L'article liste une série d'astuces et bonnes pratiques pour la rédaction de prompts pour la programmation

Un concurrent de Anubis, pour bloquer les scanbots des boîtes d'IA

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

L'article traite des préoccupations liées à la fouille de données sur le web par les intelligences artificielles, une pratique souvent perçue comme une forme de vol de données. Il explore les moyens pour les créateurs de contenu de protéger leurs œuvres, notamment à travers des procédures comme l'opt-out, qui permet de déclarer son refus de voir ses données utilisées pour enrichir les bases de données de l'IA. L'article aborde également des méthodes techniques pour bloquer les robots aspirateurs, comme l'utilisation de fichiers robots.txt et .htaccess, tout en soulignant l'importance de l'opt-out pour une protection juridique. Il conclut sur la nécessité pour les auteurs de se préparer à ces enjeux, tout en restant ouverts à une collaboration éventuelle avec l'IA.

L'article présente une synthèse de cinq publications clés qui ont marqué le domaine des grands modèles de langage (LLM). Il commence par expliquer comment GPT-3 a révolutionné le traitement du langage naturel en permettant à un seul modèle de réaliser diverses tâches grâce au "few-shot learning". Ensuite, il aborde les "scaling laws" qui démontrent l'importance de la taille des modèles pour leur performance. Le concept de "modèles de fondation" est introduit comme une évolution vers des modèles plus génériques capables de s'adapter à différents domaines. L'architecture des Transformers, basée sur des mécanismes d'attention, est également explorée pour son efficacité à grande échelle. Enfin, l'approche RAG (Retrieval-Augmented Generation) est présentée comme une méthode pour améliorer les LLM en intégrant des informations actualisées sans réentraînement coûteux. L'article souligne l'importance de ces avancées pour comprendre l'essor de l'IA générative et des LLM.

L'article explore l'impact des outils de génération de code assistés par l'IA sur le développement logiciel moderne. Il met en lumière des outils comme Cursor et Windsurf, qui intègrent l'IA pour aider les développeurs à écrire du code plus rapidement et plus efficacement. Cursor, basé sur VSCode, offre des fonctionnalités comme la complétion de code intelligente et un chat intégré pour discuter des améliorations de code. Windsurf, quant à lui, va plus loin en permettant des refactorings complexes et une compréhension multi-fichiers. Cependant, l'article souligne également les défis et les pièges potentiels de ces outils, tels que la génération de code qui compile mais ne fonctionne pas comme prévu, l'accumulation de dette technique, et la dépendance excessive à l'IA qui pourrait entraîner une perte de compétences. En outre, l'article aborde l'intégration de ces outils dans les workflows de développement, notamment avec des plateformes comme Graphite et Diamond, qui automatisent les revues de code et améliorent la qualité logicielle. Enfin, il réfléchit sur l'avenir du métier de développeur, suggérant que les rôles évolueront vers une supervision et une orchestration accrues des outils d'IA, tout en maintenant une compréhension solide des fondamentaux du codage.

L'article explore l'impact de l'IA sur le développement logiciel à travers son expérience personnelle. Initialement sceptique, l'auteur a découvert que l'IA pouvait significativement améliorer sa productivité, notamment en générant du code pour des tâches répétitives et en servant de "rubber duck" pour résoudre des problèmes complexes. Il souligne que l'IA excelle dans l'automatisation des tâches banales, permettant aux ingénieurs de se concentrer sur des aspects plus créatifs et architecturaux du développement. Cependant, il met en garde contre une confiance aveugle dans les outils d'IA, insistant sur la nécessité de revoir et de tester soigneusement le code généré. l'auteur partage également des stratégies pour intégrer l'IA dans les flux de travail, comme l'utiliser dans les éditeurs de code et expérimenter avec différents modèles de prompts. En fin de compte, il encourage les développeurs à adopter l'IA de manière critique et réfléchie pour rester compétitifs dans un paysage technologique en évolution.

L'article explore comment les développeurs peuvent tirer parti de Cursor pour améliorer leur efficacité en codage. Il met en lumière des techniques pratiques telles que l'établissement de règles spécifiques au projet, la documentation de la structure du projet, et la rédaction de prompts efficaces pour guider l'IA. L'auteur partage également des conseils avancés comme le chaînage de prompts et l'itération progressive pour affiner les résultats. L'article souligne l'importance de superviser l'IA et de l'utiliser comme un accélérateur pour amplifier les compétences existantes plutôt que de remplacer l'expertise humaine.

Une liste de prompts plus ou moins amusants ou utiles

L'auteur décrit comment il a utilisé Claude pour développer une simple application météo : depuis le choix des technologies jusqu'à l'implémentation. Il donne quelques conseils sur le bon usage de l'IA pour l'aide au développement : importance du contexte, questionner les choix, etc.

L'article explore comment l'intelligence artificielle peut être utilisée comme un outil pour améliorer la pensée critique et la rigueur intellectuelle. Plutôt que de blâmer l'IA pour ses défauts, l'auteur souligne que c'est l'usage que nous en faisons qui détermine son impact. L'article propose des exemples de prompts pour utiliser l'IA de manière constructive, encourageant les utilisateurs à poser des questions exigeantes et réfléchies. Il met également en garde contre les limites de l'IA et insiste sur l'importance de l'engagement et de la curiosité humaine pour en tirer le meilleur parti.

