Reprise du message précédent :
C'est une blague ? Dis nous

 
 
En quoi est ce drôle ?
 
J utilise l IA sur les sujets où je ne suis pas bon.
 
Par exemple, j’ai choisi avec succès un vélo ou des vacances avec.
 
J’ai dépanné une chaudière de 1998 aussi.
 
Là elle s’est planté

Tu avais pas croisé les infos avec un autre modèle?
La double ou triple vérification

Surtout que tous les modèles ont un quota gratuit pour un double Check. Et les chinois sont très généreux niveau quota

ce qui est chiant sont les gens qui request l'ia en oubliant des details et sans lui demander d'aller chercher sur internet

C'est drôle parce que tu t'es planté, pas l'IA

 
Se poser la question il y a deux ans ok, mais aujourd’hui c’est anachronique.
 
Prends n’importe quel dev, quel que soit son niveau, mets lui le niveau zéro de l’IA entre les mains (complétion de code), il gagne déjà 5% de productivité sans rien devoir apprendre, sauf à appuyer sur Tab. Enfin sauf s’il part en croisade contre l’IA et refuse à tout prix de lui laisser une chance.
 
Maintenant dis toi que les modèles sont 20x plus performants aujourd’hui, qu’ils excellent dans la reproduction des milliards de milliards de lignes de code + de PR + de fix + de documentation et qu’ils sont aujourd’hui autonomes. Ajoute leur le contexte nécessaire (tous les logs de tous les environnements, et ca ca change tout, les données métier, etc.), fais relire le code de l’un à l’autre, etc.
 
Avec ce genre de système, même fait de manière basique, et avec une équipe volontaire et formée à l’usage correct des agents de codage, tu gagnes 20% de productivité les yeux fermés.
Imagine maintenant un process très aboutis, l’utilisation des meilleurs modèles du marché, un contexte ultra complet, une bonne utilisation des agents, une techno bien couverte par les LLM, tu fais +50, +200, +500, +1000% de productivité. Ça dépend de la taille des équipes, du projet. Un dev solo, il peut aller 20x plus vite sans problème. Une équipe de 200, c’est plus le même ordre car les pertes sont ailleurs que dans le dev. Pour une équipe de 200, si on veut vraiment gagner une productivité importante, il vaut mieux réduire la taille de l’équipe et introduire énormément d’IA. Là tu gagneras beaucoup de productivité.
 
Il faut aussi que le reste de la chaîne suive et soit donc automatisée aussi : specs, tests, etc.
 
Car ça ne touche pas que le dev. On a ces gains en photo, image mais aussi une partie des jobs de PO, PM, etc.  
 
Imagine maintenant une société de 10 000 salariés. Tu imagines le nombre de personnes que représentent ces % gagnés ? Même si tu ne prends que 5% de gain, ça fait 500 personnes..
 
Et même si, en tant que patron, tu ne veux pas le faire, ton concurrent lui le fera, alors finiras par le faire aussi…
Et si ce n’est pas ton concurrent qui t’y force, ce sont les investisseurs.
 
Il suffit de prendre un petit peu de recul : il n’y a pas un seul patron qui ne veuille accélérer sur l’IA.
Il n’y a que les moines copistes qui pensent que personne ne lira un livre écrit 500x plus vite qui veulent ralentir. Eux veulent écrire des livres à la main. Ils ne gèrent pas de business, ils exercent une passion.
 
C’est triste pour les métiers touchés, mais le déni ne protègera personne. L’ignorance non plus.

PS : La quasi-totalité des modèles d’intelligence artificielle sont évalués sur des tâches de codage. Dès qu’un nouveau modèle sort, c’est un graphique avec la performance en code qui est présenté quasiment toujours en premier.
Toutes les sociétés éditrices de modèles de LLM sont déficitaires et sont financées par des investisseurs pour une seule raison : il existe aujourd’hui une quantité phénoménale d’argent qui est dépensée dans le monde en masse salariale sur des profils techniques. La promesse que les sociétés comme OpenAI ou Anthropic font aux investisseurs, c’est que cet argent, qui est déjà dépensé (ce qui signifie qu’il n’y a pas besoin de créer un nouveau poste de dépense), soit routé vers les tokens.
Ils vendent un simple transfert : l’argent sera quand même dépensé, mais pas au même endroit, et ça ira plus vite tout en étant plus rentable.
Il n’y a pas le moindre doute que les modèles vont continuer à énormément évoluer en matière de codage, annulant leurs dernières petites imperfections dans un futur proche.

c'est marqué noir sur blanc que l'ia fait des erreurs

Une voiture, ok c'est standard, un chaudière tu as des modes d'emploi et tuto internet pour apprendre à l'IA, mais le sur mesure, faut demander confirmation a un pro, comme tu l'as dit c'est non remboursable.

j'ai 40 pages de retard, mais je rattrape petit à petit le topik

Il me semble que c'était plutôt la concurrence qui disait ça parce qu'ils en avaient marre de se faire bouffer par Claude Code
 
Les revenus d'Anthropic sont en croissance spectaculaire, et ils annoncent un résultat net positif ce trimestre (bon, après, ça reste une boîte privée pas cotée, donc les comptes sont moins transparents...)

