Reprise du message précédent :
Pas faux

Bah c'est vrai !  
Regarde là, t'as le bon junior lui il va essayer de comprendre les choses et d'utiliser son cerveau pour continuer à apprendre des trucs mais ça reste un junior  
Et là, t'as le mauvais junior, lui il va faire le teubé et... ça restera un junior  

Non le problème semble être mon fai (je suis en vacances aux Philippines) qui bloque le port 22.
Et y a un truc à faire dans ubuntu pour que le changement de port soit accepté.  
Bref j'ai réussi.
Maintenant je m'attaque à Clawdbot  

Bordel Gemini trop fort, je lui donne une vidéo Youtube du tutorial d'un gars qui installe clawdbot, je demande à Gemini de me sortir toutes les commandes qu'il tape dans son terminal, Gemini me sort tout  
 

 
Un classique, mon port ssh en en 443, ça passe bien de partout, sauf en Chine

olivi, c'est bientôt la mort des youtubeurs?

Parce qu'en 2 minutes de review tu dis au junior qu'il a généré de la merde et que tout est à refaire. Je l'ai vu avec mes jeunes collègues: ils génèrent des trucs pas maintenables, ils comprennent rien au code, ils tirent des dépendances abracadabrantesques. Un junior qui code à la main tu peux lui faire des retours pour qu'il s'améliore. Un junior qui génère des dizaines de milliers de lignes de code par IA à review tu fais un burnout a chaque pull request.

Moi-même je fais hyper attention à avoir des architectures saines, pourtant je me rends compte parfois de décisions prises par des IA très discutables, aussi simple que déclarer deux enums pour décrire la même chose, ou à un autre endroit traiter ça sous forme de chaîne de caractère. Je pense que c'est pour ça que certaines boîtes sont allées droit dans le mur en passant full IA. En quelques semaines tu peux créer un dette technique colossale.

 
Oui, c'est bien pour apprendre la sécurité
Surtout avec les agents qui mettent systématiquement des vieilles versions de libs.
 
Je viens de me vibe upgrade un vieux site (interne perso) de Vaadin a SvelteKit pour le fun. Il y avait 3 failles high et 5 medium. Facile a fixer en lui disant de mettre les dernières versions de toutes les libs, mais si tu n'y penses pas, ça peut être un problème.

Oui, mais ça se règle facilement ça, une liste des dernières lib et c'est bon, au pire tu demandes de vérifier sur Internet.
et si ca existe pas encore ce genre de service devrait bientôt exister, une liste ou dépôt des versions récentes.

Ça existe pas déjà avec context7 ?

oui je m'en suis rendu compte hier soir

Ce n'est pas le titre qui fait l'ingénieur, ce sont les compétences. Avoir fait des études orientées STEM aide évidemment mais ce n'est ni nécessaire, ni suffisant.
 
John Carmack est un autodidacte et c'est un ingénieur. Il perdrait ses capacités, on en parlerait au passé : Claude Allègre a peut-être été un ingénieur dans sa jeunesse mais il a créé plus de problèmes qu'il n'en a résolu par la suite
 

En matière d'abstraction, le C++ permet d'être au moins aussi concis que le python, et certainement plus que l'anglais. L'anglais n'est pas un langage de plus haut niveau mais un langage généralement mieux maîtrisé. Tu pourrais faire la même affirmation avec les mathématiques. Le niveau d'abstraction est affaire de densité sémantique. Un langage de programmation permet d'écrire précisément une spécification à un ordinateur avec une grande économie de moyens. Il sert à traduire des représentations mentales en opérations que l'ordinateur pourra exécuter. L'anglais est ambigu, imprécis, les intentions sont floues, le texte est plus long. Les langages naturels ne sont certainement pas des langages de programmation. Si c'était le cas, on se prendrait tous des segfault à chaque phrase ou presque Tu peux tenir ce genre de propos avec le sentiment d'avoir raison uniquement parce qu'une technologie repasse derrière toi pour corriger et substituer une description vague, à moitié fausse et contextuelle par une spécification formelle, juste et précise.
 
