L’article met en garde contre le "bruit documentaire" généré par l’IA, soulignant que cette technologie facilite la production rapide de documentation technique, mais souvent au détriment de sa pertinence. Si l’IA peut décrire le quoi et le comment, elle néglige le pourquoi, essentiel pour comprendre les choix d’architecture et leurs contextes.
L’auteur souligne que la documentation automatisée risque de devenir pléthorique sans valeur ajoutée, car elle n’est ni relue ni appropriée par les équipes. Une documentation utile doit refléter une intention humaine et conserver l’historique des décisions, ce que l’IA ne peut pas générer seule.
Enfin, il conclut que l’IA peut assister la rédaction et la maintenance, mais la responsabilité de déterminer ce qui mérite d’être documenté et de transmettre la réflexion derrière les choix reste humaine.
L'article explore les implications de l'utilisation des modèles de langage (LLMs) dans la rédaction de blogs techniques. L'auteur, qui a toujours privilégié l'écriture personnelle et authentique, a mené une expérience en utilisant un LLM pour rédiger un article technique sur son blog. Il a constaté que, bien que les LLMs puissent reproduire un style d'écriture personnel de manière convaincante, le contenu généré reste souvent générique et manque de profondeur contextuelle. L'auteur souligne que, malgré les avancées technologiques, les articles générés par IA nécessitent encore beaucoup de révisions et de guidage pour atteindre un niveau satisfaisant. Il conclut que les LLMs peuvent être utiles pour des sujets très spécifiques ou des retours d'expérience, mais qu'ils ne remplacent pas encore l'authenticité et la richesse d'un article rédigé par un humain.
L'auteur documente son process pour la rédaction de notes de blog, d'essais, de livres, etc.