 
Je commence à comprendre ce que fait l'IA, de quelle manière ça bosse, je mets gardes-fous, des skills, hooks, etc
J'essaie de faire gaffe à la sécu comme je peux, j'optimise le poids des pages et images, du JS, je fais du lazy loading.
Ce que je voulais dire par là c'est que j'essaie de faire un peu gaffe à ce je fais, mes prompts, ce que fait l'IA, etc, comparé à l'exemple qui était montré où c'est vraiment n'importe quoi.
Evidemment je ne suis pas dev senior et je ne peux pas en remplacer un, et il va y avoir de la merde partout, mais je m'améliore au fur et à mesure (il y avait un à la fin comême )
Je suis plutôt d'accord qu'à terme y'aura peut-être plus besoin de dev senior, ça a plutôt du sens je trouve, à voir..
 

J'ai lu y a deux jours qu'Anthropic allait "peut-être" annoncer qu'ils allaient faire leurs premiers bénéfices, à voir si c'est du lard ou du cochon

Le paradoxe c'est qu'il vaut mieux utiliser l'IA sur les sujets où on est bons.

Je trouve que l'IA aide beaucoup aussi avec la courbe d'apprentissage sur une techno

What could go wrong  

 
Je suis d’accord.
 

 
Honnêtement c est la première fois qu’il se plante de manière flagrante, alors qu’il a été plusieurs fois très bon depuis un an  

Ce sont des erreurs de dimensions? Tu lui avais pas demandé à côté un raisonnement et vérifié vite fait toi même?
Bon t'avais peut-être pas trop le temps aussi, je suppose

Pour le code, vous gérez comment le fait que les LLM ne sont pas déterministes ?
 
Un même prompt donne des résultats différents selon le modèle, qui peut changer en quelques jours/semaines chez une seule « marque ». Encore pire quand on jongle avec plusieurs marques.
 
Par exemple, vous réalisez qu'avec le nouveau modèle, votre super code IA d'il y a un mois devient nullissime, par comparaison.
 
Évidemment cet effet existe aussi chez les humains: dans le cadre de votre job, vous ne faites pas la tâche d'aujourd'hui de la manière dont vous l'auriez faite il y a 10 ans, parce que vous avez acquis de l'expérience. Mais avec l'IA les échelles de temps n'ont plus rien à voir  

Société non cotée qui vise une IPO à court terme, et les sociétés AI sont connues pour annoncer des chiffres « optimistes » (le résultat net est probablement calculé avec un CA estimé sur le CA potentiel qu'ils pourraient faire à partir du total des promesses de dépenses/investissements d'autres sociétés investies en AI   Enfin c'est même pas vraiment   en fait )

C'est du LabVIEW ça non ?

Un chef dans un restaurant ne pèse pas lés ingrédients quand il cuisine. Tant que ça marche et que les clients sont satisfaits    
Si demain y a une meilleure manière de faire une recettes, il sera content de s’adapter.
Ceci est une métaphore

J’étais en train d'écrire pour dire que c’est étrange comme vision des choses
Le « code » c’est sensé aboutir à une fonctionnalité, si la fonctionnalité est là what else ?

Je cherche des cas concrets d’utilisation de l’agentique (codex, cowork, agents perso) dans des workflows pro hors code ?  
Des exemples du quotidien, pas des annonces de youtubeur, quelqu’un a déjà integré ça ?

Un standardiste IA qui répond à des questions des clients au tel, en voie de mise en prod
Et un autre standardiste qui va rappeler des gens qui se sont inscrits mais n'ont pas confirmé la veille leur participation (en voie de mise en prod également )

elles sont où les boites de vibe coding qui font du vrai argent

Elles vendent des formations vibe coding qui expliquent comment faire de l’argent avec le vibe coding  

Si ça remplit le besoin, on ne touche à rien et on se concentre sur de nouvelles choses
Si c’est optimisable on demande à la nouvelle IA de le refactoriser en 20 minutes…
 
Quand tu demandes à un dev de faire un truc il le fait à sa manière
Un humain c’est pas déterministe non plus du tout. Surtout Gérard.

 
Beaucoup de bullshit. L'IA n'est qu'un prétexte. Licencier était un tabou dans la silicon valley il y a quelques années chez les grosses boites tech. Rentrer cher Meta ou Google, c'était un poste à vie, assuré après un long processus de recrutement. Le premier à avoir saigné son entreprise et brisé le tabou, c'est Musk avec Twitter. Chez les suivants et qui n'ont pas la même aisance vis-à-vis de méthodes de management brutales, l'IA est juste une excuse commode pour virer les mauvais. Aucune entreprise fonctionnelle ne se sépare de ses talents. IA ou pas IA.