Bis repetita: les LLMs donnent l'illusion de la compétence par substitution. Il suffit de formuler des intentions imprécises et de valider le résultat. On n'aurait plus besoin d'ingénieurs pour comprendre les problèmes et encore moins pour créer et formaliser rigoureusement les solutions (cad. au final les coder). Tant que l'échec est peu couteux (un bug sur ton saas), que les contraintes sont faibles, que les problèmes sont faciles, pourquoi pas. On peut se permettre de faire un peu n'importe quoi. Avec des systèmes critiques, ce sera des morts, des faillites ou des millions qui vont s'évaporer. On aura l'occasion d'en reparler.
 

Il y a un livre qui vient de sortir à ce sujet, "the mythical man month"

Le but n’est pas de comment parler à la machine dans les règles de l’art des mathématiques formelles mais de résoudre une demande utilisateur.
 
Le langage naturel n’est pas si inefficace, on l’utilise depuis des millénaires pour gérer des problèmes bien plus complexes qu’un ERP ou un Saas. Yalta ne s’est pas débattu en Python.

C'est quoi le truc, il se configure tout seul ?  

Oui    
C'est un bot que j'utilise actuellement avec chatgpt en API. Et il gère le serveur. Je lui ai donné acces à Codex et Gemini CLI.
 
Des cas d'usage:

Le monsieur prend des initiatives (je lui ai demandé de chercher un moyen pour utiliser deep search via gemini cli)
 

Première ligne :

 
Ca va être tellement moche quand ça va se généraliser et qu'on va se faire violer par les Russes/Chinois/Alsaciens en prompt injection dans les emails  

 
Je n'ai énoncé à aucun moment que les langages naturels étaient totalement inefficaces, mais que ce ne sont ni des langages de programmation, ni de plus haut niveau par rapport aux langages de programmation. La question de fond, c'est quel outil pour quel besoin ? Pourquoi a-t-on besoin de LLMs pour le dev ? Les LLMs sont des outils extraordinaires, associés à un bullshit tout aussi extraordinaire. Et "le langage naturel est la nouvelle abstraction", j'en ai plein mon fil Linkedin...
 
Il y aurait beaucoup à dire sur le bullshit dans l'industrie du logiciel. La massification date de la bulle internet au début des années 2000, où le besoin en développeurs a explosé. On a abaissé le niveau année après année. Toujours plus de développeurs, pour toujours moins cher, pour toujours plus de code au rabais, qui consomme toujours plus de hardware et d'électricité. Et l'aboutissement de cette tendance c'est plus de développeur du tout pour ne plus créer de code du tout. On est arrivé à l'époque du bullshit suprême. C'est pas un LLM qui fera de toi ou moi un John Carmack.
 
Sans même parler des conséquences environnementales, les externalités se manifestent déjà au niveau des projets open source. Ces derniers jours, le dev de curl a renoncé à son programme de bug bounty à cause de l'utilisation que certains font des LLMs : https://github.com/curl/curl/pull/20312

Hello topic,

Pour ceux qui veulent calculer le meilleur modèle adapté à leur besoin (taille du contexte) pour de l'inférence locale, j'ai fait générer ce petit service : https://llm-optimizer.dp.l0l.fr/

Edit : Je viens d'ajouter des LLM plus récents

Je regardais cet avant/après d'images générées à partir d'illustrations de contes pour enfant:
https://www.openclassics.org/fr/cre [...] 7e732de5ab
 
j'ai d'abord cru à un artefact typique de l'IA au niveau de la chemise, avec une asymétrie bizarre:
 

 
Mais c'était en fait déjà comme ça sur l'image originale vieille de 100 ans    
 

 
Je n'arrive pas à voir ce que l'illustrateur a voulu faire; le mec faisait des artefacts IA à la main

Tu m’as presque fait douter de la définition de l’abstraction mais en fait non.
 
J’ai demandé à ChatGPT  
 
En informatique, l’abstraction est un principe qui consiste à cacher la complexité interne d’un système pour ne présenter que ce qui est utile à l’utilisateur ou au développeur.
Exemple : une interface qui permet d’utiliser une fonctionnalité sans connaître son implémentation technique.
 
