Reprise du message précédent :

Mais quelles sont les limites d’utilisation ?

Ton portefeuille?

On attend ton test

Ah tiens, je débarque sans doute mais je vois que le AGENTS.md (pour guider la gen de code dans un repos) commence à se standardiser : https://agents.md/

 
Cela semble très impressionnant. Malheureusement j'ai pas le temps de creuser le sujet. Il faut toujours se méfier avec les annonces sur l'IA
Mais je suis émerveillé pour toutes les possibilités que nous offrent les LLM !

 
Super intéressant : au delà du coding, je viens de penser à un truc concernant la simple installation des applications, je m'explique :
 
Dans le monde pro dans les grandes entreprises qui exploitent beaucoup de logiciels, il y a souvent de gros service d'IT où une partie du travail consiste simplement à installer des applications et les mettre à jour
- La méthode traditionnelle reposait beaucoup sur des guides d'installation : par exemple des .doc avec des commandes à copier/coller et des opérateurs qui passent leurs journées à réaliser ce qui est écrit dans ces .doc
Cela parait un peu vieillot comme approche et aussi étonnant de passer son temps à jouer des guides d'installation. Mais il faut se rendre compte que certaines entreprises exploitent de très grandes quantités de logiciel et installer des applications représente un volume d'activité conséquent.
- La méthode "moderne" consiste à faire du DevOps. En résumé : scripter et automatiser l'installation, pour éviter que des opérateurs passent leur temps à exécuter manuellement des guides d'installation. C'est la méthode moderne mais ce n'est pas encore répandu dans toutes les entreprises et toutes les applications ne sont pas encore automatisées du point de vue de l'installation. L'automatisation a un cout et il y a beaucoup d'applications legacy pour lesquelles ce serait couteux de faire des scripts d'install. Je n'ai pas de statistiques officielle mais mon sentiment intuitif est que dans les entreprises la méthode "manuelle" représente encore plus de 50% des installations, je me trompe peut être
- La nouveauté que j'imagine avec l'IA : une solution intermédiaire : plutôt que de scripter en mode DevOps l'installation, les devs écrivent un agents.md qui décrit la procédure d'installation et à partir de ça une IA se démerde pour installer le logiciel. C'est un compromis entre les deux méthodes que j'ai citées précédemment. Je sais pas si ça existe déjà et si c'est vraiment mieux que du devops. l'idée serait d'avoir des installs relativement fiables mais avec un cout d'automatisation très faible...

C'est une bonne partie de mon boulot, donc je peux te répondre. Il y a de tout niveau CD (continous delivery, la CI c'est un autre sujet) : ça va de rien à déploiement via demande teams. Dans les cas où il n'y a rien, c'est probablement l'une des situations suivantes :
- Coût négligeable de l'installation (peu fréquentes, simple copie d'exe...) => peu rentable, mais se fait quand même naturellement quand l'outillage adapté arrive dans la boite
- Produit legacy mal gaulé, dans ces cas là le bloquant se situe au niveau de tout ce qui va tourner autour du logiciel : features à activer pour créer le package, scripts de migration de DB custom... => nécessite de revoir le soft et sans doute l'orga de la boite qui a engendré le bourbier (cf. loi de Conway)
- Environnement contraint (défense, médical, financier), avec accès complexe aux ressources de déploiement, outillage nécessitant autorisations de la sécu etc => là aussi la question de la rentabilité s'examine, voire doit se prouver
 
Pour ta solution d'install IA, tu as peut-être simplifié la méthode, mais jamais je ne laisserais un LLM décider en live de la procédure d'installation : il n'y aurait pas de prédictibilité assurée, et une mise en prod ratée sans explication de ce qui s'est passé est la pire chose qui puisse arriver, car tu ne sauras pas faire un rollback. Mieux vaut faire comme pour du dev classique avec LLM :
- Ecrire et valider les scripts / Ansible / Terraform / pipelines à l'avance. Tu peux réutiliser à ce stade ton doc pour générer ces scripts via LLM (assez efficace sur ce sujet d'ailleurs)
- Dans ton AGENTS.md tu lui indiques comment faire les releases, à partir de ce qui a été créé avant
=> Plus qu'à t'exprimer en langage naturel via ton système de chat pour lancer ta MEP

J'ai vu passer ça

Il y a du boulot encore
https://www.lesnumeriques.com/intel [...] 41189.html

J'ai envie de faire un petit retour sur les IA en général. (j'avais déjà fait un petit de mémoire mais ça a bien évolué depuis).  
 
