre leurs besoins réels, ce qui les rend vulnérables aux arnaques.

L'article explore diverses stratégies pour réduire les coûts associés à l'utilisation des Coding Agents tout en améliorant leurs performances. Il présente plusieurs options, allant des modèles gratuits comme OpenRouter et Gemini Flash 2.0, aux abonnements avec plans gratuits, en passant par l'hébergement de modèles open-source. L'article souligne l'importance de choisir le bon modèle en fonction des tâches spécifiques pour optimiser les coûts et les performances. Il met également en avant des techniques comme l'optimisation du contexte, l'utilisation de fichiers de configuration et de Memory Bank pour améliorer l'efficacité des agents. Enfin, il insiste sur la nécessité de rester informé des évolutions rapides dans ce domaine pour maintenir la compétitivité.

L'article explore les défis et les considérations pour sélectionner le bon modèle de Coding Agent afin d'optimiser les projets de développement. Il souligne que bien que les Coding Agents accélèrent les projets, il est crucial de comprendre leurs implications sur la qualité et les coûts. L'auteur discute des différents modèles disponibles, comme Claude Sonnet 3.7 et Deepseek R1, en mettant en lumière leurs performances et leurs limitations respectives. Il insiste sur l'importance de métriques telles que le nombre de tokens, la taille de la fenêtre de contexte, le coût par token, et la latence pour faire un choix éclairé. Enfin, il mentionne l'importance de la communauté et des "vibes" dans la sélection d'un modèle, tout en soulignant que la maîtrise des outils associés est essentielle pour une utilisation optimale des Coding Agents.

L'article explore comment intégrer l'IA dans le développement logiciel tout en maintenant des normes de qualité élevées. Il souligne que bien que l'IA puisse générer du code rapidement, la qualité, la cohérence architecturale et la maintenance à long terme restent des défis.

L'article propose d'utiliser des tests comme contrats pour guider l'IA, en s'inspirant du Test-Driven Development (TDD) et de l'architecture hexagonale. Les tests fournissent un langage formel et sans ambiguïté, permettant à l'IA de mieux comprendre les attentes. En intégrant ces tests dans le processus de développement, l'IA peut itérer sur le code jusqu'à ce que tous les tests soient réussis, assurant ainsi une meilleure qualité du produit final.

L'article conclut que l'expertise humaine reste cruciale pour utiliser efficacement l'IA dans le développement logiciel, notamment en matière de principes algorithmiques et de gestion de projet.

Un récit pas si imaginaire que ça

...

Tout est dans le titre

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Tout est dans le titre

Une introduction à l'intelligence artificielle

Tout est dans le titre

Ça fait peur...

Tout est dans le titre... et c'est auto hébergeable en plus

Analyse intéressante

Suite de http://blog.ippon.fr/2024/11/22/bdx-i-o-2024-innover-et-reflechir-aux-enjeux-sociaux-des-technologies-de-demain-1-2/, le résumé des conférences :

• Karpenter, le futur de la gestion des noeuds Kubernetes
• Comment utiliser le NoCode comme un microservice dans une architecture logicielle complexe
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Un article assez critique sur l'utilisation des IA pour les études

Résumé de 4 conférences :

• Faut-il avoir peur de l’IA ?
• Talos chez Ubisoft : serveurs de jeux & plateforme Serverless
• Si j’étais un hacker, comment est-ce que je prendrais le contrôle de votre cluster Kubernetes ?
• Découvrir Pulumi par la pratique

Configuration et usage d'une IA avec chatboxai et telegram