L’article de Carson Gross sur htmx explore l’interaction entre le développement logiciel et l’IA à travers un exemple concret lié à hyperscript, un langage de script alternatif pour le web. L’auteur, ambivalent face à l’IA malgré ses avantages, illustre le problème de l’apprenti sorcier : bien que l’IA (ici, Claude) ait rapidement identifié la cause d’un bug dans hyperscript (une régression due à un refactoring malencontreux), elle s’est révélée moins efficace pour proposer des solutions robustes, poussant l’auteur à corriger manuellement le code.

Le bug concernait la syntaxe fetch ... as JSON, où le mot-clé as était interprété comme une conversion d’expression plutôt que comme un modificateur de la commande fetch, en raison d’un changement dans la grammaire. L’IA a aidé à diagnostiquer le problème en quelques minutes, mais ses propositions de correction étaient souvent des solutions temporaires ou mal adaptées, soulignant ses limites face à des cas complexes nécessitant une compréhension fine du contexte.

L’expérience met en lumière les forces et faiblesses de l’IA : un outil puissant pour l’analyse rapide, mais peu fiable pour des solutions créatives ou nuancées. L’auteur évite ainsi de tomber dans le piège de la dépendance excessive, privilégiant une approche équilibrée où l’IA complète, sans remplacer, le travail humain.

L’ère des agents IA redéfinit les critères de réussite professionnelle, où la capacité à choisir quoi construire et à évaluer la qualité devient plus précieuse que la résolution de problèmes standardisés. L’auteur, ingénieur expérimenté chez Google, souligne que les compétences techniques automatisables (comme le vibe-coding) sont désormais moins déterminantes que le jugement, l’intuition et la sélection de problèmes complexes ou originaux. Les parcours traditionnels, axés sur les réponses prédéfinies (comme à l’école), perdent de leur pertinence face à des agents capables de traiter des tâches à réponse unique.

Pour se démarquer, il recommande de privilégier les ressources rares – réputation, relations et track record – plutôt que les gains immédiats, comme illustré par son engagement dans l’open source, peu lucratif sur le moment mais porteur d’opportunités futures. L’accent est mis sur l’importance de trouver des problèmes plutôt que de simplement les résoudre, une compétence devenue cruciale à l’ère des agents IA qui absorbent les solutions existantes. L’expérience terrain, même dans des tâches répétitives ou abstraites, reste indispensable pour forger un jugement affûté.

Enfin, l’auteur met en garde contre une dépendance totale aux agents : une pratique délibérée, ciblant des problèmes significatifs et réalisés sans assistance, est essentielle pour développer une expertise profonde. Sans cette discipline, le risque n’est pas tant une baisse de qualité du code, mais une érosion de la capacité à distinguer le bon du médiocre, réduisant ainsi la valeur des professionnels à de simples exécutants de prompts.

Driver.js est une bibliothèque JavaScript légère et sans dépendances, conçue pour créer des visites guidées de produits, des surbrillances et des aides contextuelles. Elle fonctionne avec tous les navigateurs majeurs, y compris sur mobile, et est compatible avec les frameworks comme React, Vue ou Angular. Écrite en TypeScript et distribuée sous licence MIT, elle est facile à intégrer et à personnaliser.

Cette solution permet d’accompagner les utilisateurs lors de leur première utilisation, de mettre en avant de nouvelles fonctionnalités ou de guider pas à pas dans des formulaires. Son API flexible couvre des cas d’usage variés, comme l’onboarding, les tutoriels interactifs ou la réduction des distractions.

Avec plus de 4 millions de téléchargements mensuels et une adoption par des entreprises comme Red Hat ou Intel, Driver.js se distingue par sa simplicité d’utilisation et son poids plume (environ 5 Ko). Son code source est disponible sur GitHub sous licence MIT, sans obligation d’attribution.

Le prix de la RAM a fortement augmenté, passant de 100 € en octobre 2025 à plus de 400 € en juillet 2026, soit une multiplication par quatre. Cette hausse s’explique par la demande accrue des entreprises pour les composants informatiques, notamment en raison de l’engouement pour l’intelligence artificielle (IA), perçue comme une révolution industrielle malgré des résultats mitigés.

L’auteur souligne que les entreprises investissent massivement dans l’IA par crainte de rater une opportunité, comme cela a été le cas avec le Metaverse, qui n’a pas convaincu le grand public. Cette course effrénée entraîne une surproduction de composants, mais aussi des déséquilibres, avec des produits comme les agents IA ou les casques de réalité virtuelle ne répondant pas aux attentes.

Enfin, la fabrication des composants informatiques reste très centralisée, avec un nombre limité de producteurs, ce qui aggrave les tensions sur les prix. L’article met en lumière les risques d’une bulle spéculative dans le secteur technologique, où l’offre dépasse parfois la demande réelle.

Cette page propose une collection de composants web (accordéons, carrousels, modales, etc.) réalisables avec peu ou pas de JavaScript, en exploitant les capacités modernes de HTML et CSS. L’objectif est de réduire la charge JavaScript sur les sites, souvent excessive pour des fonctionnalités simples. Le projet est open source et disponible sur GitHub, avec des exemples concrets et des démonstrations.

L’auteur souligne l’importance de transférer le travail des tâches basiques vers HTML/CSS, tout en critiquant les approches trop dépendantes de JavaScript. La page inclut aussi des ressources externes et des liens vers des experts du domaine, encourageant les contributions via des pull requests pour enrichir la collection.

L’auteur, informaticien et ancien expert judiciaire, compare l’arrivée de l’IA générative à d’autres ruptures technologiques qu’il a connues, comme les calculatrices, les ordinateurs personnels ou Internet. Il souligne l’impact potentiellement « effroyable » de cette technologie sur la planète, l’emploi et l’informatique, tout en reconnaissant son propre manque d’intuition face aux innovations passées.

Ayant testé des outils d’IA dans un cadre professionnel, notamment pour des tests d’intrusion (pentests), il décrit une accélération soudaine de leur adoption, illustrée par l’engagement financier d’un alternant pour un abonnement coûteux. Son expérience en cybersécurité révèle aussi une augmentation des attaques informatiques, dans un contexte où les ressources et expertises se raréfient.

L’auteur, bien que sceptique au départ, admet que l’IA transforme profondément son domaine, tout en insistant sur la nécessité de l’encadrer pour éviter les risques, notamment les fuites de données. Son billet reflète une prise de conscience face à cette évolution rapide et ses implications.