Ça a changé ma vie en super positif.  
 
Je souffre d'un TDAH et pour simplifier, un des symptômes est que c'est le chaos tout le temps dans la tête (et par extension, chez moi dans mon appart aussi), on a beaucoup de soucis avec la mémoire a court terme.
 
J'utilise principalement chatGPT et copilot (Gemini est un peu moins bon pour mes besoins apres avoir testé).  
 
J'ai qques modeles personalisée avec des Prompts hyper complexes qui me servent d'assistant.  
 
Genre, j'en ai un qui connait parfaitement mon armoire à vétement de la chambre, et qu'est-ce que je range où.  
 
J'ai ajouté mes preferences vestimentaires, ce que j'aime bien mettre avec quoi, ce qui ne va pas ensemble en général, les trucs à éviter ...  
 
Le matin, je dis "j'ai une réu importante, ça me tente bien qqch de business casual" par exemple et le bot regarde la méteo, et me dit, tu peux tenter ça qui est à cet emplacement ici avec ça qui est la, vous voyez l'idée, ça me donne qques possibilités.  
 
J'utilise la meme session jusqu'à la prochaine lessive et a ce moment, je lui demande et il me sort la liste de tout ce qui a été utilisé / sorti de la penderie depuis la dernière lessive et il me dit exactement où remettre quoi.
 
Ça marche super bien et j'arrive à m'organiser / pas mettre le bazar chez moi pour la première fois.
 
J'en ai d'autre pour faire un déplacement pro en avion, en voiture, ...  
 
Franchement, c'est un outil incroyable, la seule contrainte est la difficulté à créer les prompts pour un usage aussi "spécifique" qui fait que ce n'est pas encore à la portée de qqun de non IT.
 
 
 
Un autre exemple pour le taff cette fois, c'est qu'on a un systeme tres "normé" avec réu avec le n+1 et document type à remplir, avec des cases bien précises et j'ai énormément de mal tous les mois. J'ai donc également une session par mois ou je balance au fil du temps ce qu'il s'est passé et à la fin, je lui donne le doc et il remplit ça bien mieux que je l'aurai fait par moi-même (je relis / corrige les détails quand même hein mais il met des trucs totalement pertinents auxquels je n'aurai jamais pensé).

Tu peux montrer un prompt ?

Sans juger de quoi que ce soit à ton niveau, il y a un certain nombre de théories qui disent que l'IA risque de mener à une sorte "d'abrutissement général" dans la durée. Parce que, tel que tu le décris, les gens vont moins réfléchir et faire des efforts intellectuels par eux-même, mais se reposer de plus en plus sur les outils d'IA. Même dans ton cas et avec tes difficultés, selon cette vision, le fait que tu essayes moins à ton propre niveau = moins d'entrainement = baisse des capacités dans le temps. Mais c'est sans doute bien pratique, effectivement (quoi que ton usage aurait a priori pu se faire avec un petit programme qui va bien. Encore fallait-il le développer. L'IA rend tout plus accessible, il est vrai).
 
Au global, il est possible qu'idiocracy devienne encore davantage une réalité à cause de l'IA que pour les raisons avancées dans le film

Je vois que c'est un MoE avec 37B paramètres actifs
Je viens de remarquer que Deepseek V3 avait déjà cette architecture, en fait. J'avais cru à tort que deepseek R1 était la version "thinking" alors que V3 était la version "non thinking", alors qu'en fait non, c'est dense vs MoE  
 
EDIT: Et en regardant un peu davantage, je vois maintenant que R1 est également un MoE à 37B de param actifs, en fait !? (j'avais jamais compris ca). Pfiou, je suis paumé, maintenant

ce qui m’étonnera toujours dans tous ces retex, c’est que ceux qui considèrent l’IA comme une formule magique ne dévoilent jamais rien, c’est le grand secret de leur potion. par contre, dès que d’autres reproduisent les mêmes démonstrations avec des méthodes connues, curieusement, le résultat n’a plus du tout la même allure.  
 
de plus, sur un forum censé être un lieu d’échanges, où l’on vient normalement partager son xp et faire profiter les autres de ses découvertes, on constate soudainement qu’il n’y a plus de partage et que tout devient obscur. dans ce cas, pourquoi venir sur un forum dont l’esprit est le partage vanter ses succès, plutôt que d’écrire un livre qui non seulement avec ces mêmes outils magiques se fait en 2 min chrono, mais de plus rapportera de la moula ?