L’abstraction n’est pas une approximation floue, c’est un choix délibéré de simplification au service de la compréhension ou de l’efficacité.
 
Quand tu demandes à un LLM, en anglais, de coder en Python :
 • tu n’exprimes pas le comment, mais le quoi
 • tu masques :
 • la syntaxe exacte
 • la gestion des erreurs
 • l’organisation du code
 • parfois même l’algorithme précis
 • tu fournis une intention fonctionnelle plutôt qu’une implémentation
 
C’est exactement la définition de l’abstraction :
se concentrer sur l’essentiel et ignorer volontairement les détails d’exécution.
 
Où se situe ce niveau dans la pile d’abstraction
 
On peut le situer ainsi, du plus bas au plus haut :
 1. Instructions machine
 2. Langage bas niveau (C, assembleur)
 3. Langage haut niveau (Python)
 4. API / frameworks
 5. Langage naturel décrivant une intention
 6. Objectif métier
 
La requête en anglais à un LLM se situe entre 5 et 6.

Colle ton post dans une nouvelle conversation et demande lui si c'est vrai ou pas.

Un coup sur deux tu te retrouves avec une faille de sécurité différente.

 
oui, c'est toujours le problème avec les LLMs. J'ai l'impression qu'on va y revenir à chaque fois. Ils peuvent te donner l'impression de comprendre sauf que ce n'est souvent qu'une impression.
 
Abstraction, ça veut dire qu'on supprime des traits pour en sélectionner d'autres. Littéralement, on retranche. Plus qu'un résultat, c'est un processus. Le concept de facture est une abstraction. Ca veut dire un client, un fournisseur, des montants, des dates, ..., des caractéristiques essentielles qui ont été extraites d'une classe d'objets afin de les traiter comme un ensemble. Ce qui a été supprimé, à cet égard c'est le bruit. C'est le papier, le pdf, le support, sa mise en forme, les informations inutiles.
 
Il y a un peu de physique derrière. Il faudrait parler de comment on passe des informations (au sens de la physique moderne), aux perceptions, puis aux représentations structurées de ces perceptions, pour aboutir aux abstractions. On peut assez facilement nommer ce qui est l'essence même de la révolution industrielle, à savoir l'utilisation de l'énergie à des fins de mécanisation. Le moteur de la révolution numérique, ce sont précisément les abstractions. C'est matériel une abstraction hein, comme tout le reste. Etonnamment, c'est un truc dont personne ne parle jamais en ces termes. La nature de nos abstractions, leur choix, leur qualité, leur réutilisation, ce devrait être des sujets de premier plan. Après on glose sur ce qui est intelligent ou pas, mais sans savoir définir la physique de l'intelligence. Tout ça viendra peut-être un jour. Mais je me suis égaré là
 
Bref, tout ça pour dire que l'information est toujours présente au niveau de l'abstraction. S'il y a simplification, c'est par rapport à ce qui est considéré entièrement non-signifiant. Une abstraction doit être prise comme une compression avec perte, mais pas comme une suppression ou une simplification une fois le travail de compression initial réalisé. Il ne s'agit pas d'ignorer les détails signifiants, mais au contraire, de les manipuler tous ensemble.
 
Maintenant tu peux arguer qu'on peut très bien manipuler des abstractions avec le langage naturel, et je serais d'accord avec toi. Comme on pourrait faire des mathématiques sans leur formalisme. Il s'agirait de se demander pourquoi on le fait dans ce cas.
 
edit: désolé pour l'énième pavé, j'arrête si ça saoule.

 
C’est le soucis quand on reste dans la phase waouh effect : on reste dans la couche superficielle et on ne se rend pas compte de la réelle complexité du sujet.
 
Les LLM c’est cool, mais c’est pas encore prêt de mettre au chômage ceux qui contrôlent, arbitrent et valident. Ni ceux juste en dessous.

quand on utilise les IA en dehors des chats, dans ide, antigravity ..., ça "vole" les données pour entrainer leurs modèles ? (code, doc, etc)
ou ça les utilises juste pour nous ?
 