C'est un demi prétexte, avec l'ia des postes ou des services quasi entiers vont être revus
Donc au départ ils vont supprimer les moins bons, mais même les bons vont être touchés au fur et à mesure

Si vous aviez prévu des vacances en juin, annulez tout

 
Je te déconseille de le faire seulement avec l'IA (ce sera pratique mais j'ai t'es jamais à l'abri d'une bourde / d'un mec qui le comprend et commence à jouer avec etc.). en temps qu'asso loi 1901 vous avez accès gratos (via benevity) à workspace ou MS365 : vous prenez autant de licences que nécessaire (gratos je rappel) et vous faites un formulaire (google / microsoft forms) qui à accès à votre calendrier outlook / google calendar. Si vous aimez pas les ricains y'a framaforms qui propose un service similaire gratuit (je sais pas comment gérer chez eux l'accès à des dates distincts mais j'imagine que c'est pas trop difficile de tester et trouver une laternative nextcloud ou autre)
 

+1.
 
Toutes les boites capitalistes veulent de la croissance. Pas d'IA = moins de croissance que le concurrent. Pas/moins d'employés = pas / moins d'IA. CQFD

tu peux nous donner le prompt (ce que tu lui a demandé exactement) et nous copy / past la réponse ? Je curieux de comprendre ce qui a merdé

 
Ha mais je sais ce qui a merdé    
 
La reconnaissance d image sur les photos de la fenêtre  
 
J’ai pris comme base un gem de décoration d intérieur que je me suis créé  
 

 
Hello,
 
Ma chaîne Youtube contient des playlists qui abordent utilisations de l'IA dans un contexte pro hors code en général (quelques use cases de code dans le lot) :
- Use Cases IA : https://youtube.com/playlist?list=P [...] ILVn-U0tDD
- Agilité et IA : https://youtube.com/playlist?list=P [...] AtaYxXsVDb
 
Je précise que ma chaîne est non monétisée, gratuite et je vends pas de formation
 
Pour résumer rapidement si tu veux pas voir les vidéos voici mes principaux use cases :
- Générer des templates (images) de rétrospectives agiles
- Générer des gadget d'animation agile : on pourrait dire que c'est du code mais je vois pas ça comme du code car je le fais en vibe coding et je ne regarde pas le code et je génère chaque gadget en 1h environ et c'est fait
- Mes descriptions de vidéos sont en grande partie générée par IA (avec relecture)
- Je commence à générer des articles de blog à partir du transcript de mes vidéos
- Nouveau use case sur lequel je travaille en ce moment: faire des reportings et résumés opérationnels à partir d'un outil de ticketing (JIRA) : sujet assez difficile, non présenté en vidéo
 
J'utilise tous ces use cases au quotidien dans un contexte pro. Pas d'effet "waou" mais c'est utilisé pour de vrai et m'apporte un bénéfice.
 
Enfin, dans ta question tu parles d'agentique : mes use cases ne s'appuient pas vraiment sur de l'agentique. L'agentique suppose une certaine autonomie des agents IA mais tous mes use cases sont déclenchés manuellement et sont associés à une relecture/vérification humaine. Perso j'ai encore de gros doutes sur une utilisation de l'IA vraiment agentique dans un contexte pro car il est difficile de maitriser ce que fait l'IA et dans un contexte pro on ne veut pas d'erreurs.

 
Bonjour, ta question est extraordinairement intéressante et fondamentale !
 
- A mon avis le fait que les LLM ne sont pas déterministes n'est pas un défaut des LLM qu'il faut gérer : c'est l'essence de ce qu'est un LLM : un système probabiliste et non déterministe
- Et cette propriété probabiliste et non déterministe est-ce qui permet aux LLM d'apporter de nouveaux usages par rapport aux programmes traditionnels : cela permet aux LLMs de comprendre des requêtes imprécises et de produire du code avec une certaine créativité
- Cela permet également de composer les requêtes (faire mouliner le LLM pendant un certain temps) afin de créer de grandes quantités de code par exemple
- En fait les LLM sont un nouveau paradigme de programmation, nouveau par rapport aux programmes traditionnels (déterministes)
- Je nuance ce que j'ai dit plus haut : en réalité on peut utiliser un LLM d'une façon probabiliste : dans les LLM il y a un concept qui s'appelle la "température". Ce n'est pas visible si tu utilises un site web de grande marque de LLM mais tu peux le paramétrer si tu fais des calls API. Plus la température est élevée et plus il y aura d'aléatoire introduit dans la réponse. Si tu mets une température 0 alors le LLM est censé répondre toujours la même (en réalité c'est plus compliqué que ça et un LLM n'est jamais parfaitement déterministe même avec une température 0)
- Quant à l'effet d'amélioration rapide des performances mois après moi, ce n'est pas lié à l'aspect non déterministe en soi : c'est juste l'évolution rapide d'une nouvelle technologie en fort développement
 

T'as oublié le use-case: "je réponds sur HFr avec l'IA"