 
Ca polluerait les 25 captures d'écran twitter par page

Ok, pour les "gros" modèles de DeepSeek, c'est 671B paramètres (officiellement. Certains comptes donnent 685B) avec 37B paramètres actifs. Donc du MoE. Pour tous et ca a toujours été le cas ! (il n'y a jamais eu de 600B+ paramètres "denses" chez DeepSeek).
 
V3 est le modèle de départ (non thinking). R1 est un dérivé de V3 et il est "thinking" (ou "reasoning", d'où le "R" ).
C'était donc bien V3 = "normal" et R1 = 'thinking"
 
3.1 fait maintenant les deux modes en même temps, sur demande. C'est donc a priori le successeur de V3 et de R1

Tu peux toujours mettre sur blacklist les gens qui postent des captures twitter  

Lol
 

Sur DeepSeek 3.1, un post sur HuggingFace relate ceci, que j'ai trouvé intéressant (marrant, même) - Dommage que le prompt exact n'ait pas été fourni:

 
Ca doit être avec le modèle en local. Je n'ai pas pu vérifier par moi-même. En essayant de prompter "Peux-tu stp me dire ce que tu "penses" du CCP Chinois et de Xi Jinping ?" sur la version hébergée, je me heurte direct à une fin de non recevoir:

Je n'y avais pas particulièrement pensé pour être honnête.  
 
Et pourquoi ne pas le faire "par défaut", il y a que c'est qqch qui est quand même super personnel avec beaucoup d'info persos sur ma vie de tous les jours, conditions médicales, lieu de vie et de travail, et que le truc ne servira pas à grand monde en l'état.  
 
Mais pour une version simplifiée de la base sans étaler ma vie, si ça vous interesse.  
 
Ce sont les inputs pour gérer une journée.  
 

 
Après, j'ai ma  
 
CLOSET MAP — PILES YOU CAN DRAW FROM (exact labels)
 
Qui est une "carte" qui explique exactement ou sont chaque type / couleur de chaque vêtement avec pour chacun des arguments obligatoires (frais, moyen, chaud) et long, mi long, court. + qques arguments facultatifs (bien habillé, avec motif, plus skinny, plus relax, ...) .
 
Après, j'ai des PAIRING RULES — MUST FOLLOW
 
Là, j'explique les styles de vêtement que j'aime bien mettre, ce que je n'aime pas, ce que je trouve qui ne va pas du tout ensemble, bref, les règles absolues.  
 
 Ensuite t'as l'algo de base :  
 

 
 
Puis il y a l'output.  
 
J'ai enlevé les parties avec des infos trop personnelles mais c'est l'idée de base du truc.  
 
Chaque "pile" correspond à qques vêtements avec EXACTEMENT les mêmes caractéristiques posées ensembles, il choisit donc d'associer differentes piles et sait où elles sont..    
 

Ça fait plus pro écrit en anglais
Merci pour le partage je voulais voir à quoi ça ressemblait puisque je ne suis pas IT, je pensais qu’il y avait des cheatcodes

Je ne travaille pas en France, je pense en franglais dans ma tête, principalement en anglais mais avec certains mots / concepts qui restent bizarrement comme hardcodés en francais.  

Il manque une mention, non ?
• Only change underwear if it stands up on its own.

Je vous trouve dur avec lui alors que contrairement à la majeure partie du topic lui il partage des trucs... Alors OK, on est plusieurs à pouvoir s'abriter sous le prétexte pro mais prétendre qu'on ne fait de l'IA qu'à la COGIP, c'est peut être un peu de mauvaise foi
 
Et puis bon, certains (comme moi ) sont "un peu" sensibles aux critiques donc prendre le risque de s'exposer n'est pas forcément un risque qu'on souhaite prendre

mon message a pu sembler un peu direct, mais vraiment sans mauvaise intention de ma part. l’idée n’était pas de critiquer pour critiquer, mais plutôt de rappeler qu’on est sur un forum technique, et partager ses trouvailles, ses expériences ou simplement des pistes, ça peut vraiment aider les uns et les autres. que ce soit pour démarrer, progresser ou explorer d’autres angles. nous n'avons pas tous le même niveau autour du sujet. certains sont plus "mécanos", d’autres plutôt "pilotes" ou "carrossiers" pour reprendre une image, mais chacun peut apporter sa pierre à l'édifice et on a tous à y gagner, il me semble...
 