Ça dépend de ton abonnement. En général dans les plans pro c'est pas le cas

Tu peux, opt out pour pas qu'ils le fassent
Tous les services IA dignes de ce nom donnent cette possibilité

On a parlé de ça ici ?
 
https://chatgpt.com/aardvark/scans
 

Branchez vous sur clawdbot les gars, c’est une dinguerie…
 
Ps:le VPs a $5 et 4Go de ram c’est pas suffisant
 

Être torse nu aux Philippines dans une salle de gym par 30 degrés sans airco et recevoir sur son Apple Watch un message de clawdbot expliquant qu’il a bien réalisé la landing page de teste avec codex cli apres celle de gemini cli.
Vous faut quoi de plus pour vous y mettre ?
 

c'est sur antigravity avec gemini pro. assez flou Google

 
Je continue alors
 
A la réflexion il manque un langage intermédiaire entre le langage naturel et les langages de programmation qui permettent d'écrire des spécifications à la fois de haut niveau et à la fois qui permette d'exprimer des intentions précises.
 
Une espèce de Z++ pour LLM:

 
Il faudrait que ce soit évidemment composable:

 
Et qu'on puisse préciser les attendus de haut niveau pour le résultat:

 
J'ai pris pour exemple une API parce que c'est simple mais on pourrait aussi spécifier une interface graphique (peu importe après qu'on l'instancie dans une app en dur ou un saas).
 
En terme d'ingénierie logicielle, ça me paraîtrait déjà moins bullshit que "tout le monde sera développeur demain" ou "l'anglais est la nouvelle abstraction". Ca permet de conserver un formalisme et une rigueur au niveau de l'engineering et de la conception avec un haut degré de maîtrise des attendus sur le résultat, sans ambiguïté sur les intentions. Pour reprendre la vision de Peter Naur, il faudrait idéalement que ça permette d'exprimer formellement la théorie du problème et de sa solution, pour laisser la réalisation du sous-produit (le code) au LLM.
 
Ca redonne un contrôle à la fois élevé et à la fois fin. Ca solutionne aussi le problème de mémorisation de ce qui a été spécifié au LLM au cours du dev. Ca réintroduit aussi du déterminisme (pouvoir resoumettre la spec et avoir le même résultat en sortie).

Pas moyen que je mette les pieds dans une salle de sport

C'est le principe des DSL (domain specific language) et de la programmation par contrat. C'est une étape où on transforme une spécification technique en exigences testables automatiquement. Ça peut être automatisé avec un LLM. Ça fait partie des projets qu'on essaye mettre en place en R&D mais c'est hyper complexe car il faut une connaissance globale du projet, et de toute la doc. J'étais tombé sur un langage qui sert à ça mais j'ai oublié son nom.

Je ne pense pas non plus que le langage naturel remplacera les langages formels en ingénierie logicielle, mais y'a une espèce de continuité qui se dessine.

Oui. Et idéalement il faudrait que ce ou ces langages incorporent des bibliothèques d'abstractions. Un client, une facture, c'est sensiblement toujours les mêmes caractéristiques. On devrait pouvoir réutiliser nos abstractions du monde sur tous nos projets sans avoir à chaque à fois à les respécifier. L'industrie logicielle passe son temps à réinventer la roue, pas au niveau des algos, mais au niveau des abstractions.

Vous avez déjà constaté des différences de résultats avec un même modèle mais avec une plateforme différente ?  
 
Hier j'ai utilisé Github Copilot en mode agent dans VS Code avec une demande toute simple : réduire les espaces entre des widgets dans une UI. J'ai dû m'y reprendre au moins 10 fois avec Gemini 3 Pro et il n'y est pas arrivé. Je lance Antigravity, la même demande avec Gemini 3 Pro et il corrige direct sans soucis (je note d'ailleurs qu'il est bien plus rapide à répondre dans Antigravity que dans VS Code).

 
Super pratique   Merci

Chaque outil a son metaprompt, souvent une taille de contexte différent etc…

Un LLM bien configuré quoi