L'auteur expose les points qui font que l'IA n'est pas prête pour remplacer les développeurs... mais va quand même causer de sacrés dégâts, notamment chez les développeurs junior.

L'article souligne qu'il est presque impossible pour les individus d'évaluer les avantages ou les inconvénients des chatbots et des agents par eux-mêmes en raison des biais cognitifs qu'ils déclenchent. Il critique également la mauvaise qualité des recherches dans les domaines de la technologie et de la productivité, souvent influencées par le marketing. L'auteur met en garde contre l'effet de la bulle de l'IA, qui biaise presque tout le monde, y compris les institutions et les autorités. Il conclut en affirmant que, face à ces enjeux, la décision rationnelle et responsable est d'éviter les modèles génératifs jusqu'à ce que la bulle éclate.

L'article met en garde contre les dangers de se fier à son propre jugement concernant l'intelligence artificielle. Il souligne que les mécanismes de notre pensée peuvent être facilement trompés, rendant même les personnes intelligentes vulnérables à la manipulation. L'auteur utilise des exemples tirés de livres sur la psychologie et des expériences personnelles pour illustrer comment les biais cognitifs peuvent fausser notre jugement. Il conclut en insistant sur l'importance de s'appuyer sur des recherches scientifiques impartiales plutôt que sur des expériences personnelles pour évaluer les technologies d'IA.

L'auteur constate que, dans son flux d'actualité, la qualité globale des articles diminue, en particulier pour le raisonnement. Par exemple, il suit des auteurs avec lesquels il n'est pas d'accord, mais dont les raisonnements lui paraissent corrects bien qu'incomplets. L'auteur a souffert du "brouillard COVID", une affection qui rendait la réflexion particulièrement compliquée. Il se demande si cette affection n'est pas beaucoup plus répandue qu'on ne le croit, car les articles qu'il lit lui semblent rédigées par des personnes infectées. Enfin, il soupçonne aussi que l'utilisation par nombre d'auteurs de l'intelligence artificielle pour reformuler leurs écrits induise une diminution de leur capacité d'écriture. Il est d'ores et déjà montré que l'utilisation de l'IA sans recul provoque une perte d'esprit critique.

À force de chercher des textes générés par l'IA, on finit par trouver plein de faux positifs... Là, c'est le Hollandais Volant qui en est victime, tout ça parce qu'il utilise correctement la typographie. Comme il l'explique lui-même dans son article, ça peut poser de vrais problèmes pour certains : thésards accusés injustement, etc.

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole standardisé qui permet aux modèles de langage d'accéder en temps réel au contexte spécifique des utilisateurs à partir de diverses sources de données. Ce protocole a été rapidement adopté par des entreprises majeures comme OpenAI, Google et Microsoft, démontrant son importance croissante dans l'industrie. Le MCP facilite l'intégration des modèles de langage avec des sources de données externes, telles que les outils de développement et les systèmes CRM, en s'appuyant sur les fondations du Language Server Protocol (LSP). Il résout un problème fondamental des modèles de langage en leur permettant d'accéder à des données privées ou spécifiques à une organisation, offrant ainsi des intégrations plus profondes et des réponses plus pertinentes.

L'article présente une implémentation d'un serveur MCP en utilisant TypeScript et le SDK officiel @modelcontextprotocol/sdk. L'exemple illustre un système de classement spatial avec des astronautes et des planètes. Voici les points clés de cette implémentation :

1. Structure du Serveur : La classe principale du serveur MCP est créée en héritant de la classe Server du SDK MCP. Elle est configurée avec des capacités pour les outils, les ressources et les prompts.

2. Outils (Tools) : Les outils permettent aux modèles de langage d'effectuer des actions spécifiques. Dans cet exemple, des outils sont définis pour rechercher un astronaute, ajouter des points à un astronaute, et obtenir le classement des planètes. Chaque outil est décrit avec un schéma de validation utilisant Zod pour garantir la robustesse des entrées.

3. Ressources (Resources) : Les ressources fournissent un accès structuré à des données statiques ou de référence. Dans cet exemple, une ressource est définie pour accéder aux règles du système de classement spatial.

4. Prompts : Les prompts sont des templates de conversation réutilisables qui peuvent être paramétrés dynamiquement. Un exemple de prompt est fourni pour générer un rapport hebdomadaire des performances.

5. Transport : Le serveur MCP peut utiliser différents types de transport pour communiquer avec les clients, tels que STDIO pour les applications desktop et SSE pour les applications web.

6. Test et Débogage : L'article utilise l'inspecteur MCP pour tester et déboguer le serveur. Cet outil permet d'explorer et de tester les outils, les ressources et les prompts de manière interactive.

7. Intégration avec Claude Desktop : Enfin, l'article montre comment intégrer le serveur MCP avec Claude Desktop, un client MCP populaire, pour permettre des interactions enrichies et contextualisées.

Cette implémentation illustre comment créer un serveur MCP fonctionnel et l'intégrer dans un environnement de développement pour enrichir les interactions avec les modèles de langage.

C'est triste

Un long article à charge - l'autrice explique pourquoi - contre l'utilisation des IA génératives : impacts socio-environnementaux, contexte politique et économique du déploiement de ces outils, alternatives éthiques et souveraines qui pourraient avoir plutôt un effet rebond, gains de temps illusoires, créativité figée, perte de compétence, etc.

C'est un très beau texte sur le ressenti de l'auteur vis-à-vis de l'intelligence artificielle, et de comment elle s'est immiscée dans nos vies