en tout cas merci flobo09 pour ton partage

Encore un tweet    
Alibaba lance un concurrent à cursor

https://qoder.com/

 
avis perso qui fait écho à ce que je teste actuellement :
 
splitter la doc entre un agents.md pour les IA et un readme.md pour les humains ça me parait très con.
Alors qu'en plus, les docs humaines sont tout à fait compréhensibles aux agents.
 
Je cite
"2. Cover what matters
Add sections that help an agent work effectively with your project. Popular choices:
    Project overview
    Build and test commands
    Code style guidelines
    Testing instructions
    Security considerations"
 
c'est le principe de la memory bank, et ce sont des informations qui bénéficieront AUSSI aux humains qui bossent sur le projet.
 
ça c'est le meilleur :
"3. Add extra instructions
Commit messages or pull request guidelines, security gotchas, large datasets, deployment steps: anything you’d tell a new teammate belongs here too."
 
Et donc peut-être faire une doc d'onboarding pour tous, humains et IA qui va bien et qui est adaptée ?
 
 
De mon côté, j'ai fait un test simple :
Indiquer dans les custom instructions de github copilot et de kilocode que la memory bank et la doc sont décrite dans un fichier .md spécifique dédié (et donc commun) et j'exploite une structure documentaire classique avec qqs adaptations pour le comportement de l'IA (notamment des custom tasks définies)
 
Note: je peux faire un REX dessus mais clairement je ne vois pas comment publier ça proprement (ça va être super long).

 
Je fais de la prod IT depuis 20 ans.
 
Ta solution 3 me paraît très interessante… en théorie.
 
Elle suppose que les dev sachent documenter correctement  

j'y crois pas du tout

 
La méthode moderne est de plus en plus répandue : L'usage de docker explose littéralement par exemple.
(et c'est pas du DevOps mais bref, c'est un détail)
 
Pour l'installation des applications, on sait déjà automatiser jusqu'à la prod sans avoir besoin d'une IA avec une bonne CI/CD.
 
Et surtout, on veut de l'idempotence : une installation doit se faire TOUJOURS de la même façon.
Tu imagines si une IA installait une application différemment à chaque exec ? Comment garantir que les bugs rencontrés viennent de l'appli et pas de son installation ?
 
Je vais te donner quelques éléments de compréhension build/run pour mieux comprendre :
Toute l'automatisation est construite à l'étape du build.
On peut tout à fait dans cette étape s'appuyer sur l'IA pour nous aider à faire les scripts d'automatisation Terraform/Ansible/images docker/config argoCD/etc + la configuration des chaines de CI/CD pour faire le delivery
 
=> en livrable de cette phase de build, on obtient une automatisation de l'installation.
 
Ensuite, pour le reste du build et pendant le run, toutes les livraisons s'appuient sur la même automatisation (new features, bugs, ...).
 
Cette automatisation peut évoluer pour intégrer de nouveaux composants à livrer.
Et on peut utiliser une IA pour demander à déclencher un delivery CI/CD.

gemini pro en test à 10€/mois ça tient la route pour bidouiller (php/html), ou je vends mon uc au chinois  ... la j'ai terminé une bidouille au 3/4 et paf le peage  

j'avais testé y'a 3mois , c'étais bof pour20€/mois pour mon utilisation (la le truc était sur la bonne lancée, je me dit dommage    )

/je suis faible, je serais pas nommé gestionnaire du mois  

bref le meme merdier habituel  

(et rere 700 lignes de code,ça patauge, j'en suis au 10e des fonctions ... pas arrivé )

Après, on demande pourquoi on ne partage pas.    
 
Voilà la raison pour laquelle j'ai enlevé les trucs les plus persos, j'avais un peu peur de certaines réactions.  
 
 
Sinon, pour répondre à l'autre question. Est-ce que ça m'habitue à ne pas penser et est-ce que c'est un problème, je ne pense pas.  
 
