L’article d’Eventuallycoding questionne le lien entre l’essor de l’IA et les vagues massives de licenciements dans la tech (273 000 prévus en 2026, 10 fois plus qu’avant le Covid). Si l’IA est souvent invoquée comme raison, l’auteur suggère qu’elle sert surtout de prétexte ("AI washing") pour masquer des erreurs de gestion. Exemples : Block (ex-Square) a triplé ses effectifs post-Covid avant de licencier 40 %, tandis qu’Oracle utilise l’IA pour justifier des restructurations. L’IA devient un outil marketing pour rassurer les actionnaires, alors que les vrais problèmes (sur-effectifs, mauvaise rentabilité) sont rarement évoqués. Une analyse critique des discours technologiques et de leurs arrière-plans économiques.

La régulation de soi est présentée comme une compétence clé pour mieux gérer pensées, émotions et comportements afin de prendre des décisions plus alignées avec ses objectifs plutôt que de réagir impulsivement. Elle repose sur la capacité à créer un “espace” entre stimulus et réaction, permettant d’observer ses états internes et d’y répondre de manière intentionnelle, ce qui améliore à la fois le calme mental et la qualité des choix au quotidien. ([drfred.net][1])

L’article met en avant plusieurs techniques concrètes, comme la pleine conscience pour observer ses pensées sans jugement, la respiration consciente pour apaiser rapidement le stress, ou encore la reformulation cognitive qui consiste à changer de perspective face à une situation négative. D’autres approches incluent la gestion des déclencheurs émotionnels, l’écriture ou la mise à distance des pensées, afin de réduire les réactions automatiques et renforcer la lucidité dans les moments difficiles. ([drfred.net][1])

L’ensemble de ces pratiques vise à développer progressivement une meilleure stabilité émotionnelle et une plus grande clarté mentale, avec l’idée que la régulation de soi fonctionne comme un muscle qui se renforce avec l’entraînement. En cultivant cette compétence, il devient plus facile de gérer le stress, d’éviter les décisions impulsives et d’adopter des comportements cohérents avec ses valeurs sur le long terme.

Bearstech partage son retour d’expérience sur l’utilisation de Docker en production, recommandant son usage uniquement dans des cas précis : pour des applications legacy ou imposées par un éditeur (ex: PHP 5), ou pour des outils complexes comme GitLab qui nécessitent un environnement spécifique. En revanche, ils déconseillent fortement Docker pour les bases de données (sauf en développement), en raison des risques de corruption ou d’arrêts brutaux. L’article insiste aussi sur les bonnes pratiques : toujours placer un proxy devant les conteneurs et éviter de donner accès au socket Docker pour des raisons de sécurité. Une lecture utile pour évaluer l’adéquation de Docker à son infrastructure.

L’article explique pourquoi le vibe coding (développement basé uniquement sur l’intuition et les prompts sans revue de code) a échoué en production, malgré son engouement initial. Andrej Karpathy, son inventeur, a récemment remplacé ce concept par l’agentic engineering : une approche où l’IA génère le code sous supervision humaine stricte, avec une responsabilité claire sur l’architecture, la qualité et la sécurité. L’auteur souligne que le problème n’était pas l’outil, mais l’absence de discipline, conduisant à du code non maintenable, des failles de sécurité et une dette cognitive accrue. Une lecture essentielle pour comprendre l’évolution des pratiques de développement assisté par IA en 2026.