James Randall, un développeur expérimenté, partage son évolution dans le monde de la programmation depuis ses débuts à l'âge de 7 ans en 1983. Il évoque avec nostalgie l'ère des machines 8-bits et des premiers PC, où la compréhension technique était essentielle et où la créativité naissait des contraintes matérielles. Il décrit comment l'industrie s'est professionalisée, rendant la technologie plus accessible mais moins fascinante. Il exprime aussi sa déception face à l'utilisation actuelle des technologies pour la surveillance et l'extraction de données, loin de l'optimisme initial. Malgré ces changements, il souligne l'adaptabilité des développeurs face aux transitions technologiques constantes. Un témoignage poignant sur l'évolution de la programmation et de ses promesses.
Le Context Driven Engineering émerge comme un nouveau paradigme de développement logiciel à l’ère de l’IA : au lieu de simplement générer du code à partir de prompts, les équipes doivent fournir un contexte structuré (spécifications, contraintes, règles et documentation) et suivre un workflow type spec-plan-act afin de fiabiliser la production et d’industrialiser l’usage des assistants. L’article montre que cette évolution entraîne la mise en place de règles pour les agents, d’outils de gouvernance, d’intégrations CI/CD et de nouvelles pratiques de documentation, tout en soulevant des enjeux humains et organisationnels tels que la formation des juniors, la mutation du rôle des développeurs et la nécessité de conserver les fondamentaux de l’ingénierie — architecture, tests, sécurité et documentation — qui deviennent encore plus critiques dans un contexte où le code peut être produit massivement par des IA.
Cette page explique le fonctionnement des chatbots IA comme ChatGPT, Claude, ou Gemini. Ces outils, bien que souvent appelés "intelligences artificielles", ne possèdent pas de conscience mais utilisent des algorithmes pour générer des textes en langage naturel. L'article détaille le processus de génération de texte, commençant par une approche aléatoire de tirage de lettres, puis expliquant comment les chaînes de Markov permettent de créer des séquences de lettres plus cohérentes en tenant compte des probabilités de succession des lettres dans une langue donnée.
Ce tutoriel explique comment créer une extension de thème pour Visual Studio Code en moins de six heures. L'auteur, Zell Liew, partage son processus de création d'un thème personnalisé pour s'adapter à la nouvelle conception de son site web. Il commence par utiliser Shiki, un surligneur de syntaxe intégré à Astro, pour créer un thème basé sur des variables CSS, puis passe à l'utilisation de tokens TextMate pour un contrôle plus granulaire. Avec l'aide de l'IA, il génère les tokens TextMate en se basant sur le thème Moonlight 2. L'article détaille les étapes et le code nécessaire pour créer et intégrer le thème.
L’article décrit comment créer une compétence (skill) pour Claude Code qui implémente un système de mémoire de projet, capable de conserver automatiquement les décisions architecturales, bugs résolus, faits clés et historiques de travail pour éviter que l’assistant n’oublie d’une session à l’autre; ce système, appelé project-memory, tient en moins de 300 lignes et a permis à l’auteur de gagner beaucoup de temps en réduisant la répétition des explications et erreurs déjà traitées, tout en montrant comment structurer et déclencher une skill via un fichier SKILL.md et l’installer (par exemple via le CLI skilz) pour standardiser la mémoire de projet à travers plusieurs outils d’aide au développement.
L'article explore l'utilisation pratique des outils de codage basés sur l'IA pour les développeurs responsables. Il met en lumière comment des outils comme Copilot, Cursor, Claude et ChatGPT peuvent améliorer le flux de travail en gérant des tâches fastidieuses, en aidant à naviguer dans des codebases complexes et en facilitant l'implémentation de fonctionnalités dans des langages inconnus. L'auteur partage des techniques concrètes pour utiliser ces outils de manière responsable, en insistant sur la qualité du code, la sécurité, la confidentialité et l'approbation des outils par l'employeur. L'article se concentre sur des applications pratiques, notamment la compréhension de codebases inconnus et la gestion des changements de rupture lors des mises à niveau.
L'article explore l'évolution des stratégies de développement logiciel, passant du traditionnel "Build or Buy" à un nouveau paradigme "Build, Buy, Run or Vibe" (BBRV) avec l'essor de l'IA. L'auteur souligne que la capacité à produire du code n'est plus un avantage compétitif durable, car les assistants de code boostés par l'IA permettent de reproduire rapidement des logiciels existants. Il illustre ce point avec des exemples comme Nolto.social et Pono-job.eu, des alternatives à LinkedIn développées par de petites équipes grâce à l'IA. L'article met en lumière les défis pour les créateurs de logiciels, notamment les SAAS, et suggère que la compréhension métier devient un facteur clé de différenciation.
L’article argue que l’intelligence artificielle, souvent présentée comme une solution aux défis climatiques, a un impact écologique majeur caché qui passe par une consommation d’énergie et d’eau croissante (les centres de données pourraient consommer jusqu’à ~945 TWh d’ici 2030) et l’exploitation de ressources non renouvelables pour les puces, le tout rendu obscur par le manque de transparence des grands acteurs technologiques ; il souligne aussi que l’IA peut apporter des bénéfices environnementaux ciblés mais que sans transparence, sobriété numérique et régulation, sa croissance exponentielle risque d’épuiser les limites planétaires réelles, faisant de 2026 une année charnière pour redéfinir son déploiement.
Tristan Nitot constate que l’intelligence artificielle change profondément le logiciel libre en rendant possible la génération rapide de code via des prompts, ce qui remet en question le rôle traditionnel des contributeurs humains et la dynamique communautaire qui caractérise l’open source, car l’IA réécrit des modules entiers plutôt qu’améliore progressivement le code existant comme le feraient des développeurs humains, ce qui peut fragiliser la construction collective et la pérennité des projets.
Les commentaires nuancent un peu ce constat
L'article explore comment optimiser l'utilisation des agents de codage (comme Claude Code ou GitHub Copilot) pour améliorer la productivité des développeurs. Basé sur des retours d'expérience, il propose plus de 40 bonnes pratiques pour rendre les bases de code plus "agent-friendly". Parmi les conseils clés : intégrer la connaissance du domaine dans le code (via des fichiers dédiés, des commentaires, des noms explicites), améliorer la "SEO" du code pour faciliter la recherche, et suivre des conventions claires. L'objectif est de permettre aux agents de travailler de manière autonome et efficace sur des tâches complexes.
L'auteur partage son expérience sur l'impact de l'IA dans son processus de développement, tout en soulignant l'importance cruciale du rôle humain dans la revue et l'analyse des sorties générées par l'IA. Bien que l'IA ait transformé son flux de travail, il insiste sur la nécessité de revoir chaque modification pour garantir la qualité, la sécurité et la compatibilité des changements. Il argue que la responsabilité et la compréhension des systèmes restent essentielles, et que les ingénieurs et architectes logiciels sont plus cruciaux que jamais dans cette nouvelle ère.
L'article de Victor Yocco sur Smashing Magazine explore l'émergence de l'IA agentique et son impact sur le design centré sur l'utilisateur. Contrairement à l'automatisation robotique (RPA) qui suit des scripts rigides, l'IA agentique imite le raisonnement humain, planifiant et exécutant des tâches de manière autonome pour atteindre des objectifs. Par exemple, elle peut gérer des conflits de réunion en proposant et confirmant de nouveaux créneaux, ou personnaliser des emails de recrutement. Cette évolution nécessite une nouvelle approche de la recherche UX, axée sur la confiance, le consentement et la responsabilité, pour concevoir des systèmes d'IA agentique responsables et efficaces.
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.