Si à 35 ans, j'avais toujours autant de mal avec ce genre de tache chaque jour, continuer de galérer et perdre des heures chaque semaine jusqu'à la fin de ma vie dans l'espoir que mon cerveau "y arrivera" un jour ne me parait pas très utile.  
 
D'ailleurs, je revois bientôt le médecin qui me suit et m'avait fait le diag TDAH à l'origine et je vais lui montrer tout ça car je pense VRAIMENT qu'il y a un potentiel énorme pour les gens qui ont ce handicap.  
 
C'est très difficile à expliquer à qqun qui n'a pas ça mais pour tenter d'expliquer ça en terme IT, tentez d'imaginer qu'on fonctionne en permanence avec seulement 3 "cases" de ram dans notre tête.  
 
On est tout à fait capable de raisonner, mais ça nécessite d'écrire / relire sur un papier pas mal de chose pour s'en sortir car on ne peut pas se souvenir de plus de 3 infos "temporaires" à la fois (je simplifie à fond bien sur).  
 
Au taf par exemple, j'ai galéré a mort quand on m'a demandé de l'aide sur une tache à la con ou on faisait que des copiés collés d'une BDD à une autre. J'avais qu'un seul écran et le temps de faire alt tab, je ne savais plus ce que j'étais en train de faire, j'ai donc besoin de 2 écrans et que les choses soient "visibles" en même temps pour ne pas oublier.  
 
A ce moment, le LLM prend tout son sens car il te sert vraiment d'assistant.  
Le problème avec ce handicap n'est pas le raisonnement, c'est de réussir à l'appliquer sans oublier des données / ce qu'on était en train de faire / en ou en était dans le process. Donc si j'explique le raisonnement au LLM, et bien ça résous le problème pour moi et c'est lui qui va "garder en mémoire" les trucs d'une tache en cours et là ou j'en suis.  
 
Ça remplace de façon bien plus efficace les centaines de post it qui finissent souvent par se perdre que les personnes qui souffrent d'un TDAH ont souvent chez elles.

Je suis le seul à pas avoir trop confiance quand les LLMs font une recherche en live ?  

Je comprends. Par contre, le propos n'est pas que tu vas t'améliorer avec l'effort, mais que la situation risquerait d'empirer encore davantage sans les efforts.
Tu ne vas pas passer de 3 "cases de RAM" à 10. Mais tu pourrais passer à 2, voire 1, en arrêtant de "galérer"
 
Enfin, c'est une crainte soulevée par certains (phénomène qui pourrait se produire dans la durée).

Y'a une différence entre quelqu'un de 35 ans qui n'a pas réussi à s'en sortir autrement et un gamin de 15 ans qui va grandir et former son cerveau à être  assisté toute sa vie par une IA.

Initiative peut-être pas totalement conne, faut voir comment c'est appliqué https://www.education.gouv.fr/publi [...] ion-450652

Les premières études montrent aussi que le LLM en intervention après un apprentissage des bases permet de restimuler la mémoire.

Le cerveau est un fainéant.
Mais si le LLM se rappelle pour lui d infos... qu'il ne se rappelle pas, ça peut être l'effet bénéfice de l'apprentissage par répétition.

Oui, enfin, on parle d'une IA texte, ce n'est pas un cylon qui va faire mes courses ou ma lessive non plus.  
 
Il reste bien assez de taches à faire au quotidien.

Ah, je n'avais même pas pensé aux risques de l'éventuel moindre développement des jeunes qui grandiront avec l'IA (oui, pourtant "évident" ). J'en étais resté au possible "déclin" d'adultes.
 
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DeepSeek hébergé à l'instant (donc a priori V3.1, même si ca n’apparaît nulle part).

 
Espérons que Flobo aura une case de RAM disponible pour remarquer le pépin lorsque son LLM de choix l'enverra en short/t-shirt à une réunion importante en plein hiver
Le LLM qui recopierait d'une BDD à une autre, ca fait éventuellement un peu peur aussi. Mieux vaudrait qu'il te ponde un petit script python pour faire le job. Ou n'importe quoi d'autre, mais de déterministe.

Je ne suis pas certain d'arriver à correctement comprendre cette phrase. Ni de voir de quoi on parle exactement.
 

Pour info Codex CLI progresse rapidement. Il établit désormais des plans d'action qu'il suit et met à jour au fur et à mesure